AIによる開発の民主化とその現状
長谷川リョーです。高宮慎一です。ぼくらの戦略論です。最近、あまりにもクロードコードの進化が激しく、文系のぼくでもプロダクトが作れてしまうということで、スタンダードローンのPCを作ろうと思って、初めてWindowsからMacBook Neoを買ってみた高宮です。
ということで、今日はちょっとAIの技術的な話をしようと。 ということは、ぼく戦の例のあの人を招兵するという流れなんですかね。
あの実はAIエージェントで存在しないんじゃないかと言われていた、今井さんことぼく戦CTOがいよいよ本物が出てくると。本物が出てくると言って実はそれがAIエージェントかもしれないという。
一生その疑いは拭えないという感じですかね。はい。今井さん聞こえてますかですかね。
はい、初めまして。ぼく戦CTOの今井と申します。よろしくお願いします。
パチパチですね。どうやってこれがAIじゃなくて人なのかっていうのを突っ込めばいいんですかね。
確かに。
なかなか難しいかなと思います。もしかしたらエージェントかもしれません。
めちゃめちゃ自然なエージェントですね。じゃあ簡単に今井さんなんか普段どんなことやっててどうしてぼく戦に参加してみようかなと思ったのとか簡単に教えてもらって、
その後でまさに今井さんの本業ど真ん中AIの戦略論シリーズとしてAIの進化がどう技術視点で見ると企業経営ビジネスモデル組織論に影響を与えているのかとかっていうのをぜひいろいろ長谷川さんと2人で今井さんに突っ込んでみたいと思います。
自己紹介から。
はいじゃあ自己紹介させていただきます。本業ではですね株式会社デプロイゲートでCPUをしております。インターネットではヘンテコっていう名前で活動しております。
CPUなんですけどチーフプロダクトオフィサーなんですけどCTO的な形で動いてまして普通にコード書いたり設計したりいろいろしてます。
そうですよねもともとデプロイゲートそのものもMixiからカーブアウトしたスタートアップで一番初期の初期ってCTOもやってたんでしたっけ今はCPUって最初からCPUでしたっけ。
はいそうですCTOとは名乗ったことはなくてただテックリード的な形で動いてたので似たような感じかなと思います。
めっちゃバカな質問なんですけどCPUとCTOって何が違いますか。
これが難しいところで弊社においてはあまり変わりはないですね。おそらく一般的な会社でも規模によってはあまり変わらないところもあったりするんじゃないかなというかフワッとしてると思いますCTOとかCPUの役割が。
あそうなんですね意外とフワッとしてるんだ。
実は僕そこをフワッとさせちゃいけないんじゃないかと思っていて明確に役割が違うと思っていて。
木戦が始まりましたね。
そうなんかCTOっていうとテクノロジーの進化とか開発環境的にどういう環境が一番効率的なのかとかテック組織のマネジメントとしてどうしていくのがいいのかとかっていうのはあくまでもテック軸で見たときにどうなのかテックのエクセキューションを見るもしくはテック視点で前者的な目線で経営に参画するのがCTOだと思います。
どっちかっていうと顧客とかユーザー視点を持ってどんなプロダクトを作るのかすなわち必ずしも手段としてのテックを考えないで出口側から逆算していくのがCPUだと思ってたりして両者が密接にワークするんだけど
実は同じような立ち位置ででも目線が逆顧客側を向いてるかテック側を向いてるかの違いはすごくあるんじゃないかなとかって思ってるんですけど今井さんどうですか。
もちろんそうだと思います。弊社の場合すごく難しくしているのが対顧客がエンジニアなんですよ。デベロッパー向けサービスを提供してるのでエンジニアでこと技術においてCPUであろうとCTOであろうとどちらにしろ知っておく必要性がっていうところがちょっと曖昧にしてるところかなと思ってます。
だから僕がよく言う人ベースと機能ベースは切り分けて考えたほうがいいですよねっていう話だと思うんですよ。組織設計をするときに。だからCPUという機能とCTOという機能があるんだけどたまたまデプロイゲートという組織では今井さんが両方兼ねてるみたいな多分そういう整理ができるんじゃないかなというのはありつつ
ちょっとボーナスタイムでついでにデプロイゲートの宣伝簡単にしておきます。どんな事業をやってますとか。
ありがとうございます。デプロイゲートというサービスはモバイルアプリ開発者向けのサービスでして、Android iOSアプリ開発者向けのサービス。
すごい簡単に言うとテストフライトって皆さんもしかしたら聞いたことあるかなと思うんですけど、あれの似たようなサービスですと。簡単にAndroidやiOS向けに開発版のアプリを端末にインストールするっていうことができる形になってます。
プラスアルファデプロイゲートとしてより軸足を置いてるのがアプリを配った先のお話です。インストールした後試してもらうという段階があると思うんですけど、例えばQAだったりとかデバッグだったりとかいろんな工程あると思うんですけど、そこから得られたフィードバックっていうのまでデプロイゲートではトータルでサポートしてるっていうようなサービスになってます。
