本動画は、Anthropicのエンジニアリングリーダーであるフェリックス・リーゼバーグへのインタビューである。新たに発表された強力なモデル「Mythos」のプレビューや、非エンジニア向けの革新的なエージェント機能「Claude Cowork」の誕生秘話について深く掘り下げている。ローカル環境でのAI実行の重要性、AIにおけるユーザーエクスペリエンス（UX）の役割、そして実行コストの低下が今後のソフトウェア開発やSaaS業界にどのような変革をもたらすかについて、現場の最前線からの視点が語られている。
冒頭
私たちがこれまで扱ってきたモデルよりもはるかに賢いモデルを目の当たりにするのは、感動的であると同時に、少し恐ろしいことでもあります。モデルは小さなサンドボックスに入れられ、ここから抜け出してみて、というようなタスクを与えられました。
研究者がお昼休みに出かけて、サンドイッチを食べている間にですよ。モデルから研究者に、抜け出しましたというメールが送られてきたんです。そのモデルには、インターネットへのアクセス権もメールアカウントも与えられていなかったはずなのに。
アイデアを実行するコストは、今や実質的に無料になりました。もし10個の異なるアイデアを持ってきたら、すぐさま、その10個全部やってみよう、全部試してどれがいいか見てみよう、と言えるんです。求められるスキルは、単にコンピューターの言語を話せることから、人間の言語を話せることへと大きくシフトしていくでしょう。
インタビュー開始とMythosについて
こんにちは、マット・タークです。Matt Podcastへようこそ。本日のゲストは、Anthropicのフェリックス・リーゼバーグさんです。フェリックスさんは現在、AI分野において最も重要なプロダクトおよびエンジニアリングの頭脳を持つ一人です。
Anthropicに加わる前は、Slack、Stripe、Notionといった、現代を代表するソフトウェアプラットフォームの開発に携わってきました。そしてAnthropicでは、現在市場で最も先進的なエージェントプロダクトの一つであるClaude Coworkのエンジニアリングを牽引しています。このエージェントは、法務、営業、マーケティングといった様々な領域において、技術的な背景を持たないユーザーのために、複雑で複数ステップにわたるタスクを処理することができます。2026年初頭のCoworkのローンチは非常に大きな反響を呼び、公開市場においていわゆる「SaaSの終焉（SaaSアポカリプス）」と呼ばれる現象を引き起こす大きな要因となりました。
今回の対話では、まずClaude Mythosのプレビューというビッグニュースから始め、なぜフェリックスさんがこれを真のステップ関数的な変化だと見ているのかについて伺います。その後、Claude Coworkについて深く掘り下げます。あの有名な10日間の開発秘話から始まり、なぜシリコンバレーが評価する以上にローカルコンピューターがまだ重要だと考えているのか、AIエージェントにとってUXが本当に意味するものとは何か、そして信頼、テイスト、実行コストの低下がソフトウェアの未来に何を意味するのかについて語っていただきます。それでは、フェリックスさんとの素晴らしい対話をお楽しみください。
やあフェリックス、ようこそ。
こんにちは。マット、元気ですか？
元気ですよ、ありがとう。さて、Anthropicにとっては本当に歴史的な時期になっていますね。この対話を始めるにあたって、我々が収録しているまさに昨日発表されたProject Glasswing、そしてClaude Mythosのプレビューについて触れないわけにはいきません。これについてあなたはツイートで、このモデルがAnthropic内部でどれほど飛躍的な変化をもたらしたか、誇張してもしきれないほどだとおっしゃっていましたね。これについて詳しく教えていただけますか。
ええ、もちろんです。Mythosは未リリースのフロンティアモデルです。これはサイバーセキュリティやコーディング、ソフトウェアに特化して訓練されたものではない、汎用モデルなんですが、サイバーセキュリティの側面において特筆すべき、桁外れの能力を持っていることがわかったんです。これはソフトウェアやインフラストラクチャの安全性に、計り知れない影響を与えると考えています。
私のツイートでほのめかしていたのは、大きく分けて2つのことです。もちろん、私たちはしばらく前から社内でこのモデルを使用してきました。ソフトウェアエンジニアであれば、ここ数年で誰もが経験してきたことだと思いますが、AIとの最初の出会いは、おそらくそれほど感動的なものではなかったはずです。私が初めてAIに触れたのは2013年頃でした。大規模言語モデルが登場する前のことです。当時はMicrosoftに在籍していました。Project Oxfordというプロジェクトがあって、n-gramモデルを使っていました。トークンを渡す、たとえば「ワールド」と言うと、モデルが「ワールド・ワイド・ウェブ」と返してくるようなものです。言ってみれば、それが当時の言語モデルにできることの最前線でした。
そしてここ数年、私たち一般のユーザーは、ああ、このモデルはもっと有能だ、想像以上に色々なことができるぞ、と感じる瞬間を何度も経験してきたと思います。今回のMythosプレビューは、私たち社内のエンジニアにとって、ここ最近の進歩と比べても劇的なレベルアップだと感じられるモデルなんです。ツイートでも言いましたが、この進歩がいかに意味のあるものかを正確に伝えるのは、実はとても難しいことなんです。
断言できるのは、このモデルは私が過去に書いたコードのセキュリティ上の欠陥を見つけるのが非常に得意だということです。コードの分析において、より深く、はるかに賢く立ち回ります。コードを書くのもずっと上手です。これがAnthropicでの私たちの働き方をどう変えたかというと、もちろん作業のスピードが格段に上がったことは間違いありません。しかし、私たちがこれまで使ってきたモデルよりもこれほどまでに賢いモデルを目の当たりにするのは、感動的であると同時に、少し恐ろしいことでもあるんです。
モデルについて話すとき、私がよく人々に伝える重要な前提があります。モデルの構築というのは非常に興味深い作業で、これらの言語モデルが作られるプロセスそのものの性質から、私たちはよく、モデルは構築されるというより育てられるものだと言います。そのため、モデルが何を得意とし、何を苦手とするか、前もって完全に把握することはできません。そのどちらもが、時に驚きをもたらします。そして今回の場合、モデルが特に得意としていたことの1つが、既存のソフトウェアのセキュリティ問題を見つけることでした。Project Glasswingは、それに対するレスポンスとして生まれたプロジェクトです。しかしモデル全体として見ても、本当に素晴らしい出来栄えですよ。
Coworkにも何か影響があるのでしょうか？
社内でのソフトウェア開発のあり方をかなり変えることになるとは思いますが、AI全体に注目してきた多くの人にとっては、私たちがモデルの能力やパワーという山を登り続けていることは、それほど驚くべきことではないでしょう。だいたい私たちが予想していたような形で物事を変えていくはずです。数年前、私たちはモデルが小さなタスクを支援してくれるところからスタートしました。私たちがモデルに与えるタスクの大きさも、モデルが稼働する時間のスケールも、時間とともに成長していきます。複雑さも増していきます。今回のモデルも、その方向への新たな一歩だと思っています。
ただ、その一歩の大きさが、社内での予想はもちろん、おそらく外部での期待を少し上回っていたのかもしれません。少なくともAIの研究者や開発者の間では、こうしたより大きな進歩がいずれやってくること、そしてその進歩の幅そのものが時間とともにどんどん大きくなっていくことは、長く信じられてきたことです。ある意味では予定通りと言えますが、実際にその能力が発揮されるのを目の当たりにすると、時にかなり恐ろしく感じることもある、ということです。
私たちが公開した事例の1つをお話ししましょう。モデルを小さなサンドボックス、つまり技術的なコンテナのような環境に入れ、ここから抜け出してみて、というようなタスクを与えました。そして研究者がお昼休みに出かけて、サンドイッチを食べている間に、モデルからその研究者に抜け出しましたというメールが送られてきたんです。そのモデルには、インターネットへのアクセス権もメールアカウントも与えられていなかったはずなのに、です。
