決済プラットフォーム大手のBlock社が実施した40%規模の人員削減は、単なるリストラではなく、AIによる生産性革命への適応である。同社プロダクト統括のOwen Jenningsが語るのは、Claude OpusやCodex等の最新AIモデルが既存の複雑なコードベースを扱えるようになった2024年12月を境に、エンジニアの生産性が10倍から100倍に跳ね上がったという現実だ。「もう手でコードを書く時代は終わった」と断言する同氏は、数人のチームと大量のトークンで以前の15人チームと同等以上の成果を出せる新時代の到来を示す。Block社は独自のエージェント基盤「Goose」を構築し、決定論的ワークフローの自動化からプロダクト開発まで全社的にAIを活用している。この変革の核心は、企業が「他社には理解困難な何か」を深く理解しているかどうかが最大の競争優位になるという洞察にある。
AIによる生産性革命と40%人員削減の背景
最大の競争優位は、他社にとって理解が極めて困難な何かを企業が理解しているかどうかにかかっています。もしその答えが「わからない」なら、バイブコーディングで淘汰される可能性があります。
Block社は、労働力の40%削減という非常に大胆な決断を最初に下した企業の一つです。その決断に至った経緯を教えてください。
数十年にわたって、企業の人数とその企業からのアウトプットの間には相関関係がありました。それが基本的に崩れたんです。私たちが目にしているのは、ツールを使いこなす1人か2人のエンジニアが、時間とともに10倍、20倍、100倍の生産性を発揮できるようになったという現実です。
これらのシステムが、その仕事をする1000人の人間を抱えるよりもはるかに優れたものになるのは明白です。特定のプロダクトや特定のロードマップに対して、必要なエンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーの数は減っていく。それは極めて明確だと思います。
月曜日に出社したら会社の40%がいなくなっている。どんな点が一番大きく変わりましたか?
一番大きいのは、大規模な上場企業がAIを中心に組織再編するとはどういうことか、という点です。
Owen JenningsはBlock社のビジネスリーダーで、Square、Cash App、Afterpayにわたるプロダクトオペレーションとカスタマーサポートを統括しています。この役職の前は、Cash Appの重要な成長期にCEOを務めていました。最近、Block社は約40%の人員削減を実施し、AIがその決断の重要な要素であることを率直に公表してきました。Owenはプロダクトラインとビジネスユニット全体にわたるAI変革を大規模に経験してきた人物です。今日はその人員削減に関する決断、Block社がどう適応してきたか、そしてビジネスの現在と未来について深掘りしていきます。Owenさん、ありがとうございます。ステージへようこそ。
ありがとうございます。Jonathanが素晴らしい導入をしてくれましたね。創業者主導であることがいかに重要かという話をしてくれました。Block社は労働力の40%削減という非常に大胆な決断を最初に下した企業の一つです。その決断に至った経緯と、どう考えたのか教えてください。
2、3年前から始まっていたと思います。Jackについて一つ言えるのは、彼は大抵正しくて、大抵早いということです。時にはとても早すぎることもあります。それはTwitter、Square、Cash App、Bitcoinなどで一貫しています。
私たちはエージェント開発の分野でかなり早くから取り組んでいました。2024年初頭に、少なくとも私が知る限り最初のエージェントハーネスであるGooseをローンチしました。それがソフトウェア開発のアプローチ方法や内部ツールについての考え方を補強し始めたんです。2024年から2025年にかけて、かなり意味のある進歩がありました。
そして11月末、12月第1週に、二項的な変化が起きました。基本的にはClaude Opus 4.6とCodex 5.3があって、本質的にシフトが起きたんです。ツールと基盤モデルは、特に新規ベンチャーやいわゆるグリーンスペースでコードを書くのが得意でした。それが一夜にして、いや数週間で、既存の複雑なコードベースを扱うのが信じられないほど得意になったことが明らかになったんです。
生産性の相関関係が崩壊した瞬間
大規模なパラダイムシフトがありました。少なくとも私の視点では、数十年にわたって企業の人数とその企業からのアウトプットの間には相関関係がありました。それが12月第1週に基本的に崩れたんです。私たちが目にしているのは、いわゆる「ツールを使いこなす」1人か2人のエンジニア、あるいはデザイナーとエンジニアが、時間とともに10倍、20倍、100倍の生産性を発揮できるようになったという現実です。それが数週間前の決断につながった本当の理由です。
第1四半期を通じて、これが根本的に何を意味するのか議論しました。顧客向けにプロダクトをどう構築するか、ソフトウェアをどう構築するか、そして会社をどう運営するかという観点で何を意味するのか。実際に会社を運営するとはどういうことになるのか。第1四半期を経営チームとしてJackと一緒に検討しました。最終的にそれが、40%をわずかに上回る人員削減に至った理由です。
しかもこれは、先ほどの会話にもあったように、開発サイドにツールが本当に意味のある形で流れ込んでいたからで、削減は開発サイドでずっと大きかったんです。一方でアウトバウンドセールスやアカウントマネジメントのような部門では、削減はかなり小さいものでした。それが私たちが反応していたことです。
少し突っ込んでもいいですか? Alexが1時間ほど前にカンファレンスの紹介で、ゼロ金利時代について話していました。人員削減のうちどれくらいが2021年の過剰採用の遺産で、どれくらいがAIと実際の生産性向上によるものですか?
