AIで生産性を高めるべきか、それともコストを下げるべきか？100倍の効率は100倍の売上に結びつかなかったが、シリコンバレーでは誰も止めようとは言えない

五源資本合夥人孟醒、近日発表したシリコンバレー視察レポートで、自分自身がノートを取る習慣まで変えさせてしまうような判断を提示した。シリコンバレーは、波を造る人でさえ波に呑まれる段階に入っている。AI の反復スピードは「月単位」から「週単位」へとすでに変わり、シリコンバレーの自分たちさえ自分たちのスピードに追いつけない。

AI がチームの生産性を 5 倍に増幅するなら、従来のアウトプットを維持するために 8 割の人力を減らすこともできるし、人数を維持して 5 倍のことをすることもできる。孟醒の今回のシリコンバレーでの観察は、現場で答えの初稿を提示したのと同じだ。100 倍の効率が 100 倍の売上につながらず、token の予算が人件費に迫り、蒸気機が馬車に勝てていないのに誰も止まろうとしない。いまシリコンバレーが選んでいるのは「とにかくスピードを先に引き上げる」だ。だが、この道は最終的に「拡張能力」へ向かうのか「コスト圧縮」へ向かうのかは、現時点では結論が出ていない。

YC は先行指標から遅行指標へ

孟醒は今年 3 月、YC W26 バッチ Demo Day の観客席で、第 5 社のピッチを聞いたところで筆を置いた。理由は、この回は 100 社を超える中で、約 80% が垂直 agent を扱っているからだ。たとえば、弁護士のために書類を整理する、カスタマーサポートのためにチケットを配分する、HR のために履歴書をスクリーニングする、といった具合だ。

もし去年 10 月にこれらのテーマを見ていれば、彼は「なかなか面白い」と思っていたはずだ。しかし Claude Code が開発者ツールからほぼ誰でも使えるインターフェースになり、Opus 4.6 が vibe coding のハードルを地面まで下げた後は、こうした垂直 agent がビジネス上の壁をまだ築く前なら、普通のエンジニアでも週末で複製して作れてしまう。

YC のバッチ制度は、申請・スクリーニング・入営・磨き込み・ピッチまで、より遅い世界に合わせて設計されている。いまの AI の反復スピードでは、5 か月あれば何度も典型が入れ替わるのに十分だ。孟醒は、YC が過去の先行指標から徐々に遅行指標へと変わっている、と表現した。

Meta は全員が対手のプロダクトでプログラミング

孟醒の今回のシリコンバレー行きで最大の衝撃だったのは、Meta が社内全体で Claude Code を使っていることだ。時価総額が兆級の会社が、数万のエンジニアに対して競合の API を通じて自社コードに触れさせる。これは半年ほど前ならまったく想像できなかった。

Meta 社内では以前 myclaw というツールを出してコードのセキュリティ問題の解決を試みたが、「使いにくい、誰も使わない」。その結果、会社は最終的にポリシーを緩め、顧客データに関係しない限り、従業員が自由に Claude Code を使えるようにし、「どうやって AI native な組織になるか」という社内会議やトレーニングを開始した。

Google はセキュリティ上の考慮から原則として従業員が対手ツールを使うことを禁じているが、DeepMind は例外で、Gemini と社内アプリケーションを担当する複数のチームが Claude Code を使っている。Google 自社の社内コーディングツール Antigravity は、現在およそ 50% の新しいコードが AI によって書かれていると称しているが、それでも DeepMind の好みを止められていない。

その中の重要な要因の一つは、Anthropic がプライベート化（個別）デプロイをしていることだ。そして Anthropic の推論と学習はもともと大部分が Google Cloud の TPU 上で実行されており、双方に信頼の基盤がある。他の大手はこの関係がなく、本当に一旦コードのセキュリティを脇に置き、まず速度を上げにいっている。

エンジニアの token 利用は、エンジニア本人より高い

孟醒が Palo Alto で訪れた複数の AI-native スタートアップで、1 人のエンジニアの年間 token 予算はおよそ 20 万ドル超だ。この数字はすでにエンジニア 1 人の年収に近い。会社が AI で人員を削ってお金を節約しているように見えるが、実際の総コストはおそらくまったく下がっていない。ただ、人件費のコストを token のコストに置き換えただけだ。

Meta はこのことを極限まで押し進め、社内に token 消費のランキングを設けた。誰がどれだけ使ったかで順位が決まり、末尾は解雇される可能性がある。従業員はそれに対して「token legend」という非公式な称号をめぐって競い合った。同じ期間に Meta は 2 回連続で人員削減を行い、合計で 1 万人規模だ。片方で全員が token に突進し、もう片方で大規模に削減するのは矛盾していない。これは同じ事柄の二つの側面だ。

孟醒は実地で C ラウンドの会社を見た。技術責任者が Slack を開いて見せてくれたが、そこには agent が走っているだけだった。背後では十数個の Cursor agent が並列で動き、さらに別の Claude Code のウィンドウを開いて調整を担当していた。エンジニア界で一番流行している不安は、寝る前に自分のその十数個の agent が何をするのか分からないことへの恐れだ。

