ウォール街や政府を巻き込むAIの急速な普及と、企業向けAI導入の最新動向を解説する。AIバブル崩壊というメディアの誤った予測を論破し、言語モデルの進化が指数関数的な直線を描いていることを証明する。さらに、AnthropicやOpenAIがPalantirのような前方展開エンジニアリングモデルを採用し、金融機関などへの大規模な導入を加速させている現状を紐解く。
AIバブルという誤解とメディアの反応
AIは今、とてつもない転換点に達しています。最先端のAI研究所は、ウォール街と政府の両方を、止められない巨大なAI展開マシンへと変貌させています。ここ数年、AIがどこへ向かっているのか、どれほど巨大なものになるのかを語る中で、常に最大の反論は、ユースケースは何なのか、実際に何に使われるのか、どこから収益を得るのか、というものでした。1年も経たない前、ニュースメディアはこぞってAIバブルだと言い張っていました。いつ崩壊してもおかしくない、この全体が破綻するだろう、そしてその崩壊はこういう経緯で起こるのだ、と。しかし今、彼らの論調は少し変わってきています。あのAIバブルの件ですが、もしかしたら崩壊しないかもしれません、という感じです。専門家やジャーナリストは、この状況を非常にバブル的だと考えていました。収益化への明確な道筋がなかったからです。それにしても、AIがもたらす影響を理解していなかったこの専門家たちはいったい何者なのでしょうか。現時点では、彼らの専門家としてのステータスは取り消され、専門家カードを没収されるべきだと感じます。
ここからが理解すべき重要なポイントなのですが、人々は誤解し、この点を見落とし続けるでしょう。なぜなら、AIが自分たちの領域に踏み込み、自分を特別にしているものや自分の仕事を奪いに来ているように見えるとき、私たちは感情的になり、それを否定する傾向があるからです。ですから、記者たちにとって、これは明らかに少しばかり存続の危機に関わるリスクなのです。AIを合理的に分析するのは難しいでしょう。当然ながら、AIは記者の必要性を減らします。というのも、これらの仕事の多くはAIを使った方がはるかにうまくこなせるからです。私自身、ウェブ上を巡回してニュースを探すAIエージェントをいくつも稼働させています。彼らは、その記事を書いた記者がどんな政治的偏見や物語を持っていようとも、それを抜きにして事実だけを提供してくれます。記者が意図的に注入した意見を取り除き、事実だけを教えてくれるのです。AIは世界の本当の状況を私に知らせるという点で優れています。記者よりも優秀なのです。誤解しないでいただきたいのですが、記者が悪いとかそういうことを言っているわけではありません。ただ、彼らがこれを進化のチャンスと捉え、自分たちの物語や意見ではなく、ただ事実を報道するようになってくれればと願っているだけです。
ここで言いたいのは、私たちはAIが自分たちから何か特別なものを奪っていくのではないかと恐れるとき、なぜそれが起こらないのかについて物語をでっち上げようとするということです。バブルだ、何もできない、賢くない、フェイクだ、AIの進歩は止まった、ただの確率的なオウムにすぎない、高度な自動補正にすぎない、といった具合です。皆さんもこれまでにこんな言葉を耳にしたことがあるでしょうし、これからも聞き続けることになります。なぜなら、AIは今後もさらに良く、速く、有能になっていくからです。大西洋の向こうのメディアの記事でさえ、今はバブルではないかもしれないと認めています。彼らが、半年間はバブルだったが、今はまったく違う世界にいる、と言っていることに注目してください。以前はある状態だったが今は何かが変わった、という構図を描こうとしているのです。しかし、何も変わってはいません。
モデルを取り巻く足場と直線の進化
この方向転換の原因は、Claude Codeという言葉に集約できると言われています。しかし、実際のところは違います。原因はClaude Codeではありません。Claude Codeは単なるスキャフォールディング、つまりこれらのモデルの周りにある足場となるコードにすぎません。Codexも優れており、ある意味ではClaude Codeよりも優れています。これはコーディングのためのものですが、実際に外に出て何かを実行するような他のタスクが必要な場合は、Open clawのような別の足場があります。これは、モデルが物事を成し遂げるために使用できるツールのセットのようなものです。特定のタスクを自動化し改善しようとしているのであれば、Hermesエージェントという別の足場もあります。これはオープンソースで、特定の別のタスクセットに非常に適しています。こういったものはコードです。私たちは以前からコードを持っていました。つい最近コードを発見したわけでも、これらのツールの作り方を発見したわけでもなく、これらは以前から存在していたのです。では何が変わったのでしょうか。
