AIはバブルではない

2026年10月1日

ブライアン・ホルマン 著 · Dezota LLC 創業者兼CEO

アイデアを動くソフトウェアにするために何がかかるか、私は知っています。

私はベンチャー資金を調達し、会社を作り、プラットフォームを設計し、エンジニアを採用してきました。製品が何をすべきかを理解してから、実際にそう動くようにするまでの、長く費用のかかる道のりを歩んできたのです。30年以上、キーボード、アーキテクチャ図、経営者のオフィスを行き来してきました。プログラマー、ウェブアーキテクト、最高技術責任者、最高製品責任者、最高執行責任者、社長、CEOを務めてきました。

だから、AIで今経験していることが過去の何とも違うと言うとき、私には比較できる経験があります。

AIエージェントと働き、1か月足らずで、以前なら約50人のチームと1年かけていたように感じられる進展を得ました。

もう一度、読んでください。

これは自分の仕事についての私の評価です。対照実験でも、誰もが同じ結果を得るという主張でもありません。でも、私はその仕事を知っています。意思決定、依存関係、開発の労力、アイデアと実装の間にあった会議を知っています。

「その距離が崩れていくのを、私は見ています。」

この変化を生産性が100倍になったと表現するとき、その席に座って感じる規模を伝えようとしています。少し速くなったという話では、まったく足りません。補完機能が改善したという話でもありません。

これは、違う作り方です。

AIは過大評価され、バブルは崩壊寸前で、お金が使われすぎていて、経済的惨事に向かうかもしれないと警告する記事を読みます。真剣な問いを投げかけるものもあります。しかし、警告が技術そのものへの判決になると、私の目の前で起きていることを見落としています。

AIはバブルではありません。

私の人生で出会った中で、人間の生産能力を最も大きく広げるものだと考えています。

1982年の夏、11歳だった私は、家畜の品評会で牛を売って得た500ドルを、最初のコンピューターに使いました。母は無駄遣いだと思っていました。プログラミングを始め、これが未来だと思いました。父のような農場主にはなりたくありませんでした。これをやりたかったのです。14歳で最初のソフトウェアを売りました。

1988年秋、BYUの1年生だった私は、教科書のない世界史の授業を受けました。教授が講義し、他の学生は黄色いメモ帳で必死に書き取っていました。私は高校時代に買ったTandy Model 102を持っていました。1分間に100語を入力していました。クラスメートはノートのコピーを求めてきました。

授業にノートパソコンを持ち込むのが普通になるずっと前に、私はその機械の使い道を見ていました。

後にBYUのハロルド・B・リー図書館でプログラマーとしてGopherを使っていたとき、DEC AlphaワークステーションにMosaicをダウンロードしました。初めてグラフィカルなウェブを見た瞬間は、忘れられない出来事でした。このウェブというものは、すごくなるぞと思いました。

1994年1月、図書館初のウェブサイトを作り、特別資料コレクションをオンラインで公開しました。その後、ウェブがアプリケーションを作る場所になりつつある時期に、Instant JavaScriptを共著しました。

Novellでは、ネットワーク大手をウェブ時代へ移行させようと4年間働きました。オンライン商取引を作り、NetWareをウェブにより対応させ、受賞したイントラネットを開発しました。会社の活動にウェブを組み込みたかったのです。

私には、組織が過去に執着しすぎているように見えました。機会を見つけることは、全員をその方向へ動かすことより簡単でした。

その後、WebMilesに誘われました。最初の経営幹部職であり、ベンチャー資金によるスタートアップを経験するのも初めてでした。航空マイルを使った共通ロイヤルティプログラムを作るために4,000万ドルを調達しました。Krogerと行ったRalphsの試験導入では、私たちがロイヤルティ効果と呼んだものが見られました。顧客は報酬を得るため、近くのスーパーを通り過ぎて別の店へ行くのです。

私は事業を信じていました。行きすぎも見ていました。「親戚をレンタル」といった広告に何百万ドルも費やしましたが、実際の製品にはほとんど役立たないと感じていました。私たちもドットコム時代の愚行を経験しました。

9月11日の事件後、売上の約70％を占める最大顧客Krogerは、旅行の宣伝に慎重になりました。私は追加資金があれば、この中断を乗り越えられると思いました。投資家は資金を出さず、会社は閉鎖しました。

私は、ドットコム崩壊の犠牲になった会社の中にいた人間です。Pets.comを引き合いに出されれば、その警告は分かります。同時に、顧客の集中、恐ろしい外部ショック、続ける意思のない投資家の間に挟まれた、役立つアイデアも覚えています。