僕10年前ぐらいにリクルートホールディングスに新卒で入って、テックキャンプのブートキャンプでエンジニア研修みたいなときにデプロイゲートさんを使ってました。
ありがとうございます。リクルートさんは一番のお客さんです。
まさにPoCをやるときに顧客のフィードバックを適切にもらって、さらに本格リリースに向けてフィードバックをかけるときにデータを集めやすくするっていうそんな感じですかね。
それを最短でできるっていうことを目指してるサービス。
あれでしたっけ、クーポンコードヘンテコとか入れると安くなるとかあるでしたっけ。
そういうのは今用意してなくて、もし何かあればコメントください。
直接今井さんに連絡くればできるかもしれないと。
すみません、雑談なくなりましたけど、どうなんですかね、今井さんすごい今で言うと僕みたいに全くコードが書けない人間でも、
例えば去年で言うと、カーソルとか使ってやろうとすると、バイブコーディングして途中で止まっちゃったときに問題を解決してくださいとか、
違うアプローチをしてくださいってAIにプロンプト書いて指示出すんだけど、
AIがうまくそれを解決しないと、ただひたすら同じプロンプトを打ち込んで何が間違ってるのかもわからないまま機械作業するみたいになっちゃってたのが、
最近のクロードコードとかだともっと洗練されたものになってきてるみたいな感じなんですけど、
実際その辺の何が1年ぐらい前のものと大きく今が違っていて、どれぐらい実際全くコードを書けない分系の人でもプロダクト作れるようになってきちゃってるんですか。
そうですね、ちょっといろんな見方あるかなと思うんですけど、とりわけ今までエンジニアリングをされてこなかった方がクロードコードだったりとかを使っていろいろできてきだしてるっていうのが今年入ってからですかね、かなり起きてること。
本当に観測、僕の観測範囲でもいろんな方が、それこそ自分の本業のほうの会社の中でもビジネス職の方がいるんですけど、その方が本当にバリバリコード書いてとかそういったこともしてるので、かなり使われだしてるなっていうところはありますね。
ちょっと言いたいところとして、クロードコードってかなりバズワード的な感じで、クロードコードがすごいらしい、クロードコードがすごいらしいみたいな感じじゃないですか。ここでまずもってなんですが、大前提としてクロードコードだけがすごいわけではないんですよね。
オープンAIが出してるCodexだったりとか、あとはGoogleが出してるGemini CLIだったりとか、いろんな似たようなものがあるんですよ。現時点においては中で使ってるモデルがそもそも違かったりとか、あとは細かいシステムプロンプトが違うんで、使う人の好みだったりとか、あとは合う場面とか合わない場面とかがいろいろありはするんですけど、
これはおそらく最終的には同じ形に修練進化すると思ってます。ここに関しては。現時点でクロードコードがすごいっていうわけではなくてっていうところですね。なのでちょっとここからのお話の中で、クロードコードって言ってるところは大体においてのこのコマンドラインによるコーディングエージェントって言ってるのと同義だとは思ってほしいなとは思うんですけど、クロードコードだけが選択肢としてあるっていうわけではないっていうような感じですね。
こういう機能をコーディングしてくださいって言うと、それを実現してくれるAIたちはいっぱい出てきていると。
そういうことです。
コマンドラインコーディングエージェントの可能性とリスク
こういう人はやっぱり自然言語でこういうことを実現したいって言うと、それを機械言語に翻訳してくれるっていうところですかね。
いや、そこではないと思ってて。何がクロードコードが良いとされてるかなんですけど、先ほども言った通りそのコマンドラインによるコーディングエージェントって何が優れてるかっていうとですね。
まさにだからそこのコマンドラインによるコーディングエージェントっていうのが多分普通の人からすると、なんだそれはうまいのか食えるのかみたいな話だと思います。そこの解説をぜひ。
そうですね。コマンドラインって何でしょうね。一般の方が想像されるハッカーとか呼ばれる人が何してるかって想像してもらえればわかると思うんですけど、なんかドラマとかで黒い画面で文字がバーって出てるみたいな、緑の文字でバーって出てるみたいな。
あんな感じじゃないですか。あれがコマンドラインだと思ってください。あそこの文字だけの画面で動くようなAIエージェントだと思ってもらえればいいかなと思いまして、これが何が優れてるかって、いわゆる普通の2,3年前から出てきてるチャットGPTだったりとか。
そういったのってウェブ上でアクセスして、ブラウザでアクセスして、スラックみたいな形でチャットボックスに書き込んだら応答があるみたいな感じじゃないですか、基本的には。コマンドラインによるコーディングエージェントってこれとは違って、ローカルファイルを読み書きすることができるっていうところが明確に違うところなんですね。