それを説明する素晴らしいグラフがあります。これは、これらの大規模言語モデル、これらのAIツールが特定のタスクを実行する能力を示しています。ここではソフトウェアエンジニアリングのタスクを測定していますが、多くの異なる分野で同様の進歩が見られます。特定の分野は価値が高いためより注目されていますが、これは多くの異なる業界やタスクなどにおいて共通するグラフです。この緑色の線に注目してください。モデルが専門家レベルのタスクを実行する能力と、人間がそのタスクを実行するのにかかる時間をどれだけ代替しているかを示しています。この線は進歩を表しています。方向転換などありません。変化もないのです。彼らのストーリーでは方向転換があったことになっていますが、方向転換などなく、まっすぐな直線です。厳密に言えば、これは対数的な線です。ですから、これは成層圏に向かって指数関数的に上昇していくようなものです。しかし重要なのは、その上昇率が変わっていないということです。方向転換はありません。ただただ良くなり続けているだけです。良くなるにつれて、より多くのことができるようになります。より多くのことができるようになれば、より経済的価値の高いタスクを完了できるようになります。彼らはまた、この方向転換のせいでAnthropicの収益が今より速く増加しているとも言っています。確かに、指数関数的に成長しています。しかし、方向転換などありません。下がっていたものが方向転換して上がったわけではありません。これは指数関数的に増加し続けている収益なのです。ちなみに、OpenAIについても同じです。指数関数的に増加する収益です。
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直線を延長して未来を予測する
さて、改めてAIの進歩がどのような状況で、今後どう続いていくのかを見てみましょう。いつまで続くかはわかりません。もしかしたら、どこかの時点でS字カーブを描くかもしれません。平坦になり、減速していくでしょう。確かに、企業の評価額や収益については、ある程度の減速が予想されます。無限に上がり続けることはできませんが、かなり長い間は上がり続ける可能性があります。ですから、バブルだと言っていたり、フェイクだと言っていたり、うまくいかないとか、進歩しないと言っていた人たちは皆、今非常に愚かに見えます。トレンドは続いているからです。だから彼らは、半年、1年、1年半前の自分たちのばかげた意見について、何か言い訳を作らなければならないのです。何かが変わったのだ、方向転換があったのだ、と言うでしょう。しかしそんなものはありませんでした。
これを見て思い出すのは、ちょうどその頃に取り上げたジュリアン・シュリッツァーのブログ記事です。彼は元Googleのメンバーで、AlphaGo、AlphaZero、MuZeroなど、深層学習や強化学習における基礎的なブレイクスルーのいくつかに関わっていました。基礎的という言葉は間違っているかもしれませんが、とにかく大きな出来事でした。彼は、AIの進歩やいわゆるバブルを巡る現在の議論は、あの名前を言ってはいけないあの出来事の初期の数週間を思い出させる、と言っています。差し迫った世界的な病の発生時期と規模が、指数関数的なトレンドから外挿することで明らかになったずっと後になっても、政治家、ジャーナリスト、そしてほとんどの公的な評論家たち、つまりあの専門家たちは、それを遠い可能性や局地的な現象として扱い続けました。AIの能力とさらなる進歩に関しても、これに似た奇妙なことが起きています。AIがプログラムを書いたり、ウェブサイトをデザインしたりできるようになった一方で、まだ頻繁に間違いを犯したり間違った方向に進んだりすることに人々は気づき、そこからどういうわけか、AIは決して人間のレベルでこれらのタスクをこなせるようにはならず、わずかな影響しか与えないだろうという結論に飛びついてしまうのです。
