Claude Codeの創業者であるBoris Cherny氏がセコイア大会で行った講演は、情報量が非常に多く、初めて聞く意見も多くありました。彼はAIに対する理解が非常に深い人物です。以下に、私自身のまとめを共有します。
01 コードはもはや希少ではない
多くの主流な開発シーンにおいて、人が手でコードを書くことは、すでに非効率な行為になりつつあります。以前は、エンジニアが機能を実装するために、まず実現方法を考え、一行一行コードを書いていました。このプロセスにおいて、エンジニアの最大の価値は、書けるかどうか、うまく書けるかどうか、速く書けるかどうかでした。
現在の働き方は異なります。同じ機能でも、エンジニアが行うことは、まず要件を明確にし、それをいくつかのAgentに分割して割り当て、受け入れ基準を設定し、Agentが実行した結果が正しいかどうかを確認し、間違っていればプロンプトを調整して、もう一度実行させるというものです。AIはすでにCodingタスクの大部分をこなすことができます。
全体として、エンジニアの価値は、コードを書けるかどうかから、タスクを分割できるかどうか、目標を明確に伝えられるかどうか、結果を検証できるかどうか、Agentを管理できるかどうかに変化しています。この変化は、まさに産業革命のようです。コード自体はもはや希少品ではありません。コードを書けることは、PPTを使えるのと同じような基本的なスキルになりつつあります。
02 グーテンベルク印刷機のように
Codingは、専門的なスキルから、基本的な能力へと変化しています。これは、15世紀のヨーロッパにおける印刷術に例えることができます。Boris氏は、AIがソフトウェアに与える影響は、加速版の印刷術革命であると考えています。ソフトウェアは数十年のうちに完全に民主化され、誰でも使いこなせるものになるでしょう。最終的には、ソフトウェアを作ることが、テキストメッセージを送るのと同じくらい自然になるでしょう。
03 最も重要な能力とは?
AIによってコードを書くことのハードルが極めて低くなったとき、人の能力を真に区別するのは、製品に対する感覚と、特定の分野に対する真の理解です。AIが実行のハードルをなくした後、判断力の差が拡大されます。
このことは、generalistという言葉の意味を直接書き換えます。未来のgeneralistは、学際的なフルスタックです。製品、デザイン、エンジニアリングを同時に理解している人がいます。Claude Codeチームはまさにそうで、エンジニアリングマネージャー、PM、デザイナー、データサイエンティスト、財務、ユーザーリサーチの各担当者がコードを書いています。AIの支援により、コードを書くことは、誰もが共有する言語になりました。
04 SaaSの堀は崩壊しつつある
過去10年間、SaaS業界には、切り替えコストとワークフローのロックインという、ほぼ公理と見なされるいくつかの共通認識がありました。しかし、十分に強力なモデルが登場すると、事態のロジックが変化し始めます。現在では、両側のインターフェースとデータ構造をモデルに直接渡し、モデル自身にマッピング関係を整理させることができます。以前は数か月かかっていたことが、数日で使用可能なバージョンを実行できるようになる可能性があります。
Opus 4.7のようなモデルは、複雑なプロセスを読み解き、分解し、新しい環境で再構築することに最も長けています。したがって、過去にデータの蓄積とプロセスの蓄積によって構築された堀は、崩壊しつつあります。SaaSを開発している人にとっては、これは悪い知らせかもしれません。しかし、すべてのSaaSユーザーと、次世代のSaaSを開発しようとしているチームにとっては、これは真のチャンスの窓です。
05 起業家にとって最高の時代
今後10年間で業界を真に覆すスタートアップ企業は、過去10年間よりも10倍多くなる可能性があります。小規模なチームでも、AIを使用して大企業と同レベル、あるいはそれ以上の優れた製品を作ることができます。逆に、大企業がAIを真に活用しようとすると、それは負の資産になります。なぜなら、大企業が過去に収益を上げていた筋肉が、今日、AIが真に価値を発揮する道を阻んでいるからです。
06 MCPは死なない