Geolux、続いてPointeCastでは、ウェブを使って研修を提供しました。PointeCastでは数百万ドルのベンチャー資金を調達し、学習管理システムを開発し、技術を買収し、世界で1,000以上の顧客にサービスを提供しました。

後に、経営幹部として7年働いた後、エグゼクティブMBAを取得するためBYUに戻り、初代iPhoneを買いました。クラスメートはBlackBerryを持ち、法外な値段を払ったと思っていました。そのiPhoneに、なぜそんなに使うのか。私は答えました。みんな、信じてほしい。iPhoneは未来だと。

Close To My Heartでは、オンライン写真コラージュとデジタルスクラップブッキングの特許取得済みプラットフォーム、Studio Jの主任アーキテクトでした。研究開発に数百万ドルを投じ、社内チームを補うため民間の研究開発会社にも依頼しました。それでも、リリースに向けて取り組む中で、おそらく約1年の遅れがありました。

壮大なビジョンはありましたが、実行はとてつもなく困難でした。顧客が画面で見る、一見シンプルな体験の裏にどれほどの努力があるか、私は知っています。

その後、世界規模の金融システムの近代化、地理空間分析、国際企業の商取引プラットフォームの変革に携わりました。Youniqueの社長にもなりました。現在はDezotaに戻り、人々が投資を理解し、より情報に基づく判断をできるよう、WealthProofを開発しています。

共通しているのは、未知の何かが役立つものになっていく場所で、繰り返し働いてきたということです。

また、人生を通して同じような質問を聞いてきました。なぜ、それにお金を使うのか。

Palm Pilotを早くから使い、その機能が電話に移るとTreoを使いました。2013年5月にはKickstarterのPebbleスマートウォッチを受け取りました。気に入る文字盤がなかったので、Moontilesを作りました。腕を見るだけで通知を整理でき、頻繁に電話を取り出す必要がなくなりました。

Appleがスマートウォッチ市場に参入したときも使い始めました。Home Depotのレジで手首を振ってもうまくいかず、説明書を読んだことすらあります。早期に使うとは、すべての機能が分かりやすく、体験がすべて滑らかだという意味ではありません。未完成なところを乗り越える理由が見えるという意味でした。

Apple Vision Proも発売時に買いました。まだ発展途上です。まだ重すぎます。しかし素晴らしく、少なくとも未来の一面を示していると思います。機器の限界を見ても、その重要性は理解できます。

私は、Geoffrey MooreがCrossing the Chasmで描くアーリーアダプターに自分を重ねます。能力が何を可能にするかが見えるから、不完全な部分を乗り越える気になるのです。

今日、ノートパソコンとスマートフォンは日常の一部で、スマートウォッチも見慣れています。新しい習慣が普通になる前にどれほど奇妙に見えるか、私たちは忘れています。

AIについては、私たちはまだ変化を過小評価していると思います。

私はJetBrainsで以前のAIコーディングツールを使っていました。役立ちましたが、正しくやってもらうまで同じことを20回言っているように感じることもありました。有望でもいらだたしいツールと、仕事を変える協働の違いは分かります。

ChatGPT-6 Astraとの経験は、オーケストラの指揮に似ています。

私が持ち込むのは、ビジョン、事業の文脈、アーキテクチャ、判断です。何を達成するかを決めます。仕事を指揮し、結果を問い直し、各部分を一貫した製品へと進めます。しかし今は、問題の検討を助け、ほとんど想像できなかった速さで仕事を進めるエージェントと働けます。

並外れているのは、連続性です。 戦略からアーキテクチャへ、アーキテクチャから実装へ、問題から解決の試みへ、それぞれを誰かの待ち行列に入れずに移れます。

結果が理にかなっているかを判断する責任は、今も私にあります。経験は重要です。テストもそうです。しかし経験に基づいて行動する能力は、大きく変わりました。

これまで、同僚の20倍や50倍も生産的に見える、卓越したエンジニアと働きました。その人たちはプロジェクトを変えられました。一方で、希少で高価で、ときにチームに馴染むのが難しいこともありました。優れた個人の成果が組織全体の有効性を高めるとは限りませんでした。

その能力が全体で利用できるオーケストラを指揮することを想像してください。それが今の経験に最も近い例えです。アイデアが頭の中で生きているうちに追求できます。引き継ぎ、日程調整、交渉で、その勢いが失われるのを見る必要がありません。

モデルの訓練への投資は、使える能力として私の机に届きました。知性、応答性、協働の質が、挑戦できることを変えています。

だから、懸念の理由は理解していても、懐疑的な報道にもどかしさを感じます。

Wall Street JournalのJonathan Weilの記事は、外部資金に頼る企業が調達できなくなったら何が起きるかを問います。Michael Burryの警告を伝えたCNBCの記事は、収益が設備投資を支えられるのかを疑問視しています。

