Claude Code之后，Anthropic的下一个爆款会是什么？

ビデオタイトル：Anthropic's hunt to find the next Claude Code

ビデオ作者：ACCESS Podcast

翻訳・編集：Peggy、BlockBeats

編集者注：大規模言語モデルの能力が飛躍的に向上し、AI プログラミングツールが急速に普及する中、業界の議論は「モデルがタスクを遂行できるか」から「モデルの能力をどのように製品、ワークフロー、ビジネスシステムに組織化するか」へと移行しています。

過去1年、Claude Code、Codex、Co-work などの製品が次々と開発者やナレッジワーカーの現場に登場し、AI はもはや単なる質問応答のチャットボックスではなく、ツールを呼び出し、タスクを実行し、結果を検証する生産インターフェースへと変貌を遂げています。しかし、「エージェントが次世代のソフトウェア形態になる」という認識が広まるにつれて、より根本的な問題が浮上しています。それは、誰が最初にモデルの能力を、再利用可能で、配布可能で、スケーラブルな作業システムに変換できるかということです。

本稿は、ACCESS Podcast による Mike Krieger へのインタビューを基に構成されています。Mike Krieger は Instagram の共同創業者であり、現在は Anthropic のチーフプロダクトオフィサーとして Anthropic Labs を率い、Claude Code に続く Anthropic の次なる最先端製品の方向性を探るチームを統括しています。

Alex Heath（左）と Mike Krieger（右）

この対談で、Mike Krieger は単に Anthropic の次の製品が何かを議論しているのではなく、AI 製品の競争をより根本的な構造上の問題に分解しています。すなわち、モデルの能力をどのように実際のワークフローに組み込むか、AI 企業は内部でどのようにイノベーションを組織すべきか、プラットフォーム企業はエコシステム内の顧客との境界線をどのように扱うべきか、そして AI の実行能力が高まるにつれて、人間の判断力が生産チェーンの中でどの位置に再配置されるか、ということです。

第一に、製品の形態が「チャット」から「タスク」へと移行していることです。かつて大規模言語モデルは主にダイアログボックスとして存在し、ユーザーがプロンプトを入力し、モデルが回答を生成していました。現在、Claude Code、Co-work、Claude Design は別の製品ロジックを体現しています。それは、AI に一つの目標に向かって継続的に作業を進めさせ、その過程でツールを呼び出し、結果を生成し、検証させるというものです。これは、AI 製品にとって重要なのはもはや回答の質だけではなく、タスクの分解、コンテキストの継続性、ツール呼び出し、結果検証の能力であることを意味します。これらの能力をシームレスなワークフローにパッケージ化できる者が、次世代の生産性への入り口に最も近づくでしょう。

第二に、組織の方法が「大規模チームによる計画」から「小規模チームによる試行錯誤」へと移行していることです。Anthropic Labs の運営方法は、大企業内部に組み込まれたスタートアップユニットのようなものです。2、3人から始め、隔週でレビューを行い、高頻度のフィードバックでプロジェクトを継続するかどうかを判断します。かつて、大企業のイノベーションラボはサイクルが長すぎ、責任が曖昧で、「まあまあ」のプロジェクトが長引いてしまう傾向がありました。しかし今、モデルによって構築コストは低下し、真に希少なものはむしろ判断力、センス、そして意思決定のスピードです。これは、AI 時代の組織効率はエンジニアの人数だけでなく、より小さなチームでより迅速に方向性を検証できるかどうかにかかっていることを意味します。

第三に、プラットフォームとアプリケーションの境界が再定義されていることです。Claude Code の成功により、Anthropic は単なるモデルプロバイダーではなくなり、自らアプリケーションの形態を定義し始めています。Claude Design と Figma をめぐる論争は、モデル企業が自らアプリケーションに参入することが、顧客やエコシステムパートナーの利益に不可避的に触れることを示しています。かつて、基礎モデル企業は主に基盤となる能力を提供し、Cursor や Figma などの垂直アプリケーションがユーザーインターフェースとシナリオのカプセル化を担っていました。現在、モデル企業も自社製品を通じて、エージェントファーストの未来像を示す必要があります。これは、AI プラットフォームの競争が API の競争だけでなく、プロダクトパラダイムの競争でもあることを意味します。