ええ、確かに少し恐ろしいですね。そして公式発表では、このモデルは少なくとも今のところ完全に非公開でプライベートな状態に保たれ、将来的にはエンタープライズ顧客にのみ展開される可能性があるとのことでした。
そうですね。Project Glasswingは、私たちのソフトウェアインフラの大部分を提供している人々や企業、いわば基盤そのものに、この技術を提供しようというプロジェクトです。Linux Foundationは私にとっても思い入れのある例です。かつて私が取り組んだオープンソースプロジェクトでも、Linux Foundationのメンバーとして活動していましたから。
ここでの目標は、私たちがパソコンやスマートフォンで何かする際に毎日依存している公共インフラの多くを担っている人々に、先行スタートを切る機会を提供することです。一般の人々がモデルを使ってその能力を悪用できるようになる前に、このモデルを使って防御を固め、セキュリティ上の欠陥を見つける機会を提供したいのです。
素晴らしいですね。そして、それはSonnetファミリーの一部ではないんですよね？ 全く別のものだと。Sonnet 4.7とか5、あるいは6ではないと。
ええ。今のところ、独自のカテゴリーに属するプレビューモデルという位置づけです。
なるほど。ということは、潜在的に大きな非連続性の瞬間を感じさせるものですね。恐ろしいという言葉を聞くと、必ずしも安心できる響きではないですから。
そうですね、Anthropicは以前から、AIは極めて強力で非常に有益なものになり得る一方で、私たちが真剣に受け止めるべきリスクも存在するという立場をとってきました。そしてこれは、そのリスクが初めて実際に適用されるのを目にした領域の一つだと言えるでしょう。ソフトウェアシステムに侵入する能力が非常に高いモデルが今ここに存在していて、それが何を意味するのか、これをどう扱うべきか、どう責任を持って管理していくのかを考えるのは非常に興味深いことです。Anthropicを過剰に自賛するつもりはありませんが、個人としては、会社がこの事態に非常に責任を持って対処しているのを見て、少し誇らしく感じています。多くの同僚も同じように評価していると思いますよ。
先ほど少し触れていただきましたが、私たちはしばらく前からこのモデルを持っていました。非常に強力なモデルを見つけて、すぐに表に出したわけではありません。もし別の世界線があって、もっと手堅くない会社だったなら、できるだけ早く市場に出すために急ぎ、非常に高額な値段をつけて利益を貪っていたかもしれませんね。
プロダクトとモデルの相互作用
Anthropicのような場所でそれがどう機能しているのか、実は興味があるんです。業界で新しいモデルが市場に投入されるたびに、ハーネスの開発者やアプリケーション開発者は、新しいモデルに適応しようとこぞって競争しますよね。Anthropicの社内ではどうなっているんでしょうか？ 基本的に同じことをしなければならない、つまり新しいモデルのためにすべての評価をやり直さなければならないと思うのですが。
ええ。私たちは自社のプロダクトを念頭に置いてモデルを訓練しています。プロダクトの機能が研究の内容に影響を与え、その逆もまた然りです。一方で、人間に真の価値を提供できると私たちが考える能力に向けて、モデルを少し訓練しようと試みます。しかしもう一方で、先ほども少しお話ししたように、モデルが何を得意とし、何を苦手とするか、前もって完全に把握できるわけではありません。つまり、ギブアンドテイクのような関係なんです。
ダンスのようなもので、私たちはプロダクトを通じて、人間がどのような恩恵を受けられるかについてできる限りのことを学ぼうとします。そして同時に、モデルが驚くべき能力を備えて登場したとしたら、その能力をどう扱うか、モデルのこの特定の能力をどうやって人間が日々の仕事で実際に使えるものに変換していくかを見極めるのが、私の仕事になるわけです。ただ言えるのは、モデルがますます強力になるにつれて、実際にはモデルそのものよりもプロダクト側におけるオーバーハングの方が大きくなっていると考えています。これについて少し説明させてください。
どういうことかというと、現在の業界を見渡してみたとき、ここでいう業界とはAIネイティブな企業だけでなく、ソフトウェア全般、知識労働全般、さらにその先の製造業、研究、ヘルスケアなども含めての話ですが、私が気づいているのは、今日私たちが手にしているモデルは実際には非常に有能だということです。誰かに仕事を任せて1週間後に結果を期待するような、非常に長期的な視野を必要とする知識労働も、複雑なタスクもこなすことができます。
私たちはまだ、そうした能力をどのようにパッケージ化し、最適なフォーマットで人々に届けるかを模索している時代にいるのだと思います。そして業界側もまた、この新しいモデルを活用する上で理にかなった形で、どのように自分たちの仕事を再構築すべきか、どのように仕事を組織化すればこれらの能力を最大限に活用できるかを未だに探っている状態です。私が定期的に顧客を訪問して話をするとき、建物を後にしてああ、モデルがXYZをもっとうまくできるように訓練しなければと思うことは非常に稀なんですよ。
それよりもはるかに多いのは、モデルを活用するために彼らがどのように仕事を組織化しているかに感心したり驚いたりすることです。あるいは、その顧客が抱えている問題は、実は私なら非常に簡単に解決できると確信することの方が多いんです。ただ、ユーザーが非常に簡単に利用できるようにするための適切なUI、適切な機能、適切なオンボーディングをまだ提供できていないだけなんですよね。
Claude Coworkの開発秘話
そこでClaude Coworkについてですが、10日ほどでコーディングされたことで有名ですね。少なくとも業界の伝説ではそうなっています。実際、これについて少しお話ししましょう。もしその業界の伝説が完全に正確ではないとしたら、一体何が起きたのでしょうか？ あの10日間のストーリー、そしてCoworkが完全にClaude Codeによって構築されたという話について教えてください。
ええ、なぜソフトウェア業界でその話が広まったのか、なんとなくわかりますよ。何もないゼロの状態から作られるものなんてありませんからね。そして私が発した正確な言葉で、皆さんが引用しているのは「私のチームがここ10日ほど、これに向けて全力でスプリントした」というものです。これは事実です。その通りなんですよ。リリースから遡ること10日前、チームが集まった時に私はこう言いました。よし、おそらく何かリリースすべきだ。何をリリースしようか？ どんな形にする？ 名前はどうする？ 何ができるようにする？ と。
しかしながら、ソフトウェアを開発したことのある人なら誰でも証言できると思いますが、0と1から完全に白紙の状態で始めるわけではありませんよね。多くのライブラリを利用しますし、特にAnthropicでは、過去に行ってきた研究の成果を活用します。私が解決しようとした中核的な課題、つまりコーディング以外の業務、例えば一般的な知識労働にClaude Codeの力をより簡単に持ち込むにはどうすればいいかという問題については、非常に優秀な人々が長きにわたって考えてきました。Anthropicがこの問題について考えていなかったと言うのは不正確ですし、私が過去のすべての取り組みから何の恩恵も受けずに、まったく準備なしでこのプロジェクトに飛び込んだと言うのもまた不正確です。
このプロダクトの誕生の経緯について教えてください。皆さんはすでにClaude Codeを持っていましたが、Claude Coworkを作る必要があると明らかになったのはいつ頃だったのでしょうか？ それは単に、人々がプロダクトをどう使っているかを見たからですか？
私が本当に確信を得たのは、昨年の休暇中、つまり2025年の12月のことでした。ソーシャルメディアで、開発者ではない人々がClaude Codeを使い始めているのをどんどん目にするようになったんです。ニュースレターを見ました。チュートリアルも見ました。あなたは開発者ではないですね。ターミナルがどこにあるか、そしてClaude Codeをどうやって手に入れるか説明しましょう。これはあなたに素晴らしいことをしてくれますよといった内容のものです。
Claude Codeを使い始めた人々は、必ずしもソフトウェアを開発しているわけではありませんでした。開発者ではない人々がモデルの力を使ってソフトウェアを作り始めているという、ごく一部のケースもあったとは思います。それは1つのユースケースでした。しかし同時に、毎日ソフトウェア開発のためにClaude Codeを使っている多くの開発者ユーザーたちも、ソフトウェアとは全く関係のないことのために使い始めていることに気づきました。それが、かなり圧倒的な潜在的需要になっていたんです。