少し飛ばして紹介します。まだ読んでいないなら素晴らしい記事なのですが、ここに私が本当に素晴らしいと思う一文があります。単純すぎるように聞こえるかもしれませんが、グラフ上の直線を外挿して予測を立てる方が、ほとんどの専門家、さらにはほとんどの実際のドメイン専門家よりも、未来のより良いモデルを与えてくれる可能性が高い、というものです。つまり彼がここで言っているのは、この緑色の線をたどることができればということです。当時はこの時点にいて、つまり2025年だったので、この点までしか到達していませんでした。彼が言っているのは、未来への予測であるこの点線をある程度理解できれば、この直線をたどることができれば、ジャーナリストや専門家や政治家や誰であろうと、バブルを叫ぶ人々、AIには何もできないと言っている人々よりも、あなたの未来への理解ははるかに正確になるだろうということです。ただこれを外挿できれば、頭の中でこれを投影できれば、天才である必要はありません。ただの直線なのです。直線をたどり、この線をたどれば私たちはどこに行き着くのかを考えることができるでしょうか。もしそれができれば、あなたは彼ら全員を合わせたよりも賢くなるでしょう。ですから、暴落するだろうという考えがあり、そして半年後には、いや実は今は世界が違うし方向転換があったから暴落しないのだ、というのはナンセンスです。直線なのです。方向転換はありません。違う世界もありません。同じ世界です。ただ線をたどってください。
この動画はもともと、何が起こったのかというニュースをカバーするためだけのものだったのですが、長い脱線と説教になってしまいました。それでもまだここにいてくれるなら、ありがとうございます。実際に何が起こったのかを見ていきましょう。
企業へのAI展開と前方展開エンジニア
一言で言えば、これらのAI企業は、既存の大規模な業界プレーヤーと連合を形成し、それを利用してAIをあらゆる場所に配備するマシンを急速に作り上げようとしています。今日である月曜日、Anthropicはエンタープライズ向けAIサービスの展開に焦点を当てた合弁会社の設立を発表しました。Blackstone、Hellman & Friedman、そしてGoldman Sachsが、この新しいベンチャーの創設パートナーになります。これは大ニュースです。これらの企業が何者かを知っていれば一目瞭然でしょう。ご存知ない場合は後で詳しく説明します。しかしこれらの企業は、言葉を選ばずに言えば、基本的にあなたや私を所有しています。そう言っても差し支えないと思います。彼らはすべてを所有しています。しかもそれだけではありません。Apollo Global Management、General Atlantic、GIC、Leonard Green、Sequoia Capitalなどのベンチャーキャピタル、ヘッジファンド、プライベートエクイティ企業によってバックアップされています。つまり、大物たちが勢揃いしているのです。さて、この新しいベンチャーの評価額は15億ドルです。Anthropic、Blackstone、Hellman & Friedmanからの3億ドルのコミットメントが含まれています。ちなみに、この評価額が長く15億ドルのままにとどまると思いますか。そしてちなみに、Anthropicの最大のライバルも非常に似たような動きを見せる準備をしています。OpenAIは開発会社と呼ばれるもののために資金を調達しています。非常に似たような方針です。OpenAIのベンチャーはより大規模に運営され、100億ドルの評価額に対して19人の投資家から40億ドルを調達する予定です。AnthropicとOpenAIの投資家の間に重複はないようです。Anthropicが本当にスター選手を獲得したように見えますね。
では手短に言うと、彼らがやろうとしていることは一体何なのでしょうか。彼らはAI展開マシンを作っているのです。エンタープライズ環境でAIが実装されていないか、実装するのが難しいか、あるいは収益性がないというような調査やニュース記事を目にしたことがありますよね。ここで取り上げたMITの調査だったと思いますが、エンタープライズレベルでのAI実装の多くが失敗していると示唆しているようでした。しかしあれは非常に欠陥のある調査でした。私たちはそれを分析しました。その後、多くの他の人々も、なぜそれほどひどいものだったのかを分析しています。非常に誤解を招くものでした。独自の物語を持っていました。再び多くのジャーナリストがそれを取り上げ、専門家がそう言っていると言いましたが、どれも真実ではありませんでした。しかし、AIがみなさんが思うほど早く世の中に広がっていないという考えには、ある程度の真実があります。これほど強力な技術であるなら、なぜ誰もが自分のプロセスのあらゆる場所にそれを組み込まないのでしょうか。ちなみに、この分野にどっぷり浸かっている人間として言わせてもらえば、私はAIエージェントを構築し、このビジネスを手伝ってもらっていますが、現実世界のタスクにこれを導入するのは本当に難しいことがあります。いじり始めると、これはすごい、パワーも可能性も巨大だ、と感心します。しかし、いざそれを実装しようとすると、ギャップがあったりして、ただただ難しいのです。