2019年から2024年までのフルタイム従業員あたりの粗利益ベースで見ると、私たちは基本的に競合他社のちょうど中間あたりでした。昨年を見ると、第2五分位くらいだったと思います。私たちより上にいるのはNvidiaとMetaくらいです。
そして今回の人員削減の構成を見れば、もしこれが余剰人員や肥大化の問題だったなら、削減はオペレーショナルチームに集中していたはずです。でも実際には開発サイドで本当に大きな削減がありました。ツールと技術が構築方法を根本的に変えたという確信がなければ、開発サイドで大規模な削減はしません。
つまり、もう手でコードは書いていないんです。それは終わった。完了しました。だから、みんなそれぞれの物語を持っていますが、大部分は真実ではありません。
実行プロセスと組織変革の詳細
実際にどうやってこの移行を実行したのか、文化的にも、ビジネスのオペレーション的にも、具体的に教えてください。
この人員削減について、Block社や他社で起きた他の出来事と比べて良かった点は、収益性と営業利益の観点から強い立場にあったことです。
時には本当に財務的な動機で、CFOやCEOが「この目標を達成するために16%の人員削減が必要だ」と言うこともあります。でも今回は全くそうではありませんでした。私たちが言ったのは、「これらのAIツールが今どう流れ込んでいて、今後数ヶ月、数四半期で何が起きると予想されるかを考えると、組織はどうあるべきか」ということでした。
いくつか核となる原則がありました。まず信頼性です。このような規模のことをやる時、最悪のシナリオは障害が起きたりダウンすることです。だからそれは絶対に許容できません。明らかに、この数週間は素晴らしい状態で、それは素晴らしいことです。
次に顧客との信頼構築、そしてコンプライアンスと規制環境のナビゲーションです。私たちは皆、非常に複雑で微妙な規制環境で事業を行っています。これは譲れません。正しいことをしなければなりません。例えば、コンプライアンスチームとコンプライアンステクノロジーチームは基本的に手をつけませんでした。たとえツールがあっても、リスクは取らないということです。
3つ目は、持続可能な成長を推進し続けることです。ロードマップにはすでに構築することがわかっているものがあります。それを続ける必要があります。以前は14人のフィーチャーチームだったものが3人のスクワッドで構築することになるかもしれないとわかっていても、それらのフィーチャーを構築し続け、長期的な賭けをし続けたいんです。
そしてゼロから組織を構築しました。規制関連の法務チームやSDR/BDRチームのような領域では、組織は1月の時とかなり似ていました。一方で開発サイドは、完全に、完全に違うものになりました。
実行の観点からは、私は12年間この会社にいます。別れを告げた人々の多くは、10年以上の友人であり同僚です。私たちは退職パッケージに関して寛大でいられる立場にありました。すぐに人々のテクノロジーアクセスを切ることはしませんでした。それは辛いことですから。会社全員との全体ミーティングを開くことを選びました。
だからJackと経営チームが、お互いの目を見ながらこの決断とその背後にある推進力を説明しました。木曜日だったと思います。金曜、土曜、日曜は多くのショックと不確実性への対処がありました。
そして私たちがやっているのは、会議の数を大幅に減らしたことです。おそらく70〜80%くらい。だから今は構築し、仕事をする時間があります。バックツーバックの会議ではありません。また、毎週会社と会っています。毎週月曜日にJackと1〜2時間の全体ミーティングをしています。より小さく、より無駄がなく、レイヤーが少なく、スパンが大きく、そして構築に戻っているという感じです。
月曜日に出社したら会社の40%がいなくなっている。運営の仕方で一番意味のある違いは何ですか? EPDか他のところかわかりませんが。
これにはいくつかの異なる要素があると思います。一番大きいのは、こうした組織変更がテック業界にどう流れていくかについて、私が懸念していることの一つです。それは創業者主導の点に戻ります。
創業者主導でなく、大胆である能力がなければ、おそらくもっと漸進的なアプローチを取ることになります。そしてそれがどう感じられるかというと、15%の人員削減をして「大丈夫だ」となり、そしてまた15%の人員削減をする。文化的にはそれがチームにとって壊滅的なんです。常に次の人員削減が肩越しに迫っているという感じになりますから。
