Beyond Founder Mode

この1年、テクノロジーに近い多くの起業家や経営者が、Claude CodeやCodexをはじめとするAIエージェントの進化に熱狂していたと思います。実際に仕事で使う機会が多かったかどうかは関係なく、その進化を無視できない状況でした。

以前の記事でも紹介しましたが、私自身、システム開発を本業としながら、当初は生成AIに対して少し懐疑的でした。その考えが大きく変わったのは、AI要件定義「Acsim」をはじめとする自社AIエージェント製品への反響、そしてVibe Codingとの出会いがきっかけです。

そこから一気に生成AIの世界にのめり込み、寝る間も惜しんで試行錯誤を重ねてきました。今ではClaude CodeやCodexは、私にとってなくてはならない重要なビジネスパートナーです。

最近は、以前ほど新しい技術そのものに興奮することは減りました。一方で、AIへの集中や執着は、むしろ強くなっています。

前回のスタートアップ創業から現職まで、私は10年以上、経営者として仕事をしてきました。その間、常識を疑うこと、普通にならないこと、そして顧客やプロダクト、現実そのものにできるだけ近い場所で考えることを意識してきたつもりです。

しかし、それすらまだ序盤だったのではないかと思うほど、AIの進化は想定を超えていました。これからは、今まで以上に「昨日の常識」を疑わなければならない。最近は、そんな感覚があります。

AI時代のFounder Mode

2024年にPaul Grahamが提唱したFounder Modeには、多くのスタートアップ経営者が共感したと思います。

組織が大きくなっても、マネジメントの階層によって、創業者と顧客、プロダクト、そして会社の品質を決める細部との距離を広げない。組織による抽象化に逃げず、創業者自身が現実の解像度を上げ続ける。私も、この考え方は変わらず重要だと思っています。

一方、この2年ほどAI活用に没頭するなかで、その先にもう一つテーマがあるのではないかと感じるようになりました。

私なりにFounder Modeを「組織を理由に現実から離れないこと」と捉えるなら、その次にあるのは、AIを使って「一人の人間が扱える認知量の限界を押し広げること」です。

この10年間、私自身が特に苦心してきたのは、人を採用し、組織をつくり、スケールさせる方法と、それに伴う経営者としての振る舞いでした。それが重要であることは、これからも変わりません。

ただ今、そこに「自分自身の認知をスケールさせる」という新しい選択肢が加わり始めています。

2025年の初め頃、私は一つのCursorのタブと向き合うだけでも苦労していました。それが今、この記事を書いている私のデスクには5台のモニターがあり、20以上に分割されたターミナルで、それぞれ別のClaude Codeなどのセッションが動いています。

多数のエージェントを並列に動かすことで、扱えるタスクの量、難易度、種類のいずれにおいても、以前なら一人では不可能だった領域まで手を伸ばせるようになりました。

重要なのは、単に大量のAIを並べることではありません。以前なら時間や認知の制約から諦めていた探索そのものを、実行できるようになったことです。

その結果、組織をスケールさせるための投資と、自分自身の認知をスケールさせるための投資を、天秤にかけて考える瞬間も増えています。ソロプレナーが注目されているのも、同じ文脈にあると思います。

システム開発は、AIエージェント活用が最も先行している領域の一つです。Claude Codeが登場して以降、複数のAIエージェントを並列・長時間稼働させるための環境は急速に整ってきました。

同時に、自分の中にある暗黙知を形式知化し、情報や周辺環境を徹底してAIフレンドリーに整えることの重要性も増しています。

以前なら、「人の限界だから仕方がない」「これは無理だ」と瞬時に諦めていたことも、今では、「システムによって解決できないか」と考えられるようになりました。その結果、思考の幅も、選択肢も広がっていきます。

重要なのは、一度、人間がボトルネックになるところまでAIを使ってみることだと思います。

これまでなら理解できなかった量の情報が目の前に流れてきたとき、「こんな量は扱えない」と考えるのか。それとも、「どうすれば扱えるようになるか」と考えるのか。

その差は、これから数年で想像以上に大きくなるのかもしれません。

潤沢な知性、希少な執着

AIによって、調査、コーディング、分析、文章作成、デザインなど、多くの知的作業へのアクセスは急速に広がっています。もちろん、専門性や判断力、審美眼が不要になるわけではありません。