それは、自分たちが何に時間を費やすべきかを示す強力な指標になると思います。自分たちがまだ全く使いやすく作れていないのにもかかわらず、人々が這いつくばってでもそれを使おうとしているなら、それは投資する価値のある領域だという素晴らしいサインですからね。
実際の誕生のきっかけは、Claude Codeのリード開発者である同僚のボリス・チャーニーが私のところに来て、何かリリースすべきだと思う。おそらく、そうだな、今週の金曜日までにやるべきだと言ってきたことです。私は彼と交渉して、月曜日まで延ばしてもらいました。週末も時間ちょうだいよという感じでね。
そしてチームを組んで、コーディング以外のユースケースにおいて、どうすればClaude Codeを非常に効果的にできるか、というアイデアに集中的に取り組みました。Cowork自体は、その構成要素を見ればかなりシンプルなものです。私たちがやったのは、Claude Codeを取り出し、Claudeが自分自身のコードを実行するために使える仮想マシンを与えたことだけです。
その仮想マシンは、私たちにいくつかのものをもたらしてくれました。まず1つ目は、Claudeにできることとできないことに関する厳格な保証を与えてくれたことです。つまり、この非常に強力なツールを操作するあなた自身が、もはやそれを常に監視する必要がなくなったということです。なぜなら、それはこの小さなサンドボックスの中にあり、あなたのコンピューターやファイル、そしてネットワークから完全に切り離すことができるからです。この仮想マシンは、あなたがアクセスを許可した特定のドメインと、あなたが提供した特定のファイルにしかアクセスできません。これが1つの利点です。
もう1つの利点は、Claude Codeが最大限に効果を発揮するためには、実際には開発者用ツールが必要だということです。Claudeは、幅広いあらゆる種類のタスクの解決を支援することに非常に長けています。しかし、それをどうやって実現しているかというと、超特化した小さなソフトウェアのスニペットを書くことが多いんです。Claudeに専用のコンピューターを与えることで、あなたのコンピューターをいじくり回すことなく、Claude自身が開発環境をセットアップできるようになったのです。
それから、その周辺には少しUIを加えました。非常に快適に使えるように、そしてとてもエレガントにしようと努めました。開発者にとっては馴染みがあっても一般の人には難しい操作フローを簡略化しようとした結果、知識労働に携わる人々を大いに助けてくれる、非常に有能なツールが完成したというわけです。
スキル、メモリ、そして情報源への接続
スキルという概念は、Coworkの中でどのように位置づけられるのでしょうか？
スキルというのは、基本的にはモデルに物事のやり方を説明する単なるMarkdownファイルのことです。そして私はいつも、これがいかにうまく機能するかに驚かされています。モデル、今回の場合ならClaudeを、文字通り同僚のように扱えば、物事はものすごく上手く進みます。私が話をするすべての人にいつもお勧めしているのは、まさに同僚に接するようにClaudeに接してくださいということなんです。
ですから、スキルとは基本的にはただのテキストファイルであり、そのテキストファイルの中で特定の作業のやり方を説明します。私がいつも例に出すのは、飛行機の予約です。Anthropicには、出張の手配を手伝ってくれる特定のベンダーがいます。だから、ただGoogleフライトを見ればいいわけではありません。特定のベンダーのポータルに入らなければならず、さらに様々な出張規定があります。これを人間の同僚に説明するのと同じように、モデルにも説明できるんです。
飛行機の予約方法：このウェブサイトにアクセスして、以下の点を考慮してくださいというようなファイルを作るだけです。そこに少し個人的な要望を散りばめてもいいですね。例えば私の場合なら、深夜便は避けること、でも週末はかなり楽しみたいから、サンフランシスコからニューヨークに飛ぶ必要があるなら、私が一番好きな午後4時の便を予約するようにしてといった具合です。これらをすべてテキストファイルに書き込むと、モデルはその指示を極めて正確に理解し、実行してくれます。驚くほどシンプルなんですよ。
インテリジェンス層はモデルのレベルに存在しているんですよね？ Coworkが一般的なタスクを受け取り、それを複数の異なるサブタスクに分割する方法を見つけ出す部分は、モデルが行っているわけですね。
モデルと人間の共同作業で行われます。私たちがかなり満足していることの1つは、モデルのTo-Doリストをどのように整理したかという点です。モデルはプロジェクトを個々のタスクに分解するよう指示されており、ユーザーは一歩引いてそのTo-Doリストを編集することができます。個々の項目をクリックして、より詳細なコンテキストを提供することも可能です。
ええ、インテリジェンスはモデルの中に存在しています。しかし、スキルがそこに有用性のさらなる層を与えているのだと思います。ここには興味深いことが起きていると思います。というのも、人間として私たちは、誰もが同じように使えるようなテクノロジーに慣れきってしまっているからです。私たちの多くが同じスマートフォン、同じコンピューターを使っていますが、この知的な存在であるモデルは、少しの指示とガイダンスを与えるだけで、本当に大きな恩恵を受けることができるんです。会社に入ってきた優秀な人が、通常は少しのオンボーディングを受け、仕事の進め方を教わるのと同じです。
多くの人にとって非常に適したもう一つの例は、プレゼンテーションやドキュメントの作成でしょう。私はスタイルガイドの大ファンなんです。もしPowerPointやGoogleスライドのテンプレートを持っているなら、それをClaudeに伝えるべきです。普段どのようにプレゼンテーションを作るのが好きか、例えばセリフ体のフォントが好みだとか、そうじゃないとか、そういうことをClaudeに伝えるんです。少しの指示を書き留めておくだけで、モデルは実際に仕事を手伝う上で遥かに有能になり、あなたが後から修正したり、ずっと監視してお世話したりする必要がなくなります。
なるほど。Coworkがあなた自身やタスクを記憶するためのメモリはどこに存在しているのですか？ それはモデル側ですか、それともハーネス側ですか？
実はハーネス側です。私たちがどうやってメモリを実装したかを話すと、驚かれることがよくあります。なぜなら、これらすべてのモデルの根底にあるシンプルさを示しているからだと思います。メモリも単なるテキストファイルなんです。もし将来覚えておいた方がいいと思う関連事項があったら、書き留めておいてねとモデルに指示しているだけなんですよ。
そして私たちは、モデルがそのメモリを整理するのを少し手伝います。全体的なメモリとは別に、隔離されたメモリを持つプロジェクトを設定することもできます。しかし、モデルの上にボルトで固定されているような基盤技術は、皆さんが想像するような複雑で華やかなデータベース技術などではないので、時々驚かれますね。
Coworkはどのようにして情報源やアプリケーションに接続しているのですか？ コネクターですか？ MCPですか？ それともその組み合わせでしょうか？
それらすべての組み合わせです。私は、あなたの仕事に関連するデータはおそらく2つの異なる場所に存在しているという強い信念を持っています。1つ目は、あなたのコンピューターの中です。私たちの多くは、コンピューターにたくさんのファイルを保存しています。テクノロジーの作り手や開発者は、ユーザーがただiPadを持っているだけではなく、実際にコンピューターを使っているという事実を真剣に受け止めるべきだと強く主張しています。すべてがクラウド上にあるわけではありません。ファイルやフォルダーを使うだけで恩恵を受けている人はたくさんいます。
それがCoworkが使えるコンテキストの1つです。単にドラッグするだけでいいんです。特定のフォルダ、あるいは複数のフォルダへのアクセス権をClaudeに与えることができます。
そして2つ目は、データウェアハウス、分析ツール、SharePointなど、クラウドやインターネット上に存在する可能性のある情報です。これらの情報源に接続する複数の方法を用意しています。MCPコネクターはその中で非常に強力なものの1つです。