このチャンネルで私が見つけた非常に興味深いことの一つは、AI最先端の研究所やAIについて語る大学などが発表した実際の研究論文をたくさん読み、取り上げていることです。そこで面白いのは、こういった深掘りする研究所は多くの場合、様々な小さなハックなどを駆使して、単純なアプリケーションでこのAIを驚くほどうまく機能させる方法を見つけ出すということです。しかしその後、そのアイデアを取り入れて、実際のビジネスの実際の環境に実装できるようになるまでに、12ヶ月以上かかることもあります。このチャンネルで初期に扱った論文の一つに、NvidiaのVoyagerがありました。これはMinecraftの世界のもので、GPT-4とGPT-3.5を使っていたと思います。つまりこれは少し前の話です。その時はこれらが最新で最高のモデルでした。彼らは自己改善するエージェントを作りました。それがMinecraftをプレイし、プレイし続けることでどんどん上手くなっていきました。アイテムの作り方や世界の探索の仕方など、あらゆるスキルを学び、存在していた他のどのシステムよりもはるかに優れていました。継続的な学習機能を持っていたからです。途絶えることも、停滞することもありませんでした。ただひたすら進み続け、良くなり続けました。非常に興味深い要素がたくさんありました。Minecraftという環境があり、ボット自体が作成するライブラリが山のようにありました。このモデルには複数のインスタンスがありました。一つはアシスタント、一つはコーダーというように、ほぼ複数のエージェントが連携して動いているようなものです。今私たちがこれについて話すと、そういうものは知っているという感じがするかもしれません。しかし当時は全く新しいものでした。ちなみにGPT-4にはまだ視覚機能がありませんでした。視覚言語モデルが登場する前、あるいは少なくともGPT-4はまだその段階に達していませんでした。ですから、見ることもできずにMinecraftをプレイしていたのです。ではどうやってやったのでしょうか。実は、ボットがどこにいて、何を見ていて、インベントリに何があるのかを文章で書き出した別のプログラムがあったのです。あなたは木の枝を5本、石を10個持っていて、今ここにいて、隣に豚がいる、といった具合にリスト化されていました。また、あなたは空腹だとも。そしてボットは、よし、では石を取って、木の枝を取って、ハンマーを作ろう、Minecraftの仕組みに沿って、そして豚を倒して食べよう、と判断するわけです。しかしすべてはテキストでした。すべてをテキストでナビゲートしていたのです。
当時、そのシステム全体を指す言葉があったかどうかもわかりません。現在では、Claude CodeやCodexのように、それをハーネス、つまりモデルの周りの馬具や足場と呼んでいます。Open clawやCursor、あるいはClaudeがポケモンGOをプレイしているのを見る時も、それはハーネスです。Alpha Evolveもハーネスと言えるでしょう。ずっと複雑ですが。私はこれを、F1カーとそのドライバーのようなものだと考えています。同じF1カーでもドライバーを交代させれば結果は異なりますし、逆にどんなに優れたドライバーでも、車の性能、つまりハーネスによってスピードなどは制限されます。私が言いたいのは、これらのものを導入し実際に結果を出すのは複雑だということです。なぜなら、私たちは全く新しいスキルを扱っているからです。それは極めて強力で効果的です。多くの可能性を秘めていますが、これらは新しいスキルなのです。ほとんどの人は、私たちが今やっていることが一体何なのかを考えるためのモデルすら持っていません。現実には、これを行っているすべての企業はモデルを必要としています。OpenAIであれAnthropicであれ、最も機能するモデルが必要です。そして同時に、それを動かすためのツール、構造、データベース、ライブラリのセットであるハーネスも必要とします。Alpha EvolveやMinecraft Voyager、Open claw、Codex、Claude Code、Cursorなどのように、自社のビジネスを運営できる能力をモデルに与えるためには、モデルの周りにそういったものが必要なのです。
