著者：Naman Bhansali
翻訳：深潮 TechFlow
深潮导读：新技術が普及し始めた初期には、人々は「技術の平等化」という幻覚を抱きがちです。写真、音楽制作、ソフトウェア開発が容易になったからといって、競争優位性は消えるのでしょうか？Warpの創設者であるNaman Bhansaliは、インドの田舎町からMITへと至る自身の経験と、AIを駆使した給与支払分野での起業実践を通じて、直感に反する真実を深く明らかにします。つまり、技術が門戸（Floor）を低くするほど、業界の天井（Ceiling）はむしろ高くなるというのです。
この実行力が安価になり、甚至AIによって「バイブコード」される時代において、著者は真の競争優位は単なる流量配分ではなく、偽装不可能な「審美性」、複雑なシステムの底層ロジックへの深い洞察、そして十年単位で継続的に複利を積み重ねる忍耐であると考えている。この記事はAI起業に対する冷徹な考察であると同時に、「一般技術が貴族的結果を生む」というべき乗則に対する力強い証明でもある。
全文は以下の通りです：
新しい技術が参入障壁を低めるたびに、同じような予測が繰り返される：今や誰でもできるようになったのだから、誰も優位性を持たなくなる。写真機能付き携帯電話で誰もが写真家になり、Spotifyで誰もが音楽家になり、AIで誰もがソフトウェア開発者になった。
このような予測は常に半分だけ当たっている：フロアは確かに上昇した。より多くの人々が創造に参加し、より多くの人々が製品をリリースし、より多くの人々が競争に加わっている。しかし、このような予測は常に天井を見落としている。天井の上昇速度の方がはるかに速い。そしてフロアと天井の間、つまり中央値レベルとトップレベルの間の差は縮まらず、むしろ拡大している。
これが累乗則（Power laws）の特徴である：それはあなたの意図を気にしない。平等を目的とした技術は常に貴族的な結果を生む。常にそうだ。
AIも例外ではなく、さらに極端に振る舞うでしょう。
市場の変化の形態
Spotifyがリリースされたとき、それは画期的なことを実行しました。地球上のあらゆる音楽アーティストが、かつてレコード会社、マーケティング予算、そして非常に良い運にしか与えられなかった配信チャネルにアクセスできるようになったのです。その結果、音楽産業は爆発的に拡大し、数百万の新規アーティストが登場し、数十億曲がリリースされました。結局のところ、基準は確かに約束通りに引き上げられました。
しかしその後起こったのは、トップ1%のアーティストが今やCD時代よりもはるかに大きな再生シェアを獲得しているということだ。小さくなったのではなく、大きくなったのだ。より多くの音楽、より多くの競争、そして高品質なコンテンツを見つけるためのより多くの手段により、地理的制約や棚のスペースに縛られることのない聴衆が、最も優れた作品へと集中した。Spotifyは音楽の平等を実現したのではなく、この競争をさらに激化させただけである。
同じような物語は、執筆、写真、ソフトウェアの分野でも起こっています。インターネットは、歴史上最多の作者を生み出しましたが、同時により過酷な注目経済も生み出しました。参加者が増えるほど、上位層の賭けは高くなり、基本的な構造は同じです：ごく少数の者が圧倒的な価値を獲得しています。
私たちが驚くのは、線形的な思考に慣れているからです——生産性の向上が、フラットな容器に水を注ぐように均等に分布すると期待しているからです。しかし、ほとんどの複雑なシステムはそうは機能せず、かつてそうだったことはありません。べき分布は市場の異常や技術の失敗ではなく、自然のデフォルト設定です。技術はそれを生み出したのではなく、ただそれを明らかにしただけです。
クライバーの法則を考えてみよう。地球上のすべての生物——細菌からクジラまで、体重の規模で27桁にわたる——の代謝率は体重の0.75乗に比例する。クジラの代謝は、クジラのサイズに比例して増加するわけではない。この関係はべき乗則であり、ほぼすべての生命形態において非常に高い精度で維持されている。この分布は誰かが設計したものではなく、複雑系におけるエネルギーがその内在的なロジックに従って示す形態にすぎない。
市場は複雑系であり、注意は一種のリソースである。摩擦が消えるとき—地理的制約、棚のスペース、配布コストがバッファーの役割を果たさなくなるとき—市場はその自然な形に収束する。その形は正規分布の鐘型曲線ではなく、べき乗則である。平等な物語と貴族的な結果が共存するため、あらゆる新技術が私たちを驚かせるのである。私たちは底辺が上昇するのを見て、天井も同じ速さで上昇すると仮定する。しかし実際には、天井は加速して遠ざかっている。