100 倍効率は、100 倍の売上に結びつかなかった

多くの CTO が興奮して孟醒にこう語った。「以前は 60 人で 1 年かけてやっていたことを、今は 2 人と Claude Code で 1 週で片付く」。いわゆる「百倍エンジニア」「10 倍の効率向上」だ。

だが孟醒が冷静になってから、一つの疑問を投げた。効率が 100 倍に上がったなら、会社の売上も 100 倍に伸びたのか？プロダクトラインは 100 倍に拡張したのか？彼は肯定的な答えを得られなかった。実際には、100 倍の効率向上が売上に落ちてくると、しばしば 50% か 1 倍程度にしか反映されない。ギャップはどこにあるのか。今は誰も説明できない。

「こんなに多くの token を使っているなら、遺伝子が突然変異して別の種類の会社になってしかるべきだ。でも結局、どんなふうに変わるのかは僕にも分からない。」ある創業者が彼にそう言った。Anthropic 自身にも、追いつけない場面がある。孟醒がある Anthropic の友人に「あなたたちが agent を使っていて一番つらいのはどんな場面？」と聞くと、答えは oncall の即時対応だった。

API 応答が遅い、推論ノードが落ちる、ユーザーのフィードバック出力が異常になる、といったとき、oncall のエンジニアは、すぐにそれがコードのバグなのか、計算資源の配分なのか、それともモデルそのものの問題なのかを特定する必要がある。Anthropic は世界でもっとも強い coding agent の会社で、この場面は彼らのコア能力に限りなく近い。それでも、社内の oncall agent は依然として使いにくい。

蒸気機はまだ馬車より速く走れていないが、誰も止まる勇気がない

孟醒は当時の状況をこう描写する。蒸気機はすでに発明されたが、ときには馬車ほど速く走れていない。要点は全員が、蒸気機は最終的にもっと速く走ると分かっていることだ。だからコードのセキュリティも構わなくなり、token の予算も爆発し、ランキング競争も始まった。蒸気機が本当に馬車を追い越すのがいつになるかは誰にも分からないが、誰もその日を待って止まれない。止まる代償は、token を焼き間違えるよりも大きいかもしれないからだ。

また、token の消費はおそらく線形に増えるわけではない。孟醒は調査機関 METR のデータを引用している。AI agent が 50% の成功率で、どれくらいのタスクを完了できるか（人間の専門家の所要時間で測る）という指標で、2025 年 3 月時点の Claude 3.7 Sonnet はまだ 50 分だったが、2025 年末の Claude Opus 4.6 はすでに 14.5 時間になっている。

過去 2 年、この指標の倍化周期は 7 か月から 4 か月へ圧縮された。この先、agent の信頼性がさらに一段上がれば、token 消費は年 50% 増の問題ではなく、一夜にしてワンランク上の桁に上がることになる。孟醒も、交流のある界隈内での共通認識として、今年末までに多くの会社（テック大手を含む）では実際には 20% の人で足りる、という予測に触れている。

( 質問に答えよ：AI によって効率が 5 倍になるとして、コストを 80% 減らすのか、それとも 5 倍の仕事をするのか？)

筆者は今年 4 月に、ある記事の中で問いを投げたことがある。AI がチームの生産性を 5 倍に増幅するなら、8 割の人手を減らして元の生産量を維持することもできるし、人員を維持して 5 倍の仕事をすることもできる。Aaron Levie は a16z Podcast で、将来的にはある会社の agent の数は従業員の 100 倍から 1,000 倍になるかもしれないと述べている。黄仁勳は直言した。もし世界に新しい創意がなければ、AI による生産性向上は最終的に失業へと変換されるだけだ。問題は AI ではない。意思決定者に想像力があるかどうかだ。

孟醒の今回のシリコンバレーでの観察は、現場で答えの初稿を提示したのと同じだ。100 倍の効率が 100 倍の売上につながらず、token の予算が人件費に迫り、蒸気機が馬車に勝てていないのに誰も止まろうとしない。いまシリコンバレーが選んでいるのは「とにかくスピードを先に引き上げる」だ。だが、この道は最終的に「拡張能力」へ向かうのか「コスト圧縮」へ向かうのかは、現時点では結論が出ていない。

孟醒は記事の結びに、よりバランスの取れた視点を残している。彼はこの半月で「追いつけない」状況をたくさん目にして確かに不安になる。しかしもし AI が本当に数年のうちに、癌を慢性病に変え、材料科学を 20 年分前倒しにすることができるのなら、この「追いつけない」は人類の発展史上最大の一度の加速かもしれない。

企業の意思決定者にとって、本当の問題はこれまでAIが人を置き換えるかどうかではない。生産性が 5 倍、10 倍、100 倍に増幅された後に、あなたはより多くの人を切るためにそれを使うのか、それとももっと多くのことをするために使うのか。その選択が、いまシリコンバレーと世界中の企業の会議室で同時に起きている。

この記事 AI で生産性を高めるのか、コストを下げるのか？ 百倍効率は百倍売上につながらなかったが、シリコンバレーには誰も止まれと言える人がいない。最初に 鏈新聞 ABMedia に掲載。