この動画は、3度の会社売却経験を持つ起業家ライアン・カーソンが、AI開発ツールを使った一人起業の実体験を語る内容である。彼はCursorエージェントを活用し、従来なら資金調達とチーム雇用が必要だった事業を、夜間2-3時間のコーディングだけで単独運営している。PRD作成から実装まで体系化されたワークフローを構築し、10万行を超える複雑なコードを一人で書き上げた手法を詳しく解説している。
AI時代の一人起業革命
俺は動きが速いのが好きやねん。今のAIやったら信じられへんぐらいの仕事ができるようになったわ。副業でスタートアップやってるんやけど、コードは全部エージェントと一緒に書いたし、人事も経理も物流も全部自分でやってる。普通やったら資金調達してチーム雇ってとかするやろうけど、夜に2、3時間コーディングするだけや。めちゃくちゃやろ、ほんま最高や。
Tool Use第49回へようこそ。AIツールと戦略について毎週話し合う番組や。司会のマイク・バードです。今日はAIを使って生産性を向上させる方法、ツールの構築や実装、エージェントの活用なんかについて話していくで。ゲストは3度の事業売却経験を持つ起業家オブザイヤー受賞者のライアン・カーソンさんや。ライアン、Tool Useへようこそ。
ライアン: こちらこそよろしく。何か面白い話ができて、リスナーのみんなに喜んでもらえたらええなと思ってるで。
そうですね。まず簡単に経歴を教えてもらえますか？
ライアン: そうやな、最初はコンピューターサイエンスの学位取って、しばらくウェブ開発者やってたんや。それから起業魂に火がついて最初の会社を立ち上げた。大きなファイルを送るツールやったんやけど、当時はそれが難しかったからな。それが買収されて、教育分野に惚れ込んでしもた。プログラミングを教えることにのめり込んだんや。
その後の2つの事業も全部、プログラミング教育とコードで人を力づけることに特化してた。今はまたフルスタック開発者に戻ってるんや。AIのおかげで面白いぐらい元に戻ったわ。生きてて最高の時代やで。
プログラミング学習の価値とは
実際のところ、今の時代にプログラミングを学ぶべきやと思いますか？
ライアン: 面白いこと聞くな。実は昨日それについてツイートしようと思ってたんや。昔と同じような線引きが見られるねん。プログラミングができる人とできない人って分かれ方してたやろ？今もCursorやWindsurfを試す人と試さない人で同じような分かれ方してる。残念なことやで。
今は本当に誰でもプログラミングができる時代や。Treehouseやってた時は100万人にプログラミング教えて、やる気さえあれば誰でも学べるって信じてたけど、今は文字通り誰でもできるようになった。
だからプログラミング学習は今でも価値あると思うで。モデルが全部のソフトウェアを入力なしで勝手に作ってくれる時代にはまだまだ程遠いからな。基本的な仕組みを理解してるのは大事や。深い知識はいらんし、コンピューターサイエンスの学位も必要ないけど、プログラミング学習は今でもめちゃくちゃ価値がある。
しかも今ほど学びやすい時代はない。Cursorダウンロードして、エージェント開いて「何も知らんから、Pythonでゲーム作る方法教えて」って言うだけでできるからな。
マイク: その上、Cursorを一つの窓で開いて、もう一つでChatGPTを開いておけば、思考パートナーとして質問できるし、コード書き始めて分からない概念があっても聞けるからな。おっしゃる通り、こんなに簡単な時代はないわ。
ライアン: ほんまに簡単や。月20ドルで、いつでも使える全知に近い存在が君の成功を願ってくれてるんや。めちゃくちゃやろ。今生きてて本当にラッキーやと思うで。
Cursorを使った開発ワークフロー
実際にCursorをどう使ってるか教えてもらえますか？Twitterで沢山チュートリアル上げてて、その辺りの洞察が欲しいんです。
ライアン: そうやな。この旅はCursorがリリースされるって聞いた時から始まったんや。VS Codeを標準IDEとして使ってるウェブ開発者が多いやろうけど、基本的にはVS Codeのフォークなんや。AIがUIに組み込まれてるのを試したかったんや。
それまではChatGPTを別窓で開いて、何か聞いて、コードをコピペしてIDEに貼り付けるっていう、めちゃくちゃ面倒なやり方してたからな。遅いし手間やった。
Cursorのこと聞いてすぐ試してみようと思った。もう1年以上前の話やけど、AI界では何世代も昔のことやな。ダウンロードしてインストールして、これは夢のようやと思ったわ。IDE内で直接diffを作ってくれるからな。コピペして何を変更するか考える必要がない。「これ更新して」っていうだけでやってくれる。