ウェブ上にある、例えばそのチャットGPTとかの場合は毎回ファイルをアップロードしないとそのファイルを読み込んだりとかできないかなとは思うんですけど、勝手にローカルにあるファイルを読み書きしてくれるっていうところが一番違うところでして。
これが何がいいかっていうとですね、クロードコードとかって言うとイメージ的にコード書くだけでしょと思いませんか。コード書いてバーっと自然言語で書いたらなんかよくわかんないけどコードは書いてくれるんでしょみたいな。そんな感じしますよね。
なんですけど、これは僕今現在クロードコードで何してるかっていうと、もちろんコードは書くんですよ。コードを書くんですけど、他のこともやってるんですね。それが音声編集したり、動画を生成したり、動画の生成の派生なんですけどショート動画を生成したり、
あとはそもそも例えばオンライン上にブログとかに載せる記事を書いたりとか、あとは本を書いたりとか、はたまたプロジェクトの進捗管理みたいなこともやってたりして、おおよそコードを書くというところから離れたことまでやってるんですね。
で、これなんでできるかっていうと、ローカルにあるファイルを読み書きしているだけなんですよ。これすべて。それで実現してるんですね。音声編集とか動画生成とか、そういったところもすべてやってます。
なるほど。究極、例えばノートブックLLMとかって、なんか自分なりのデータベースをウェブ上で作るじゃないですか。で、作ったものに対してなんかAI、Geminiを使ってなんか作業をやらせてアウトカムをアウトプットさせられるっていうのがあったんですけど、
それが全部ローカル、すなわち普通の言葉で説明するとなんて言えばいいんだろう。ウェブ上を経ないで手元にあるPCとかサーバー内だけで完結させられるという意味においては、同じようなものをウェブを経ないでできるっていう理解していいんですか。
すごいざっくり言うとそんな感じですね。ノートブックLLMがいろんなソースファイルをアップロードして、それに対するその中の情報を使った回答を得るみたいなことで言うと同じことはできます。それプラス新しいファイルを生成できるっていう点が違うところですね。
なるほど。という意味で言うと、この間もうっかりデータベース全部リセットしちゃって、しかもバックアップまでリセットしちゃって、AWS上のやつもリセットしちゃった、やべえみたいなバズってましたけど、ローカルでそれをいじれてしまうということはそういう事故も起きやすくなってしまう。
だから、それこそ僕がさっきわざわざクロードコードを触るように別Mac買いましたってどうやってたら、人に言われたから買っただけなんですけど、そういうリスクがあるから別に分けといた方がいいですよってそういうことなんですか。
その文脈もあると思いますね。ローカルファイルをいじれるっていうことは何かっていうと、いろんなツールを使うことができるっていう意味でもあるんですよね。例えばMacの場合はいろんなコマンドが最初から入ってるんですけど、一番怖いコマンドとしてRMっていうようなコマンドがあって、このRMコマンドっていうのはファイルを削除するコマンドなんですね。
これを再現なくというか、マジでぶっ壊そうと思ったら、全然このRMコマンド一発でパソコンなんて壊せるんですよ、Macなんて簡単に。そういったことをAIエージェントがやってしまう可能性が素直にあります。
あとはだから極論コマンドって言ってますけど、そのPC内に入ってるアプリケーション、なんかPowerPointとかZoomみたいなのをエージェントに操作してっていう指示も出せちゃったりするんですか。
できます。なのでやりようによっては、例えば勝手にGmailでメールを送信するみたいなこともできると思います。そういった意味でセキュリティ的な懸念点もあったりはしますが、基本的にクロードコードの場合は、エンジニアが触るという大前提が最初はおそらく設計上あったと思うんだけど、
そこら辺のセキュリティ的意識はあるよねという大前提でちょっとやってるところはあったりするとは思うので、そこら辺のことを分かってない方がいじるときのリスクでは普通にありますね。
エンジニアじゃないビジネスパーソンがクロードコードをいじるとして、機能として今みたいなことができるのは分かったんですけど、具体的にじゃあ何ができるから使ったほうがいいよみたいな話なんですか。
いや、それで言うと別に使わなくていいと思ってますね。なんていうか、それでできることっていろいろあるとは思うんですけど、別にそれじゃないとできないことってそこまでないと思っていて。
いい例が例えばなんですけど、先ほど言った僕がクロードコードでやってることとして一個挙げた動画生成ですね。動画生成どうやってるかっていうと内部でリモーションっていう別のツールがあるんですけど、そのリモーションっていうのが簡単に言ってしまえばプログラミングコードを書くと動画を作成できるっていうようなツールなんですね。