これは明らかに別の方向に進む決断でした。私たちがこれから得た利点の一つは、特に開発サイドでAIツールの使用が既に非常に意味のある増加を見せていたことです。これは巨大な強制関数なんです。
新しい働き方とエージェント活用
Moneybotを構築していて、それを50%にロールアウトしたいとします。以前は15人のチームが取り組んでいたのに、今は4人のチームにトークンで2000ドルです。トークンへの無制限アクセスがあり、Claude Codeのファストモードを使えます。だから4人にツールがあります。そうなると、Gooseのインスタンスを8つ立ち上げる必要があり、ワークフローをプルリクエストを順番に処理してレビューを受けて変更するというやり方から、私の代わりに14のエージェントがプルリクエストを構築していて、それら全部の間でコンテキストを切り替えるというやり方にシフトする必要があります。
これはソフトウェア開発サイドだけではありません。プロダクトマネージャーにとっても、グロースマーケターにとってもそうです。一番大きなシフトは、私も含めて、今無数のエージェントを走らせていて、それをチェックしに行く必要があるということです。
線形なワークフローではなくなりました。バックグラウンドで10〜20のエージェントがたくさんのことをやっていて、私はその仕事をチェックして、突いたり変更したりして、それからGitHubにコミットできるし、マークダウンファイルを取得できる。真実の情報源に置いて進めることができます。
聴衆には多くの上場企業があります。多くの創業者ビジネスがあります。他の企業も同様の道を辿ると予想しますか? そしてそれが成功するためにどんな条件が整っている必要がありますか?
最初に話した、2023年、2024年、2025年に起きた土台作りについて触れたいと思います。私たちはこのエージェント基盤Gooseを構築し、その上に会社で多くのツールを構築しました。誰でもあらゆる決定論的ワークフローを自動化できる、G2という内部専用のエージェントオペレーティングシステムがあります。
とにかく、成功するためにはやるべき仕事があると思います。多くの企業がその仕事をしていると予想します。中には他社よりもはるかに先を行っている企業もあります。
だから何を予想すべきかわかりません。ただ言えるのは、特定のプロダクトや特定のロードマップに対して、必要なエンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーの数は減っていくと根本的に信じています。それは12月以降、極めて明確です。
ただしそれは必ずしも、世界のエンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーの数が減ることを意味しません。古典的なジェヴォンズのパラドックスのようなもので、おそらく今構築できるもののスーパーセットが存在するんです。
だから特定のテック企業ははるかに小さくなるかもしれませんが、50や100のテック企業が増えるかもしれないし、歴史的にそうでなかったセクターや領域で開発が行われるようになるかもしれません。
でも私は未来を予測するためにここにいるわけではありません。Block社に集中しています。
AI基盤と事業全体への影響
構築したAIインフラについて少し話していましたが、もう少し深く入れますか? 技術面でどう影響しているか、そしてあなたが監督しているオペレーション、カスタマーサポートなどビジネスの他の部分でAIをどう使っているかも知りたいです。
先週の投資家カンファレンスで、AIがBlock社にどう流れ込んでいるか聞かれました。私にとってそれは、コンピューターがBlock社にどう流れ込んでいるかと聞くようなものです。これは過去18ヶ月で二項的に変わった根本的で内在的なものです。そしてこの4ヶ月でまた変わったように感じます。
内部的なものと外部的なもの、つまり私たちのプロダクトについて、顧客の手に何を渡しているかに分けて説明します。そして未来についても少し話せます。
内部サイドでは、一番大きな違いは組織の形です。以前は典型的な階層構造がありました。機能的でした。それは素晴らしかったですが、中規模のテック企業を平均したらかなり標準的なものでした。サーバーエンジニア8人、クライアントエンジニア4人、プロダクトマネージャー1人、デザイナー1人がいて、ロードマップを線形に進めていました。
