So I wanted to ask your advice and maybe for advice for anybody who's trying to build, who's trying to build something useful in the world, maybe launch a startup or maybe just launch apps, services, whatever, ship software products.

何か世の中に役立つものを作ろうとしている人、スタートアップを立ち上げようとしている人、あるいはアプリやサービス、ソフトウェア製品の出荷を立ち上げようとしている人に、あなたのアドバイスと、たぶんアドバイスを聞きたかったんだ。

So maybe by way of advice, how do you actually get to shipping?

では、アドバイスとして、実際にどのようにして出荷に至るのでしょうか？

So I mean a big part of the answer I think is we're in the middle of a legit revolution and I know you've been talking about this on your show, but like AI coding, I mean this is the biggest earthquake to hit software in certainly my life, maybe since the invention of software.

つまり、その答えの大部分は、私たちが合法的な革命の真っ只中にいるということだと思います。あなたの番組でこのことについて話していたのは知っていますが、AIのコーディングのように、これは私の人生で、もしかしたらソフトウェアが発明されて以来、ソフトウェアを襲った最大の地震です。

And I'm sure we're involved in various of these companies, but these tools from a variety of companies are absolutely revolutionary and they're getting better by leaps and bounds right every day.

そして、我々はこれらの企業の様々な部分に関与していると思うが、様々な企業のこれらのツールは絶対に革命的であり、日々飛躍的に向上している。

And you know all this, but like the thing with coding, there's like open questions of whether AI can get better at, I don't know, understanding philosophy or whatever, creative writing or whatever, but like for sure we can make it much better at coding, right?

でも、AIが哲学を理解したり、クリエイティブな文章を書いたりするのが得意になるかどうかはわからない。

Because you can validate the results of coding.

コーディングの結果を検証できるからだ。

And so there's all these methods of synthetic data and self-training and reinforcement learning that for sure you can do with coding.

合成データ、自己学習、強化学習など、コーディングでできるあらゆる方法がある。

And so everybody I know who works in the field says AI coding is going to get to be phenomenally good and it's already great.

この分野で働いている私の知り合いは皆、AIのコーディングは驚異的に優れたものになると言っているし、すでに素晴らしいものになっている。

And you can, I mean, anybody who wants to see this, just go on YouTube and look at AI coding demos, little kids making apps in 10 minutes working with an AI coding system.

YouTubeでAIコーディングのデモを見れば、小さな子供たちがAIコーディングシステムを使って10分でアプリを作る様子が見られる。

And so I think it's the golden age.

だから今が黄金期だと思う。

I mean, I think this is an area where it's clearly the golden age.

つまり、この分野は明らかに黄金期だと思う。

The tool set is extraordinary.

ツールセットは特別だ。

You know, in a day, as a coder for sure in a day, you can retrain yourself, you know, start using these things, get a huge boost in productivity.

1日あれば、コーダーなら間違いなく1日あれば、自分を鍛え直し、これらのものを使い始め、生産性を大幅に向上させることができる。

As a non-coder, you can learn much more quickly than you could before.

ノンコーダーであれば、以前よりもずっと早く学ぶことができる。

That's actually a tricky one in terms of learning as a non-coder to build stuff.

コーダーでない人間がものを作ることを学ぶという点では、実は厄介なことなんだ。

It's still, I feel like you still need to learn how to code.

まだ、コードを学ぶ必要があるような気がする。

It becomes a superpower.

それが超能力になる。

It helps him be much more productive.

彼の生産性を高めてくれる。

Like you could legitimately be a one person company and get quite far.

一人の会社でも、かなり大きな成功を収めることができる。

I agree with that.

私もそう思う。

Up to your point.

あなたの言うとおりだ。

So I think for sure for quite a long time, the people who are good at coding are going to be the best at actually having AIs code things because they're going to understand what, I mean, very basic, they're going to understand what's happening, right?

つまり、非常に基本的なことだが、何が起きているのかを理解することができるからだ。

And they're going to be able to evaluate the work and they're going to be able to, you know, literally like manage AIs better.

そして、彼らは仕事を評価できるようになり、文字通りAIをよりよく管理できるようになるだろう。

Even if they're not literally handwriting the code, they're just going to have a much better sense of what's going on.

たとえ彼らが文字通りコードを手書きしていなくても、何が起こっているのかをよりよく理解できるようになる。

So I definitely think like 100%, my nine-year-old is like doing all kinds of coding classes and he'll keep doing that for certainly through 18.

私の9歳の子どもは、あらゆる種類のコーディングの授業を受けているし、18歳までそれを続けるだろう。

We'll see after that.