私たちが使っているもう1つの方法は、Claudeはコンピューターを持っているので、あなたが指示すればインターネットにアクセスできるということです。インターネットのどの部分にアクセスさせ、どの部分にさせないかは、あなたが具体的にコントロールできます。しかし一般的に言って、もしそれが外に存在していて、あなたがClaudeに使う許可を与えたいのであれば、Claudeはそれを使う方法を見つけ出します。
ローカル環境へのこだわり
先ほどローカルという言葉が出ましたが、あなたがローカルAIについて強い持論を持っていることは知っています。この点について詳しく聞かせてください。なぜCoworkはクラウドではなく、ラップトップ上に存在する必要があるのでしょうか？
今日Coworkが提供する最も大きな2つの要素は、ローカルコンピューターへのアクセスと、ローカルファイルへのアクセスです。でも、それはクラウドでは機能しないのでしょうか？ 私にとって良い例となるのは、あなたのChromeを使う場合です。アクセス権を与えれば、そしてアクセス権を与えた場合にのみ、ClaudeはあなたのChromeを使うことができます。これは、Claudeが外の世界とやり取りするための非常に強力なツールですよね。メールに返信したり、メールを要約したり、あるいはあなたの会社であなたしか持っていないツールとやり取りしたりするわけです。
なぜそれをクラウドでできないの？と考える人たちのために、私はよくこのシチュエーションをシミュレーションしてみせます。まず1つ目のケースは、あなたのセッションです。あなたが関心を持っているウェブサイトに、あなたのアカウントを使ってアクセスできることは、Claudeにとって非常に有用です。ただのGmailは私のエージェントにとってそれほど役に立ちませんが、私のログイン情報が紐づいたGmailは非常に役に立つのです。
2つ目のケースは、これはよく他のソフトウェアエンジニアと議論になることですが、ソフトウェアエンジニアにとって、これは実装の詳細に過ぎないということです。ローカルのChromeを取り出して、すべてを圧縮してクラウドに置き、パスワードを尋ねて、あらゆることを行う方法を見つけることは可能でしょう。
しかし、私にはそれに対して2つの反対意見があります。1つ目はおそらく安全性とセキュリティの観点からです。特定の1つの企業にすべてのパスワードを委ねるように人々に教えるべきではありません。それは良いアイデアとは思えません。
そして2つ目は、より現実的な問題です。世界全体がまだその準備ができていません。良い例が銀行です。もし銀行が、あなたがコンピューターとデータセンターという2つの異なる場所から同時にログインしているのを検知したら、おそらくアカウントをロックし、パスポートを持って支店に来るように要求するでしょう。そうした体験やそのニュアンス、そして物事が破綻するかもしれないロングテールなリスクは、私にとってはユーザーに許容させたくないものです。
だから短期的には、あなたが仕事をしているまさにその場所に、Claudeが寄り添えるようにしたいんです。もしあなたがローカルのコンピューターで作業しているなら、そこがClaudeの居場所であるべきです。
Computer Useはそのビジョンを変えますか？ 最近皆さんは、Computer Useを手掛けるスタートアップであるVersepを買収し、その直後にClaude CodeとCowork向けのComputer Useをリリースしましたね。確かVersepのプロダクトは当初、クラウドからのComputer Useだったと思いますが、皆さんは現在それをローカルで使っています。あえて悪魔の代弁者を務めますが、もしクラウドからコンピューターのすべてのコンテンツを見ることができるなら、なぜローカルに置く必要があるのでしょうか？
ええ、それについてはよく考えます。今私の頭の中にある問いはこうです。もし私が魔法のボタンを作って、あなたがそのボタンを押せば、あなたのコンピューター全体を吸い上げてクラウドに置けるとしたら、あなたはそのボタンを押しますか？ これまでのところ、私の印象ではほとんどの人は押さないだろうと感じています。Anthropicなら、これだけのデータを任せられる数少ない大企業の一つだとして、信頼してくれるかもしれません。しかし今のところ、Claudeがあなたの作業する場所で稼働することには、依然として計り知れない価値があると考えています。
とはいえ、ご指摘の通り技術的な観点から言えば、私があなたのコンピューター上で稼働させなければならない絶対的な理由はそれほどありません。おそらく、あなたのコンピューター全体を吸い上げるこのボタンのかなり良いバージョンを作ることもできるでしょう。クラウド上でこれらの多くのことを行うことは可能です。ハーネス全体と、その周りのマシンをクラウド上で実行し、あなたのコンピューターにアクセスすることもできます。
しかし今のところ、あなたのコンピューターへの集中、あえて言えば、あなたが作業する場所でClaudeを可能な限り効果的にするためのレーザーのような集中こそが、ユーザーの共感を非常に良く得られている部分だと感じています。またそれにより、クラウド上では難しいかもしれない安全性とセキュリティの推進を、よりスピーディに行うことができます。
私としては、今のところこれで十分だと思っています。AIは動きの速いターゲットですから、状況はすぐに変わるかもしれません。しかし今のところは、あなたのすべての情報を私のコンピューター上に置くようお願いするよりも、あなたのローカルコンピューターで展開することに非常にワクワクしています。
UXと信頼の構築
先ほど信頼という言葉が出ましたが、ジェネレーティブAIにおいてこれは非常に興味深いトピックです。つまり、アクセスすべきでないファイルには触れないという信頼があります。同時に、Cowork、私の仕事や人生にとってますます重要になる特定のタスクを君に任せるよ。私を優秀に見せてくれて、恥をかかせないでくれよという信頼もあります。プロダクトの責任者として、人々とそのレベルの信頼を築くことについて、どのようなことを学びましたか？
ええ、素晴らしい指摘です。2026年にAIプロダクトを構築する上で面白いことの1つは、追加するボタンのほとんど、構築するプロダクトサービスのほとんどが、おそらくモデルのためというより人間のためのものだということです。
これは、私たちがテクノロジーをどう構築するかにおける興味深いシフトですよね。過去には、私たちは通常、コンピューターの利益のためにボタンを作ってきました。人間はただ、コンピューターが作業できるように情報を提供するためだけにそこにいたんです。今、私たちは実は全く逆のことをしています。
1つ簡単な例を挙げましょう。私たちは最近Dispatchという機能をリリースしました。これはスマートフォンからコンピューター上のClaudeと話せる機能です。非常に意識的な選択として、私たちはボタンをあまり追加しないことに決めました。そのため、ソーシャルメディアで最も多くもらったフィードバックの1つは、ねえ、Dispatchがローカルファイルにアクセスできたら最高なんだけど。フォルダを添付できるようにする方法を見つけてくれない？といったもので、毎日軽く50件はメッセージが届いていました。
私がこの話をしたのは、Claudeはすでにあなたのすべてのファイルやフォルダにアクセスできるからです。現状どう機能するかというと、あなたがClaudeにねえ、私のダウンロードフォルダも見える？と聞くと、Claudeはええ、見えますよ。ダウンロードフォルダとやり取りする許可をいただけますか？と答えます。そして許可を与えれば、実行するんです。だから私たちは議論しました。ボタンを追加するべきだろうか？ Claudeに何ができるかをユーザーに知らせるために、ボタンを追加するべきなのか？ と。
そして、ここでの信頼に関するあなたの質問にお答えすると、私たちが信頼について考えてきた方法は、Claude自身が人間に対して自分を証明するというよりも、むしろ、彼らの手を引き、本当に小さなことから始めて、ユーザーが洗練されていく道のりをゆっくりと教育し、助けていくというものなんです。
最初にCoworkをリリースした時、それはすでにかなり印象的なことができるようになっていました。200ページに及ぶVCのレポートを書くこともできましたし、タンパク質の合成やモデリングを開始するように頼むこともできました。複雑な建築図面の設計を頼むことだってできました。でも、人々の心に一番響いたのはデスクトップの整理をしてというものでした。AIにとってはつまらない雑用ですよね。デスクトップの整理にClaudeの手を借りる必要なんて、全くありませんから。