今は小さなスクワッドがあります。1〜6人のスクワッドです。つまり他のチームよりも意味のあるほど小さいんです。そしてはるかに柔軟性と流動性があり、特定のスクワッドがこのプロダクトで数サイクル働いて、ローンチして、それから別のプロダクトで1サイクル働くことができます。
これは1、2年前の「私はバンキングチームにいる。永遠にバンキングチームにいるだろう」というやり方とは違います。レイヤーもはるかに少なくなりました。開発サイドでは、レイヤーをおそらく50〜60%削減したと思います。プロダクトサイドでは、2レイヤーしかなく、数カ所で3レイヤーあるかもしれません。だから情報ははるかに自由に流れています。
開発サイドでの実際の構築方法も変わりました。おそらく皆さん、すべてのCEOがTwitterに行ってGitHubの緑のドットを見せているのを見たことがあると思います。でもそれは本当です。私たちのデザイナー全員がプルリクエストをシップしています。プロダクトマネージャー全員がプルリクエストをシップしています。それはもう面白くありません。
もっと面白いのは、Claude Codeに似ているけれど、私たちのインフラにもっとプラグインされている内部ツールがあることです。Builderbotというツールがあります。Builderbotは自律的にプルリクエストをマージして、実際にフィーチャーを100%構築しています。かなり複雑なフィーチャーが100%構築されたこともあります。より頻繁にあるのは、85〜90%まで構築して、それから多くのコンテキストと理解を持った人間が最後の10%をやるということです。
だからそれは本当に、本当に違う感じです。アイデアから「これが100万人の顧客の手に渡っている」までの能力が、12月以降大幅に圧縮されました。
開発以外では、決定論的ワークフローがあるところはどこでも自動化できています。一般的に大規模テック企業では、キューを処理している個人がいます。その多くが完全に自動化されつつあります。カスタマーサポートの観点からは、これは新しいことではありませんが、チャットボットとAI電話サポートなどが、私たちが受ける問い合わせの大部分を自動化しています。
そしてプロダクトオペレーション、リスクオペレーション、コンプライアンスオペレーション、あらゆる種類の意思決定に入っていきます。一般的にモデルとエージェントは人間よりも良い仕事をするでしょう。
今のところ、ループに人間がいることが重要だと思います。それがパートナーや規制当局などと話す時のキーワードです。でも時間が経てば、これらのシステムがその仕事をする1000人の人間を抱えるよりもはるかに優れたものになるのは明白です。
それが内部サイドです。プロダクトサイドでは…
ビジネスの形について人々に追いつかせてください。明らかにSquareがあり、Cash Appがあり、大きな買収でAfterPayがあります。
そうですね。私たちは以前ビジネスユニット構造で運営していました。Squareは独自のCEOがいる独自のビジネスユニットでした。Cash Appは独自のCEOがいる独自のビジネスユニットでした。それは適切な結果につながっていませんでした。
だから約18ヶ月前に会社を機能化しました。つまりすべてのエンジニアリングはエンジニアリング責任者に、すべてのデザインはデザイン責任者に、すべてのプロダクトは私にロールアップするということです。Block全体にわたる金融プラットフォームチームがあります。Block全体にわたってこの自動化の多くを行っているビジネスプラットフォームチームがあります。
そして私たちはSquareサイド、Cash Appサイド、Afterpayサイドを実際に接続するフィーチャーやプロダクトを構築しています。だから自然と、ブランド固有ではない技術とインフラを構築しています。それが実際に私たちの全体的な戦略と全体的な論点の中心なんです。
Cash Appは、私が2016年に参加した時は、収益化の方法を理解し始めたばかりで、最初の粗利益を上げたところでした。今はCash Appがおそらく会社全体の粗利益の60%くらいだと思います。全体として過去10年間健全なペースで成長してきました。
Cash AppとAfterPayは確実により速く成長していますが、私たちはますますエコシステムの観点から物事を考えようとしています。そこでGooseがプラットフォームとして登場するんです。