今は全部のコードをCursorで書いてる。エージェントが95％のコードを書いて、俺の仕事はレビューと編集と指導やな。めちゃくちゃ面白いワークフローや。
ツール選択の考え方
CursorとWindsurf、Claude Codeを比較してる人も多いですが、全部試して結局Cursorに落ち着いたのか、それとも最初から合ってたから続けてるのか？
ライアン: 全部使ってるで。最初はWindsurfとCursorをかなり比較してたんやけど、Cursorのエージェントの方が俺には合ってた。コンテキストウィンドウの管理とかシステムプロンプト、ツール周りで、Cursorチームがやってることの方がWindsurfチームより良く感じたんや。だからCursorに集中することにした。
それからClaude Codeが出た。知らない人のために説明すると、コマンドラインインターフェースのエージェントツールや。npm installして、普通のAIと同じように話しかけられる。「XYZをABCするように更新して」って言えば、ガリガリ処理してくれる。
俺は視覚的な人間やから、IDEの方が好きやねん。ファイルとかファイルツリーを視覚的に見たいし、diffも見やすい方がええ。だからCursorエージェントを使うことが多い。でも特定の状況ではClaude Codeも素晴らしいで。
主にLinuxコマンドを使ってファイルツリーをナビゲートしたり、ファイル検索したりするから、めちゃくちゃ効率的で的確やねん。両方試してるけど、大抵はCursorエージェントを使ってる。今はバックグラウンドエージェントもあるから、それもよく使うで。
エージェントを立ち上げて「このバグ見つけて修正して」って言うと、バックグラウンドで作業してくれる。戻ってきたら完了してて、プルリクエスト作って確認するだけや。リスナーがこれ聞く頃には古いニュースかもしれんけど、今日Cursorがモバイルでバックグラウンドエージェントをリリースしたから、ベッドからでもコーディングできるようになったで。ほんまに野生の時代や。
AI開発チームの管理手法
この前庭に座ってて、ちょっとしたアイデアが浮かんだから、Claudeにディープリサーチ、OpenAIにもディープリサーチを頼んで、あとは自分の時間を過ごして、通知が来たら結果を見るっていうのをやったんです。休憩時間でも生産性が上がるのは素晴らしいですね。
ライアン: そうやな。俺は最大110人のチームを雇って管理したことがあるんや。CTOも、VP of ENGも、エンジニアリングマネージャーも、プロダクトマネージャーも、エンジニアも全部いた。
今、基本的に同じような形でAI開発者のチームを管理できるっていうのに驚いてるわ。本当に信じられない量の仕事が一人でできるようになった。
副業でスタートアップをやってるんやけど、コードは全部エージェントで書いた。人事、経理、物流の仕事も全部自分でやった。普通やったら資金調達してチーム雇ってとかするやろうけど、夜に2、3時間コーディングするだけで済んでる。ほんまにめちゃくちゃや。大好きやで。
エージェント管理UIの未来
複数エージェントの管理や視覚的なアプローチについて言及されましたが、バックグラウンドエージェントが主流になって、コマンド実行して忘れるスタイルになるのか、それともダッシュボードのようなものが出てくるのか、インターフェースがどう進化すると思いますか？
ライアン: Kanbanみたいなプロジェクト管理ツールの感じになると思うで。純粋なエンジニアリング作業は主にAIがやるようになる。人間がやることは、プロダクト要求仕様書（PRD）を作って、それをリードエンジニア（AI）に渡してタスクリストにしてもらうことや。
それから「このタスクリスト実行して。質問があったら戻ってきて。最後に確認するから」って言う感じになる。人間を管理するのと本当に似てるんや。でも人間の代わりにAIを使う。
従業員に対しても「それやっといて」って言って、チェックもせずに会話もしないなんてことはないやろ？沢山フィードバックしたり、チェックインしたり、指導したり、コンテキスト与えたりするもんや。AI開発者でも全く同じやねん。
だからUIはAsanaみたいなKanbanボードになると思う。エピックやストーリーを管理して、AIが沢山作業する感じやな。後で詳しく話すけど、AI開発者を管理するシンプルな3段階ワークフローを考えたんや。これで俺のアウトプットとワークフローが劇的に変わった。めちゃくちゃエキサイティングや。
コンテキスト管理の自動化