そして、2つ目に人々の心に響いたのはタスクのスケジュール設定だったと思います。これもまた、技術的な観点から見れば大きなイノベーションではありません。今すぐではなく5分後に機能を実行する方法なんて、私たちはもうずっと前から知っていましたから。しかし、ここで私たちが人々に教えているのは、小さなタスクから始めるということです。Claudeがそれをうまくこなすのを見る。そして、ゆっくりとタスクを大きくしていくんです。人間はかなり自立して、小さなタスクがうまく機能するのを見た後、徐々にどんどん多くの仕事を任せるようになっていきます。
そしてタスクのスケジュール設定を通じて、これを見張っていなくても実は大丈夫なんだよ、と教えるわけです。そう、監視する必要なんてないんだと。コンピューターの前に座って、Claudeが仕事をするのを見張っている必要はないんです。ただ、毎日会議を見直してレポートを書いてくれるように頼めばいいんです。そうさせておけばいい。終わったらメールを送ってくれます。あなたが関与する必要はないんです。
この道のりの中で、私たちはゆっくりと、どんな機能があるのか、そしてそれを彼らの生活にどう組み込んでいくかを、少しずつ教えようとしているのだと思います。そして、それが根本的な信頼の源だと思うんです。信頼というのは、Claudeが特定の出力を約束し、その出力が実際に素晴らしいものであり、なおかつあなたがそれを監視したり、何らかの形で介入したりする必要がなかったという事実の上に築かれるものなんです。
AIエージェントの成功にとって、UXは技術そのものと同じくらい重要だと言えますか？ ユーザーをエンパワーするために、どのようにユーザーをその旅に連れ出すか、ということですね。もしそうだとしたら、UXの観点からAIエージェントを構築する上で学んだ他の教訓は何かありますか？
本当に良い質問です。私はそれが真実だと実際に思っているからです。UXはかなり重要だと思っています。私たちの最も人気のあるプロダクトの1つであるClaude Codeを振り返ってみても、その原点はもしClaudeがクラウドではなく、あなたのコンピューターのターミナルで動いたらどうなるかというものでした。それはほぼ完全にUXの話です。同じモデルで、同じコア機能を持っています。本当に、ユーザーエクスペリエンスはどうあるべきか、モデルとどう対話するかという部分を囲むものなんです。しかし根本的には同じモデルであり、そこから本当に多くの恩恵がもたらされました。
そして今日でも同じように、人々の心に最も響いていると私が感じるAIプロダクトは、生の可能性や生のパワーを最も提供しているものではないことがほとんどです。さらに一歩踏み込んで言えば、これはAIに限った話ではなく、おそらくソフトウェア全般に言えることではないでしょうか。Gmailよりも多くの機能を備えたメールを提供しているスタートアップは世の中にたくさんあると、私は勝手に推測しています。機能の数やボタンの多さ、あるいは能力の高さで他を出し抜こうとする企業はたくさんあります。
スマートフォンが発明される直前の、携帯電話のあの愚かな時代のことをよく考えます。人々が携帯電話にありとあらゆるものを付け足していた時代です。プロジェクター付きの電話や、ゲームパッドが組み込まれた電話がありました。キーボードのない電話もあれば、フルキーボードの電話もありました。
結局のところ、本当にうまく機能するテクノロジーというのは、何を付け加えるかよりも、何を取り除くかにかかっていることが多いのだと思います。それはどのように感じるかということに尽きるんです。そして今日に至るまで、ほとんどの人がスペック表を基準に電話を買っているとは私は思っていません。私が間違っているかもしれませんし、完全な憶測ですが、多くの電話は特定のチップの性能以外の理由で買われていると感じています。
AIもおそらく非常に似た働きをすると思います。もちろん、非常に強力なモデルがあれば少しは有利になります。研究者と密接に仕事をしていて、社内に素晴らしいモデルがあるため、私にとって良いAIプロダクトを作るのがはるかに簡単であることは否定しません。しかし最終的には、もし誰かが非常に優れたプロダクトの構築において私、フェリックスを打ち負かすとしたら、それは彼らがより良いモデルを作ったからではなく、おそらくより優れたユーザーエクスペリエンスを見つけ出したからだろうと推測しています。
プロダクト開発のスピードとTaste
では、非常に実践的な意味で、どのようにユーザーエクスペリエンスを向上させるのですか？ 皆さんは人々が何をしているかを見ているわけですよね。先ほど、顧客とかなり頻繁に話すとおっしゃっていましたが、人々が何をしているか、何が機能して何が機能していないかを非常に正確に追跡し、重要なユースケースにより多くの時間を費やしているのでしょうか。それはどのように機能しているのですか？
私たちがやっていることは、おそらくそれほどユニークなことではないと思います。ただ1つ、私にとって新しいことがあります。ですので、まずはリスナーの皆さんの多くがああ、なるほど、もちろんだねと言うであろうことから話します。それは、ユーザーに対するかなり徹底的な執着です。よく話をする実際の人間、リアルな人々のために作るということです。長期的な計画よりもイテレーションを好むようにしています。私たちは1ヶ月以上先の計画は立てない傾向にあります。どれだけ早くリリースし、どれだけ早くイテレーションを回すかにおいて、かなり迅速であることを心がけています。
Coworkのロードマップ全体が1ヶ月なんですか。
ええ。長くても、です。
素晴らしいですね。
なぜなら私たちは常に、よし、これは来週どうなっているだろう？ 再来週はどうだろう？という風に考えているからです。みんなで部屋にこもって、世の中のほとんどの人にとって1年後に最高のプロダクトがどうなっているかを思い描けるという自信は、かなり低いんですよ。
実際のところ、誰もそんな自信を持つべきではないと私は主張したいですね。もし来年のAIがどうなっているか分かると言う人がいたら、私は…
ええ。
あまり感心しないでしょうね。
一部のVCは感心するかもしれませんが。
そうですね、そうかもしれません。でも私には確かにそんな自信はありませんよ。
そして、私がこれまで作ってきたもので非常に素晴らしいものになったのは、すべて軌道修正する機会がたくさんあったからだと思っています。少し間違える機会がたくさんあった。そして、よし、この3つのうちどれがうまく機能するだろう？と考え直す機会がたくさんあったからです。
新しいのは、実行が実質的に無料になったということです。もしあなたが10個の異なるアイデアを持ってきたら、私はすぐさま、よし、10個全部やってみよう。全部試して、どれが気に入るか、どれがより良い感じか見てみようと言えるんです。テストのほとんどは社内で行うようにしています。お客様を無料のベータテスターのように乱用しないよう努めています。でもほとんどのプロダクトにおいて、だいたい正しい方向に向かっているかどうかはすぐに分かるものだと思います。そういう感覚は非常に早く得られるものです。
現在の会社としては、かなり成長しました。かなりの数の従業員がいますから、これが5人以上の心に響くかどうかを見極めるのはかなり簡単です。そして、この実行スピードの速さこそが本当に新しいことなんです。以前は、ほんの2年前でさえ、もし迅速なイテレーションを望むなら、何をピックアップするかに非常にアグレッシブに集中する必要がありました。なぜなら、一度に少数のものしか迅速にイテレーションを回せなかったからです。今では実行コストが非常に安くなったので、深く掘り下げることと広く展開することを同時に行いながらイテレーションを回すことができます。正直なところ、それを目の当たりにするのは途方もないことですよ。
確認ですが、実際に10個のプロダクト、または10バージョンのプロダクトを作成して実際に稼働させ、Anthropicのスタッフにテストしてもらって、最終的にどれを選ぶべきかの指針を得る、ということですね。
おそらく社内には、さまざまなアプリケーションの異なるプロトタイプが軽く100個はあるでしょう。現時点では、ユーザーに見せられるレベルに達しているという確信を得ているものは、必ずしもありませんが。しかし、社内で非常に素早く構築できるプロトタイプの量は、実行コストの低さゆえに、私が過去にやってきたことを完全に凌駕しています。