これらは現実の経営の問いです。私は資金を調達し、予算を管理してきました。製品に可能性が残っていても、現金は尽きると理解しています。

GuardianのHeather Stewartは、債務や将来の計算資源への支払い義務が、つながった企業間に損失を広げることを懸念しています。ForbesのIngmar Rentzhogは、AIの損失がエネルギーや気候のショックと重なり、信用危機を起こす可能性を述べています。ABC Newsのオーストラリアの報道は、借金で賄うデータセンターと、生産性向上より先に来るインフレを問題にしています。これらの議論には、それぞれの論点に即して注意を向けるべきです。

すべてのデータセンターが費用を回収できるとは言えません。すべての投資家が適切な価格を払ったとも言えません。企業が倒れ、お金が無駄になり、資産状況が逆転することはあると思います。

ドットコム崩壊の頃、私はウェブ事業を作っていました。企業は倒れました。ウェブは不可欠なものになり続けました。悪い投資と素晴らしい発明は共存できたのです。

AI企業が倒れれば、その資金調達、実行、市場について何かが分かるでしょう。しかし、私のような人がすでに使える生産能力が消えるわけではありません。

有用性への批判のほうが、私の異論の核心に近いものです。

Steve Hankeの懐疑論を紹介するBusiness Insiderの記事は、言語モデルへの疑問と、目覚ましい収益予測への疑問を合わせて論じています。

仕事を変えるために、モデルがあらゆる面で人間レベルの知能に達する必要はありません。本当の問題を解く助けになってほしいのです。今すでに、それをしています。

Kara Swisherを取り上げたFortuneの記事は、人工的な体験への抵抗と、本物の人間のつながりへの願いを強調しています。

私もそれを願っています。私自身から生まれる目的を持つ、役立つ製品を作るためにAIを使っています。人間の志は、今も仕事の中心にあります。

EntrepreneurでSolo Ceesayは、この革命の大半はマーケティングだと主張し、測定された効果の小ささと需要の弱さを指摘しています。

多くの組織が働き方をまだ変えていないことは認められます。分野を深く知る人がツールに真剣に向き合い、それを中心に仕事を組み直すと何が可能になるか、私は自分の経験から知っています。多くの人がその可能性を見つけると思います。

そしてFortuneのSanjot Malhiの論説は、懐疑的な見出しにもかかわらず、私が歓迎する区別をしています。AI生産性事業の多くに持続的な優位性がなくても、AI自体には巨大な可能性があるという区別です。

同意します。弱い製品がひしめいていても、何を作るべきか分かる人が使える力は減りません。

30年の経験をより多く活用できるため、私にとってその価値は高まりました。アーキテクチャ、製品判断、リーダーシップ、悪い回答を見抜く力はすべて重要です。AIはそれらの能力が届く範囲を大きく広げます。

もっと多くの人に、この機会を見てほしいのです。

役立つアイデアがあっても、チームを雇えなかった人を考えてください。課題を理解していても、解決策を作る資源がなかった専門家。予算が足りず、使いにくいシステムを使い続ける小さな会社。

「実行のコストの壁の向こうに、どれだけのアイデアが閉じ込められてきたのでしょうか。」

私たちは、ほとんど想像したことのない規模でその壁を低くし始めていると思います。もっと多くの人が挑戦できます。もっと多くの実験ができます。失敗するものもあるでしょう。まだ名前のない製品、事業、働き方になるものもあるでしょう。

混乱は起きます。仕事を心配する人には、明るい約束以上のものが必要です。新しい技能を学び、組織を考え直し、どうすればより多くの人をこの機会に参加させられるかを決めなければなりません。しかし、すべてを解雇の話に縮めると、もう一方の側面、新たな創造能力を見落とします。

産業革命ほど大きな例えを使うのは、その意味です。人間の意図を役立つ仕事に変えるコストと速さが変わっています。私の世界の片隅では、すでにそれを感じています。

特定の株を買ってほしいのではありません。参加してほしいのです。本当の問題を持ち込んでください。ツールを指揮することを学んでください。経験を対話に持ち込んでください。自分の分かる仕事に技術が出会うと何が起こるか、見えるところまで進んでください。

その上で、大半がマーケティングかどうかを判断してください。

私は、明らかになる前の可能性を見つけることにキャリアを費やしてきました。その可能性を製品にするための、苦しい仕事もしてきました。初めて、私が使える能力が、想像できることの広さに追いつこうとしています。

だから、この瞬間にこれほど情熱を感じています。

私は指揮者の席にいて、オーケストラが演奏を始めました。

AIはバブルではありません。

私たちは、まだ見えていないはるかに大きなものの始まりにいます。