コンテキスト管理について話されましたが、様々な自動化方法を探求し始めていて、コンテキストエンジニアリングが最も困難な課題の一つになると思います。CursorでプラグインやMCPサーバーを使って、適切なコンテキストをワークフローに取り込む自動化を試していますか？
ライアン: 今のところはめちゃくちゃ手動や。だからプログラミングの基本は学ぶべきやと思うねん。コンテキストに含めるべき基本ファイルは理解しとかないとあかん。
タスクを始める時はこんな感じや。まずFlowっていうツールを使う。音声を録音してくれるやつやな。タイピングしなくて済む。Cursorのエージェントに入って、Flow起動して、作りたい機能について話し始める。
「XYZをするダッシュボードが欲しくて、これを実現して、ユーザーがそれを簡単にできるようにしたい」みたいに話す。録音終了したらテキストが全部できて、それからPRD作成用のマークダウンファイルをタグ付けする。
ここが重要なところやねん。事前に書いたプロンプトが入ったマークダウンファイルを用意しておいて、それを何度も再利用するんや。
create-prd.mdは複雑なプロンプトが入ってて、ユーザーのテキストを取ってプロダクト要求仕様書にしてくれる。最初にやることは5つの明確化質問をユーザーに聞くことや。
するとAIが戻ってきて、これも全部Cursor内でのことやけど、エージェントが俺の言葉のサラダみたいな説明を読んで、PRDプロンプトも読んで、戻ってきて「これはどういう意味？もうちょっと明確にして」みたいな、プロダクトマネージャーが聞くような良い質問をしてくれる。
3段階開発ワークフロー
それに答えた後、今度は別のプロンプトをタグ付けする。generate-tasks.mdっていうやつや。これもプロンプトやねん。「このPRDを取って、ジュニア開発者がPRDを実装するのに必要なタスクリストにして。でも最初に5つのトップレベルタスクを出して、正しく見えるか聞いて」って書いてある。
そしたらAIが「ライアン、これがやるべき5つのタスクに見えるけど、だいたい正しい？」って聞いてくる。ちょっとフィードバックして「2番目の後にこれをやった方がいいと思う」とか言って、「進めて」って言う。
そのプロンプトには「よし、じゃあ全部のタスクを詳細に作って」って書いてあって、だいたい5つのパートに分かれたタスク計画になる。それぞれの下に5から10のサブタスクがあって、マークダウンのチェックボックスがついてる。
それができてから初めて「タスク1.1を始めよう」って言うんや。3つ目のマークダウンファイルがあって、どうやってタスクを実行するか書いてある。めちゃくちゃシンプルや。「一度に一つのタスクだけやって、次のタスクに進む前に必ず許可を求めて」って書いてあるだけや。
この3段階システムで、俺が作ってるスタートアップの複雑なニッチ分野で、10万行を超える高度に複雑なコードを一人で出荷できたんや。完璧なコードか？違う。でもセキュアやし、簡潔やし、DRYやし、良いコードや。
そのマークダウンファイルはオープンソースにしてる。ショーノートにリンク貼れると思うけど、GitHubで既に3000スター取ってるから、みんな気に入ってくれてるみたいや。
マイク: プロセス全体で人間をループに入れ続けるアイデアが素晴らしいですね。システムの限界を理解することは本当に重要で、タスクを連鎖させるほど失敗の可能性が高くなりますからね。戻ってきて少しずつ反復するのは大事です。
コンテキスト管理のベストプラクティス
このプロセスを進める時、コンテキスト圧縮や剪定のリスクを避けるために、各タスクで新しいCursorチャットを始めるのか、それともマークダウンファイルがメモリの一部を担ってくれるから、単一のタスクでできるのか？
ライアン: 各PRDに対して一つのチャットを使ってる。PRDとタスクリストがあることが重要やねん。これをやってみて、AIの能力に対する感覚を掴む必要がある。人間と同じで、開発者と機能について話してる時に、PRDの記憶が曖昧になってきたなって分かる時があるやろ？現実と合わないことを言い始めたりして。
AIでも同じことが起こる。コンテキストの劣化やな。それが始まったのが分かったら、Cursorのコンテキストクリアコマンドを使って完全にクリアして、PRDとタスクリストを再タグ付けして「タスク1.3を続けよう」って言うんや。
そういう手動の人間ループプロセスで、かなり大きなPRDをほぼ完璧に実行できるようになった。これはゼロか一かの話じゃないって理解することが大事やねん。「AIコードは全部ゴミで意味ない」って言う人もいれば、「全部ワンショットでできる」って信じてる人もいる。でも間にあるんや。