AIによって専門外の領域で能力を補える一方、深い専門知識が成果に与える影響は依然として大きい。ただ、AIによって「できること」の差が縮まるほど、私はむしろ「何に執着するか」の差が大きくなると考えています。

• 顧客体験の小さな違和感を放っておけない

• 業界では当たり前とされているプロセスに、「そもそも、なぜ必要なのか」と問い続ける

• 十分な答えが出ているのに納得できず、もう一歩先まで試してしまう

AIは「能力」を増やしてくれます。ただ、成果を極めるための「執着」までは与えてくれません。一方で、その執着を実行に移せる量は大きく変わりました。

以前なら、一つの問題をどれだけ考え続けても、一日は24時間でした。今は、一つの問いから数十の調査を走らせ、複数のプロトタイプをつくり、実験を並列に進めることができます。

だから、AIによって知性が豊富になるほど、人間の役割が小さくなるとは思いません。むしろ、その知性を何に向けるのか。どの水準を求めるのか。そして、どこまで追い続けるのか。そうした人間の意思が、これまで以上に重要になります。

AIによって誰もが何倍も効率的に仕事ができる未来が来たとしても、何に執着し、どこまで追求するかによって、その差はむしろ大きく広がっていくのではないかと思います。

数倍の改善は、AI活用のスタートライン

少し前「Token Allocation」という記事で、AIネイティブな会社では「どこに、どれだけAIの計算資源を配分するか」が重要になると書きました。ただ、その前提は、想像以上の速さで変わりつつあると感じています。

システム開発でCodexやClaude Codeを使っている方なら、数か月前なら超過課金が発生するほどだったタスク処理が、今では日常的なRate Limitの範囲に収まる、という経験を何度もしているのではないでしょうか。

AIによって仕事が2倍速くなった。成果物の質が2倍になった。それ自体は素晴らしい成果です。しかし、自分たちが2倍になっているなら、競合は3倍、あるいはそれ以上になっているかもしれません。

特別な活用方法を模索しなくても、Claude CodeやCodexが十分に能力を発揮できる環境を整えるだけで、相応の効率化は実現できます。

だから私は、生成AIやAIエージェントによる「数倍の生産性向上」は、競争優位というよりも、これからの競争に参加するための前提条件になっていくと考えています。

本当に怖いのは、AI活用で周囲に置いていかれることでも、既存の競合に少し劣ることでもありません。

自分たちが当然だと思っていた業務プロセスや商流そのものを、AI活用の「異常値」を追求する新しいプレイヤーが、まるごと刷新してしまうことです。

技術革新が起きるたびに、こうしたゲームチェンジは繰り返されてきました。そして、生成AIにおける本格的な変化は、まだ始まったばかりです。

OpenAIが公開しているAsanaの事例では、少なくとも5年かかると見積もられていたテストシステムの移行が、Codexを活用することで約2週間で完了したとされています。システム開発の現場では、このように従来の前提では考えられなかった速度で仕事が進む事例を目にすることが増えてきました。

5年が2週間になる。こうした桁違いの変化が起きたとき、変わるのは生産性だけではありません。

• 高すぎて諦めていたこと

• 複雑すぎて手を出さなかったこと

• 個別対応では採算が合わなかったこと

こうしたものが、AIによって初めて合理的な選択肢へと変わっていきます。

AIを、昨日までの仕事を速くするためだけに使うのではない。AIによって初めて合理的になる仕事や顧客体験そのものを発明する。

これから、あらゆる業界でAIネイティブを極め、10Xを超える異常値を叩き出すプレイヤーが現れるでしょう。

私たちがスタートアップとして目指すべきなのは、その世界をつくる側だと思っています。

インサイトは、執着の先にある

AIの世界では、毎日のように新しいベストプラクティスが生まれています。

どのモデルを使うのか。どのツールを組み合わせるのか。エージェントをどう設計し、どの周辺ライブラリを使うのか。

もちろん、学ぶ価値はあります。ただ、広く共有されたベストプラクティスは、多くの人が再現できるものでもあります。程なく、あらゆる市場参加者にとって、それが競争の前提条件に近づいていきます。

スタートアップが目指すべきは、その先です。

常識外れの量・質・種類の仕事をAIに任せ、失敗を前提に何度もやり直し、限界まで検証する。

そうした使い方の先で、新しいオペレーティングモデル、新しい経済性、そして、これまで提供できなかった成果が見えてきます。そのインサイトを独自の価値としてプロダクトに落とし込んで初めて、AIネイティブである意味が生まれると考えます。

