00:00:00〜に関して言えば
00:00:02AIを活用する企業について
00:00:04AIに関する現在の誇大広告について言えば、私たちは恐らくこのあたりにいます
00:00:10頂点に達したかどうかは分かりませんが、間違いなく非常に高い位置にいます
00:00:17もちろん、私も例外ではありません。AIに関するコンテンツをたくさん作成しています
00:00:23AIコース、Claude Codeに関するコースなど、他にもたくさんあります。なぜなら、これは
00:00:31有用であり、ソフトウェア開発の方法を変えているからです
00:00:35避けては通れません
00:00:36そして、私がどう感じているかは非常にはっきりと伝えてきたつもりです
00:00:43コーディングへのAI活用について、そして個人的には
00:00:47AIが登場する前の方がコーディングを楽しんでいた、ということを。しかし、これが現実です
00:00:52もちろん、手書きでコードを書くことを止めるものはありませんが、もし真剣に
00:00:58開発作業をしているなら、ソフトウェアを構築しているなら
00:01:01AIは生産性を高めてくれます。それを使わないというのも有効な選択肢です
00:01:07しかし、プロとして仕事をしているのであれば、おそらくそれが最善の選択ではないでしょう。少なくとも私の意見ではそうです
00:01:15ですが、だからといって私たちが
00:01:20誇大広告の頂点にいるという事実は変わりません
00:01:24企業におけるAIに関して
00:01:27もしかすると、さらに高みに達するかもしれません。もちろん、企業におけるAIと言うとき、私は
00:01:36厳密には企業が無限にあるわけではないことを十分に承知しています
00:01:39しかし、もちろん世界中には非常に多くの企業があり、AIの利用は均一ではありません
00:01:46そしてもちろん、私はここで主にテクノロジー企業やソフトウェア指向の企業について話しています
00:01:52しかし、私たちが企業でのAI利用について話すとき、あるいは見るとき
00:01:58いくつかの
00:02:00興味深くて少し心配な傾向があり、私たちはそれについて話し、目を向ける必要があります
00:02:08ここ数週間で見られた大きな傾向の1つ、あるいは
00:02:13ここ数週間で聞いたことといえば、例えば
00:02:16トークン・マクシング（トークン最大化）です
00:02:19トークン・マクシングとは、もちろん一部の企業にとって、AIの使用量が多いほど良いという意味です
00:02:25それだけです
00:02:28そこには
00:02:30伝えられるところによると、次のような企業が存在しました、あるいは存在しています
00:02:33ソフトウェア開発者や従業員一般が
00:02:37どれだけのトークンをAIに費やしたかを追跡する
00:02:39社内リーダーボードを持っている企業が
00:02:45まあ、それは生成されたコードの行数を追跡するのと少し似ています
00:02:52どれだけうまくやっているかの尺度として。もちろん、それは悪い尺度です
00:02:57そして、多くのトークンを費やすことだけが
00:03:03生産性を測定するための良い尺度ではないということは、言うまでもなく明らかでしょう。つまり、第一に
00:03:09簡単にゲームのように悪用できます。意味のないプロンプトをAIに送ったり、AIに無意味な
00:03:15無意味な作業をさせたりすれば、トークンを最大化できてしまいます。しかし、そうしていないとしても
00:03:21どちらの開発者がより優れているでしょうか？問題に少し思考を巡らせる開発者でしょうか？
00:03:29あるいは
00:03:32AIが与えてくれる、あるいは提案してくれる結果を分析し、そのコードを分析する
00:03:38開発者でしょうか？それとも、ただひたすらにプロンプトを投げて
00:03:42大量のトークンと出力を生成する「バイブ・コーダー」でしょうか？一部の企業にとっては後者のようです。私にとっては間違いなく前者です。私は
00:03:51AIの魔法のような部分であり、今本当に多くの利益を得られるのは
00:03:58自分の専門知識とAIの利点を組み合わせることだと思います
00:04:05その利点とはもちろん、高速に動けること、無限に忍耐強い
00:04:10メンターがいること、質問ができること、2つの脳を組み合わせることができることですが、
00:04:16ほとんどの状況において、もう少し自分の脳を信頼すべきでしょう
00:04:20ええ、AIから利点を得ることはできますが、トークン・マクシングはおそらくその方法ではありません。しかし、それは私たちが
00:04:28一部の企業で耳にする傾向です
00:04:31もちろん、それが公になった今、例えばMetaのような企業は、すでに
00:04:37そのリーダーボードや、トークンを最大化するという強力な動機付けを廃止すると発表しました
00:04:43しかし、一部の企業にとってはまだ続いているようです。もう一つの