今は非常に有能なAIエンジニアがいる感じや。ほぼ天才やけど、金魚みたいな実用感覚しかない。「すげー、全部理解して全部覚えてるのに、さっき話した基本的なことを理解してないやん」みたいな。だからタスクリストが重要で、それを反復して人間をループに入れるんや。
プロンプト管理と改善
あなたのシステムがこんなに注目されてるのを聞けて嬉しいです。プロンプト管理について質問があります。多くの人がこういうMDファイルを各プロジェクトに取り込みますが、バージョン管理や評価をして反復改善したりしますか？それとも最初から十分良くて、ロックして最適化を心配する必要がないレベルですか？
ライアン: これらを定期的に評価して実際に評価することは良いアイデアやと思う。でも現実は、みんな忙しいから、うまくいってるように見えたらそのまま使い続けるもんや。
たまに「あー、agents.mdファイルを全然更新してない。プロジェクトが変わったのに、このプロンプトがちょっとイライラするな。いつもこの面倒なことを聞いてくる。更新すべきやな」って思って、掃除することがある。
実際のエンジニアと働く時と同じやねん。「掃除が必要やな、メンテナンスが必要やな」って分かる時がある。同じことや。
でも一般的に、このPRDからタスク管理、タスク実行への3つのマークダウンファイルは、あまり変わってない。リポジトリに素晴らしいPRを出してくれた人たちがいて、少し改善されたけど、大体は静的で、うまく機能してる。
マイク: オープンソースの力で、みんなの頭脳を集結させるのはいいですね。
ライアン: ほんまに楽しいわ。モデルも大きく関係してるで。俺はCursorのmaxモードを完全に使ってる。基本的にはより多くの思考やな。お金はかかるけど、Claude Sonnet 4のmaxモードはほぼ止まらんで。
大きなコンテキストが必要な時はGemini 2.5 Proに切り替える。100万トークンのコンテキストウィンドウがあるからな。それもmaxモードで使う。でも大抵はmaxを常に使ってる。
俺にとっては支出する価値がある。そうじゃなかったらエンジニアを雇って、資金調達して、全部やることになるからな。月200から1000ドルでエンジニアチームを管理するのは、俺にとって巨大な価値開放や。
マイク: そうですね。プロジェクトによります。ちょっとハックするだけなら気にしなくていいけど、会社を作ろうとしてるなら数ドル余分に使う価値がありますね。
ライアン: その通りや。
その他のAIツール活用
Cursorの洞察は素晴らしかったです。ビジネスやワークフロー全般の他の側面について聞きたいのですが、PRD生成を助けたり、テスト支援したり、接線的な側面で使っている他のAIツールはありますか？
ライアン: たまにRepo Promptっていうツールを使うで。パワフルなコンテキストツールやねん。Mac用の無料版と有料版がある。PC版はまだないと思う。
欲しいコンテキストを正確に選択して、完璧なXMLマークダウン形式でフォーマットしてくれる。本当に高度なコンテキスト管理が欲しい時にRepo Promptは素晴らしいで。
チャットツールも入ってるから、Cursorの代わりに使うこともできる。でも俺は特定のコンテキスト管理に使うことが多い。特定のファイルセットをモデルのコンテキストに入れたいって分かってる時に、Repo Promptを開いてファイルツリーでそのファイルを選択する。
コピーをクリックして、別のモデルに行く。例えばchat.comに行ってO3 Proを使う。Cursorでも使えるけど、そこに貼り付けて何かを頼む。そんな感じで少しRepo Promptを使ってる。
O3 Proが大好きやねん。OpenAIのO3とO3 Proはめちゃくちゃパワフルや。個人的なことには主にOpenAIを使ってる。
俺が毎日話してるデフォルトのAIは、ChatGPTを通したOpenAIモデルの一つや。メモリ管理がめちゃくちゃ良くて、ChatGPTが俺の人生や大事なことについてかなり詳しくなってる。それが本当に楽しいわ。
それがツールやな。あと言ったように、Flowも使う。基本的にどこにいても音声をキャプチャしてテキストに変換してくれるツールや。
マイク: いいですね。俺はSuper Whisperを使ってる。同じ前提ですね。最近はツールはそんなに重要じゃなくて、オープンソースが沢山出てきてるけど、言ったように、コンピューターに対して少し変な感じで思考の垂れ流しができて、後で洗練すればいいっていう能力は素晴らしいです。