昔なら常に足枷になっていたのは、エンジニアリングリーダーとしての私の立場からすれば、誰かが良いアイデアを持ってきても、ああ、それは来月から取り組めるよ。3週間かかるから、それまでは顧客と話をしてアイデアを検証しておいてと言わざるを得なかったことです。それが今では、誰かがアイデアがあるんですと私のところに来たら、いいね、10分ちょうだい。何か送るよと言えるんです。それは例えるなら、絵画から写真へと移行するようなものですよ。
魅力的ですね。では、何がボトルネックになるのでしょうか？ 100個のプロトタイプがあって、そこから1つを選ばなければならず、誰かがそれをしなければなりません。そこでペースが落ちるのでしょうか？
ええ、アラインメントの部分は依然としてかなり難しいと思います。アラインメントは、いつどこにいる誰にとっても常に難しいものでしたよね。会社として、対立するアイデアを持つ人がいた場合、誰を選ぶのか？ どうやって選ぶのか？ いくつかのものから最高のアイデアを取り出して、どうやって別のものと組み合わせるか？ おそらくそこがボトルネックになるでしょう。ここが今でも最も人間が活躍する場所だからです。人間のTasteが介入する部分ですね。
Tasteというのは、人々が持つべき新たな根本的な能力なのでしょうか？ このPodcastでも何度も出てきている言葉ですが。あなたが目にしているのもそういうことですか？
ええ、過去におそらくそうであった以上に、重要になってきていると思います。
それは、先ほど話していたこととは対照的ですよね？ テストをして、ユーザーが何をするかを見るという話がありましたが、最終的にはデータドリブンなアプローチと、もっと目に見えない無形のものとの組み合わせになるということですね。
ええ、データドリブンなアプローチは、自分のTasteが実際に人々の心に響いているかどうかを見極めるのに大いに役立つと思います。正しい方向に向かっているかどうかをね。そしてほとんどの人にとって、Tasteという点で私たちが非常に高く評価している人々、例えばiPhoneの初期バージョンを手掛けたような人々でさえ、常にイテレーションとテストを繰り返すというこの概念を非常に高く評価しています。ケン・コシエンダが書いた『Creative Selection』という素晴らしい本があります。読んだことがある方も多いと思いますが、そこでも、豊かなTasteを持つ必要性とその検証の必要性の組み合わせについて語られています。私はまさにその両方だと思っています。
そして特にソフトウェアに関して言えば、ソフトウェアがファッション業界のような感覚になる世界まで、あとどれくらい距離があるのだろうかと考えることがあります。スマートフォンはすでにその領域に入っていると思います。求めるべき品質のベースラインや機能のベースラインのようなものがありますよね。高機能な衣服の場合、実際の製造方法にはもっと秘密のソースがあるかもしれませんが、そうでない場合、プロダクトを作る人々にとって本当に重要なのは、そのプロダクトについてどんな物語を語るか、どんなオンボーディングを提供できるか、プロダクトを使っている時に人々にどう感じてもらうか、ということです。そうしたことの方が、おそらく内部にある実際の生の機能よりも大きな差別化要因になると思います。
Coworkという文脈において、それはどう機能するのでしょうか？ あなたの立場になって考えてみますと、ユニークではないかもしれませんが、間違いなく独自の課題を抱えていますよね。対象となるのは幅広い分野のプロフェッショナルたち、つまり仕事ができて、さらに仕事がよくできるようになりたいと考えている賢い人々です。レベニュー・オペレーションを担当している人もいれば、マーケティングをしている人もいて、弁護士もいれば会計士もいます。このように幅広いオーディエンスを抱えるコンテキストにおいて、Tasteとは何を意味するのでしょうか？ そしてそれをどうテストするのですか？
ええ、この対話の中で何度も言及しているので、少し馬鹿みたいに感じるかもしれませんが、私はスマートフォンのことをよく考えます。私たちは皆同じ電話から始めるのに、同じ電話は2つとありません。あなたがインストールしている個々のアプリが、おそらくあなたの電話を地球上のすべての電話の中でユニークなものにしています。まるで指紋のようなものです。私の電話も同じです。私たちは皆、おそらく他のデバイスと非常に似た見た目のデバイスからスタートしますが、それが私たちの生活にどのように統合されていくかは、常に良いとも悪いとも言えませんが、間違いなく非常にユニークで、間違いなく非常にパーソナライズされています。
Coworkに関する私たちのアプローチも同じで、幅広いアプリケーションを通じてあなたの生活に適用できる、極めて汎用性の高いものを求めているんです。私生活の話をさせていただきますと、現在、家族で別の家への引っ越しの手続きを進めているところです。アメリカで聞いている方の多くはご存知だと思いますが、それには私がほとんど理解できない言葉が並んだ約500ページの書類が伴います。ここでCoworkは非常に役立っていますが、ヘルスケアのシナリオでも非常に役立っています。今年娘が生まれたばかりで、そのすべての書類作業を進める上でも本当に助けられました。
でも、これらは全く異なる2つの事柄ですよね。1つは住宅ローンの申請や引越し業者との交渉、さまざまな金融関連の申請を理解することであり、もう1つはもっとヘルスケアに関わることです。理論上、これらは同じ基盤技術の全く異なる2つのアプリケーションです。しかし、私が考えるプリミティブは、ある意味で同じであることに気づいています。そして、それらのプリミティブのいくつかは少し優れていて、自分の手に馴染むように感じられるものもあります。
そして物を作る人間として注意深く観察していれば、自分の作ったものをたくさん使っていれば、ソフトウェアにぶつかって、自分が羽ばたけていない瞬間を感じ取れるようになると思います。私は、自分が羽ばたける瞬間をどんどん生み出したいんです。そうすれば、私がほとんど理解していない、仕事のやり方も全く分からないような業界で働いている顧客に対しても検証ができるようになります。彼らがどのようにそれを使っているか、何が彼らを羽ばたかせ、何が彼らの足を引っ張っているのか、彼らのストーリーからある程度読み取ることができるからです。
そういった部分に寄り添い、自分がより生産的になっている、フロー状態に入っている、面倒な仕事を引き受けてくれているという感覚を、積極的に実現しようとすれば、そこに多くの価値が見出せると思います。
エージェント機能の未来とこれから
この旅を振り返ってみると、結局のところ5ヶ月、いや4ヶ月の道のりですよね。これほど短期間であなたが与えたインパクトは狂気じみています。何が一番難しかったですか？
あなたの質問を、再現するのが一番難しいものは何か？というレンズを通して考えています。もしあなたが私に、よし、今度は別のプロダクトでもう一度同じことをやってくれと言ったとしたら、再現するのが一番難しいのは何だろうかと。おそらくタイミングに関する何かだと思います。
先ほどCoworkは、私たちが地道に耳を傾け、ああ、ここには何かあるぞと気づいた、その潜在的需要のすぐ後に生まれたという話をしました。潜在的需要というのは授かりものです。探そうとして探しに行けるものでも、ゼロから作り出せるものでもないと思います。それをもう一度再現するのが、おそらく一番難しいことでしょう。とはいえ、ソフトウェアには常に豊富な潜在的需要があったとは思っています。探せばいつだってかなりの需要を見つけることができました。それは間違いなく、再現するのが難しいと思うことの1つです。
実際にCoworkを構築するという点に関しては、特に難しいことは何もなかったと言っていいでしょう。優れたプロダクトを作る上で難しいことは、相変わらず難しいままですから。いわば成功の落とし穴のようなものです。例えばカフェをオープンして、10人の代わりに2000万人の人がやって来たらどうしますか？ というような話です。それが時折私たちにとって難しかったことであり、今でも課題として残っているものです。Anthropicのプロダクトに対する圧倒的な需要ですね。もちろん、自分のプロダクトを使いたいと言ってくれる人々に対して文句を言うなんてことは、私が最後にするべきことでしょうけれど。
他に思い浮かぶ教訓はありますか？ これを聞いている人が何らかのAIエージェントを作っているとして、そのハーネスを構築して特化させるプロセスについて、それがガードレールであれ、業界特化であれ、人々が学べることは何かありますか。
