2026 年 5 月 14 日、マイクロソフトはほとんどの従業員の Claude Code 内部ライセンスの取り消しを開始しました。期限は 6 月 30 日で、これはマイクロソフトの会計年度の最終日でもあります。わずか 6 か月前、マイクロソフトは正反対のことをしていました。2025 年 12 月、エンジニア、プロダクト マネージャー、デザイナーを含む数千人の従業員に Claude Code を開放し、全員が vibe code を通じてワークフローを再構築することを奨励しました。従業員はこのツールを気に入っていましたが、おそらく使いすぎたのでしょう。しかし 6 か月後、マイクロソフトはサービスを停止しました。ほぼ同じ週に、YC パートナーの Tom Blomfield 氏はバッチ トークで別の発言をしました。「API の請求が痛くないなら、トークンを十分に燃やしていないということです。」同じ春、シリコン バレーでは、AI は人間よりも使用する価値があるのかという同じ質問に対して、まったく正反対の 2 つの答えが出ていました。### 01 Vibe Coding の失敗シーン マイクロソフトが取り消したのは Claude モデルではありませんでした。Anthropic のモデルは、引き続き Copilot CLI を通じてマイクロソフトの従業員に提供されます。取り消されたのは、Claude Code という製品自体の登録でした。最も影響を受けたのは、「Experiences + Devices」部門、つまり Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams、Surface の開発を担当するエンジニアリングチームでした。EVP の Rajesh Jha 氏は、社内メモでこの決定を「ツールチェーンの統合」と表現しましたが、The Verge は、より率直な Microsoft の社内メッセージを引用しています。従業員は一般的に、Claude Code は Copilot CLI よりもユーザーフレンドリーだと考えていました。Anthropic のツールが Microsoft 社内で人気を博したことで、Microsoft 自身の Copilot CLI は「軽視されている」と感じられるほどでした。言い換えれば、Microsoft は Claude Code が非効率だったからではなく、効果的すぎたために取り下げたのです。6 月 30 日という期限は偶然ではなく、Microsoft の会計年度の最終日でした。多くの従業員が好んで使っていたツールを切り捨て、自社製品に戻し、会計年度末にタイミングを合わせたこと、そのどれだけが製品上の決定で、どれだけが財務上の考慮だったのかは、誰もが知っています。Microsoft だけではありません。 1か月前、UberのCTOであるPraveen Neppalli Naga氏はThe Informationに対し、同社の2026年度のAIプログラミングツール予算が最初の4か月で既に使い果たされたことを明らかにした。Uberは以前、社内リーダーボードを運営し、従業員にAIをより多く利用するよう促すために競争を行ったが、その結果、予算が崩壊した。NVIDIAの応用深層学習担当副社長であるBryan Catanzaro氏は、Axiosのインタビューでさらに率直に、「私のチームにとって、コンピューティング能力のコストは従業員のコストをはるかに上回っている」と述べた。これは、コンピューティング能力の販売をコア製品とするハードウェア企業の幹部からの情報です。Fortune誌はこれらの手がかりを結びつけ、記事にFortune誌らしいタイトルを付けました。「マイクロソフトのレポートがAIの真のコスト問題を暴露 ― これを使うのは従業員に給料を払うよりも高くつく」。この段階で止まれば、結論は簡単です。バイブコーディングは失敗し、AIが人間に取って代わるという話は終わりです。しかし、この結論は早すぎました。### 02 コパイロットモードは「壁」にぶつかった マイクロソフトの撤退を説明するには、まずバイブコーディングとは何かを明確にする必要があります。この用語は2025年初頭にAndrej Karpathyによって造語されました。彼は新しいプログラミング方法を説明しました。開発者はもはやコードを一行ずつ書くのではなく、自然言語で意図を説明してLLMにコードを生成させます。開発者はコードを読むことさえなく、結果を見るだけです。実行されれば受け入れ、そうでなければAIに修正させます。これは、最も魅力的な生産性の約束です。 AI時代。つまり、Rustの書き方を知らないエンジニアはAIにRustの記述を手伝ってもらい、プロダクトマネージャーはAIにプロトタイプの作成を手伝ってもらい、デザイナーはAIに実行可能なコードの生成を手伝ってもらうことができる。マイクロソフトが2025年12月に発表したClaude Codeは、まさにこの3種類のエンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーを対象としていた。これは偶然ではなく、バイブコーディングの最も典型的な例だった。しかし、バイブコーディングが大企業に導入されると、かなり厄介な構造上の問題となる。マイクロソフトのエンジニアが年収30万ドルだと想像してみよう。マイクロソフトが彼らにClaude Codeを割り当てた後、彼らの生産性は20%向上する。