特にAIエージェント領域では、Claude CodeやCodexがどの方向へ進化しているのかを理解することが重要です。これらはシステム開発にとどまらず、さまざまな業務へ適用範囲を広げています。

自分たちのプロダクトは、その進化によって価値が高まるのか。それとも、次のアップデートで代替されるのか。その境界は、これらのツールを徹底的に使い込んだ先で見えてくるでしょう。

Claude CodeやCodexそのものと競うのではなく、それらが進化するほど価値が増幅されるものをつくる。

彼らを補強し、能力を引き出し、新しい武器を与える機能や設計にこそ、AIネイティブなプロダクトの大きなヒントがあると考えています。

ビジネスモデルは、革新の後に生まれる

その延長で、AIネイティブな会社が、従来の「SaaS」や「受託」といった枠組みにきれいに収まる必要もないと感じています。

そもそもソフトウェアの提供形態は、マルチテナント、シングルテナント、クラウド、ライセンスなど多様です。受託も、個別開発から運用、伴走型サービスまで幅があります。AIによって、その境界はさらに曖昧になっていくでしょう。

顧客にとって最も価値があるのがソフトウェアなら、ソフトウェアをつくればいい。

人間が多数のAIエージェントを駆使するサービスの方が10倍の成果を出せるなら、それでもいい。80％をAIエージェントが担い、最後の20％を専門家が担う形でも構いません。重要なのはカテゴリーではなく、顧客にどれだけ大きな変化を起こせるかです。

• 10倍速く提供する。

• 10倍深く調べる。

• 顧客ごとに最適化する。

これまで採算が合わなかった仕事や、お金を払っても得られなかった成果を提供する。そこに価値があるなら、実装方法はもっと自由でいい。

実際、Sierraは「Agents as a Service」を掲げ、ユーザーが求める成果を定義し、エージェントがその仕事を構築・実行・改善していく方向を示しています。また、成果に応じて支払うoutcome-based pricingという考え方も提示しています。

こうした技術変革期には、既存のビジネスモデルを先に決めてAIを当てはめるよりも、AIを極限まで使ったとき、顧客にどこまで大きな成果を提供できるのかを先に探求する方が重要です。

その結果、従来のSaaSでも受託でもない提供方法や、新しい価格体系が合理的になるのであれば、それを発明すればいい。

ビジネスモデルを先に決めるのではない。顧客価値を極め、革新を突き詰めた結果として、ビジネスモデルが生まれる。

AIネイティブであることの本質は、どのカテゴリーに属するかではなく、これまで不可能だった成果を、どこまで合理的に提供できるかにあると思います。

Founder Modeの先へ

創業者たちは、組織を通じて実行力をスケールさせるだけでなく、個人で投入できる認知量そのものもスケールできるようになり始めています。

従来「優秀」と評価されてきた能力の多くがコモディティ化していくとすれば、逆に希少になるのは、何を目指すのか、どの水準を求めるのか、そして合理的な答えが出たあとも、どこまで問い続けるのかという「人の意思」です。

能力へのアクセスが平準化するほど、意思の強さそのものが、これまで以上に大きな差別化要因になるのかもしれません。

Founder Modeが、「組織によって、現実との距離を決めさせない」という思想だとすれば、その先にあるのは、「一人の人間の認知限界によって、理解と行動の限界を決めさせない」という思想なのだと思います。

これは、単純に長時間働くという話ではありません。昨日まで人間の限界だったものを、今日も当然の制約として受け入れるのか。それを問い続けるということです。

そして、AIが進化するほど、それを最大限に活かすための人間側の成長も求められます。能力へのアクセスが平準化するほど、何を目指し、どこまでやり切るかが問われる。ある意味では、より厳しい時代になるのだと思います。

だからこそ、スタートアップは原点に立ち返り、常識外れなほどの没頭と挑戦を通じて、2X、3Xという新しい標準を超え、10X、20Xの顧客価値を目指す。

AI革命には、これまでなら精神論に聞こえたような異常値を、現実の探索対象に変えてしまうだけの可能性があります。

AIによって知性が潤沢になる時代に、むしろ希少になっていくのは、人の「執着」なのだと思います。