ライアン: ほんまに素晴らしいわ。OpenAIとは創業者セラピーとかビジネスセラピーみたいなことも沢山やってる。「これについてどうしたらいいか分からん」とか「それについて十分知らない気がする」とか「これをやるのに十分じゃないかも」とか「それについて指導が必要や」みたいなことを沢山話してる。
以前は創業者コーチに頼んでたようなことを、今は全部OpenAIとやってる。
AI活用の個人・医療分野での応用
元々AIをセラピーに使うことにはかなり懐疑的だったんですが、今でも必要ならセラピストに行くことを推奨しますが、無限に患者強い仲間がいて、様々な問題について話し合ってくれるっていう能力は超助かってます。
友達が血液検査やその他のものをアップロードして、セカンドオピニオンを得たりしてて、中には医者が見逃したり見落としたりしそうなことを実際に明らかにしたケースもありました。個人生活や仕事で、ChatGPTを使った他のプロジェクトや、これまで不可能だった人生の様々な側面を開放するプロンプトはありますか？
ライアン: 医療関係で沢山使ってるで。O3とO3 Proが出てから、妻と俺はいくつかの厄介な医療問題についてO3 Proを使って深く研究したんや。めちゃくちゃ洞察的やった。
もちろん君や他の人と同様に、言うことを盲信はしてない。事実確認もしてる。でも全体的に、医者が時間やリソースを割けない計算力を沢山開放してくれた。だからそれに沢山使ってる。
子供たちもよく使ってる。めちゃくちゃ面白いで。アカウントを共有してるから、子供たちがChatGPTと何について話してるか見れるんや。めちゃくちゃ面白い。
ChatGPTに「俺と子供たちの違いは分かる？F-16について話してて、F-16の適切な武器搭載について話してるのは俺じゃないで。それはフライトシミュレーターやってる俺の子供や」って聞いたことがあるんや。「ああ、それについては知ってる」って言うから「本当に？」って聞いた。
マイク: そういう記憶が、あなたに与える別の答えに漏れ出したことはありますか？
ライアン: ああ、これが今のLLMの動作についての俺の大きな不満やねん。同意しすぎるんや。同意して支持するのが早すぎる。大手ラボがこれを解決すると思うし、仮定してるけど、LLMが本当に反対する時に実際に押し返す方法が必要や。
CursorでもClaude Sonnet 4でもやったことがあると思うけど、悪いところやねん。沢山のタスクをやって、コードをコミットすると、コミットの全ての変更について、どれだけ素晴らしいかっていう輝かしい幸せなメッセージをくれる。でもその中の一つが文字通り間違ってるって分かる時がある。「うわー、実際に何が起こってるかについて、もっと反省的で正確でないと、いつも全てが素晴らしいって決めつけるのはあかんわ」って思うねん。
マイク: 「それで間違いない？」って聞くと「実は間違ってました」って言って、「それで間違いない？」ってまた聞くと、ちょっと揺れ動いたりするからな。もうちょっと骨があったらいいのに。
ライアン: もうちょっと背骨があったら素晴らしいやろうな。聞いたことがあるけど、まだちゃんと試してないねんけど、Anthropicの人たちが言ってた本当に良い方法は、AIに自分の回答を測定してもらうことや。正確な言葉は覚えてないけど、「自分の回答を振り返って」みたいな感じで、そうするとかなり早く自己修正行動が得られるって言ってた。もっとやるべきやと思うわ。
マイク: それは探求したいことの一つですね。
ブラウザ自動化とエージェント活用
AIエージェントについて少し話を移したいと思います。Cursorとバックグラウンドエージェントの動作について話されましたが、一般的なワークフローや、今ではブラウザ全体をコントロールしたり、プロセスの自動化を開始するプラグインがあるデジタル世界との相互作用の他の側面について、何かエージェントを使ったり、ワークフローに採用することを妨げる制限を見たりしていますか？
ライアン: 主にTypeScriptを使ってエージェント用のワークフローを書いてるで。最近n8nも試してみた。このワークフローの視覚版が欲しいかどうか見るためにな。
聞いてない人がいたら、n8n.ioに行ってみるべきや。基本的にワークフローを構築できる。これを入力して、それがこのエージェントに送られて、エージェントがこれをやって、これをこのエージェントに送って、最終的に何かが出てくるっていう感じやな。
実生活ではまだあんまり使ってない。必要なエージェント的行動は非常に具体的やと感じてる。例えば、俺が作ってるスタートアップで、基本的にSEO監査をやりたかったんや。