Gooseプラットフォームと生成的UI
私たちはGooseを内部で構築しました。Gooseの考え方は、トップガンへのオマージュか何かですが、エージェントハーネスであり、モデル非依存です。AnthropicモデルでもOpenAIモデルでもオープンソースモデルでもGooseを実行できます。おそらく120のモデルがあります。
何をしようとしているかによって、モデルを入れ替えます。それは人間が使うのに便利でしたが、私たちはその上にエージェントレイヤーを構築しました。だから今、Block社での自動化の多くは実際にGooseエージェントハーネスを経由しています。
私たちはこれを構築しているプロダクト全体で活用できています。Moneybotは、ポケットの中のCFOのようなものだと考えていますが、本質的にはCash App内であなたの代わりに行動を取れるプロアクティブなチャットボットです。それはGooseの上に構築されています。Managerbotは、Squareサイドでほぼ同様のものですが、それもGooseの上に構築されています。
だからエージェントシステムに関する多くの基盤的な仕事、そしてそれらを動かすために必要なトリガーと基礎データとイベントが、会社全体で機能しています。
プロダクトサイドでは、一番大きなシフトは、過去10〜15年間、皆が静的なUI、硬直的なUIに慣れていた世界から来ているということです。UIをタップして進んでいきます。皆のUber、Lyft、Cash Appなどは同じに見えます。それが今後6ヶ月で根本的に変わります。生成的UIがここにあります。MoneybotとManagerbotで見ています。モデルが良くなるにつれて…
それは実際どんな感じになりますか? 気になります。
一番シンプルに言えば、あなたのCash Appと私のCash Appは本当に違って見えるべきだということです。理由は、私は給料をCash Appに受け取っていて、Bitcoinに超夢中だとします。あなたは違って、Afterpayをずっと使っているとします。いいでしょう。アプリを開いた時、それは完全に違うべきです。
それはおそらくパーソナライゼーションだけで達成できます。それはそれほど面白くありません。私たちが実際に見ているのは、そしてAnthropicが今週出したリリースは信じられないものですが、Moneybotに入って「どうお金を使ってきたか?」と言えて、たくさんのチャートと視覚化を見せてくれることです。実際にその視覚化をオンザフライで生成しています。実際にはコード自体にはありません。
だからそれは本当にクールです。またQAの観点からは潜在的に悪夢でもあります。何千万人もの顧客に対してこれらの非決定論的な出力をどうQAするのか考える必要があります。
でもSquareサイドでManagerbotの素晴らしい例があります。チャートがそれほど印象的でないかもしれませんが、Managerbotでは、複数拠点のクイックサーブレストランを経営しているとします。「この2拠点のスケジューリングを管理できるアプリを作ってくれて、WhatsAppかSignalか何かで従業員に自動的にテキストを送れるようにしてくれ」と言えます。
実際にそのアプリをあなたのために作ります。そしてそのアプリの見た目と感じは、App Storeにプッシュする実際のアプリケーションのソースコードにはありません。
だから人々にはるかに多くのコントロールを与えていると思います。はるかに多くの…最終的にはより高いエンゲージメントにつながると思います。より良いプロダクトにつながると思います。本当に重要だと思うのは、顧客にこれらのツール自体にプロンプトを入れてもらっても、必ずしも適切なプロンプトを知っていて、適切な答えを思いつくとは限らないということです。
だから私たちはプロアクティブインテリジェンスサイドに大規模に投資してきました。特にお金に関しては、顧客に対して彼らに意味があると思うことでプロンプトする必要があり、そこで私たちは多くの価値を創造しています。
株価とビジネス成長の関係
私たち全員、AIの影響について信じられないほど強気だと思います。これらすべてのビジネスの運営方法や作れるプロダクトにおいて。それが株価にどう還元されるんですか? ビジネスは、株価は6〜7年間ほぼ横ばいです。
思い出させてくれて…
でもビジネスは大きく成長しました。従業員あたりの粗利益は大幅に成長しました。その次元をどう調和させますか?