その後を見よう。

And so for sure that's the case.

だから、確かにそうなんだ。

But look, having said that, one of the things you can do with an AI is say, teach me how to code, right?

でもね、そうは言っても、AIにできることのひとつは、コードの書き方を教えてくれることでしょう？

And so, and, you know, there's a whole bunch of, you know, I'll name names, like there's a whole bunch of work that they're doing at Khan Academy for free.

だから、カーン・アカデミーで彼らが無料でやっている仕事は、名前を挙げればきりがない。

And then, you know, we have this company, Replit, which was originally specifically built for kids for coding that has AI built in.

リプリットという会社は、もともと子供向けに作られたコーディングのための会社で、AIが組み込まれている。

That's just absolutely extraordinary now.

今となっては、まったくもって異常なことだ。

And then, you know, there's a variety of other systems like this.

それから、このようなシステムは他にもいろいろあるんだ。

And yeah, I mean, the AI is going to be able to teach you to code.

そう、つまり、AIはあなたにコードを教えることができるようになるんだ。

AI, by the way, is, as you know, spectacularly good at explaining code, right?

ところでAIは、ご存知のように、コードを説明するのが目を見張るほどうまいですよね？

And so, you know, the tools have these features now where you can talk to the code base.

ツールにはコードベースと対話できる機能がある。

And so you can like literally like ask the code base questions about itself.

そうすれば、文字通り、コードベースに自分自身について質問することができる。

And you can also just do the simple form, which is you can copy and paste code into ChatGPT and just ask it to explain it, what's going on, rewrite it, improve it, make recommendations.

ChatGPTにコードをコピー＆ペーストして、説明、何が起こっているのか、書き直し、改善、推奨を依頼するだけです。

And so there's, yeah, there's dozens of ways to do this.

だから、何十通りもの方法があるんだ。

By the way, you can also, I mean, even more broadly than code, like, OK, you want to make a video game, OK, now you can do AI art generation, sound generation, dialogue generation, voice generation, right?

例えば、ビデオゲームを作りたいとして、AIアート生成、サウンド生成、ダイアログ生成、ボイス生成ができる。

And so all of a sudden, like you don't need designers, you know, you don't need, you know, voice actors, you know.

だから突然、デザイナーも声優も必要なくなった。

So, yeah, so there's just like unlimited.

そうそう、無制限って感じだね。

And then, you know, a big part of coding is so-called glue.

それから、コーディングの大部分はいわゆる接着剤だ。

You know, it's interfacing into other systems.

他のシステムと連動しているんだ。

So it's interfacing into, you know, Stripe to take payments or something like that.

だから、Stripeと連携して支払いをしたりするんだ。

And, you know, AI is fantastic at writing glue code.

それに、AIは接着剤のようなコードを書くのが得意なんだ。

So, you know, really, really good at making sure that you can plug everything together, really good at helping you figure out how to deploy.

だから、すべてを接続できるようにしたり、配備の仕方を考えたりするのは本当に得意なんだ。

You know, it'll even write a business plan for you.

ビジネスプランも書いてくれるよ。

So it's just this, it's like everything happening with AI right now.

つまり、今AIで起きていることすべてがそうなんだ。

It's just, it's like this latent superpower.

ただ、潜在的な超能力のようなものなんだ。

And there's this incredible spectrum of people who have really figured out massive performance increases, productivity increases with it already.

そして、すでにこの方法によってパフォーマンスや生産性を大幅に向上させることに成功した人たちがたくさんいる。

There's other people who aren't even aware it's happening.

それが起きていることに気づいていない人たちもいる。

And there's some gearing to whether you're a coder or not, but I think there are lots of non-coders that are off the races.

また、コーダーかそうでないかに関係なく、多くの非コーダーがレースから外れていると思う。

And I think there are lots of professional coders who are still like, you know, the blacksmiths were not necessarily in favor of, you know, the car business.

そして、プロのコーダーの中には、鍛冶屋が自動車ビジネスに必ずしも賛成していなかったように、今でも賛成している人がたくさんいると思う。

So, you know, there's the old William Gibson quote, the future is here.

だから、ウィリアム・ギブスンの古い言葉にあるように、未来はここにあるんだ。

It's just not evenly distributed yet.

まだ均等に分配されていないだけだ。

And this is maybe the most potent version of that that I've ever seen.

そしてこれは、私がこれまで見た中で最も強力なバージョンかもしれない。

Yeah, there's, you know, the old meme with the bell curve, the people on both extremes say AI coding is the future.