第四に、AI が強力になればなるほど、人間の判断がより貴重になることです。Mike は繰り返し強調しています。Claude はより速くコードを書き、プロトタイプを生成し、タスクを実行できますが、0 から 1 へのプロセスにおける最も困難な部分、すなわち、正しい質問をすること、真のユーザーを理解すること、製品のノーススターを定義すること、そして何が「正しい」かを判断することは代替できません。かつて、実行力はナレッジワークの主要なボトルネックでした。しかし今、実行はモデルによって加速され、人間の価値はより先行判断、創造性、関係ネットワーク、組織能力に集中しています。AI は困難な意思決定を自動的に排除するわけではなく、むしろ誤った方向性をより速く増幅させる可能性があります。

この対談を一つの見解に要約するならば、それは、Claude Code の後、Anthropic が求めているのは単一のヒット製品ではなく、AI をモデルの能力から生産システムへと変換する一連の方法論であるということです。この意味で、本稿で議論されている対象は、もはや Anthropic の次なる製品ロードマップだけではなく、AI 業界全体が「モデル競争」から「システム競争」へと移行する構造的な転換点です。

以下は原文です（読みやすくするため、一部編集しています）：

TL；DR

・AI 製品の競争は「より強力なモデル」から「能力をどう実践に落とし込むか」へと移行しており、本質的には大規模言語モデル企業がワークフローの入り口を争い始めていることを意味する。

・Claude Code の意義は単にコードを書くことではなく、エージェントが明確な目標のもとで継続的にタスクを実行できることを証明し、AI をチャットツールから生産システムへと変革した点にある。

・Anthropic Labs の中核的価値は、どれだけの製品をリリースするかではなく、小規模チームで素早く検証し、モデルが次に持つべき能力を明らかにすることにある。

・Co-work は、Anthropic が Claude Code の方法論を非プログラマーに拡張しようとする試みであり、本質的には「プログラミング能力」を一般ユーザーの作業自動化能力として抽象化することにある。

・OpenAI Codex の追撃により、Claude の優位性はもはや技術的なリードだけではなく、Anthropic が Claude Code、Co-work、Claude.ai を統一された体験に統合できるかどうかにかかっている。

・モデル企業が自らアプリケーションに参入することは、顧客との境界線の衝突を激化させるが、次世代の AI 製品形態を定義するための必然的な道筋でもある。

・AI が急速に実行できるようになればなるほど、人間の価値は先行判断、製品センス、問題定義に集中する。なぜなら、誤った方向性も AI によってより速く増幅されるからである。

・AI が雇用に与える影響は、単一の企業が解決できる問題ではなく、社会全体としてスキル再構築、分配メカニズム、人間にしかできない能力について再考することを本質的に迫るものである。

原文内容

Alex Heath（司会）：Claude Code の後、Anthropic の次の大型製品は何でしょうか？今週の番組では、Mike Krieger をお迎えしています。彼は Instagram の共同創業者であり、現在は Anthropic 内部で「ムーンショットプロジェクト」を担当するチームを率いています。

Mike Krieger（Anthropic チーフプロダクトオフィサー）：

Anthropic での在職中、最も暗い日の一つは、それを 3.5 v2 と名付けたことです。なぜ最終的にそのような名前になったのか、説明できます。

Alex Heath：Mike との対談は、サンフランシスコで Anthropic が最近開催した Claude Code カンファレンスの際に、対面で収録しました。そのカンファレンスで、Anthropic は Elon Musk と新たな大規模な計算資源協力を発表しました。つまり、あなたたちはこれから Elon と一緒に宇宙に行くのですか？

Mike Krieger：全くその通りです。はい、私たちは新しく、そしてやや意外な計算資源の調達先を探しています。

Alex Heath：Mike が現在取り組んでいること、Anthropic と OpenAI の間の激しい競争、そして Mike が、AI がますます強力になっても、人間の仕事のどの部分が依然として重要であり続けると考えているかについて話しました。

こちらは『Access』です。

Mike、サンフランシスコの Claude Code カンファレンスでお会いできて嬉しいです。前回の対談を思い出していました。あなたが Labs を引き継いだばかりの頃でしたが、もう数ヶ月経ちましたね？

Mike Krieger：ええ、もうすぐ4ヶ月になります。

Labs の運営方法：隔週の選別、小規模チームで大型製品を検証

Alex Heath：約4ヶ月ですね。Labs を知らない人のために、ここから始めたいと思います。なぜなら、これは非常にユニークな組織構造だからです。数ヶ月前、オフィスを訪れた時にも話しましたが。Labs とは一体何で、Anthropic 内部での使命は何ですか？

Mike Krieger：簡単に言うと、私の Labs に対する理解は、現在のバージョンは Labs v2 と呼ぶべきものです。Labs v1 が何をしたか、Labs v2 が何をしようとしているかについては、後で詳しく話すこともできます。