MCPは死にません。MCPを使用すると、モデルを直接接続して使用でき、モデル自体が読み取って調整できるため、その間にプログラマーが翻訳する必要はありません。Boris氏は、APIをHuman Developer Interfaceと呼び、MCPをModel Interface Protocolと呼んでいます。AI時代には、すべてのサービスがデフォルトでMCP化される必要があります。
07 Computer Useは依然として重要
現在、Computer Useについて議論する人の多くは、この方向性はうまくいかない可能性があると考えています。しかし、Boris氏が見ているレベルはまったく異なります。彼が本当に重視しているのは、Computer UseがAIの実装における最大の課題の1つを解決していることです。現実世界には、APIもMCPもないシステムが多数存在します。これらのシステムは、完璧なAPIが自分たちを救ってくれるのを永遠に待つことはありません。短期的には、主要なモデルは引き続きComputer Use能力を向上させるはずです。
[AI製品阿颖]
AIの暗号通貨への破壊的影響:コード、防御壁、新たな機会
Sequoiaカンファレンスでのボリス・チェルニーの洞察は、ソフトウェア開発の未来に関するものだけでなく、ブロックチェーンと暗号通貨市場を根本から変革する重大な変化の前触れです。複数のパラダイムシフトを経験してきた暗号通貨市場アナリストとして、私はチェルニーの7つの判断が、AIとブロックチェーンの交差点における次のイノベーションと投資機会を理解するための道しるべになると信じています。
コードの豊かさと開発の民主化
チェルニーの「コードはもはや稀少ではない」という観察は、ブロックチェーンの軌道と深く響き合っています。AIが従来のコーディングを自動化できるならば、スマートコントラクト開発も同様の変革に直面することになります。この民主化は、既存のdApp開発チームが享受していた競争優位性を脅かし、ノーコード/ローコードブロックチェーンプラットフォームの出現を加速させる可能性があります。
暗号通貨投資家にとって、これは開発に重点を置いたプロジェクトの再評価を意味します。thirdwebやAlchemyのツール群など、AI駆動のスマートコントラクト作成を促進するプラットフォームは、大きな注目を集める可能性があります。価値提案は「誰がより良く構築できるか」から「誰がAIエージェントをより効果的に概念化・管理できるか」にシフトします。
ブロックチェーンのグーテンベルク・モーメント
AIの影響をグーテンベルグの印刷機に例えるのは、特にブロックチェーンにおいて適切です。印刷機が知識を民主化したように、AIはソフトウェア作成、すなわちブロックチェーンアプリケーションを民主化しています。これは、ユーザー生成のdAppsとプロトコルの爆発的増加が目前に迫っており、伝統的なベンチャーキャピタルのゲートキーパーを迂回する可能性があることを示唆しています。
投資家にとって、これはこの民主化を支えるインフラ、つまり分散型計算ネットワーク、AIフレンドリーなブロックチェーンフレームワーク、ユーザーフレンドリーな開発ツールに焦点を合わせることを意味します。分散型計算リソースを提供するBittensorやRenderのようなプロジェクトは、大きな恩恵を受ける可能性があります。
製品センスが新たな防御壁
実行の障壁が崩壊すると、判断が最も重要になります。ブロックチェーンにおいて、これはトークノミクス、ユーザーエクスペリエンス、実世界の有用性が、成功したプロジェクトと単なる技術的成果をますます差別化することを意味します。
これは、深い業界専門知識と強力なトークン設計を組み合わせたプロジェクトの機会を創出します。特にニッチな垂直分野で専門的で検証可能なデータを集約するData DAOは、AIシステムが高品質な訓練データを求める中で価値を持つようになる可能性があります。投資家は、プロジェクトの技術的功績だけでなく、市場ニーズへの理解とそれを効果的なトークンインセンティブに変える能力についても精査すべきです。
侵食される防御壁と組み立て可能な金融の台頭
チェルニーが指摘するSaaSの防御壁の侵食は、DeFiとブロックチェーンベースのサービスに深い影響を及ぼします。AIが異なるシステム間を迅速にマッピングし統合する能力は、既存のプロトコルが享受する競争優位性を脅かします。これは、まさにブロックチェーンの強みである組み立て可能性(コンポーザビリティ)に直結します。
