Factory社CTO Eno Reyes氏が警告「ネオラボの80〜90%は18カ月以内に消える」
autonomous software development(自律型ソフトウェア開発)を手がけるFactory社の共同創業者兼CTO、Eno Reyes氏が、投資家Harry氏のインタビューに応じた。テーマは、AIモデルの経済性から、ネオラボ(新興AIスタートアップ)の生存率、オープンソースモデルをめぐる地政学、そして、人材採用の哲学まで多岐にわたる。「最も賢いモデルが最も安い」という逆説的な主張や、「ネオラボの80〜90%が、18カ月以内に消える」という大胆な予測など、AI投資家にとって示唆に富む内容が並んだ。以下、インタビューの主要なポイントを整理する。
1. 「最も賢いモデルこそが最も安い」という逆説
1-1. アウトプット起点で価格を考える
Reyes氏は、まず、「最も安いモデルが、最も安いシステムとは限らない」という持論を展開した。重要なのは投入するトークンの価格ではなく、アウトプット(成果)の価格だという。
例えば、コードレビューを考えると、「コードレビューにいくらかかるかは、そのレビューの中でトークンにいくらかかるかよりもはるかに興味深い」と語る。高性能なモデルが、一度で正確な結果を出せば1,000トークンで済むが、安価なモデルが、試行錯誤を繰り返せば5,000万トークンを消費することもある。結果として「私は、最も賢いモデルが実は最も安いという世界を見ている」とReyes氏は述べた。
1-2. モデルの「種分化」と企業ごとの専用モデル
この考え方は、モデルの「種分化(speciation)」が急速に進むという予測にもつながる。Reyes氏は市場を大きく2層に分ける。ひとつは汎用タスクをこなす「コモディティ・タスク・エグゼキューター」で、これはオープンモデルが支配的になるという。もうひとつは、企業が自社の高頻度・専門的なタスクのために、コモディティモデルをポストトレーニングして社内専用で運用する中間層のモデル群だ。「彼らはそのモデルを、世界中の他の人々に提供すらしないだろう」と、企業が自社モデルを完全に囲い込む未来を予測した。
2. 検証可能性(Verifiability)がAIの成否を分ける
Reyes氏は、「検証可能性こそが、現在のAIシステムの成功における最も重要な性質だ」と強調する。医療や法務のように明確な検証基準が存在しない領域では、専門家を招き入れ、2つの事例を並べて「どちらが優れているか」を判断させる形で、新たな検証の枠組みを人力で構築しているという。
「私は、むしろ、現在のAIのフロンティアは、検証が存在しない場所に検証を構築できるAIシステムだと主張したい」とReyes氏。これにより、これまで人間が、「AIには難しすぎる」と判断していたタスクへの進出が可能になるとしている。
3. Anthropicは本当に2兆ドルの価値があるのか
3-1. Claude Codeという一点賭けのリスク
Anthropicが、2兆ドル規模での評価を検討していると報じられている点について、Reyes氏は、率直にリスクを指摘した。「これは基本的に、Claude Codeという、開発者ツールという非常に競争の激しい市場のひとつに2兆ドルを賭けているということだ」と述べ、投資家にとって最大のリスクは、この競争的なアプリケーション市場への一点集中だとした。
そのうえで、モデルラボが、企業価値を正当化する道は2つあるという。ひとつは、政治的な働きかけによって規制を味方につけ、フロンティア能力の独占的提供者になる道。もうひとつは、コストと品質の真のフロンティアに一致するアプリケーションと成果を構築する道――つまり、複数モデルへの対応に開いていく道だ。「この2つの戦略は、実はある意味で対立している」とReyes氏は指摘する。
3-2. プラットフォーム戦略かアプリケーション戦略か
Reyes氏によれば、Anthropicは、アプリケーション層への道を選んでいるように見える一方、OpenAIは、両方に足を踏み入れつつ、プラットフォームへのコミットメントがより強いという。しかし、「アプリケーション層で戦うことは、はるかに困難な戦いになる」と警告する。特定のモデルにロックインされることは、成果を売る立場としては大きな不利益になるためだ。
4. AIのマーケティングは失敗だったのか、そして利益率の行方
4-1. ダリオ・アモデイ氏の警鐘は逆効果だったか
AnthropicのCEOダリオ・アモデイ氏によるAIリスクの警鐘について問われると、Reyes氏は、「現代の資本家によるAIのマーケティングは、おそらく史上最悪の部類に入る」と手厳しく評した。「全員を怖がらせ、信頼できない技術だと伝え、その生活と生計を脅かしながら、大規模に展開する」というやり方が、狙いとは逆の効果を生んでいるという指摘だ。ただし、規制されない危険なAIへの懸念自体は「非常に本物の脅威」であるとも付け加えた。
4-2. SaaS並みの利益率に到達できるか