そう、ベルカーブの古いミームがあって、両極端の人々がAIコーディングが未来だと言うんだ。

It's very common for programmers to say, you know, if you're any good of a programmer, you're not going to be using it.

プログラマーがよく言うことだが、もしあなたが優秀なプログラマーなら、それを使うことはないだろう。

That's just not true.

そんなことはない。

I consider myself a reasonably good programmer and my productivity has been just skyrocketed and the joy of programming skyrocketed.

私自身はそこそこ優秀なプログラマーだと思っているが、生産性は急上昇し、プログラミングの喜びも急上昇した。

Every aspect of programming is more efficient, more productive, more fun, all that kind of I would also say code is, you know, code has of anything in like industrial society, code has the highest elasticity, which is to say the easier it is to make it the more of it gets made.

プログラミングのあらゆる側面が、より効率的で、より生産的で、より楽しくなる。

Like I think effectively there's unlimited demand for code.

事実上、コードには無限の需要があると思う。

Like in other words, like there's always some other idea for a thing that you can do, a feature that you can add or a thing that you can optimize.

言い換えれば、あなたができること、追加できる機能、最適化できることについて、常に何か他のアイデアがあるようなものだ。

And so, like overwhelmingly, you know, the amount of code that exists in the world is a fraction of even the ideas we have today.

だから、世の中に存在するコードの量は、今日私たちが持っているアイデアのほんの一部でしかない。

And then we come up with new ideas all the time.

そして、常に新しいアイデアを思いつく。

And so, I think that like, you know, I was in the late 80s, early 90s when sort of automated coding systems started to come out, the expert systems, big deal in those days.

そして、私は80年代後半から90年代前半にかけて、自動コーディング・システム、エキスパート・システムが登場し始めた頃だったと思う。

And there were all these, there was a famous book called The Decline and Fall of the American Programmer, you know, that predicted that these new coding systems were going to mean we wouldn't have programmers in the future.

アメリカ人プログラマーの衰退と没落』という有名な本があるんだけど、そこでは、こうした新しいコーディング・システムによって、将来プログラマーはいなくなるだろうと予測していた。

And of course, the number of programming jobs exploded by like a factor of 100.

そしてもちろん、プログラミングの仕事の数は100倍にも膨れ上がった。

Like my guess will be we'll have more, my guess is we'll have more coding jobs probably by like an order of magnitude 10 years from now.

私の推測では、10年後にはもっとコーディングの仕事が増えていると思う。

It will be different.

それは違うだろう。

There'll be different jobs.

いろいろな仕事があるだろう。

They'll involve orchestrating AI.

AIを編成することになるだろう。

But there will be, we will be creating so much more software that the whole industry will just explode in size.

しかし、今後、私たちは、業界全体が爆発的に成長するほど多くのソフトウェアを生み出すことになるでしょう。

Are you seeing the size of companies decrease in terms of startups with the landscapes of little tech?

リトル・テックのような新興企業の規模は縮小しているのでしょうか？

All we're seeing right now is the AI hiring boom of all time.

私たちが今見ているのは、史上最高のAI採用ブームだ。

All for the big tech.

すべてはビッグ・テックのために。

People, and little tech.

人、そして小さな技術。

Everybody's trying to hire as many engineers as they can to build AI systems.

誰もがAIシステムを構築するために、できるだけ多くのエンジニアを雇おうとしている。

It's just, it's 100%.

ただ、100％なんだ。

I mean, there's a handful of companies, you know, there's a little bit, there's customer service.

つまり、ほんの一握りの企業が、ちょっとした、顧客サービスを提供しているんだ。

You know, we have some companies and others, I think it's Klarna that's publicizing a lot of this in Europe, where, you know, there are jobs that can be optimized and jobs that can be automated.

ヨーロッパでは、最適化できる仕事と自動化できる仕事がある。

But like for engineering jobs, like it's just an explosion of hiring.

しかし、技術職のように、爆発的に雇用が増加している。

At least so far, there's no trace of any sort of diminishing effect.

少なくとも今のところ、効果が薄れるような痕跡はない。

Now, having said that, I am looking forward to the day, I am waiting for the first company to walk in saying yes, like the more radical form of it.

そうはいっても、私はその日を心待ちにしているし、もっと過激な形のように、イエスと言って入ってくる最初の会社を待っている。

So basically, the companies that we see are basically one of two kinds.

つまり、私たちが目にする企業は基本的に2種類に分かれる。

We see the companies that are basically, sometimes used weak form, strong form.

私たちは基本的に、時には弱いフォーム、時には強いフォームを使用する企業を目にする。

So the weak form companies, I sometimes use the term, it's called the sixth bullet point.