AIがこのプロセスを推進する速度と強度は、これまでのどの技術よりも速く、より激しい。基準はリアルタイムで上昇しており、誰でも製品をリリースし、インターフェースを設計し、本番環境のコードを書ける。一方で、天井もさらに速く上昇している。問うべきのは、最終的にあなたがどの位置にいるのかを決定するのは何なのか、ということである。
実行力が安価になると、審美性がシグナルとなる
1981年、スティーブ・ジョブズは、初代Macintoshの内部回路基板が美しくあるべきだと主張した。外観ではなく、顧客が決して見ることのない内部部分だった。彼のエンジニアたちは、彼が狂っていると思った。しかし、彼は狂っていなかった。彼は、単なる完璧主義と見なされがちなが、実際にはある種の証明に近いことを理解していた。つまり、あなたが何かをどう行うかという方法が、あなたがすべてをどう行うかという方法であるということだ。隠された部分を美しく仕上げられる人物は、品質を演じているのではなく、性格上、粗製濫造の製品をリリースすることを許せないのだ。
これは重要です。なぜなら、信頼は築くのが難しく、短時間で偽造されやすいからです。私たちは常にヒューリスティックな判断を繰り返し、真に優れた人物と、ただ優れたふりをしている人物を区別しようと努力しています。資格は役立ちますが操作可能であり、出自は役立ちますが遺伝できます。偽造が極めて難しいのは、審美観（Taste）—つまり、誰も要求していない基準に対して持続的かつ観察可能なほど強いこだわりです。ジョブズは回路基板をそれほど美しく作る必要はありませんでした。しかし彼はそうしました。この事実自体が、あなたが見ることのできない場所で彼がどう行動するかを教えてくれます。
過去10年間の大部分の期間、このシグナルは某种程度、埋もれていた。SaaSの全盛期（およそ2012年から2022年）には、実行力が非常に標準化され、ディストリビューション（Distribution）が真に希少なリソースとなった。顧客を効率的に獲得し、セールスマシンを構築して「40の法則」（Rule of 40）を達成できれば、製品自体はほぼ重要ではなかった。市場投入（Go-to-market）戦略が十分に強力であれば、平凡な製品でも勝てた。審美性が発するシグナルは、成長指標のノイズに埋もれてしまった。
AIは信頼性とノイズの比率を根本的に変えた。誰もが午後一晩で機能的な製品、洗練されたインターフェース、動作するコードベースを生成できるようになった今、「使いやすいかどうか」は差別化要因ではなくなった。問題は、これが本当に卓越しているかどうか、そしてこの人が「良い」と「信じられないほど卓越した」（Insanely great）の違いを理解しているかどうかになった。誰にも強制されなくても、彼らはその最後のわずかな差を埋めるほど十分に気にするだろうか？
給与処理、コンプライアンス、従業員データを扱うようなビジネスクリティカルなソフトウェアでは特にそうである。これらのシステムは、試しに使って次四半期でやめられるような製品ではない。移行コストは現実に存在し、障害の影響は深刻であり、システムを導入する者はその結果に責任を負う。そのため、契約前に彼らはすべての信頼性のヒューリスティックを検証する。美しく設計された製品は、最も強力なシグナルの一つである。それは、「この製品を構築した人々は真剣に取り組んでいる」と伝えている。目に見える部分に気を配っているということは、目に見えない部分にも同様に気を配っている可能性が高いということだ。
実行力が安価な世界では、審美性が作業証明（Proof of Work）である。
新しい段階の報酬は何ですか？
このロジックは常に成り立ってきましたが、過去10年間、市場環境の変化により、ほぼ見えなくなってしまいました。かつて、ソフトウェア業界で最も重要なスキルは、ソフトウェアそのものとは無関係でした。
2012年から2022年までの間、SaaSのコアアーキテクチャは確立された。クラウドインフラは安価で標準化され、開発ツールも成熟した。機能的な製品を構築することは難しいが、それは「すでに解決された難題」である——十分なリソースがあれば、採用を通じて、既存のパターンに従って、基準ラインに到達できる。真に希少で、勝者と凡人を分けるのは、配信能力である。あなたは顧客を効率的に獲得できるか？繰り返し可能なセールスアクションを構築できるか？ユニットエコノミクスを十分に理解し、成長の火に適切なタイミングで燃料を加えることができるか？