だから協力するエージェントグループを作った。全部のテキストを読んで、潜在的なSEO改善についてメモを取るエージェント、全部のページ間でクロス思考するエージェント、それから品質と正確性のために出力をレビューする最終エージェントっていう感じで、これらのエージェントを調整するんや。
今のところはEllsのAI SDKをTypeScriptで使ってる。実際、n8nみたいな視覚ツールを使うよりも、Cursorのエージェントにコードを書いてもらう方が速いから、これの方が簡単やと感じてる。
だから真のエージェントはまだあんまり使ってない。非常に具体的な使用例では絶対に使うけど、大部分はChatGPTの軽いエージェント的行動と、Cursorのエージェントを使ったコード書きやな。
これはどんどん良くなっていくと思うで。アンドレ・カルパシーが数日前にツイートしてたけど、携帯に住む小さなLLMがあって、より大きく知的なモデルに委譲するのに十分スマートで、基本的にAIコンパニオンになるっていう認知ホームベースみたいなものが見られると思うって言ってた。
それが実際に起こって、君のことを知っていて、ツールコールして様々なエージェントにルーティングする方法を理解した時点で、真のエージェント的行動が見え始めると思う。でも俺の考えではまだそこまで到達してない。
マイク: 自分のパイプラインを構築することについては同意します。n8nよりも、多分開発者バックグラウンドのせいかもしれませんが。視覚的にレイアウトされてる安全網を好む人もいると思います。
エージェントについてですが、俺はJinaやFireCrawlみたいなツールを使ってウェブスクレイピングをやってますが、それを事前決定論的コードのパイプラインに投入してます。だからパイプラインにAI側面があるって感じですが、全体がエージェントかどうかは分からない。重要じゃないと思います。大量の時間、労力、お金を節約してるんだから、エージェント対応ワークフローでも、実際にエージェントかどうかなんて誰が気にするって感じですよね。
ライアン: そうやな。でもAPIを使って多くをロックして、結局決定論的なイベントツリーに戻すことになる。「まあ、それでええやん」って感じや。
AGIが超小型モデルで、ツールコールがめちゃくちゃ得意なだけっていうことになったら、かなり心が躍るな。既に全部のシステムが設定されてるんやから、AIがどのシステムをトリガーすべきかを理解するだけや。そっちの方向に行くと思う。
最終的にはAIがこの上にいる必要があるからな。サム・アルトマンとジョニー・アイブが何をやってるのか、そのフォームファクターがどうなるのか、どう動作するのかは気になる。
でもAIと人間コンピューター相互作用モデルを再考する必要があるのは明らかや。それが展開されるのを見るのが楽しみやで。
Meta Ray-Banを持ってるねん。サングラスやから外に出る時に使うけど、その機能の一部を使うことがある。Metaに「あれは何？」って聞いたりするけど、あんまり頻繁じゃない。主に写真を数枚撮って友達に送るぐらいや。
オープンソースエコシステムの未来
以前の経験で、open interpreterと一緒に働いて、oh oneプロジェクトを進めました。話しかけられる小さなデバイスで、それがコンピューター制御を実行するサーバーに接続されてました。ちょっと時期尚早で、求めてた能力がなかったんですが、画面のないインターフェースで、外出中にアイデアが浮かんだり、「このファイルをライアンに送るの忘れんといて」って言えるのに興奮しました。
コンピューターから離れて様々なことを探求していくと思います。外出中でもAIが自然により親しめるように助けてくれて、でも生産的で機能的でいられるようになったらいいなと思います。
オープンソースエコシステムについてどう思いますか？大手ラボと歩調を合わせ続けようとするのか、それとも中央集権的モデルに依存しながら、より多くのツールやサポートを構築するのか、オープンソース世界が将来の世界観にどう関わってくると思いますか？
ライアン: Metaが決定要因になると思うで。MetaとZuckerbergがLlamaに巨額の資本を投入するのは明らかやからな。Llamaは引き続きSOTA（最先端）モデルの一つになるのはかなり明らかで、オープンウェイトモデルとして、それは多くのことを開放する。だからLlamaは大きな存在になると思う。
OpenAIの新しいオープンウェイトモデルが出た時も面白くなるやろうな。でも俺の見方では、知能がなかったらオープンウェイトモデルを使わない人が多いってことや。知能が必要やから、大抵はクラウドのモデルを使うことになる。それか、モバイルで超具体的な使用例があって、オープンウェイトモデルを使うけど、知能のためじゃない。
