AIは強者をより強くし、弱者をより弱くする

年明けに数人の友人と近況を話す中で、自然とAIが仕事に与える影響や変化についても話題になった。いくつかポイントを記録：
1/ 一つの事例
友人Wは経験豊富なソフトウェアエンジニアで、最近1年間実践してきたAIワークフローを2人の友人の会社に導入した。結果は、これらの会社の技術チームの人数が3分の2減少し、残った3分の1の生産性はむしろ向上した。事実はここにあり、AIは確かに一部の人の仕事を奪っている。
プログラミング分野では、初級プログラマーは仕事を見つけるのがより難しくなっている。一方、一定の経験を持ち、さまざまなAIツールを巧みに操れるプログラマーは、その生産性を大きく解放している。十人分の働きができる、何の問題もない。
2/ 何かしなければ
W自身も多くの小さなツールを作り、それらを直接手描きのプロトタイプとしてLovableに渡している。以前はデザイナーを探したり、費用やコミュニケーションに時間をかけていたが、今ではそれらを省略でき、摩擦コストも大幅に削減され、素早く小さなツールや製品を作ることができる。
こうした状況がますます一般的になると、多くの人が心の中で「何かしなければ」と思うようになるだろう。そうしないと少しもったいないと感じるのだ。
これが vibe codingが無限に称賛される理由の一つだ。
もちろん、その中には実際にはほとんど価値のない「ゴミ製品」や自己満足も含まれる。
以前の「誰もがプロダクトマネージャー」時代は終わり、今は「誰もがプログラマー」時代だ。少なくともAIツールを使ってプログラムを書ける人たちの時代だ。
3/ 二つの課題
技術経験のない人にとって、vibe codingでますます複雑になるエンジニアリングや技術的な問題は大きな壁となる。特にユーザー数が増えると、将来的な製品のアップデートや「コードの山」、エンジニアリング管理やセキュリティの問題が露呈してくる。
また、従来のインターネット製品と同様に、製品を作ることはDay 1に過ぎず、その後の市場プロモーションやユーザー獲得、商業化が重要になる。
真の「一人会社」は難しいが、各工程の生産性が大きく解放されると、ますます多くの小さな会社がユニコーン企業へと成長していく。
こうした会社はAI時代以前から存在し、その課題も同じだ。例えば、情報分類サイトの先駆者Craigslistは長い間一人で運営していたし、Instagramが10億ドルで買収されたときもわずか12人だった。
4/ 何が希少か
Vibe codingの核心的価値は、既存のニーズやアイデアがあるときに、人の生産性を大きく解放できることだ。少なくとも、デモを素早く作ることはもはや障壁ではない。
しかし、解決できない問題は、どのような製品、特に商業的価値のある製品を作る価値があるかという点だ。
ニーズの洞察と、製品完成後の継続的な細やかな運営こそが常に核心である。
また、この過程で人が下す「意思決定の質」も依然として重要だ。
Cursorの設計責任者は、最強のエンジニアでも同時に管理できるAgentは4つまでだと述べている。人間はやはりAIとの協働のボトルネックだ。
TL;DR - 強い者はより強く、弱い者はより弱くなる。
最後に一枚の図を見てみよう。各点は3,200万人×2,500点＝地球の81億人を表す。灰色はAIをまだ使っていない68億人、緑は無料の大規模モデルチャットを使った13億人、黄色は大規模モデルの有料ユーザー1,500万〜3,500万人、赤は深く使い込むユーザー層だ。
本当のAIブームはまだ始まったばかりだ。