AI企業の利益率が、伝統的なSaaS企業(70〜80%)に比べて低い(30〜35%程度)という指摘に対し、Reyes氏は、Factory社は良好な利益率を維持していると明かした。理由は、「無限の資金を持つ2社」による値下げ合戦に加わらず、消費者向けの補助金を出していないためだという。「補助金を止めた瞬間に、そのユーザーは残ってくれない」という教訓から、Factory社は、セルフサービス市場では、長期的に「最高の製品」で勝負する方針だと語った。
5. モデルルーティングの商品化と「ハーネス」という新層
5-1. Open Routerの80億ドル買収の真意
Stripeによる Open Router の80億ドルでの買収について問われたReyes氏は、「ルーティング技術そのものは、それほど差別化された技術ではない」との見方を示した。むしろStripeが買ったのは、企業がインテリジェンスをどう配分しているかという情報そのものだという。「トークンとは何か。それは知性そのものだ。そして知性はどうやって得るのか。お金を払うことで得る」とReyes氏。決済・エネルギー・インテリジェンスという3つの資源配分のうち、Stripeは、すでにお金の流れを支配しており、Open Routerによってインテリジェンスの流れの情報も手に入れたとの分析だ。
5-2. 「ハーネス」こそが新しいアプリケーション層
一方で、Reyes氏は、単純な「ゲートウェイ・ルーティング」による節約効果は、10〜20%程度に過ぎず、エージェント型ワークフローで真に価値を引き出すには全く別のアプローチが必要だと指摘する。タスクの状態を動的に把握し、過去・現在・未来を踏まえてインテリジェンスを配分する仕組みが不可欠であり、それは「タスクが実行されている場所の外では起こり得ない」という。
象徴的な例が、コンテキストウィンドウの拡張だ。実際にはモデル層やゲートウェイ層ではなく、「コンパクション」と呼ばれる技術によってエージェント内部で解決されているという。「人々は問題がどこか別の場所――モデルやゲートウェイ――で解決されることを望むが、実際にはハーネスがこれらの問題を解決している」とReyes氏。ハーネスこそが状態を保持し、ロジックが集約される新しい"アプリケーション"であるとの見立てだ。
6. 「誰があなたの会社のインテリジェンスを所有するのか」
6-1. 継続学習とソブリン・インテリジェンス
継続学習モデルの登場について、Reyes氏は、「今後5年間のAIにおける究極の問いは、あなたのインテリジェンスの主権者は誰か、ということだ」と述べた。もし企業が、自社の業務処理をすべて外部のAIプロバイダーに委託してしまえば、数年後にはそのプロバイダーが企業のビジネスを丸ごと理解し、対抗してくる可能性がある。「少なくとも、現在モデルを提供する最大手2社は、自分たちがインテリジェンスを提供しているあらゆる業界・企業を追いかけていく、と明言している」と警鐘を鳴らした。Palantirやマイクロソフト(サティア・ナデラ氏)が、この「主権的インテリジェンス」の議論を積極的に発信していることにも触れ、オンプレミス提供の重要性はまさにこの文脈にあるとした。
6-2. SpaceXによるCursor買収の余波
なお、SpaceXによるCursor買収については、「モデル独立性を保つことが非常に難しいストーリーになる」と分析。Grok(xAI)への誘導が進めば、Cursorの製品は、モデルロックインの方向に傾いていく可能性があるとした。一方で、チームの実力は非常に高く、市場のプレイヤーとして侮れないとも述べている。
7. ネオラボの80〜90%は18カ月以内に消える
Reyes氏は、ネオラボの淘汰について踏み込んだ見通しを語った。「18カ月以内に、ネオラボの80〜90%が消えることもあり得る」としつつ、それは必ずしも悲観的な結末ではなく、多くが「独立企業として意味をなさなくなる」形での買収・統合になるとの見方を示した。
生き残りを判断する3つの問いとして、①そのビジネスは、耐久性のあるワークフローに紐づいているか、②フロンティアモデルの性能向上でそのワークフローは陳腐化しないか、③そのワークフローを新しい企業に持ち込んだとき、その企業は、さらに優れた仕組みを作れてしまわないか、を挙げた。この基準に照らすと、独自データに強く依存し、かつ制度自体が今後も存続する「法務」領域は有望である一方、ExcelやJiraのような汎用的な知識労働の周辺ツールは差別化が難しいと分析した。
8. 中国製オープンソースモデルは信頼できるか
中国発のオープンソースモデルへの懸念について尋ねられると、Reyes氏は、「オープンソースモデルを『中国モデル』と呼ぶこと自体が、フロンティアラボによる策略であり、人々にそれを怖いものだと思わせ、他者化させるためのものだ」と明言した。そのうえで、どのモデルに対しても問うべき3つの質問――①何が検閲されている可能性があるか、②自分が扱いたい課題を解決できるか、③そのモデルが半年〜1年後になくなった場合に乗り換えられるか――は米国のモデルにも中国のモデルにも等しく当てはまるとした。ただし国家安全保障に関わる領域では「中国モデルは、絶対に使うべきではない」とも釘を刺しており、一律の礼賛ではなく用途に応じた線引きを求めている。