だから、弱小企業は、私はときどきこの言葉を使うが、第6の箇条書きと呼ばれている。

AI is the sixth bullet point on whatever they're doing.

AIは何をするにしても6番目の箇条書きだ。

Sure.

もちろんだ。

Right?

そうだろう？

And it's on the slide, right?

スライドに書いてあるよね？

So they've got the, you know, whatever, dot, dot, dot, dot, and then AI is the sixth thing.

だから、彼らは、何でも、点、点、点、点、そしてAIが6つ目なんだ。

And the reason AI is the sixth thing is because they had already previously written the slide before the AI revolution started.

AIが6番目のものである理由は、AI革命が始まる前にすでにスライドが書かれていたからだ。

So they just added the sixth bullet point on the slide, which is how you're getting all these products that have like the AI button up in the corner, right?

つまり、スライドの6番目の箇条書きが追加されたわけだが、これは隅にAIボタンがあるような製品をすべて手に入れる方法だ。

The little sparkly button. Right?

小さなキラキラしたボタン。 でしょ？

And all of a sudden, Gmail is offering to summarize your email, which I'm like, I don't need that.

そして突然、Gmailがメールを要約してくれるようになった。

Like, I need you to answer my email, not summarize it.

例えば、私のメールに答えてほしいのであって、要約してほしいわけではない。

Like, what the hell?

一体何なんだ？

Okay, so we see those and that's fine.

オーケー、それならそれでいい。

That's like, I don't know, putting sugar on the cake or something.

それはまるで、ケーキに砂糖をかけるようなものだ。

But then we see the strong form, which is the companies that are building from scratch for AI, right?

しかし、その一方で、AIをゼロから構築している企業もある。

And they're building it.

そして、彼らはそれを建設している。

I actually just met with a company that is building literally an AI email system as an So just good.

私はちょうど、文字通りAIメールシステムを構築している会社と会ったところだ。

Oh, nice.

ああ、いいね。

I can't wait.

待ちきれないよ。

Yeah, they're going to completely, right.

ああ、完全にそうなるだろうね。

So the very obvious idea, very smart team.

つまり、非常に明白なアイデア、非常に賢いチームということだ。

You know, it's going to be great.

きっと素晴らしいものになるよ。

And then, you know, Notion just, you know, another, not one of our companies, but just came out with a product.

それから、ノティオンは、うちの会社じゃないけど、別の製品を出したんだ。

And so now companies are going to basically come through, sweep through, and they're going to do basically AI first versions of basically everything.

そして今、企業は基本的に、あらゆるもののAIファーストバージョンを開発しようとしている。

And those are like companies built, you know, AI is the first bullet point.

AIは最初の箇条書きだ。

It's the strong form of the argument.

それが強い主張の形だ。

Cursor is an example that they basically said, OK, we're going to rebuild the thing with AI as the first citizen.

カーソルはその一例で、彼らは基本的に、AIを最初の市民として再構築するつもりだと言った。

What if we knew from scratch that we could build on this?

もし私たちがゼロから、これを土台にすることができると知っていたら？

And again, this is like, this is part of the full Employment Act for startups and VCs is just like if a technology transformation is sufficiently powerful, then you actually need to start the product development process over from scratch because you need to reconceptualize the product.

繰り返しになるが、これは新興企業やVCにとっての完全雇用法の一部であり、テクノロジーの変革が十分に強力なものであれば、製品を再認識する必要があるため、製品開発プロセスをゼロからやり直す必要がある、ということだ。

And then usually what that means is you need a new company because most incumbents just won't do that.

というのも、ほとんどの既存企業はそのようなことをしないからだ。

And so, yeah, so that's underway across many categories.

だから、多くのカテゴリーで進行中なんだ。

What I'm waiting for is the company where it's like, no, our org chart is redesigned as a result of AI, right?

私が待ち望んでいるのは、AIの結果として組織図が一新されるような企業だ。

And so I'm looking, I'm waiting for the company where it's like, no, we're going to have like, you know, and the cliche, here's a thought experiment, right?

だから、僕は、その会社が、いや、僕たちは、ほら、決まり文句のような、ここに思考実験があるような、そんな会社になるのを待っているんだ。

The cliche would be we're going to have like the human executive team and then we're going to have the AIs be the workers, right?

決まり文句としては、人間のエグゼクティブ・チームがいて、それからAIに労働者になってもらうということだろう？

So we'll have a VP of engineering supervising 100 instances of coding agents, right?