そして今、彼らがどうしているかというと、Palantirが生み出したと思われるアプローチを採用しています。それは前方展開エンジニアという概念です。考えてみてください。OpenAIのような企業にいるエンジニアは、自分たちのシステムを構築していますが、外の世界とはあまり交流していません。オタクが外の世界と交流しないというのは、ある意味納得できる話ですが、私が言いたいのは、彼らがJPモルガンのような顧客と必ずしも対話しているわけではないということです。JPモルガンのエンジニアと一緒に電話や対面で、JPモルガンが必要としているものをインストールする作業をしているわけではありません。それが問題なのです。なぜなら、JPモルガンのエンジニアは自社のビジネスについて、何が必要で何が機能し、何が機能しないかをすべて知っています。一方、OpenAIのエンジニアは、ハーネスやモデル、そしてそれをどう動かすかについてすべてを知っています。そしてそれを機能させるためには、その両方が必要なのです。そこで魔法が起こります。これとこれを組み合わせて、初めて機能するのです。OpenAIのエンジニアのような知識と、このシステムがどう機能するかを見る経験を持ち合わせている人はごくわずかです。現在、そういった特定のスキルセットを持つ人はあまり多くありません。
そこでPalantirですが、彼らはある意味で元祖AI企業のようなものでした。多くの面で、この大規模言語モデルの曲線のはるか先を行っていました。彼らは、これを機能させるためにどのようなアプローチが必要かを理解していました。それがFDE、つまり前方展開エンジニアでした。通常の流れとしては、企業が製品を作り、それを営業チームに渡し、営業チームが顧客に販売し、そして顧客がそれをインストールしようと試みます。カスタマーサクセスチームのようなところからある程度の助けを得られるかもしれませんが、基本的には自力でやらなければなりません。しかしPalantirはこれを少しひっくり返しました。最も優秀なエンジニアたちを、顧客の企業に直接埋め込もうと考えたのです。現地に行って拠点を構え、システムを機能させろ、と。そしてこの前方展開エンジニアたちは本物のエンジニアです。ただ書類を書いているわけではありません。実際のコードを出荷し、製品を積極的に展開し、ハーネスを設定し、それを機能させるために必要なすべてを行います。このモデルは、奇妙で複雑な問題を抱える顧客や、影響の大きい問題を抱える顧客に対して、非常にうまく機能します。病院、銀行、政府などのことです。彼らは非常に特有の要件を持っています。しばしば特殊で、完全にカスタマイズされている必要があります。また、そうした問題を解決することで得られる利益も非常に大きいのです。そういったところが良いターゲットになるのは、既製のソフトウェアでは、彼らが解決してほしい非常に特殊な方法で問題を解決できないことが多いからです。
ここで理解しておくべき重要なことは、AIの展開が遅い理由について私たちが以前耳にした多くの話が何だったのかということです。AIがそんなに魔法のようなものなら、なぜ皆使っていないのか、という指摘を聞いたことがあるでしょう。これがその理由です。展開におけるギャップがあったのです。適切に展開する方法に問題がありました。その大きな理由は、この技術があまりにも早く到来し、それを実装するために必要な小さなスキルや理解、周辺の知識を持つ人材が少なかったからです。この前方展開エンジニアのモデルによって、その問題はおそらく解決されるでしょう。Palantirですでに証明されています。Palantirは2021年に約19ドルでIPOし、2022年には最低6ドルまで下落しましたが、その後急騰しました。5年間保有していれば640%のリターンです。そして、これは主に彼らが採用したこのモデルのおかげでした。そして今、AnthropicとOpenAIの両方が、自社のAIを世に送り出すためにこのアプローチを利用しています。