で、コードを書けば動画を生成できるっていうことは、そのコード自体をクロードコードに書かせれば結果的に動画を生成できるんですよ。クロードコードが動画を生成できるっていうような形になるんですね。
で、これは何がいいかっていうとですね、コードっていう中間成果物があることによって、ちょっとここ変えたいなとか、ちょっとこの動画の色変えたいなとか、日本語から英語に翻訳したいなっていうのがすっごい簡単にできるんですよ。
で、これ普通のいわゆる動画生成AIの場合は、基本的には自然言語からポンらしいじゃないですか。ポンって出てきて。で、それを編集するっていうことがなかなか難しかったりするんですよね。ランダム性がどうしても発生してしまうと。
めちゃめちゃプロンプトを細かくいじって、なんとかたまたまラッキーで当たるのを待つみたいな感じでしたよね。
そんな感じです。で、そういった意味で、再現性が高く生成ができるというのがクロードコードの利点なんですよ。そういった仕組みを構築しやすいっていう意味です。動画を生成する仕組みを構築しやすいのがクロードコードなんですけど、これ言い方を変えれば別に動画を生成するのってクロードコードじゃなくてもいいじゃないですか。
別にさっき言ったポン出しでもいいじゃないですか。
だけど再現性をもっと効率的にやろうと思うと。
クロードコードの方が利便性はあるよねっていうようなお話なだけで、結果を求めるか仕組みを作るかの違いですね。
しかも仕組みがあれば回数を繰り返せば、どんどん期待するアウトカムに対する生成効率が上がっていくこと自体はもう絶対保証なわけで、ポン出しの場合だともうガチャを引き続ける対数の法則しかないっていう。
そういうことです。
なるほどですね。
なのでそういった意味で、できることは変わらないんだけども、仕組みを作るという点ではクロードコードの方がいいよねっていうような。
長期的で見た再現性効率性はめちゃくちゃ上がると。
そういうことです。ちゃんと運用すればっていう大前提はありますけどね。
なんでひるがいって結局ビジネスパーソンとしてそれを活用してどうしたらいいんですかみたいな。
例えば今の話を聞いた瞬間、僕って本業で投資先のレポートをうちのファンドに投資してる投資家に市販機ごとに書くわけですよ。
今何やってるかっていうと、投資先の取締役会とかで議論した自分の議事録までいかない、なんか大事なこと要件メモみたいなのと、
なんかAIで書き起こしたそれのサマリーみたいなのを二重に生成してサマリーを作らせて、さらにそれを当日の資料と合成してこの市販機のサマリーを作ってみたいなのをやって、
それをドラフトにしてさらに手入力で修正して完成品でやってて、ゼロベースでやるよりもそれでも十分楽だとかって言ってるのが、
いきなりインプットするデータ、当日のメモ、あとは書き起こしとかを資料とかを全部入れると、
一気に僕が作ったかのような市販機ごとのレポートが出てきて、それがちょっとこれ言葉遣いがおかしいな、そういうことじゃないよねみたいなところをコードベースで修正すると、
どんどんどんどんそれの年度が上がっていって、最後にはポンってその自分が書いたような成果が出てくるような仕組みが構築できる。
はい、そうです。
そんな感じですかね。
ざっくり言うとその感じです。
そう思っちゃうと、割とAI時代の戦略論みたいなことで言っていた、個別業務がエージェント化されていて、それを統合するワークフローがエージェント化されますみたいなことを言っていた、
その統合されたワークフローのエージェントを作るときにめちゃめちゃ活躍する。
そうですね、再現性を高めたかったらそこが必要になってくるっていうような形ですね。
当然業務としては再現性なきゃいけないんで、ガチャガチャ毎回引き続けると使い物にならないじゃないですか。
あるワークフローを行そうとして、今回は間違っちゃったけど、次回は当てたみたいになってガチャになると使い物にならないから、
再現性を持って普通のヒューマンエラーが起こるぐらいの頻度以下で正しい結果が返ってくるようにするという意味で言うと、
今までのAIだとなかなか使い物にならなかったのが、クロードコードにやると最終的に連動を上げていくとそこに到達することができる。
はい、そうだと思います。先ほど畳谷さん、コードって言いましたけど、実はコードじゃなくてもよくってですね、
クロードコードの場合はスキルっていう形で、そのワークフローを定義することができるんですよね。
なるほど。
すごい雑に言ってしまうと。これをAという作業をするスキル、Bという作業をするスキル、それを統合したAからBをするCというワークフローのスキルみたいな形で、残しておけて、ローカルファイルとして保存しておけて。
僕結構、まだクロードコード触れてないんですけど、ジェミニのGEMでそれをいくつか作っていて、そのモジュールを人力で組み合わせて、一連の作業をつなげていっているのを、人力が間に介在しないでっていう感じですね。
なるほど。
そのGEMを作るのもおそらくジェミニの場合は、Googleのワークスペースの機能として確かAIが作るみたいなのがあったかなと思うんですけど、