市場は周期的で、あらゆることが起きています。2021年に株価が260ドルくらいだった時を覚えています。それは少し非合理的だったと思います。もっと長期的で成熟した視点を取ることができます。市場は短期的には投票マシンですが、長期的には計量マシンです。構築に集中するだけです。
DavidとJonathanが少し前に防御可能性について話していました。Square…すみません、Block社での自分の堀をどう考えていますか? エコシステムについて話していました。明らかに規制インフラがあります。全体としてビジネスをその文脈でどう考えていますか?
短期から中期では、Block社とより広く業界のためにたくさんの堀が存在すると思います。流通とネットワーク効果はその一つです。CatriniとDoor Dashには同意します。今後数週間で誰もDoor Dashをバイブコーディングするとは思いません。
私たち誰でも、おそらく1週間でピアツーピアアプリを作れます。でも誰も、実際に使っている5000万〜6000万の月間アクティブをバイブコーディングすることはできません。だからそれは真実だと思います。
ライセンスと規制姿勢も確実に存在します。ハードウェアは今のところ、AIツールがハードウェアサイドにどう流れていくか想像するのが難しいです。Squareハードウェアの一部をバイブコーディングすることはできません。
でも長期的に、変化の速度と変化の変化を見続けると、長期的には企業を防御可能にする重要なことは、他社が理解するのが非常に難しい何かを企業が理解している程度だと思います。
私たちはますます、Block社自体がインテリジェントシステムとしての世界に向けて構築し、そう語っています。
インテリジェントシステムとしての企業の未来
基本的に私がこの方向を見ている方法は、過去数ヶ月を外挿すると、最終的には企業が何らかのシグナル、何らかの豊富なデータと深い洞察の上に座っているということです。私たちにとっては、売り手と買い手が経済にどう参加しているかということです。
ほとんどの企業は、深く理解しているこのものを持っていると思います。そして問題は、その理解を時間とともに改善するためにどれだけ速く反復できるかです。だから私たちは内部的にも外部的にも世界モデルを構築しています。顧客が誰であるかを理解することと、Block社がどう機能しているかを理解することです。
どんな企業でも、あなたが誰であるかのマークダウンファイルのようなものを想像できます。そして2つのことでフィードバックループが必要です。シグナルとのフィードバックループが必要です。それは「他者が理解するのが難しい、あなたが深く理解しているものは何か」です。そしてBuilderbotやClaude Codeのようなツールが必要です。
そうすればそのループを何度も何度も反復できます。「これが私が見ているものです。これが起きていることです」「素晴らしい。これがBlock社のマークダウンファイルです。これが私たちの価値観です。これが最適化しようとしている指標です。これが私たちが気にすることです。これが気にしないことです」
そしてエージェントシステムがあるので、ただものを構築できます。今のところ、基本的に人間がそれをやっていて、フィーチャーを構築するのに数ヶ月かかっていました。今は多分1〜2週間で、まだ人間が関わっています。
将来的には、1日に何百回、何千回もそのループを回せることは明白です。人間が少し関わっているかもしれません。関わっていないかもしれません。人間はもっと編集者のようかもしれません。
だから最大の堀は、他の人々が理解するのが超難しい何かを理解している企業がどれかということになると思います。そしてその答えが「わからない」なら、バイブコーディングで淘汰される可能性があります。
これは素晴らしい会話でした。ありがとうございます。参加してくれて本当にありがとうございます。
感謝します。本当にありがとう。
素晴らしい。
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