これらのシステム、つまりAIのスキャフォールディングとAIモデルは、非常に定着性の高いものになるでしょう。これらのシステムをインストールした企業は、継続的なメンテナンスやアップデートなどのすべてを、その最先端AI研究所に依存することになります。現在、Anthropicは金融セクターをターゲットにしています。Blackstoneがその筆頭です。世界で最も強力な、間違いなく最も強力なオルタナティブ資産運用会社の一つです。Goldman Sachsも地球上で最も強力な金融機関の一つです。その他の企業も、それぞれの分野における巨大なリーダーです。Sequoia Capitalは、テクノロジー系VCやヘッジファンドの中でも最大級の存在です。一方、OpenAIの方は少し幅広いようです。金融も間違いなくターゲットにしていますが、製造業やヘルスケアも含まれています。ですから、より広範囲に規模を拡大して展開していく方針のようです。
対数スケールで見るAIの進歩と未来
繰り返しになりますが、これがAIの進歩であり、指数関数的です。しかし、指数関数的な進歩は対数スケールで描くのがより適切です。コメント欄で、私が常に対数スケールを使っていないことに対して少し苛立ちを感じる方もいるようです。しかし、特定のジャーナリストや出版物、ニュースなどを読んでいると、全員がその意味を本当に理解しているわけではないことは明らかです。これがAIの進歩です。これが対数スケールで、これが線形スケールです。これが指数関数的な曲線です。しかし、それがどのような傾向にあるかをよりよく理解するために、対数スケールを使用します。これにより、それが指数関数的であるという事実が調整され、データをよりきれいに追跡できるようになります。つまり、見方が違うだけで、この指数関数的な曲線はこの直線と同じだということです。
これが意味するのは、これがAIの進歩の線であり、それはしばらく前から続いていて、現在も続いているということです。もちろん、将来どこかの時点で、これらのいくつかは下降傾向に向かうかもしれません。収益を毎年永遠に10倍に増やし続けることは明らかに不可能です。ユーザー数を毎年永遠に10倍に増やすこともできません。それはわかっています。しかし、AIの能力はこのように証明され続けています。経済的に価値のある仕事をするAIの能力はこのように成長しています。ユーザー数もこのように成長し、収益もこのように成長しています。繰り返しますが、対数スケールです。ここでバブルだ、機能しないと言い、そして突然ここで全く違うことを言い出す人々は、グラフ上の直線のたどり方を理解していません。先ほども言ったように、AlphaFoldやAlphaZeroに携わった元Googleのジュリアン・シュリッツァーが非常に的確に述べています。グラフの直線を外挿して予測することは、ほとんどの専門家よりも未来の良いモデルを与えてくれる可能性が高いのです。そしてこれがその証拠です。大西洋のメディアの記事は、専門家やジャーナリストがAIバブルを鉄道バブルに例え、バブルであり収益化への道はないと言っていたが、今日は違うと言っています。方向転換があり、その方向転換の理由はClaude Codeだったと。いいえ、違います。そんなことはありません。これは直線です。何も変わっていません。ここがXでここがYだったわけではありません。違う話でもありません。方向転換はありません。世界は変わっていません。直線なのです。数年後、5年後、10年後に天才のように感じたいですか。もしこの線が続いたら何が起こるかをただ考えてみてください。もしこの中のどれかに驚いているとしたら、あなたはこのグラフの直線をたどっていません。このグラフが続いた場合、世界がどのようになるかを頭の中で同化させることができれば。私たちがそれをどれだけ正確に予測できるかは、おそらく現代における最も重要な問いの一つです。
ところで、これに関して何か作ってほしい動画があれば教えてください。ビジネスの観点から興味がありますか。皆さんが構築しているビジネスについて、あるいはこの方向に進むと考えているなら、これに合わせるためにビジネスをどう変えるか、どうやってより良くするかについてでしょうか。それとも投資についてですか。あるいはもっと政治的なこと、例えば人々の仕事はどうなるのか、自分の仕事を安全に保つにはどうすればいいのか、といったことでしょうか。コメント欄で教えてください。必ず目を通します。このことについて話すのは大歓迎です。皆さんが何に興味を持っているのか教えてください。
というわけで、これでお別れです。次の動画でお会いしましょう。ちなみに、直線をたどるという話の流れで言うと、この赤い線の先にはおそらく何かがあるはずです。サブスクライブと書かれたボタンだと思います。もしその線をたどることができたら、その登録ボタンを押してください。とても感謝します。それは素晴らしい恩恵になるでしょう。
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