それと同じで、クロードコードの場合もスキル自体を作るスキルが存在するので、それで相談しながら、こういうスキル作りたいんだよねっていう感じで、やりながら作っていくっていう。
プロンプトを最適化するプロンプトをGEMで作って、僕それにいつも打ち込んでるとか、そんな感じなのは、それが割と自動でできるっていうことですね。
それが手元でできたりとか、より共有可能になったりとかしやすくなるっていうような利点はあるかなと思うんですが、でもやれることは基本的には、結果的には周辺に進化していくと思うので、同じようになってくるとは思います。
アクセス方法が違うだけで。という感じですね、ハイクロードコードに関しては。
AI時代のセキュリティリスクとエンジニアの役割
ただですね、ここからちょっと言いたいなというところが1個ありまして、今クロードコードの性の面を話したかなと思うんですけど、めちゃくちゃ良い面を話したかなと思うんですけど、
悪い面もあって、それが結構、甚大な被害が起きそうだなと思っているところで、この話をする前にちょっと1点大前提としてあるのが、3月31日にあったAkiosのサプライチェーン攻撃ってご存知ですかね。
なんかありましたね。
3月31日にサプライチェーン攻撃って、サプライチェーン攻撃って何かっていうと、ソフトウェアの配布経路を悪用してウイルスを仕込むような攻撃手法なんですけど、このAkiosっていうのがすごい有名なライブラリーでして、ソフトウェアでして、それに悪意あるコードが巻き入れ込んでいて、
最悪、リモートからその悪意あるコードが入ってしまったパソコンをコントロールするっていうことができる攻撃が3月31日に発生してしまったんですよ。
これがAkiosの、この攻撃どうやったかっていうと、Akiosのコアメンテナーのアカウントを乗っ取って、AkiosってOSSなんですけど、オープンソースで開発されてるようなライブラリーなんですけど、コアメンテナーのアカウントを乗っ取って、悪意あるコードを仕込んだみたいな形なんですね、攻撃として。
ここにはAI多分攻撃者使ってるとは思うんですけど、実質的なソーシャルエンジニアリングによって、メンテナーの人に実在企業の創業者を装って、接触して疑われないように悪意あるソフトウェアを仕込んだみたいな手口が行われたんですけど、そういった形で近年は有名なOSSがこういったセキュリティの攻撃の強敵になってるんですよ。
これが何がAIと関連するかというとですね、今こういった有名なOSSプロジェクトに対して、AIによるコードの爆撃が起きてるんですね。
コードが誰でも書けるようになったことによって、今までOSSプロジェクトって一定コードが書けるっていうのが信頼に値するっていう形で、生前説でプロジェクトって成り立ってたんですよ、すべてのOSSが。
それが誰でもコードが書けるようになったことによって、この信頼が我解してしまったんですね。AIの登場によって。何が起きてるかというと、信頼がおけないアカウントからのAI生成コードによるコードの爆撃っていうのが行われてますと。
すごい量のコードがそのOSSプロジェクト単位で送られていて、これは数行だったらいいんですけど、1000行とかになってしまうとすべてのコードを確認することが難しくて、その中に悪意あるコードが紛れ込んでるんですよ。
っていう形で、セキュリティ的な面もかなりAIによる影響がかなり大きくてですね。今、性の面を語ったんですけど、そういったOSSの面だと、かなり負の面が顕著に発生しています。
なので、これおそらく聞いてるビジネスパーソナルの方、全然エンジニアに関係ないと思ってる方でも、これかなり重要でして、バイブコーディングとかで、そういった有名なOSSを勝手にインストールしてしまうんですよ。クラウドコードが。
で、それによって攻撃を受けるんですよ。結果的に。なので、難しいんですよ。とっても。そこの判断って絶対エンジニアリングの知識がないとできないので、そこの対処は。なので、エンジニアリングが民主化された結果、おそらく全パソコンが攻撃対象になってます。現時点で。
なるほどね。だから、切り分けて、大事なデータ入ってないパソコンでやったほうがいいっていう、そういう話ですか。
というのもあったりします。ただ、根本的な解決策としては、分からないことをしないなんですよね。本当に。分かりづらいと思うので、そういったところは。こういうセキュリティ周りに関しては。とても難しいので。
そう言っちゃうと結局、まあ儲かんないんで、触るなみたいになっちゃうんですけど、なんかフロントエンドだけは自分でAI使って作りながら、そのセキュリティとか決済とか、本当にヤバいところだけ、なんかプロのエンジニアに助けてもらうとか、そういう切り分けをすればいいってことですか。
いや、これに関してはですね、おそらく現時点において解決策ないと思ってます。今まさに問題になってるところで、模索してるっていうところがかなりのところあって、なんて言うんでしょうね、諦めるというか、ある一定のリスクを負うことでしか対応できないとは思ってます。
