AIエンジニア世界博覧会の教訓：スタートアップの戦略はリアルタイムで書き換えられている

編集者注: これはシアトルのスタートアップ企業 Snapbar の CTO 兼共同創設者である Patrick Ellis 氏によるゲスト投稿です。

サンフランシスコで開催されたAIエンジニア世界博覧会で、AIの最先端分野で活躍する3,000人の創業者／エンジニアと共に4日間を過ごしました。また、シアトルを拠点とするFoundationsの創業者仲間12人とも、夕食を共にしたり、会場まで歩いたりしながら、熱心に議論を交わしました。

一つ明らかなことは、スタートアップのプレイブック全体がリアルタイムで書き換えられているということだ。

アーリーステージの創業者、あるいはAIがもたらす機会と課題を乗り越えようとしている人にとって、機械学習の博士号は必要ありません。必要なのは、新たな展望の地図です。

以下は、カンファレンスから得た私のトップ 11 の戦略的洞察です。

1. あなたのビジネスがプロンプト（および LLM に提供されるコンテキスト）になります。

AIに与える指示、計画、そして指示は、AIが生成するコードだけでなく、真の知的財産となります。つまり、コアビジネスロジックを明確な仕様として記述すれば、それはバージョン管理や保護、そして新しい製品への「再コンパイル」が可能な、防御力の高い資産となるのです。

2. ロボット（AI エージェント）が製品を使いやすくします。

最高の製品とは、AIエージェントがスムーズに使用できる製品です。つまり、まずシンプルでクリーンなAPI（OpenAPI）とドキュメントを設計することが重要です。AIエージェントがツールに簡単に統合できない場合（llms.txtファイルやマークダウンなど）、新しいエージェントエコノミーにおいて、その存在は認識されなくなります。

3. AI ネイティブ エンジニアはコーダーではなくオーケストレーターです。

優秀なAIエンジニアは今や、エージェントのシステムを設計・管理する「オーケストレーター」です。AIが手作業によるコーディングの大部分を担うようになるため、より小規模なチームでより複雑な製品を構築できるようになるため、戦略的な問題解決に注力することになります。

4. チームはより小規模になり、能力は大幅に向上します。

過去2年間、AIによって、かつては大規模な組織（と資本）を必要としていたことが、10人未満の「小さなチーム」でも実現可能になっていることを私たちは直接体験してきました。この傾向は加速しており、1人の担当者がチーム全体、あるいは部門全体のエージェント型ワークフローを統括する時代が到来しています。

5. 「ビジネス・ツー・エージェント」経済はようやく登場し始めたところです。

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）は、AIエージェントが自らサービスを見つけ（そして近い将来には支払いも）できる世界を構築しています。これにより、自動化された購入者という巨大かつ成長著しい市場が開拓されます。エージェントがより多くの情報を提供し（さらには実際に購入を決定する）、経済はどのような姿になるのでしょうか？

6. スピードこそが唯一持続可能な堀なのかもしれない。

AIによってソフトウェア開発ライフサイクルが劇的に加速し、アーキテクチャパターンが変化するにつれて、既存のコードベースの価値は急速に低下します。顧客の要望に応え、いかに迅速に構築、テスト、そして適応できるかが、真の優位性となります。

7. ジェネレーティブメディア（画像/ビデオ/オーディオ生成）は単なる楽しい機能ではなく、ビジネスツールです。 

AIが生成する画像や動画は、マーケティング（Snapbarで構築中）とeコマースに革命をもたらしています。AIを活用した瞬時にパーソナライズされた動画広告やバーチャル試着などを想像してみてください。これは芸術ではなく、企業がより多くの商品を販売するのに役立つツールを構築することです。

8. あなたの失敗（評価に変えたもの）はあなたの最高の資産です。

顧客からの苦情やAIの失敗は、どれも貴重なデータです。優れた企業は、これらの失敗から学ぶための自動化システムを構築しています。これらの失敗を評価に活用することで、業界やワークフローに特化したIPを既存および将来のLLM/エージェントに組み込むことができます。これにより、データのフライホイールが生まれ、製品を使用するたびにスマートで信頼性が高まり、時間の経過とともに複利的な優位性を築くことができます。

9. AI 問題解決者の軍隊を構築する。

複数の講演者／製品において、コンテナを用いて数十、数百のAIエージェントを並列実行し、単一（または並列）の問題を解決するという新たなパターンが見られました。エンジニア1人が1つのソリューションを試すのではなく、チーム全体で複数のエージェントを展開し、同時に複数のアプローチを探索・テストできるようになるでしょう。これは創造的なブレークスルーを見つけるのに役立ち、LLMの統計的ばらつきを強みに変えます。

10. エンジニアリング チームには新しいツールキットが必要です。

Claude Code、Cursor、OpenHandsといったエージェント型ソフトウェア開発ツールは、もはや単なる補助ツールではなく、ソフトウェア開発の基盤となるツールになりつつあります。開発者の仕事は、手作業によるコーディングから、これらのCodeGenツールを用いたペアプログラミングへと移行しました。そして今、再び、これらのエージェントからなるチームを編成することへと移行しつつあります。これらのツールを使わないのは、AIネイティブのチームがクレーンを使って作業しているのに、手工具だけで超高層ビルを建てようとしているような気分です。

11. 適切なフォローと正確な信号が重要です。

AIの変化のスピード、特にその誇大宣伝は圧倒的です。質の高い教育リソースや、他の開発者たちの緊密なコミュニティに参加することは、これまで以上に重要です。これにより、現在実際に運用されているものを把握し、本当に重要なものの構築に集中することで、貴重な時間と費用を節約できます。