その環境で活躍した創業者の多くは、販売、コンサルティング、または金融分野出身である。彼らは10年前には難解に聞こえた指標——净収益維持率（NDR）、平均契約価値（ACV）、マジックナンバー、40の法則——を熟知していた。彼らはスプレッドシートと販売パイプラインのレビューに生き、その文脈では確かに正しかった。SaaSのピーク期は、SaaS創業者のピーク期を生み出した。これは理性的な進化的適応である。
しかし、私は息が詰まる思いがした。
私は、インドの2億5千万人が住む州の小さな町で育ちました。毎年、インド全体でMITに合格する学生はわずか約3人しかおらず、彼らは例外なく、デリー、ムンバイ、またはバンガロールの高額な予備校出身でした——これらの学校はまさにこの目標のために設立されたものです。私は、私の州の歴史上、MITに合格した最初の人物でした。私はこれを自慢するためではなく、この文章の主張の縮図として挙げたいのです：准入の門が狭いとき、出自（Pedigree）が結果を予測する。しかし、准入の門が開かれれば、深く掘り下げる人々（Deep people）は必ず勝ち抜く。名門出身者で満ちた部屋で、私は深さで勝負するチップです。それが私が知る唯一の賭け方です。
私は物理学、数学、コンピュータサイエンスを学び、これらの分野で最も深い洞察は、プロセスの最適化ではなく、他人が見落とした真実に気づくことにあります。私の修士論文は、分散機械学習トレーニングにおける遅れ対策（Straggler mitigation）についてでした：大規模な運用システムで一部のプロセスが遅れた場合、全体の整合性を損なうことなくこの制約を最適化する方法です。
20代の私が起業の世界を見たとき、これらの深い洞察はすべて無関係に思えました。市場は製品そのものではなく、「市場投入」（Go-to-market）にプレミアムを付けていました。技術的に優れたものを構築することは、やや天真爛漫に見られ、それは「本物のゲーム」（つまり顧客獲得、継続利用、販売スピード）を妨げるものと見なされていました。
その後、2022年末に環境が変化しました。
ChatGPTが示しているのは、長年にわたる研究論文よりもはるかに直感的で衝撃的な方法で、曲線が曲がったということだ。新しいS字カーブがスタートした。段階的な移行（Phase transitions）は、前の段階に最も適応できた者を報いるのではなく、他人がまだ価格に気づく前に、新しい段階の無限の可能性を洞察できる者を報いる。
そこで私は仕事を辞め、Warpを設立しました。
この賭けは非常に具体的です。米国には800以上もの税務機関——連邦、州、地方——があり、それぞれが独自の申告要件、締切日、コンプライアンスロジックを備えています。ここにはAPIも、プログラムによるアクセスインターフェースも存在しません。数十年にわたり、すべての給与サービスプロバイダーは同じ方法でこの問題に対処してきました：人を増やすことです。何千人ものコンプライアンス専門家が、本来スケールさせるために設計されていないこれらのシステムを手作業で操作しています。ADP、Paylocity、Paychexといった伝統的な大手企業は、この複雑さを基盤に完全なビジネスモデルを構築し、複雑さを解決するのではなく、従業員数に吸収し、コストを顧客に転嫁しています。
2022年には、AIエージェントはまだ脆弱であることが見えていましたが、改善の曲線も同時に見えていました。大規模分散システムに深く携わり、モデルの進化の軌跡を近くで観察してきた者にとって、当時脆弱だった技術が数年以内に非常に強力になると予測するのは正確な賭けでした。そのため、私たちは賭けました。第一原理からAIネイティブなプラットフォームを構築し、その分野で最も困難なワークフロー——アーキテクチャの制約により従来の巨大企業が決して自動化できなかったワークフロー——から着手しました。
今、この賭けが実を結んでいます。しかし、より宏观的な視点では、パターン認識が重要です。AI時代のテクニカルな起業家たちは、エンジニアリングの優位性だけでなく、洞察力の優位性も持っています。彼らは異なるアプローチを見出し、異なる賭けをします。彼らは、誰もが「永久に複雑」と默认しているシステムを审视し、真の自動化に必要なものは何かと問いかけます。そして、肝心なのは、彼らがその答えを自ら構築できることです。
SaaS時代の頂点に立つ存在は、制約条件下的理性最適化者である。しかしAIはこれらの制約を除去し、新たな制約を導入している。新しい環境では、希少資源は配信ではなく、可能性を洞察する能力、そしてその可能性を適切な基準に応じた審美性と信念で構築する能力である。しかし、すべてを決定する第三の変数が存在し、それがAI時代のほとんどの起業家たちが災難的な誤りを犯している点である。