本当にやれることは物理的にパソコンを分けるだったりとか、そういったことは一定のリスク対策にはなったりすると思うんですけど。
結局ビジネスパーソンとしてどうしたらいいかっていうと、一定のリスクをちゃんと切り分けて、最悪このパソコンだけはやられてもいいやぐらいのを切り分けておきながら、それでも自分でちょっと欲しいツール、プロダクトを作ってみるみたいなことを、結局やってみた方がいいんですか、僕らは。
それで言うと、何がしたいかによりますよね。難しいんですけど、ここに関しては。
始め方に関してもですね、クロードカードをそのままインストールするっていうよりか、もうちょっとセキュリティ的にガッチリしたガーディアン的な仕組みとかもおそらくちゃんと調べればあると思うので、そういったものを使いながらやっていくっていう話はなるかなと思います。
セキュリティ的に問題があるやつは絶対に警告するとかね、そういったものが。本当に難しい問題です、ここは。
みたいな話を長谷川さん聞いた時に、じゃあ長谷川さんとしてどうしようとかって。
まさにそこで、非エンジニアからするとクロードカードみたいなものができて、自分が頭の中にあったアイディアだけど、今までエンジニアができないからできないと思ってたものがある意味、高嶺さんの話であった、フロントエンド的なものはできるようになっちゃったわけじゃないですか。
うちの会社とかでもなんか、子社名は避けるんですけど、なんか勤怠労務管理というか人事労務管理サースを使ってたんですけど、これ自分たちで作れんじゃねみたいな感じで、僕とか含めて何人かのメンバーでクロードカードで、なんか側だけはできたんですよ。
側だけはできたけど、その今今井さんがおっしゃってたようなクリティカルなセキュリティ的な観点とか知識とか皆無な中で、側できたからじゃあ裏側はプロのエンジニアにお金を払ってお願いしようみたいな動きって結構普遍的というか社会のあちこちで起きてるのかなと思った時に、なんかそのそもそも今井さんが懸念してるようなことって抜け落ちてるんですよね。
そこってどうやって啓蒙というか、なんかそもそもどうやって周知すればいいんだろうかっていうのは多分、まあ今井さんもすごい懸念してるところと思うんですけど、なんかそこは抜け落ちてる気がするんですよね、素人からすると。
完全に抜け落ちてると思ってます、そこに関しては。
そこってなんかどうやって。
さっきのあの長谷川さんの言ってたフロントエンドは簡単にこうできるようになったみたいな、であとはバックエンドはちょっとあのプロの方にお願いしたいみたいな、全然あると思ってて。
で、これの何がいいかってですね、今までだったらおそらく長谷川さんがこういうのが欲しいんだよね、こういうフローで人事のそういった勤怠の管理してるからっていうのを口で説明するじゃないですか、それを例えばエンジニアの方が聞いてそれを実装するみたいな形が今までだったかなとは思うんですけど、
それを長谷川さん自身が言うならばプロトタイプを作れるんですよね。なので、なんかこうもう本当に絵を描いてこんな感じのイメージですっていうのを渡してるようなものと一緒で、もうものとして渡してこんな感じで動かしたいですっていうのを渡してもらえたら、おそらくさっきのエンジニアはすごい開発やりやすいと思うんですよ。
こんな感じなんで、だったらこういう要件でこういうセキュリティの懸念があってみたいないう提案がすごくやりやすくなると思うので、そういった面ではかなりいいんじゃないかなと思います。
そうやって何か何ですかね、無理矢理例えると運転、車の運転の仕方は分かったけど社会にある交通法規は分かってない状態みたいな感じじゃないですかね。
そうですね、例えば難しいんですけど、本番で運用していく中で何が起きるのかという勘どころとかは、今まで運用していた経験がないと難しいかなとは思いますね。
例えば今後、長谷川さんその第一弾としてこういった形で動けばいいなっていうのは出せるとするじゃないですか、その先でもしかしたらこういうこともあり得るよね、こういうアップデートがあり得るよねまで見越した設計にしないといけないんですよ、本来においては。そこが運用の観点が入る知識だと思います。
そこってなんかめちゃめちゃ僕みたいな素人かつ非エンジニアかつこういう未来に興味ある人のみんなが思っている質問を今井さんにしたいんですけど、そこを含めていわゆるバックエンドサーバーセキュリティーみたいなところをざっくり言いますけど、
含めて時間軸の問題なんですか、もうちょっと1年なのか5年後なのか10年後なのかわからないですけど、そこも含めてAIが代替していくと思っちゃってるんですけど、それ時間軸の問題なんですかね。
時間軸の問題だと思います、これに関しては。さっき言ったセキュリティー懸念は現時点においてのお話ですね。未来、確実に1年2年後にはそこら辺も確実にフォローされてるはずなので。
え、そうなるとじゃあエンジニアもいらないんですか。