だから俺たちがいる世界はそんな感じやと思う。Intel のBob Duffyとチームが作ったAI Playgroundっていうめちゃくちゃクールなオープンソースツールがある。文字通りツールがオープンソースで、オープンウェイトモデルを使って大量の画像と動画を作成する。
「OpenAIに月20ドル払って画像や動画作るのは嫌や。オープンウェイトモデルをローカルで使うわ」って言う人がいるのは想像できる。でもそれはいじり回す人たちのグループやと思うし、小さいはずや。
大部分の人は基本的にAI用のNetflixアカウントにお金を払うことになると思う。月20ドル払って必要な全部のAIを手に入れるって感じで、クラウドのプロプライエタリモデルを使うことになる。そんな感じで展開されると思う。
オープンウェイトモデルが本当に重要になってほしいし、なれると思うけど、日々の話では、俺はClaude Sonnet 4を使ってる。超スマートやし、超スマートである必要があるからや。
12ヶ月後を早送りしたら、多分小さなオープンウェイトモデルがめちゃくちゃ知的で良くなってて、携帯にあるからそれに依存することになるかもしれん。
マイク: その通りですね。前進し続けましょう。オーケストレーションレイヤーが解決すべき問題の一つだと感じます。ホットスワップ可能なアダプターや、迅速にアクセス可能な方法でホストされたモデルでも、適切なモデルに適切にルーティングできれば、可能性があります。でもスケールだけでも克服すべき膨大なギャップがあります。
俺は常にオープンソースを応援してて、チーム・オープンソースですが、まだ長い道のりがありますね。
ライアン: 勝ってほしいわ。Hugging Faceはオープンウェイトエコシステムを実現するために膨大な素晴らしい仕事をしてる。大きなプレイヤーになると思う。
Mistralみたいなものも限界を押し上げてるのを見るし、これらの多くがアメリカ外で起こってるのが興味深い。MistralとHugging Faceはアメリカ以外の会社やし、明らかにDeepSeekとかあっちで起こってる全部もそうや。どう展開されるかは見ものやな。エキサイティングやで。
一人起業のアドバイス
一人企業について話を移したいと思います。副業でスタートアップを一人でやってますね。一人ユニコーンの可能性について話す人がどんどん増えています。いじり回したい人、アイデアがあって実行したいプロダクトマネージャーに対する一般的なアドバイスは何ですか？
ライアン: 多分5、6社ぐらい立ち上げたことがある。3つはうまくいった。多くはうまくいかなかった。これは全部、本当に気にかけてる問題を見つけることやと思う。
会社を作るとしたら、いつも深く気にかけてる問題の周りにあって、解決に貢献できると思う問題や。重要なのは、人はビタミンは買わない、痛み止めを買うってことやねん。だから人の生活を良くすることよりも、常に問題解決になる。
これは俺が学んだ教訓で、人の生活を良くすると思うことをやろうとしたスタートアップが数回あったけど、現実は人は痛みを解決してもらいたいだけやった。
これらのアイデアを実現させることはできない。大抵は現れるもんや。今やってるスタートアップでも、しばらく正しいアイデアがなかったけど、バーンって当たった。今それを一生懸命やってる。
だから一つ目は、深く気にかけてることだと思うものを見つけることやな。何かを作って、6ヶ月後に大金を稼げるような現実はないからや。
スタートアップは純粋にしんどいもんや。プロダクトマーケットフィットを実際に理解して、仕事を辞められるだけのお金を稼ぐまでに、1年から3年かかる可能性が高い。ゆっくりしんどいプロセスや。でも正しいアイデアなら、しばらくしたら多分うまくいく。
これは基本的な起業家のことで、一人企業でも1000人企業でも同じや。一人スタートアップに焦点を当てるなら、めちゃくちゃ好奇心が強くて、どれだけ知らないと思っても前進する意欲が必要や。
例えば、今作ってるスタートアップはデラウェア州のC Corp.や。Stripe Atlasを使って法人化した。ボタンを数回クリックするだけでデラウェア州のC Corp.ができる。でも突然年次税務登録をしなければならなくなって、郵便で手紙が来て「うわー、これが何か、どう機能するか分からん」って思った。
以前はCOOがこういうことを全部やってくれてたけど、「ちょっと待て、AIに聞けばいいじゃん」って思ったんや。そうしたら、30分後にはフォームを提出して小さな手数料を払って先に進んでた。