しかし、Labs は主に2つのことを行っていると考えています。

第一に、Claude の理論上の能力と、一般の人々の日常的な使用体験との間のギャップを縮小することです。つまり、Claude は理論上多くのことができますが、これらの能力をどのように人々の日常の仕事や生活に実際に浸透させるか。この可能性をより多く解放し、ギャップを可能な限り縮小するために、どのような製品、プロトタイプ、プロジェクトを作るべきか。

第二に、私たちは「最前線の偵察隊」のような役割を担い、モデルが将来どの方向に進化する必要があるのか、異なるユーザーのニーズを満たすために何が必要なのかを判断することです。

したがって、成功した Labs プロジェクトは、必ずしも最終的に製品としてリリースされるとは限りません。プロトタイプであることもあります。作ってみて、モデルがまだ十分ではなく、当面はそのタスクを完了できないと分かれば、一旦脇に置きます。次世代モデルがリリースされた時に再評価するか、将来のモデル開発の評価指標の一つにして、反復を続けます。

そのため、純粋なプロダクト企業の製品ラボとは異なり、成功の基準は「製品をリリースしたかどうか」かもしれません。しかし Anthropic では、Labs の価値は他の側面にも現れます。それは、Anthropic の将来の方向性に影響を与えることができるということです。

Alex Heath：Labs は確かにいくつかのヒット製品を生み出しましたよね？Claude Code もその一つですし、MCP もそうです。他にはありますか？

Mike Krieger：Agent Skills も Labs が生み出した非常に重要なものです。もう一つ、リリースはされませんでしたが、研究に非常に役立ったプロジェクトを挙げるとすれば、computer use、つまり Claude にコンピューターを使わせるというものです。

私が Anthropic に入社したのは 2024 年 5 月です。来週で入社2周年になります。社内では「antiversary」と呼んでいます。

Alex Heath：「anniversary」ではなく？

Mike Krieger：「antiversary」です。Anthropic では何でも ant に関連付けます。最初は抵抗していました。「dogfood」とも言わず、「antfood」と言います。

入社後、Labs の構築を始めました。その時に最初に提案されたプロジェクトの一つがこれです：Claude にコンピューターを使わせてみたらどうか？

Alex Heath：つまり computer use ですね。

Mike Krieger：そうです。

Alex Heath：それはどのモデルの時代でしたか？

Mike Krieger：Claude Sonnet 3.5 の時代です。私がリリースに関わった最初のモデルでもあります。入社3週間目でこのリリースに携わりました。よく冗談で言うのですが、Anthropic にはいわゆる onboarding プロジェクトはなく、いきなり難しいプロジェクトを投げてくるんです。そして私は入社3週間目で直接リリースに関わりました。

Sonnet 3.5 は非常に興味深いモデルでした。なぜなら、それは実際にいくつかのプログラミングシナリオを解き放った最初のモデルの一つだったからです。完全な agentic coding にはまだ程遠かったですが、その兆しは見えていました。

そこで、Sonnet 3.5 を組み込み、それを基に computer use 製品を作りました。しかし、多くの問題がありました。コンピューターを使う速度が遅すぎる、精度が十分でない、視覚能力も不十分などです。画面を見て「あのボタンをクリックする必要がある」と言いながら、実際には別の場所をクリックしてしまうことがありました。

しかし、この「完全には使えない」テストフレームワークを構築したこと自体が非常に役立ちました。なぜなら、後に Sonnet 3.5 v2 を開発した時（この命名については後で詳しく話します。これは本当に Anthropic での最も暗い日の一つでした）、新しいモデルをこのフレームワークに組み込んでテストすることができたからです。

その後、3.6 も試しましたが、まだ十分ではありませんでした。しかし、少し改善の兆しは見えました。そして 3.7 の時、その日は今でも強く印象に残っています。ニューヨークに出張し、ニューヨークのチームと会っていました。突然、誰かからメッセージが来ました。「以前 Labs で作ったもの、あの9ヶ月間放置されていた computer use プロジェクトが、Sonnet 3.7 でようやく生命の兆候を見せ始めている。そろそろ computer use を一つの能力として、外部に公開し、議論を始める時だと思う。」

そこから約9ヶ月かかりました。数ヶ月ごとに新しいモデルを同じテストフレームワークに入れて試しました。Labs が既にそのプロジェクトを一時中断していたとしても、それは非常に有用でした。なぜなら、モデルにおける computer use 能力の進化を評価するためのテストセットとなったからです。

Alex Heath：あなたが Anthropic に入社した時は、チーフプロダクトオフィサーでしたね。当時、私はこう思ったのを覚えています：Mike Krieger