そこが難しいところで、エンジニアがいない、いらないかと問われると、運用観点ではいるのではとは若干思ってはしまいますね。その人数は減ると思います。
人数は確実に減ると思いますね。
それはライターだろうがデザイナーだろうが多分一緒ですもんね、そこは多分時間軸の問題というか。
例えば今までの話で言うと、人がパイロットになるフェーズは割と早いけれども、完全にオートパイロットになるまではだいぶ時間かかるよねっていう、そういう話のような気もするんですけど、
もしかすると10年後だと本当に誰もいらなくなっちゃうかもしれないけど、それはだいぶ遠いし本当に10年なの、5年なの、15年なのみたいなのはわからんよねっていう、そういう世界だと思うんですが、
その中でめっちゃ即物的にめっちゃ細かいことをしとって、セキュリティ懸念がとかコマンドラインがとかってわからないビジネスが分系の僕らは今どういう向き合いかとしたらいいんですか、AIと。
スタンダローンのPCを買ってきて好き放題やってみて、スタンダローンだから失敗できるから勝手にやってみろみたいな話なのか、いきなり自分の業務を効率化しようと思って、仕事で使ってみちゃえなのか。
それで言うと、おそらく社内規定によるとかそういう話になってきますよね、データ漏えいの心配があるだったりとか、本当に顧客情報とかは絶対に漏えいしてはいけないとは思うので、そこをどう守るのかっていう話に及んでくるとは思うので、それはなんか組織的な判断になってくるかなとは思います。でも、ええやでやっちゃえっていう観点は絶対にあります。
ぶっちゃけ、本当に会社の仕事もしくは会社のデータを触らせるかどうかは別として、自分の趣味でもなんでもいいから、今触っとかないとまずいですか。取り残されちゃいます。
なんか柄系からスマートフォンにシフトしたとき、スマホに早く慣れないと置いてかれるみたいな、あの感覚ちょっとあるんですけど、もう完全にAIが自動自立化して全部やってくれるまで待ってても別にいいじゃんなのか、先触っとけなのかどうなんですか。
AIとビジネスモデルの変化
それでいうとですね、現時点でエンジニアの人は絶対に触っとかないといけないんですけど、エンジニア以外は別に触らなくてもいいんじゃないかなとは思ってます、個人的に。
なるほどね。 結構苦労度触ってるおじさんたちが苦労度で自分の作業を全部やらせて、一回指示出して、何時間後にもう一回指示出してやってるだけでめちゃ楽ちんとかつってどうやってるじゃないですか。あれは単純バズワードに乗っかってるだけで、全然別に今やらなくてもええやんっていう。
はい、そうだと思います。半年後には他の方法でできてるんじゃないですかね。そういったものは。例えばジェミニで一発でできてしまうだったりとか、そういったことは全然あると思いますね。
今から半年前考えると、プレゼンテーションが自動でAIで作れるようになったみたいな、そういうのがバズワードとしてあったとすると、ジェミニとかが作れるしっていう時代になってきてるかなとは思うので、どんどんGoogleだったりとかそういったはしばしのところに関しては吸収されてくるかなとは思うので、
急ぐというよりかは何がやりたいかに本当によるなと思ってて、それが楽しければやればいい話だしっていうような。
まあでも最低限のリテラシーとして、クロードコードみたいな使って、自分でなんかプロダクトを作るとか業務ツールを作るかとかまでいくかは別として、少なくともジェミニとかチャッピーとか使ってできることはガンガン試しておきながらぐらいでいいんですかね。
まあ単純にフットワーク軽くいろいろ試してみるというのが、どの時代においても重要そうですよね。ただそれなんだと思いますね。AIに関してはみんなが騒いでますけど、でも本当にやれることをちょっとずつ試してみるぐらいでいいかなと思います。
ちょっと長くなってきちゃって個人としてどうしたらいいのかみたいな話は聞いちゃったんですけど、それこそ過去回でやったAI時代の戦略論のその1だったかもしれないですけど、サースイズデッドみたいな話がクロードコードショックで出たじゃないですか。
さっきの今井さんの質問を聞いていると、まさにワークフローまで作れるみたいな話で言うと、それってでも社内でシステムを組んだ時、もしくはサースがやっていることそのものだったりするんで、本当のセキュリティの部分とか決裁の部分とかみたいなのはまだまだ人手のエンジニアの力を借りなきゃいけないとはいえ、
サースが作ったこともしくは自分たちのスクラッチで作ったシステムができたことをクロードに限らずAIで使っちゃえば簡単に専用システムできちゃうから、サースの付加価値って低くなっちゃうよねっていうのはやっぱりそれはそうなんですかね。
それは相対的にそうだと思います。
そういう意味で言うと、社内システムを導入する側もそうだし、サース企業にとっては簡単に業務システムを組める前提で言うと、前提が変わるからビジネスモデルに対するインパクトはそれなりにある、前提の制約条件が変わったことで何ができるかっていうのは冷静に考えないと
それをやってきた人に対して思いっきり競争劣位になっちゃうっていう。