00:04:48ここ一週間でますます目にするようになった傾向は、マッキンゼーのような企業が
00:04:55マッキンゼー
00:04:56のような企業が、本当に
00:04:59AIエージェントを従業員として扱うという物語を推進したがることです
00:05:04ですから、このマッキンゼーのCEOは、6万人の従業員のうち
00:05:092万5千人はAIエージェントで、人間は4万人程度だと言いました
00:05:15ですから、AIエージェントを労働力とするというのも、あちらこちらで見かけるもので、ええ
00:05:22もちろん、それは見方の一つだと思います
00:05:26しかし、やはり私は
00:05:29よく分かりません。つまり、第一に現時点では
00:05:32ほとんどすべてのAIエージェントはかなり
00:05:38できることに関して専門化されています。一方、人間はより
00:05:44何ができるか、何を教えられるかという点において多才である傾向があります
00:05:48ですから、その比較が本当に理にかなっているのかどうかは分かりません。つまり、誰が
00:05:55バックアップスクリプトを
00:05:58従業員と呼ぼうと思ったでしょうか？2018年当時にはすでにあったようなものを、ですよね？ですから、私たちは自動化を
00:06:03持っていました。AI以前にもワークフローはありました。それは非常に理にかなっています
00:06:08明らかに、自動デプロイプロセス、バックアッププロセス、ウェブスクレイパー、データ分析プロセスなどを持っています
00:06:15あらゆる種類の自動化があり、10年、20年、あるいはそれ以上前から存在しています
00:06:20しかし今では、AIエージェントのことを労働力の一部と呼ぶようになり
00:06:26誤解しないでください。AIエージェントで有用なことはできます
00:06:31私は個人的には「Open Claude」の誇大広告には完全には納得していません。なぜなら、私自身が
00:06:36まだあまり多くの有用な
00:06:41活用方法を見出せていないからです。私にとってOpen Claudeに関して本当に魔法のように感じるようなユースケースを見つけられていません
00:06:49しかし、コーディングのために、そしてそれ以上のことのためにClaude CodeやCodecsを使っています
00:06:55私はPieエージェントを使っています。これはオープンソースの
00:07:00独立したAIエージェントで、例えばChatGPTのサブスクリプションで使用できます
00:07:05それを自分のマシンやVPSであらゆることをするために使っています。ログファイルを分析させたりとか
00:07:12それは従業員なのでしょうか？よく分かりませんね
00:07:16確かに便利なツールではあります
00:07:19それに、もし従業員を2人抱えていて、そのそれぞれがこのエージェントを使っていた場合、どうやってカウントすればいいのかさえ分かりません
00:07:25それは追加の従業員が2人ということになるのでしょうか、それともエージェントは依然として一人の従業員で、複数の従業員によって使われているということになるのでしょうか？
00:07:34分かりません。ですが、ええ、これもあちらこちらで見られることで、明らかにここには多くのマーケティングが関与しています
00:07:41明らかに、AIのやり方を知っている会社でありたい、
00:07:48AIを最大限に活用する最前線にいる会社でありたいと思うでしょう。そして明らかに、それはマッキンゼーのようなコンサルティング会社にとって利益をもたらす物語です
00:07:55なので、彼らがどこから来ているのかは理解できます。しかし、それはそうですね、奇妙な傾向です。それは間違いなく言えます
00:08:03他にも
00:08:05興味深い傾向として見られるのは、トークン・マクシングに関連していると思います。それは
00:08:11義務的な使用です。しかし、できるだけAIを使わなければならないという意味ではありません
00:08:19AIの使用を強制されているのです
00:08:23多くの場合、あるいはいくつかのケースでは特定のモデルやエージェントの使用も
00:08:29ですので、それは少なくともいくつかの企業では、強制的な使用と密接に関連しているものです
00:08:37そして、これはある程度理解できるポイントです。なぜなら私は
00:08:41企業として、従業員が
00:08:47この新しいテクノロジーを実験し、どこで有用であるかを見つけ出そうとすることを確実にしたいというのは理解できます。なぜなら私は
00:08:53相当数の人が
00:08:55いると思います
00:08:57数ヶ月前にChatGPTの無料版などを使ったことのある人たちが
00:09:04あるいは、あちこちでそれを使っている人たちが、まあまあだな、といった程度で、それほど印象的ではないように見えるのも当然です
00:09:10特に、このテックバブルの中にいない普通の人たちの間では、そのような人たちの割合は
00:09:17最先端のモデルを定期的に使っていないという層の割合は、非常に高い可能性が高いです