つまり、エンジニアリング担当副社長が100インスタンスのコーディング・エージェントを監督するわけですね？

Okay, maybe, right?

そうかもしれないね。

By the way, or maybe, maybe the VP of engineering should be the AI, maybe supervising human coders who are supervising AIs, right?

ところで、あるいは、もしかしたら、エンジニアリング担当副社長はAIになるべきで、AIを監督する人間のコーダーを監督すべきなのかもしれないね？

Because one of the things that AI should be pretty good at is managing because it's like not, you know, it's like a process driven.

というのも、AIが得意とすべきことのひとつは、管理することだからだ。

It's the kind of thing that AI is actually pretty good at, right?

AIが得意とする分野でしょう？

Performance evaluation coaching.

業績評価のコーチング

And so should it be an AI executive team?

そして、それはAI経営陣であるべきなのだろうか？

And then, you know, and then of course the ultimate question, which is AI CEO, right?

そして、もちろん究極の疑問は、AI最高経営責任者（CEO）だろう？

And then, you know, and then there's, and then maybe the most futuristic version of it would be an actual AI agent that actually goes fully autonomous.

そして、その最も未来的なバージョンは、完全に自律化した実際のAIエージェントだろう。

Yeah, what if you really set one of these things loose and let it, let it basically build itself a business?

そう、もしあなたがこれらのうちの1つを本当に自由にして、基本的にそれ自身にビジネスを構築させたらどうだろう？

And so I will say like, we're not yet seeing those.

だから、私たちはまだそれを見ていない。

And I think there's a little bit of the systems aren't quite ready for that yet.

それに、システムがまだそれに対応できていない部分も少しあると思う。

And then I think it's a little bit of, you really do need at that point, like a founder who's really willing to break all the rules and really willing to take the swing.

そして、その時点で必要なのは、すべてのルールを破ることを厭わず、本当にスイングすることを厭わない創業者のような存在だ。

And I know those people exist.

そういう人たちがいることも知っている。

And so I'm sure we'll see that.

だから、きっとそうなるだろう。

And some of it is, as, as you know, with all the startups, this is the execution, the idea that you have a AI first email client.

また、ご存知のように、すべての新興企業がそうであるように、AI初の電子メールクライアントを持つというアイデアが実行に移されていることもある。

This seems like an obvious idea, but actually creating one, executing and then taking on Gmail is really, it's really difficult.

これは当たり前のアイデアのように思えるが、実際にそれを作り、実行し、Gmailを相手にするのは本当に難しい。

I mean, Gmail, it's fascinating to see Google can't do it because, because why?

つまり、Gmailは、グーグルがそれをできないのを見るのは魅力的だ。

Because the momentum, because it's hard to re-engineer the entirety of the system.

勢いがあるから、システム全体を再構築するのは難しいからだ。

Feels like Google is perfectly positioned to, to do it.

グーグルは、それをするために完璧な位置にいるように感じる。

Same with like your perplexity, which I love, like Google could technically take on perplexity and do it much better, but they haven't, not yet.

Googleは技術的には "perplexity "に挑戦し、もっとうまくやることができるのに、まだやっていない。

So it's fascinating why that is for large companies.

だから、大企業にとってそれがなぜなのかは興味深い。

I mean, that, that is an advantage for little tech.

つまり、これは小さな技術者にとってのアドバンテージなんだ。

They can be agile.

機敏に動ける。

Yeah, that's right.

そう、その通りだ。

They can move fast.

彼らは素早く動ける。

Yeah.

そうだね。

Little companies can break glass in a way big companies can't.

小さな会社は大企業にはできない方法でガラスを割ることができる。

Right.

そうだね。

This is sort of the big breakthrough that Clay Christensen had in the innovators dilemma, which is sometimes when big companies don't do things, it's because they're screwing up.

これは、クレイ・クリステンセンが「イノベーターのジレンマ」で示した大きな突破口のようなものだ。

And that certainly happens.

確かにそういうこともある。

But a lot of times they don't do things because it would break too much glass.

でも、多くの場合、ガラスが割れすぎるからという理由でやらないんだ。

It was specifically, it would, it would, it would interfere with their existing customers and their existing businesses.

具体的には、既存の顧客や既存のビジネスに支障をきたすということだった。

And they just simply won't do that.

そして、単にそれをしないだけなのだ。

And by the way, responsibly, they shouldn't do that.

ところで、責任を持って、彼らはそんなことをすべきではない。

Right.

そうだね。

And so they just get, Clay Christensen's big thing is they often don't adapt because they are well-run, not because they're poorly run, but they're optimizing machines.