そうですね、サースwithZで例えば社内でそういったサースを作れるようになったっていう観点においても、それって見方を変えれば内部でそういったシステムを作っている、エンジニアはその内部に居そうですし、絶対に何人か本当に少なくなるとは思ってるんですけど、やっているとは思いますし、内製化がどんどん進んでいくって話だと思うんですよね。
社内で。っていうことを見ると、あまり今までと変わらない面もあるのかなとは思いますね。社内でエンジニア数名を抱えるっていうのをコストだと考えるか、本当にどこをその会社としてメインとして置きたいかどうか次第なのかなってところですね。
ただ一方で、サースってやっぱり業界横断でもしくは特定のバーティカルの中で共通しているものに標準に合わせるにどうしてもなっちゃうじゃないですか。だけど独自のやり方をすればもしかして競争優位になるかもしれないんだけど、独自のやり方がエコノミックスとして合うように効率化するためには独自のシステムを組まないと効率的にはできない。
だけどそこが費用対効果が見えないからできなかったみたいなところができるようになっちゃったりすると、業界の標準的なやり方に合わせなくてもいいという前提ができちゃうんで、戦い方を変えられる可能性が出てくると思うんですよね。
それはあると思います。
そうするとビジネスモデルそのものが、勝ち筋のビジネスモデルそのものが変わる可能性っていうインパクトはめちゃくちゃあるんじゃないかなって思って。
単純にコストが下がりますよね。SaaSを使ってたとしても、SaaSを開発しているコストがAIによって下がると思うので、確実に。SaaSの値段も下がりますし、SaaSを社内で開発した結果、SaaSがいらなくなったら、その事業会社のコストも下がりますよね。
ただ、それってSaaSのコストを下げるだけ、システムのコストを下げるだけだと競合と多分あんま変わらなくて、みんなのコストが下がるみたいな話になっちゃうんですけど、自分たちが独自にやっているやり方、いわば暗黙的な話があって、それを独自のシステム化することで効率化しちゃうんだとすると、新たな競争優位として確立できちゃう可能性があるっていう。
今までは競争優位になり得なかったところが競争優位として出現する可能性があるので、戦略言葉でいうキーサクセスファクターが変わっちゃう可能性があるっていうことなのかなっていうのは思ったんで。
やっぱり前の時代の前提を疑えアンラーニングしろ的な集中と選択がもしかすると嘘になるかもしれないみたいな話で言うと、一定業界の標準ワークフロービジネスプロセスに合わせろ、だったらSaaSを使えっていう、思考停止でSaaSを使うんだとすると、もしかすると必ずしもそうではなくて、
さらにその先にもっといいやり方があるかもしれないって思った方が新しい価値筋を見つけられるかもしれない。今の競争の中で何かひっくり返せるかもしれないっていう可能性があるのかなって。
いや、それはそうですね。SaaSを社内で作るっていう競争的なところで留まらずに、そこからさらに他社とは違うところを見出していくっていうところは本当に、それこそビジネスって感じだと思うので。
そうそうそう。自社独自システムを作る余地がめちゃめちゃ出てきたところにおいて、めちゃめちゃ効率が悪かったものが効率が良くなってペイしちゃう可能性があるんで、っていうパラダイムシフトみたいな話だと思うんですよね。
それ本当にあると思います。なので、ちゃんと考えろよっていうようなお話かなとは思いますけどね。単純にSaaSを使わなくなるというお話ではなくて。
そうですよね。本当に差がつかない、本当の単純業務みたいなことだったら、世の中の全体の標準プラクティスに合わせたほうがいいわけで、それを別にSaaSの再発明をする必要はなくて、外のSaaSを安く使えばいいじゃん。
結局SaaSも内製でAI使って作った時と比べてどっちが安いのみたいなところに合わせて値段も下げざるを得なくなるはずなんで、そこは別にあるものは使えばいいじゃんっていう。ないものを作る余地がでっかくだったっていう。
一方でSaaSの値段は内製で作った時のコストに合わせて価格破壊みたいなのが起こるとは思うんですけどね。
そこの面は確実にあると思います。
そうですよね。使っちゃった方が安いバイト、内製化するインセンティブが働く大企業のバイト、いろいろ分岐はしていきそうですね。
というわけでだいぶ盛り上がりましたけど、僕船のCTOの今井さんを交えて、AIでどうなるビジネス、テクノロジーみたいなテーマでだいぶ。
AI時代の戦略と今後の展望
これもね、僕がクロードコードで作ったエージェントなんですけどね。だいぶ滑らかに喋ってましたよね。
だいぶ仕上がっているエージェントですね。
というわけで時間なので今回はここまでとしたいと思います。
皆さまお聞きのアプリでのフォローと高評価、そして企業の戦略論の予約をぜひお願いいたします。
ぜひ今後も今井エージェントをお見知りおきようと。
また召喚していきましょう。
ありがとうございました。