これはバイブコーディングの理想的なシナリオだ。しかし同時に、彼らの月々のトークンコストはいくらになるのだろうか？200ドル、500ドル、それとも2,000ドルだろうか？AIへの依存度が高まるにつれて、この数字は上昇し続けるだろう。さらに厄介なのは、彼らがAIに依存しないということだ。 「AIを使った」という理由だけで解雇される人もいるが、30万ドルの給与、福利厚生、ワークステーションはそのまま残る。つまり、マイクロソフトの総コスト構造は「元の従業員の給与＋追加の少額請求」となる。この計算式はコスト上昇という結果しか生み出さない。では、「従業員の生産性＋20％」は財務的に「収益＋20％」になるのだろうか？そうではない。これは、「収益は変わらないが、コスト構造にAIコストが加算される」という意味です。なぜなら、ほとんどの従業員の生産性向上は収入増に直接結びつかないからです。タイピング速度が速くなったからといって、会社の売上が増えるわけではありません。これが、カタンツァーロ氏の「コンピューティング能力は従業員よりも高価だ」という発言の真の意味です。AIが愚かだというわけではなく、既存の従業員にAIを導入すると、計算が合わないということです。この論理はデータによっても裏付けられています。ガートナーは最近の予測で、1兆パラメータモデルの推論コストは2030年までに2025年と比較して90%近く減少すると述べています。これはAIがより手頃な価格になっているように聞こえるかもしれませんが、ガートナーの実際の結論は、この削減によって企業のAI全体の費用が安くなるわけではないということです。ガートナーのシニアディレクターアナリスト、ウィル・ソマー氏はかつて、「CPOは『コモディティグレードトークンのデフレ』と『最先端の推論機能の民主化』を混同してはならない」と述べた。ゴールドマン・サックスはより直接的な予測をしており、2030年までにエージェントAIがトークン消費を24倍に増加させ、月間120兆ドルに達するとしている。トークン価格が90%下落し、消費が24倍に増加すると、最終的な結果として総費用は上昇し続けることになる。黄仁迅氏はさらに過激なバージョンを提示している。数ヶ月前の公開イベントで、将来的にNVIDIAの全従業員が100のAIエージェントと共に働くことになると述べた。素晴らしい話に聞こえる。しかし、CFOであれば、何を聞くだろうか？毎日24時間365日、100トークンが燃やされているという話を聞くことになる。問題はAIが高すぎるということではない。問題は「従業員一人ひとりにAIコパイロットを与える」という前提にある。この姿勢は、テクノロジー業界では「コパイロットモード」という通称で知られている。その核心的な前提は、人間が運転席に座り、AIはコパイロット席に座って提案を行うというものだ。AIは人間を置き換えるのではなく、単に作業を効率化するだけだ。表面上、この前提は非常に穏やかだ。「AIはあなたの仕事を奪うのではなく、ただあなたを助けるだけだ」。しかし、金銭的には、その暗黙の意味は、元の給与は変わらないが、トークンのコストが追加で発生するということだ。しかもトークンは固定費ではなく、使用量に応じて課金される。従業員が使用すればするほど、会社が支払う金額も増える。これは、企業が最も望まないコスト構造、つまり変動費で上限がなく、容量に反比例して増加するコスト構造である。マイクロソフトが2025年12月にClaude Codeを公開した時、この点を完全に理解していなかったのかもしれない。当初のアイデアは、従業員に試してもらい、AI がどれだけ仕事の効率を向上させるかを確認することでした。しかし、6 か月後、従業員は本当にそれに夢中になり、クロード コードが Microsoft 内で人気になりすぎました。その結果、トークンの請求額は予想をはるかに超え、この人気から Microsoft が得られるはずだった成果を上回りました。 Microsoft は撤退しました。しかし、撤退したのは AI ではなく、「従業員が引き続き運転席に座り、AI が助手席に座る」という構造でした。これは構造的な失敗でした。モデルが安価になったり、従業員のスキルが向上したりしても、この問題は解消されません。従業員が AI に習熟するにつれて、この問題はより深刻になります。 ### 03 トークンは頭を燃やさないので燃やす Microsoft が撤退したのとほぼ同じ週に、トム ブロムフィールドは YC のバッチ トークでまったく異なる視点を発表しました。彼は「AI をどのように使うべきか」については議論せず、「AI 時代の企業はどのような姿であるべきか」について議論した。ブロムフィールドの評価は単純明快だ。今日、ほとんどの企業は依然として「ローマ軍団」のような構造を持っている。つまり、情報は上へ流れ、命令は下へ流れ、調整の中心には人がいる。この構造に AI を導入するのは、ローマ歩兵に高度な武器を与えるようなものだ。より効果的に使えるかもしれないが、戦術は変わらない。真の AI ネイティブ企業は、それとは異なる姿であるべきだ。ブロムフィールドは非常に具体的な説明を用いた。すべての行動は記録可能で呼び出し可能な成果物となり、すべてが AI にとって読み取れるものになるべきである。企業は「自己改善型 AI ループ」として設計されるべきであり、システムは環境を感知し、意思決定を行い、ツールを活用し、フィードバックを受け取り、自己修正することができる。