視点》ChatGPT と Claude はあらゆる仕事を根絶やしにするのか？

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a16z のパートナー Joe Schmidt IV は、大規模言語モデル（LLM）のラボは水平的なタスクを支配するだけであり、真の AI アプリケーションの機会は垂直的なシナリオや複雑なワークフローの中に隠されていると指摘しています。（前回のあらすじ：Altman が「AI が人類の仕事を破壊する」という予言を撤回：「自分が間違っていたことを嬉しく思う。本心からだ」）（背景補足：Google が AI ルーティングプラットフォーム OpenRouter にリード投資、評価額 13 億ドルで年間 240% 成長）事業者や潜在的な従業員から、いつも同じ質問をされます。「AI アプリケーション層には、まだ構築する余地があるのか？それとも OpenAI や Anthropic がすべてを根絶やしにしてしまうのか？」この問いの背後には、一種の特異な「AI 不安症」が隠れています。一部の人々は、永久的な底辺層になることを避ける唯一の持続可能な場所は、大規模なラボの内部か、あるいはロボット工学やハードテックといった最先端分野――理論上「ラボが手を出せないもの」――であるという結論に達しています。もしあらゆるソフトウェアが、Codex や Claude に直接仕事を奪われるか、あるいは将来のモデルによって自分が構築したすべてが無意味になることで飲み込まれようとしているのなら、今すぐ逃げ出すべきでしょう！聞いてください。私は誰よりも AI 至上主義者ですが、彼らは半分しか正しくありません。ラボは確かにアプリケーションの版図の大部分を侵食しています。しかし、「アプリケーション層」は単一で同質な機会ではありません。正しい思考のフレームワークはこうです：あなたは「オズの魔法使い」の Yellow Brick Road（黄色いレンガの道）にいるのか、それとも Oz の精霊世界の他の場所にいるのか？ Yellow Brick Road とは、ラボが突き進んでいる道の略称であり、彼らはそこに驚異的なリソースを投入しています。ラボがコード生成、執筆、画像作成といった問題の解決に最も適している理由は、これらの問題が「モデルの原始的な能力」の向上とともに改善されるからです。事前学習と事後学習に投じられる 1 ドルごとに、製品の品質が直接向上するのです。一方で、Oz の他の場所は、より複雑で、多くの場合垂直的な問題で満ちています。これらの問題は、標準的なツールとコンピュータの操作権限を備えた「汎用ツール」を企業ユーザーに与えるほど単純ではありません。その価値は、基盤モデルの原始的な能力（もちろんこれも重要ですが！）からというよりも、その周囲を取り巻く「scaffolding（足場）」から生まれます。まさにこれらの構造こそが、特定の業界において出力を信頼に足るもの、コンプライアンスに準拠したもの、そして実際に運用可能なものにしているのです。私たちはこの状況がリアルタイムで展開されるのを目撃しています。OpenAI と Anthropic は、実際には「汎用的な AI 同僚一人ですべての問題を解決することはできない」というメッセージを市場に送っています。彼らはすでに大規模なフロントライン展開の合弁計画を発表しており、企業向けにモデルを構成・カスタマイズするための会社全体を構築しています。もし次のモデルのリリースですべてが解決すると考えているなら、これらのプロジェクトに数十億ドルを投じることはないでしょう。したがって、AI アプリケーションの開発で一財産築きたいのであれば――Yellow Brick Road を避け、Oz の他の場所へ開拓に向かってください。以下は、私たちや私たちのポートフォリオにいる起業家たちが学んだ、何が有効かについての経験則です。もしあなたが起業するなら、Yellow Brick Road は最も明白な道ですが、最も危険な道でもあります。高性能なモデルを取り出し、既製のコネクタ（Google Drive、Slack、Salesforce、Notion、GitHub など）を接続し、その上に何らかの Agent（エージェント）オーケストレーション層を立ち上げる。まさに魔法のようです！ここでの問題は、これこそがラボが Cowork や Codex を通じて行っていることだという点です。当然ながら、彼らはモデルそのものを所有しており、それがより良い利益率、コントロール力、そして下流のあらゆるベンダーに対して価格決定権を行使する能力を与えています。しかし、おそらく最も重要なのは、彼らが「どの問題を製品で完璧に解決できるか」を決定する「アーキテクチャの選択」を握っていることです。これまでのところ、彼らは「モデル＋ツール呼び出し（tool calls）」というパターンを深く追求しており、これこそが Yellow Brick Road にあるような水平的でステップ数の少ない作業に必要なものです。たとえスタートアップが Codex や

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