まずは、自分自身でインフラを構築しすぎないこと、そして今日私たちがリリースしたClaude Managed Agentsという、この特定のケースを非常に有用にしてくれるプロダクトを使うことをお勧めします。実のところ、両方お伝えしましょう。カスタムエージェントや多くのハーネスを構築し、その上に会社を作ろうとする理由とアドバイス、そしてその反対のケースもお話しします。反対のケースというのは、モデルがますます有能になるにつれて、私が自分のプロダクトや仕事の中で気づいているのは、私たちが考慮すべきエッジケースが減ってきているということです。先ほどメモリは単なるテキストファイルだと言いましたが、もしClaudeにデータベースが必要になれば、自分でデータベースを作るんです。これらはすべて、超特化したプロダクトを作ろうとすることに対する反論になります。
なるほど。
そうですよね？ もしモデルがそれを必要とすればその場で自ら作ってしまうので、開発者であるあなたが提供できる特別なものはモデルには何も必要ない、と仮定するならば、それは何かを作る上で最高の前提条件とは言えないでしょう。しかし同時に、この分野にまだ大いに投資すべきだという強力な理由が1つあると思います。それは、業界の他の部分がこの力を真に活用できるようになるまで、どれだけの道のりが必要かということです。インターネットが良い例だと思います。
AIに携わる多くの人は常に、AIとは何か？ インターネットか？ 蒸気機関の発明か？ といった非常に華やかなアナロジーに手を伸ばしがちです。好きなものを選べばいいと思いますが、インターネットには私が非常に興味深いと思う教訓が1つあります。それは、インターネットが経済を真に変革するまでに、どれだけの時間がかかったかということです。最初に機能したブラウザから、皆さんがAmazonを小売業の巨人の1つと見なすようになるまで、数十年の単位で話していますよね。その間に多くの時間が流れ、企業のリストのトップにいる者と一番下にいる者がかなり入れ替わりました。私にとってそれは、実際に少し身を乗り出して、AIをユニークで斬新な方法で適用できる機会や領域を見つけるべきだという主張の根拠になります。
しかしおそらく言えることは、これまでに私が言ったことのすべてに似ていますが、あなたが提供できる価値の多くはエージェント側にはあまりなく、モデルのインテリジェンスにもあまりなく、人々が自分の仕事をどう組織化するのをどう助けるか、という点にあるのだと思います。どうすればそれを有用なものにできるか、ということですね。
お話を伺っていて思い出したのですが、ほんの数週間前、あなたが平凡に聞こえるような発表をした時、市場全体が崩壊し、メディアが最終的にSaaSの終焉と呼んだ出来事がありました。それは法務やCRMなどのために10個か11個のファイルを追加しただけだったと記憶しています。当然、市場は市場の理屈で動きます。これは皆さんの意図とは別の話ですが、あなたがCoworkで、そしてAnthropic全体で構築しているものの純粋な重要性と世界的な影響力を、人々に感じさせる出来事だったと思います。
これについて聞かれたらなんと答えますか？ きっといつも聞かれる質問だと思います。皆さんは開発者向けの素晴らしいソリューションであるClaude Codeを作り、その後、その他のすべての人に向けたCoworkを作りました。先ほどおっしゃったように、Managed Agentsも発表したばかりですね。Anthropicのインフラを使って独自のエージェントを構築できるという発表を、私はこのPodcastの収録に向かって歩きながら文字通り読んでいました。皆さんがスタックをどんどん上っていく中で、ソフトウェア業界がその周辺で構築していくために残されている領域は何なのでしょうか？
そうですね、これは非常に個人的な見解になりますが、私はこれまで、物を作るために難解な知識がどんどん不要になっていく、このような民主化の波を何度か経験してきました。少し分かりやすくするために例を挙げましょう。何年も前、私はMicrosoftで働いていました。そこでElectronと呼ばれるクロスプラットフォーム技術に携わっていました。WindowsとMacOSの両方で、ほぼ同じように機能し、同じように見えるアプリケーションを構築するための方法です。
私たちがそれを最初に使ったものの一つがVisual Studio Codeでした。これはその後人々から非常に人気を集め、Cursorもその上に構築されています。他にも様々な企業が使っていますね。そして社内で最初にVisual Studio Codeがリリースされた時、これはおもちゃだという雰囲気がありました。本物の開発者向けではないと。本物の開発者にはVisual Studioが必要だと思われていたんです。Visual Studio Codeという名前が複雑で長いのはそのためで、Microsoftには本物の開発者向けの、かなり高度なツールをすべて備えた巨大なアプリケーションがあったからです。
それ以来何が起こったかというと、コンピューターのそこまで深いところに行く必要がなくなったんです。ソフトウェアの仕事をしているリスナーの方々にもお話ししたいのですが、今週私は、今年アセンブリ言語を見る必要があった回数はゼロだったと思い返していました。過去5年間ではゼロではありませんでした。少なくとも一度はアセンブリを見ましたが、非常に稀になりつつあります。もう実際には見ることのないものになっています。
そしてもう一つ起きたことは、作家のマーガレット・アトウッドが、Claudeと対話し、Claudeを使うことについての素晴らしいエッセイを発表したことです。マーガレット・アトウッドがもしソフトウェアを作ったら、どんな風になるのだろうかと考えています。とても興味深いですし、私なら確実にインストールして、少なくとも一度は使うでしょうね。
同じように、私の予測ではソフトウェアの数はさらに増えていくと思います。そのソフトウェアはおそらく、もう少し特化されたものになるでしょう。誰もが自分専用のソフトウェアを作るようになるとは思いません。人々は依然として物を作り、それを他の人と共有するでしょうし、他の人たちも、使っていて気持ちの良い優れたソフトウェアを使いたいと思うはずです。ただ、そのために必要なスキルは、単にコンピューターの言語を話せる人から、人間の言語を話せる人へと大きくシフトしていくと思います。今まさに、人間のために作られつつあるように。
その点についてさらに深掘りしたいのですが、それはどういう意味でしょうか？ 先ほど、業界とユーザーを理解するとおっしゃり、今度は人間の側面に言及しています。それは先ほどの議論にあったUXの問題なのでしょうか？ それはどのように現れるのですか？
20年前の成功したソフトウェア開発者は、コンピューターを理解することに非常に長けていたと思います。成功するソフトウェアを作るためには、コンピューターに非常に詳しくなければならず、コンピューターの専門家である必要がありました。そして今後、成功するソフトウェアを作る人々は、人間やユーザーを非常によく理解するようになるでしょう。これは徐々に変化してきたことです。すでにいくらか起こっていますよね？ 10年前のソフトウェア開発は、30年前に比べてすでにずっと簡単でした。AIは、そのもう一つのステップ関数的な変化なのだと思います。
市場に関して言えば、私は経済学者ではなく、ソフトウェアエンジニアです。市場の動きを完全に理解したことはありません。他のソフトウェアエンジニアには、自分のやることを市場の動きにあまり左右されないようにすることをお勧めします。それが私の個人的なアドバイスです。でも、あなたの何が残されているのか？という具体的な質問に答えるなら、私たちが人々のために自動化できること、人々のために楽にできる仕事、解決できる問題は、山ほどあると本当に思っています。人間が疑問や問題を抱えている限り、ソフトウェアは合理的な答えであり続けると思います。
一歩引いて考えて、エージェントの能力という点で物事はどこへ向かっていると思いますか？ この対話の一番最初で、非常に印象的な新しいモデルについて話し、物事はただ加速し続けているようだと話しました。あなたのロードマップが1ヶ月だということは理解していますが、数年後にはエージェントは何ができるようになっていると思いますか？
これは私にとって少し難しい質問です。というのも、私は原則として、機能や能力が実際に存在する前に漠然と約束することが好きではないからです。私のマーケティング哲学は常にクールなものを作って、それから人々に見せることでしたから。私が混乱していて良い答えを持っていないことの1つは、世界中の人々が、私たちがAIにおいてどれほど遠くまで来たかをすぐに忘れてしまい、そろそろ停滞期が来るだろうと期待しているように見えることです。おそらくテクノロジーがそういうものだと教えてきたからでしょうね。iPhoneが登場して、しばらくの間は毎年新しいiPhoneが出るたびに大きな変化でしたが、ここ数年は変化が小さくなってきたように感じられますから。