00:09:24ですから、企業が従業員にインセンティブを与えたり、積極的にAIを使うようにプッシュしたい理由は理解できます。日々の仕事で使ってみるように
00:09:30そして、それが最も機能するのは
00:09:35もちろん、より高性能なモデルへのアクセス権が与えられた場合です
00:09:43もし私が、2年前のAIモデルを使うように強制したらどうなるでしょう。何の追加機能も
00:09:48持っていないモデルです。それらの機能を与えるようなフレームワークの中で動いていないからです
00:09:53それは全く無意味でしょう
00:09:55ですが、企業が従業員に今AIといじくり回してほしいと思う理由は理解できます。言うまでもなく、一部の企業は
00:10:03間違いなくやりすぎです。従業員にすべてをAIで行うように強制することに意味はありません
00:10:08そして、従業員が特定のタスクはAIではできない、あるいは少なくとも
00:10:13AIでより良くはできないと言ったときには、彼らを信頼しようとすべきだと思います
00:10:20しかし、もちろん理解はできます
00:10:24企業が、従業員が本当にAIに取り組んでいるのかどうかを疑うことができる、ということも。そして、新しいテクノロジーに対して
00:10:32押し返すことは簡単です。当然、多くの人が恐れているからです。そして、ダリオ・アモデイが基本的に
00:10:40毎週トークショーやインタビューに出て、ホワイトカラー労働者の大多数が
00:10:45職を失うだろうと言っているような状況で、恐れないはずがありません。多くの人が恐れているのは理解できるので、AIに対して反対の声を上げるのは簡単です
00:10:53しかし、私は以前にも他のエピソードで言いましたが、強く信じています
00:10:57この新しいテクノロジーに対処する唯一の方法は
00:11:01過去のすべての新しいテクノロジーと同様に、本当に
00:11:07それを受け入れ、最大限に活用しようとすることです。それは、盲目的に信頼するという意味ではありません
00:11:13すべてにおいて使うべきだという意味でもありません
00:11:16しかし、それは
00:11:19どこで役立つかを確認するために真剣に使いこなそうとし、限界まで押し広げようとするべきだという意味です。特にAIにおいては
00:11:25すべてが常に急速に変化している場所ですから
00:11:28本当に定期的に再評価したいと思うはずです
00:11:32数ヶ月ごとなどに。なぜなら物事は変化し、モデルは変化しますが、さらに重要なことに
00:11:38これも他のエピソードで言いましたが、さらに重要なのは、モデルの周りのハーネス（フレームワーク）、ツールも進化しているということです。
00:11:46エージェント、いわばモデルが実行されるエージェント的なハーネスも進化しています。ですから、非常に
00:11:54可能性が高い、あるいは今日AIでできることが、数ヶ月前にはできなかったかもしれないということはあり得ます
00:12:00ですから、これは理解できますが、明らかに一部の企業はこれをやりすぎています
00:12:06AIで機能しないことや、AIなしの方が効率的なことまで、従業員にAIで行うように強制することは
00:12:14もちろん、一種の
00:12:16AIを使用するように労働力に動機づけるという目標を
00:12:18過剰に達成してしまっているわけです。ですが、ええ、これが現状です
00:12:24これが、今私たちが置かれている奇妙な状態です。私は、過去に行われた
00:12:30初期の技術革命の当事者ではありませんでした
00:12:33もちろん、インターネットのメインストリームへの普及は私が生きている間に起こりました
00:12:40しかし、インターネットが普及し始めた当時は子供でした。ですから、労働力の一部ではありませんでした
00:12:48このような移行や進化が起こるときは、物事が粗削りで奇妙なものになるのが
00:12:55非常に正常なことなのでしょう。もちろん、AIに関しては
00:12:58すべてが非常に速く進んでいるため、特に粗削りになりがちです
00:13:03物事がこれほど速く進んでいることと、それがどのように機能するか、そしてダリオのような人々が常に語ることによって
00:13:10非常に恐ろしくもなっています。ですから、ええ
00:13:14これらすべてが組み合わさって、物事が非常に非常に奇妙になっているのは当然のことです
00:13:20そして繰り返しになりますが、先ほども述べたように
00:13:22私にとって
00:13:24間違いなく、AIが登場する前のコーディングの方が喜びがありました。しかし、これが現実であり
00:13:31ええ、間違いなく現在、多くの企業はここにいます。そして、このまま続けるのか、それともより
00:13:40有意義で合理的な前進の道を見つけ、単に最もAIを使うのではなく、AIを最大限に活用できる道を見つけられるのか、見守ることになります
00:13:47AIを最大限に
00:13:49活用する部分抜きで