そういう小さなことが沢山あって、それをやる意欲があって、AIに手伝ってもらえば、本当に一人の利点が開放される。その上、俺はいつも妻のサポートを受けた一人創業者やった。共同創業者は本当にいなくて、いつもそれが好きやった。
コントロールが好きやし、明確さが好きやし、速く動けるのが好きや。今はAIがあるから、本当にできるようになった。多くの人が共同創業者っていうのはAI以前のアイデアだったかもしれないって気づいてると思う。今はそれほど重要じゃない。必要ないなら会社の株式の50％を手放す理由はないからな。
マイク: 素晴らしいですね。
AI開発ツールの未解決問題
情熱を見つける、情熱を持って取り組める問題を見つけるという話に戻って、この番組の多くのリスナーがAIツール分野に関心を持っています。開発ワークフロー中に、モデルレベルではなく、AIツールのアプリケーションレイヤーで、人々が取り組み始めたくなるような問題がまだ存在すると思いますか？
ライアン: 非常に具体的な縦割りの使用例を見るべきやと思う。俺が立ち上げてるスタートアップは、俺が住んでるコネチカット州の非常に具体的な縦割り問題についてや。セクシーじゃない。エキサイティングでもない。でも絶対にAIを通して変革できる。
人々はこういう厄介で混乱した、縦割り特有の問題を探すべきやと思う。新しいユーザーインターフェース、新しいユーザーエクスペリエンスを再立ち上げして、その上にAIをレイヤーしてその問題を解決するにはどうしたらいいか。
このジャンルで立ち上げられるビジネスは100万あると思うし、これらのビジネスは簡単に年100万ドル稼げる。一人創業者として年100万ドルの収益を生み出せるなら、それは大きなことやろ？
VCに支援された全部の会社が話してる10とか100である必要はないけど、一人創業者にとって年100万ドルのビジネスは絶対に人生を変えることや。だから機会は沢山ある。
全部のVCの話とか、X で月5万ドルのMRRを稼いでるって言う人たちを全部無視することを勧めるわ。それを全部無視して、気にかけてるユニークな問題で、多くの人が注意を払ってない問題を見つける。うまくいくと思うで。
起業準備のスキルと心構え
最後の質問です。かゆみはあるけど、まだ仕事を辞める準備ができてない人たち、でも起業に飛び込む準備として、少し時間を使って調整、適応、準備したい人たちに対して、スキルや心構えの面で何に焦点を当てるべきだと思いますか？この時代により強い起業家になるために、普通の従業員をどう働かせたらいいでしょうか？
ライアン: 文字通りcursor.comに行ってダウンロードすることやな、1番目は。2番目は、エージェントパネルを開いて話しかけることや。
今俺たちは魔法の世界にいると思うねん。めちゃくちゃ知的な存在がいて、頼んだことを文字通りやってくれる。だからそこに入って行って、ジムでレップを積むような感じやな。
ジムに行って体を動かし始めることができれば、初回に何をするかは関係ない。そこに行ったことが重要で、2回目も実際には関係ない。7回目でも実際には関係ない。レップを積んでるだけやからな。
そして本当に本当にシンプルなものを作ってみる。実際に開発者じゃなくて技術が何かを知らなくても関係ない。レベルアップしてもっと簡単にしたいなら、ReplitやLovableやBoltみたいなツールが使える。文字通りアプリとインフラを作ってくれる。選択肢は本当に沢山ある。
だから言うとすれば、ジムに行け。ジムはCursorかLovableかBoltかReplitで、何が起こるか見ろ。X に行って、こういうことについて話してる人をフォローして、できれば何人かに会いに行け。
できなかったら、オンラインミートアップに参加して、世界は今君の思いのままや。これは永遠に続かない可能性がある。5年から10年の窓があって、その間に膨大な価値が創造されると思う。
価値の多くは既存の企業の巨人から、より小さな縦割り特化のスタートアップに移転される。時は今や。だから始めろ。
マイク: ライアン、これは素晴らしかったです。来てくれて経験と洞察を共有してくれて本当に感謝してます。最後に、聴衆に知ってもらいたいことはありますか？
ライアン: ryancarson.com か x.com/ryancarson、linkedin.com/in/ryancarson に来て挨拶してくれ。こういうことについて毎日話してる。多分話しすぎやけどな。
来て挨拶して、何を考えてるか、何を作ってるか、どんな助けが必要か教えてくれ。話せたら楽しいと思うで。
マイク: 素晴らしい。また近いうちに話しましょう。どうもありがとうございました。
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