そのような企業では、人々に残される役割は 2 つだけである。1 つは個人貢献者であり、部門に関係なく、誰もが構築者であり運用者であり、会議にアイデアだけでなくプロトタイプを持ち込む。もう1つはDRI（直接責任者）で、すべての出力には明確な責任者がいて、「AIの陰に隠れることはできない」。そしてブロムフィールドは印象的なセリフを言った。「APIの請求額に顔をしかめないなら、十分に燃やしていないということだ」。この発言がマイクロソフトのCFOオフィスでなされたら冗談とみなされるだろうが、YCのスタートアップ創業者でいっぱいの部屋の前では、誰もそれを狂気だとは思わない。なぜか？YCのもう1人のパートナーであるダイアナ・フーは、5月初旬のスタートアップスクールで答えを示した。彼女は、「重要なのはヘッドの最大化ではなく、トークンの消費の最大化だ」と述べた。彼女はもっと率直な言い方をした。「1人とAIツールがあれば、かつての大規模なエンジニアリングチームに匹敵する。」ここで重要なのは「匹敵する」という言葉だ。 「似ている」でもなく、「似ている」でもなく、代替品です。YCのP26 2026年春期バッチに参加しているいくつかの企業は、かつて20～30人必要だったタスクをわずか5～6人で既に達成しています。トークンコストは当然高いですが、人件費は極めて低く、全体として利益を上げています。より極端な例はBlockです。ジャック・ドーシーのフィンテック企業は最近、従業員の40%を解雇しました。これは従来の「コスト削減と効率向上」とは異なり、Blockは同時にAIツールへの内部投資を増やし、ダイアナ・フーが説明した新しい構造、IC + DRI + AIエージェントを採用しました。YCの文脈では、トークンのバーンは費用ではなく代替です。AI以外のコストを置き換えるのではなく、給与を置き換えるのです。計算が合うのは、同社が給与費用が発生するはずだったポジションを同時に削減しているからです。これが、マイクロソフトとYCが同じものを見ていながら正反対の結論に至る根本的な理由です。彼らは全く同じ種類のトークンをバーンしていないのです。マイクロソフトのトークンはは既存のチームに燃料を補給するためのものであり、YCのトークンは元のドライバーの代わりとなるものです。### 04 リアルアセットが再定義される 会話の中で、トム・ブロムフィールドは、次の示唆に富む発言もしました。「人は移ろいやすいものです。重要なのは文脈的なドキュメントです。 「これは会計上の判断です。従来の企業の貸借対照表はどのように構成されているでしょうか。左側には固定資産、売掛金、のれん、知的財産があり、右側には負債と資本があります。従業員は資産ではなく、コストです。しかし、どの企業も心の奥底では、従業員こそが真の資産であることを知っています。顧客との関係は営業担当者の頭の中にあり、ビジネスに関する直感はプロダクトマネージャーの頭の中にあり、技術的なノウハウはエンジニアの頭の中にあります。こうした「資産」は流動的です。従業員が辞めると、資産も一緒に去ってしまいます。ブロムフィールドは、AIネイティブ企業が行っていることはただ一つだと述べています。それは、もともと人間の心の中にしか存在しなかったこれらの資産をすべて抽出し、AIが読み取り、呼び出し、反復可能な「コンテキスト資産」に変換することです。」これはどのような形をとるのでしょうか？詳細な要件定義書、あらゆる意思決定、メールのやり取り、Slackでの議論を記録したプロセス文書、オープンなMCPインターフェースとAPI、あらゆる社内ツールによって生成された成果物――これらすべてが、従業員が退職しても消滅しない、企業の新たな継承可能な資産層を形成します。このような企業では、従業員は「変数」となり、企業のコア資産は従業員の頭の中ではなく文書の中にあるため、従業員は迅速に入社・退職できます。この構造が維持されれば、それは単なる新しい組織モデル以上の意味を持ち、企業の貸借対照表が書き換えられることを意味します。AIネイティブ企業で、6人の従業員が莫大なトークンを消費している企業は、財政的に不健全に見えるかもしれませんが、その真の資産は、従来の60人規模の企業よりも厚い可能性があります。ただ、これらの資産は現在の会計基準ではまだ計上されていないだけです。言い換えれば、バイブコーディングは死んでいません。ただ、従来の企業には属さないだけです。マイクロソフトがクロード・コードの開発を中止した日は、AI経済学の失敗ではなく、AIを既存の組織に無理やり当てはめようとする姿勢が自滅的だった日だった。一方、YCのスタートアップが集まる部屋では、異なる姿勢が生まれつつある。彼らは小規模で、資金を惜しみなく投入し、KPIチャートに「従業員AI利用率」といった項目はなく、CFOもトークン費用の高騰に慌てていない。なぜなら、彼らが資金を投入しているのは「従業員の共同操縦」ではなく「従業員の代替」だからだ。今後数年間で、従業員に「もう少しAIを使ってもらおう」と試みている中堅企業はすべて、マイクロソフトが直面したのと同じ壁、つまり構造的に上昇し続けるトークン費用にぶつかるだろう。しかし、壁にぶつかる本当の理由は、AIが高すぎるからではなく、組織がまだ変わっていないからだ。そして残念ながら、ほとんどの企業は当分変わることはないだろう。[BlockBeats]