8-1. 3年後、ワークフローの99%はオープンモデルで動く
将来予測としては、「3年後には、ワークフローの99%はオープンモデルで実行されているだろう」としつつ、「しかし、その中のわずか1%のタスクが、将来のインテリジェンス経済価値の30〜40%を占めることになるだろう」と付け加えた。OpenAIやAnthropicのフロンティアモデルは、バイオ研究や高度なAI開発、安全保障といったごく特殊な用途に特化していくという見通しだ。
9. マイクロソフトの立ち回りとデータセンター債務のリスク
9-1. モデル非依存という最大の強み
特定のAIラボに依存せず、Azureを通じて、Anthropic・OpenAI・オープンモデルすべてに賭けるマイクロソフトの戦略について、Reyes氏は、「マイクロソフトは、この独立性ゆえにAIにおいて最も良いポジションにいるハイパースケーラーの一社かもしれない」と評価。ChatGPTへの投資でアップサイドを確保しつつ、単一プロバイダーへの依存リスクを回避した「見事な采配」だとした。「MetaとMicrosoftのどちらかしか買えないなら、間違いなくMicrosoftを選ぶ」と明言し、その根拠として同社が保有する巨大なデータセンター基盤を挙げている。
9-2. データセンター債務への懸念
一方、AI業界全体のデータセンター投資に伴う債務拡大については、「潤沢なフリーキャッシュフローを持たずに巨額の債務を抱えることは危険だ」と懸念を示した。マイクロソフトやGoogleのような既存の強固な収益基盤を持つ企業は耐えられるが、OpenAIやAnthropicのような企業にとっては、次の大規模学習に必要な資金を賄うための債務返済が「彼らにとって存続に関わる問題」になり得るとした。
10. AIバブルはピークか、そして人材戦略
10-1. NetscapeとYahoo時代のアナロジー
市場が「フロス(泡)」のピークにあるのではという懸念に対し、Reyes氏は、2008年型の金融危機やバブル崩壊のような事態にはならないとの見方を示す一方、「今日のOpenAIやAnthropicには、Netscapeのような"最初に来た"企業との類似性の方が強い」と述べた。「我々は今、Googleのような"その後に来るもの"が、まだ広く認識されていないヤフーの時代にいるのだと思う」との比喩は印象的だ。
10-2. 創業者を丸ごと採用する人材戦略
Factory社が、将来の採用の100%を「企業買収を通じた創業者・チームの獲得」で行う方針についても語られた。Reyes氏は、オープンソースプロジェクトを一人で5〜8カ月かけて作り上げるような人物は、面接では測れない強いコミットメントの証だとし、「ミッションに合致しているか」「独立して大きな責任を負えるか」を重視すると説明。学歴などの伝統的な「ペディグリー」については、「多くの場合、単に"ルールに従う"能力を測っているに過ぎない」とし、むしろ「今日のシステムが定めるルールの外側で動ける能力」こそ最重要の資質だと述べた。また、採用面での典型的な失敗として「誇示的な労働文化」――24時間働き続けると豪語するタイプへの過信――を挙げ、「そうした姿勢は、しばしば何か別の欠点を補おうとしていることの表れだ」と警鐘を鳴らした。
11. クイックファイアラウンド:企業評価と競合分析
11-1. Meta・Microsoft・NVIDIAの序列
「短期で持つ・長期で持つ・売り切る」形式の質問に対し、Reyes氏は、「Microsoftと長期で持ち、NVIDIAとは短期関係、Metaは手放す」と回答。Microsoftは、「ほぼすべてのフォーチュン500に入り込んでいる」持続性を、NVIDIAは、「現在のテクノロジー界のキングメーカー」としての地位を評価する一方、Metaは、広告事業という単一の収益源に依存している点を弱みとして挙げた。加えて、「SpaceXが、2〜3兆ドルの価値を持つと認めるなら、NVIDIAは、おそらく10兆ドルの価値がある」との見立ても示した。
11-2. コーディングAI4社の脅威度ランキング
競合となるコーディングAIツールについては、脅威度の高い順に「Claude Code」「Codex」「Cognition」「Cursor」を挙げた。特に、Claude Codeからの乗り換え事例が増えている点を「不安定さの表れであり、我々にとって朗報だ」としつつ、Codexが、単なるコーディングではなく「仕事のためのプラットフォーム」として言及される機会が急増している点に注目しているという。
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