高速における長期戦略
現在の起業界では、このようなミームが流行しています：永久的な下層から脱出するには、2年しかない。早く作って、早く資金調達し、退出するか、破綻するか。
そのような心境がどこから来るのか、私は理解しています。AIの進化の速さは、某种生存危機をもたらしており、波に乗るための機会は極めて狭く感じられます。Twitterで一夜にして有名になった話を見た若者たちは、ゲームの本質はスピードにあると当然のように考えています——最も短い時間で最も速く走った者が勝者であると。
これは完全に間違った次元ではあるが、正しい。
実行速度は確かに重要です。私はこれを強く信じており、それは私の会社名（Warp）にも刻まれています。しかし、実行の速さは視野の狭さとは異なります。AI時代に最も価値のある企業を築く起業家とは、2年で利益を確定させる人々ではなく、10年間走り続け、複利を享受する人々です。
短視主義の誤りは、ソフトウェアにおいて最も価値のある要素——プライベートデータ、深い顧客関係、実際の移行コスト、規制面での専門知識——は数年かけて蓄積されるものであり、競合がどれほど多くの資本やAIの能力をもたらしても、短期間で模倣できない点にある。Warpが複数州にまたがる企業の給与支払を処理する際、私たちは数千の司法管轄区域にわたるコンプライアンスデータを蓄積している。一つ一つの課税通知の解決、一つ一つの境界事例の処理、一つ一つの州登録の完了が、時間とともにますます模倣が困難なシステムを訓練している。これは機能の一点ではなく、護城河である。その存在は、私たちが十分な長期間にわたり極めて高い品質で深く取り組んできた結果、質の密度が生み出されたからである。
この複利は、1年目には見えません。2年目にはわずかに見えてきます。5年目には、それがすべてになります。
スノーフレークの元CEO、フランク・スルーマンは、現存する誰よりも多くのソフトウェア企業を構築し、スケールさせてきた。彼はこれを簡潔に述べている：「不快な状態」に慣れる必要がある。短距離走のためではなく、それを恒常的な状態として受け入れることだ。スタートアップの初期に直面する「戦争の霧」—— 方向感の喪失、不完全な情報、そして行動を決定せざるを得ないという要求—— は2年後に消えるわけではない。それは進化し、新しい不確実性が古いものを置き換えるだけだ。持続できる起業家とは、確実性を見出した人ではなく、霧の中でも明確に動き続ける方法を学んだ人である。
会社を築くことは極めて過酷であり、その過酷さは経験したことがない者には伝えるのが難しい。あなたは持続的な軽い恐怖の中で生き、時にはより深刻な恐怖に彩られる。不完全な情報の中で数千の決定を下し、わずかに誤った決定の連鎖が終焉をもたらすことを深知している。Twitterで見かける「一夜成功」は、べき分布における外れ値だけでなく、その外れ値の中でも極端な存在だ。これらの事例に基づいて戦略を最適化することは、道に迷い、偶然5キロを走り切った人の記録を研究してマラソンのトレーニングを行うのと同じだ。
では、なぜそれをしなければならないのか？快適だからではなく、勝率が高いからでもない。ある人々にとって、それをしないことは、本当の意味で生きていると感じられないからだ。なぜなら、「ゼロから何かを築く」ことの恐れよりも、よりひどいのは、「試みなかった」ことによる静かな息苦しさだからだ。
そして——もしあなたが正しく予測し、他人がまだ価格に反映していない真実を見抜き、十分な期間にわたり審美観と信念を持って実行したなら、その結果は財務的なものだけではありません。あなたは、人々の働き方を真正に変えるものを構築しました。あなたは、人々が愛して使う製品を生み出しました。あなたは、自ら築き上げた事業の中で、ここで最高のパフォーマンスを発揮する人々を雇い、彼らを成功に導きました。
これは10年のプロジェクトです。AIはこれを変えることはできません。かつて変えたことはありません。
AIが変えるのは、最後まで見届けようとする起業家たちにとって、この10年で到達できる上限（Ceiling）である。
誰も注目しない天井
では、そのすべての先に、ソフトウェアはどのような姿を見せるのでしょうか？
楽観主義者は、AIが豊かさを生み出したと語る——より多くの製品、より多くの建設者、より多くの価値がより多くの人々に分配された。彼らは正しい。悲観主義者は、AIがソフトウェアの競争優位性を破壊したと語る——あらゆるものが午後一晩でコピー可能になり、防御は死んだ。彼らも部分的には正しい。しかし、両派とも底辺（The floor）にしか目を向けておらず、天井（The ceiling）には誰も注目していない。