AIを観察している者として、それが近い将来AIに起こると推測する理由は全くありません。AIが意味の通る文章を作れるようになってから、まだ一桁の年数しか経っていないことを人々に思い出してほしいです。今ではAIがアプリケーション全体を構築し、複雑な問題を解決しています。私にとって、これは山の頂上ではありません。まだそこには到達していません。旅の途中に過ぎないんです。そして私たちは、この旅が加速していると信じるに足る理由を持っています。だから、一歩一歩の歩みはどんどん大きくなっていくでしょう。そしてMythosのプレビューは、これが単なる理論ではないことを示すかなり良い根拠だと思います。モデルはますます賢くなっていきます。そして現在、それが終わりを迎えると信じる理由は何もありません。
ロードマップが短いことは重々承知していますが、皆さんが注力していて、話せる範囲の領域について何かありませんか？ 私たち自身のことで言えば、規制産業がCoworkにより良く、より簡単にアクセスできるようになるのかどうかについて気になっています。ベンチャーキャピタルとして、私たちはCoworkにアクセスできません。私生活ではCoworkにアクセスできますが、職場ではできないんです。それに関するロードマップはありますか？
私が言えるのは、特定の規制産業向けにCoworkを求めているのはあなただけではないということです。その声はかなりよく耳にしますし、ユーザーが何かを求める時、私たちは常に注意深く耳を傾けています。それが根本的に私たちの仕事ですから。現在取り組んでいることについて具体的にコメントすることはできませんが、私が今でもワクワクしている事柄の全体的なコンセプトについてなら触れることができます。
2026年の今でも私がとてもワクワクしている全体的なコンセプトは、AIの機能を最大限に活用できるような方法で、人々が自分の仕事を組織化するのを助けるというアイデアです。これを聞いてどういう意味だ？ 彼は何を言っているんだ？と思う人がいるかもしれません。かつて私はSlackという会社で5年間働いていました。当時のSlackでは、私たちはいくつかの企業の働き方を革命的に変える手助けをしていると確かに感じていましたが、私たちが最初のチャットアプリだったわけではありませんし、情報がサイロ化していなければ会社はもっと効率的になると最初に提唱した会社でもありませんでした。
しかしそれと非常に似た形で、私たちが人々に売っていたものの大部分は、単なるチャットアプリケーションではありませんでした。それは異なる働き方、より透明でオープンな働き方そのものだったんです。AIに関しても、同じような変化があります。このツールが最も効果的になるのは、自分の仕事のやり方を見直し、どの部分ならモデルに簡単に任せられるか、どの部分は自分が完全にコントロールし続けたいかを少し考えた時です。その領域に私はとてもワクワクしています。
私がワクワクしている2つ目の領域は、現在AIを使っている人々には大きく分けて2つのタイプがいるということです。私たちがよくAGI pilledと呼ぶような人たちで、すべてを注ぎ込み、興奮して、自分のClaudeをどう設定するか、どんなツールへのアクセスを与えるか、どんなMCPコネクターをインストールするかを考えるのにかなりの時間を費やしている人たちがいます。彼らは最終的に羽ばたいていきます。非常に効果的で、非常に生産的です。
そして一方で、そこまで気にしない、あるいはそれほど興味がない、あるいはそういったものをすべて設定する時間がない人たちもいます。そうした人たちがパワーユーザーの一人になるために必要な時間をどうやって減らすか、という点に私はかなりワクワクしていますし、そこにはまだ非常に大きな可能性があると思っています。ですから実際には、Coworkのユーザーであれば、おそらく毎週のように非常に意味のある変更が次々とリリースされるのを見続けることになるでしょう。本当に終わりが見えませんよ。
よろしければ、最後にいくつかホットテイクを聞いて締めくくりたいと思います。
いいですね、面白そうです。
過小評価されているアイデアを1つ教えてください。
MCPコネクターは過小評価されています。私を含め、私たちの多くが正しくMCPからCLIに移行しましたが、データと実行エンジンを分離することには、本質的に非常に良い部分がたくさんあるからです。これは非常に技術的な見解ですが、人々とよく議論になることでもあります。昨年の秋、MCPは本当に熱い話題でしたが、今はあまり話題にしていません。しかし、世の中のほとんどの人にとって、MCPは今年の終わりから来年にかけて非常に役立つものになると思います。それはAmazonやTikTokを使う人にとってWebSocketが役立っているのと同じような意味合いです。MCPはプロトコルなのでユーザーが気にする必要はありませんが、エンジニアはMCPについてもっと気にかけるべきだと思います。
過大評価されているアイデアは何ですか？
良い質問ですね。私はAIの分野で働いていますし、私たちの周りには確かに誇大広告が溢れているので、簡単に答えられそうに思えますが。よし、では1つホットテイクを披露しましょう。すべてのプロダクトにチャットが必要なわけではありません。
2026年のAI界隈においては、それはかなりスパイシーな意見かもしれませんね。どういう意味ですか？ 誰もが会話をする必要はないということですか、それとも、すべてのプロダクトにAIを組み込む必要はないということでしょうか？
AIはおそらく、ほとんどのソフトウェア製品の役に立つとは思います。それは間違いないでしょう。しかし、私の仲間のソフトウェアエンジニアの多くは、反射的にこう反応するんです。ああ、会社やプロダクトにAIを組み込めってことだね、と。つまりそれは、右側にサイドバーがあって、一番下にチャットの入力欄がある、という意味になってしまっているんです。私はAIを構築する仲間に、もう一段階、もう一つ先の段階まで考えて、どうすればこれを有用なものにできるかと考えてほしいんです。
もし今日、ゼロから始めるとしたら、何に取り組みますか？
ええ、もし明日フェリックス、友人たちとは一緒に働けないよ。一人でやらなきゃいけないと言われたら、どうするかですね。私ならおそらく、業界のロングテールを狙いに行くでしょう。どういうことかと言うと、世の中にはつまらない雑用をこなしているWindows 7のデバイスが山ほどあって、それらが私たちの社会で重要な重荷を担っているということです。考えてみるとちょっと恐ろしいことですが、私たちの社会で重要な仕事をしているのに、現代のAIの手が全く届かないところにあるコンピューターの量は膨大です。私はおそらく、そこについて考えるでしょうね。
私が押し進めたいもう一つの分野は、人工知能という概念に少しでも確信を持っている場合です。コンピューターが事前に決められた機能を実行するだけでなく、あなたの代わりに非決定論的に意思決定を行い、それを実行するという考え方です。私ならおそらく、物理的な世界に押し進んでいくでしょうし、それが若者への私からのアドバイスになるかもしれません。
私たちはまだ本当に初期の段階にいると思います。本当に初期も初期です。AIにとっても、AIの中に存在するプロダクトにとっても、今は黎明期です。同僚たちにいつも言っているのは、私たちは今、携帯電話のあの愚かな時代にいるんだということです。そしてもし本当に運が良ければ、私たちが今作っているものはNokia 3320のようなものかもしれません。良い電話ですが、まだスマートフォンではありません。まだiPhoneではないんです。誰かが、いずれiPhoneを作るはずです。
素晴らしいですね。対話を締めくくるのに最高の言葉です。フェリックス、本当にありがとうございました。素晴らしいお話でした。心から感謝します。
マット、呼んでくれてありがとう。とても楽しかったです。
再びマット・タークです。Mad Podcastのこのエピソードをお聞きいただきありがとうございました。もし楽しんでいただけたなら、まだの方はチャンネル登録をご検討いただいたり、視聴・聴取しているプラットフォームで肯定的なレビューやコメントを残していただけると大変ありがたいです。それがPodcastを成長させ、素晴らしいゲストを招く大きな力になります。ありがとうございました。それでは次のエピソードでお会いしましょう。
コメント