投資家は、最大限の相互運用性を設計されたプロトコルと、AIを活用してサービスを強化できるものを優先すべきです。特定の機能を提供し、容易に統合できるモジュラーブロックチェーンソリューションは、モノリシックなアプローチを上回る可能性があります。さらに、AIシステムとブロックチェーン間のシームレスなデータ転送を促進するオラクルは、ますます重要になります。
起業家ルネサンス
「起業家にとって最良の時代」に入っているという主張は、資本とツールへのアクセスを民主化するブロックチェーンの約束と一致します。ドメイン専門知識を持つ小規模でアジャイルなチームは、開発にAIを活用し、トークン化にブロックチェーンを利用することで、より大きな、動きの遅い既存事業者に勝る可能性があります。
これは、包括的なプラットフォームを構築しようとするのではなく、特定の問題を解決するニッチなプロトコルの機会を創出します。「学際的フルスタック」チームは、AI-ブロックチェーンの収束を活用する上で最も有利な位置にいるため、投資家は深いドメイン専門知識と技術的な力量を兼ね備えたチームを探すべきです。
MCP:隠されたインフラの機会
チェルニーがMCP(Model Context Protocol)を「モデルインターフェースプロトコル」として支持することは、AI-ブロックチェイン統合のための重要なインフラ層を示唆しています。ほとんどの焦点がLLMに当てられている中、AIシステムとブロックチェーンサービス間のシームレスな通信を可能にするプロトコルは、評価されすぎていない機会を代表する可能性があります。
投資家は、MCP互換のブロックチェーンインフラの動向を監視すべきです。AIモデルとブロックチェーンプロトコル間のブリッジとして位置づけ、特にAIの意思決定をチェーン上のアクションに変換できるプロジェクトは、AI-ブロックチェーンエコシステムが成熟するにつれて、大きな価値を獲得できる可能性があります。
コンピュータ使用:レガシーシステムへの実用的な橋渡し
コンピュータ使用の重要性が続いていることは、AIシステムが既存のインフラ、その多くがクリーンなAPIやブロックチェーン統合を欠いているものと相互作用しなければならないことを思い起こさせます。ブロックチェーンにとって、これは最も実用的な中期的な応用が、伝統的な金融システムやWeb2プラットフォームと相互作用できるAIエージェントを含むことを意味します。
投資家は、AIの能力と既存のシステムを橋渡しする実用的な有用性を示すプロジェクト、特にレガシーファイナンシャルインフラやサプライチェーン管理の分野で優先すべきです。即時的な問題を解決する実世界のユースケースは、純粋に理論的なアプローチを上回る可能性があります。
戦略的な投資の含意
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インフラファースト:AI-ブロックチェーン統合の基礎層を提供することに焦点を当て、アプリケーション層のソリューションに焦点を当てないこと。
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Data DAOs:AIシステムが意思決定に活用できる検証可能な専門データを集約するプロジェクトを支援すること。
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AIエージェントマーケットプレイス:ブロックチェーンの相互作用のための専門AIエージェントの展開と収益化を可能にするプラットフォーム。
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モジュラー・ソリューション:モノリシックなアプローチよりも相互運用性と組み立て可能性を設計されたプロトコルを優先すること。
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ドメイン専門知識:特定の業界に対する深い理解と技術的能力を兼ね備えたチームを優先すること。
AIとブロックチェーンの融合は、単なる技術的シフトではなく、価値の創造、分配、ガバナンスの根本的な再考を表しています。これらのダイナミクスを理解する投資家は、この急速に進化するエコシステムにおける次のイノベーションの波を捉えることができる位置付けになります。