今後、数多くの単点ソリューション——微小で機能的、AIによって生成されたツールが登場し、特定の狭い問題を解決するのに十分な能力を持つようになる。その多くは企業によって構築されるのではなく、個人や内部チームが自らの課題を解決するために開発する。低障壁で容易に置き換え可能なソフトウェアカテゴリでは、市場が真に民主化される。底辺は高く、競争は極めて激しく、利益率は蝉の羽のように薄い。
しかし、資金の流れ、コンプライアンス、従業員データ、法的リスクを処理するビジネスクリティカルなソフトウェアについては状況がまったく異なります。これらのシステムは許容誤差が極めて低いワークフローです。給与支払システムが障害を起こせば、従業員は給料を受け取れません。税務申告に誤りがあれば、IRSが訪問してきます。福利厚生の支払いがオープンエニョールメント期間中に途絶えれば、現実の人々が保障を失います。ソフトウェアを選択する者は、その結果に責任を負わなければなりません。このような責任感は、午後になって「感覚コーディング」で組み立てられたAIに委ねることはできません。
これらのワークフローにおいて、企業はサプライヤーを引き続き信頼する。これらのサプライヤー間では、「勝者総取り」のダイナミクスが、以前のソフトウェア世代よりもはるかに極端になる。これはネットワーク効果がより強力だからというだけでなく、大規模に運用され、数百万回の取引と数千のコンプライアンスエッジケースからプライベートデータを蓄積するAIネイティブプラットフォームが持つ複利的優位性により、後発企業が「一から立ち上げる」形で追いつくことがほぼ不可能だからである。競争優位はもはや機能セットではなく、エラーを厳しく罰する分野において、長期にわたり高水準の運用を維持することで蓄積された品質である。
これにより、ソフトウェア市場の統合度はSaaS時代を上回るでしょう。10年後のHRおよび給与支払分野では、それぞれ個別のシェアを占める20社が存在するのではなく、2〜3つのプラットフォームが大部分の価値を占め、多数の単一機能ソリューションはほとんど恩恵を受けられないと考えています。同様のパターンは、コンプライアンスの複雑さ、データの蓄積、切り替えコストがすべて影響するあらゆるソフトウェアカテゴリで発生します。
これらの分布の最上位に位置する企業は、非常に似た姿をしている：真の製品感覚を持つ技術者によって設立され、最初の日からAIナティブアーキテクチャ上で構築され、既存の事業を解体しない限り構造的な対応ができない市場で運営されている。彼らは、AIが生み出したまだ価格が付けられていない真実を早期に見抜き、その独特な洞察に賭け、複利が明確に見えるまで十分な長さを堅持した。
私はこれまでこのような創業者を抽象的に描写してきました。しかし、私が目指している人物が誰かをはっきりと理解しています。
2022年にWarpを設立したのは、給与支払、税務コンプライアンス、福利厚生、新入社員オンボーディング、デバイス管理、HRプロセスといった従業員運営の全体スタックが、手作業と古いアーキテクチャに基づいて構築されていると信じていたからです。AIはそれらを改善するのではなく、完全に置き換えることができます。従来の大手企業は、複雑さを従業員数に吸収することで十億ドル規模のビジネスを築いてきましたが、我々は複雑さを根源から排除することで事業を築きます。
三年の時が、この賭けが正しかったことを証明しました。リリース以来、我々は5億ドルを超える取引を処理し、急速に成長しており、世界で最も重要な技術を構築する企業にサービスを提供しています。毎月、蓄積されるコンプライアンスデータ、処理されたエッジケース、構築された統合により、プラットフォームは複製がますます難しくなり、顧客にとってより価値のあるものになっています。バリアはまだ初期段階ですが、すでに規模を形成しており、加速しています。
私はこれらのことを伝えるのは、Warpの成功が運命づけられていたからではない。累乗則の世界では、何事も運命づけられていない。私が全文で説明した論理、つまり真実を見抜き、誰よりも深く掘り下げ、外部の圧力がなくても維持できる高い基準を築き、正しいかどうかを確認するまで十分な長さ堅持するという論理が、私たちをここに導いたのだ。
AI時代の優れた企業は、以下の道理を理解した人々によって築かれるだろう：アクセスはかつて希少資源ではなかったが、洞察力（Insight）がそうだった；実行力はかつての守りの壁ではなかったが、審美（Taste）がそうだった；スピードはかつての優位性ではなかったが、深さ（Depth）がそうだった。
べき乗則はあなたの意図を気にしない。しかし、正しい意図には報いる。