ボリスは、過去数か月にわたり私のビジネスが基づいてきたこの変化に名前を付けている。 エージェンシーを拡大する従来の方法：ジュニアを雇い、あなたがこれまで手がけた10のプロジェクトでトレーニングし、11番目のプロジェクトがゼロから始まらないように十分に学んでくれることを願う。 シニアを雇ってジュニアを管理する。 VPを雇ってシニアを管理する。 各層はオーバーヘッドを増加させ、創業者の頭の中にあった知識を希薄にする。 エージェンシーが30人規模になると、元の品質は失われ、創業者は自分が訓練された仕事は何もしなくなる。 新しい方法：すべてのプロジェクトから得たデータを構造化されたライブラリに蓄積し、そのデータに対してループを実行する。エージェントは過去のパターン、過去の反対意見、過去のアーキテクチャ決定、過去の失敗モードを参照する。 新しいクライアントの要望が入ってきたとき、チームメンバーが要件を読む前に、ループが何をリリースすべきかを提案する。 理論ではなく、ループがすでに処理した50のプロジェクトからの実績に基づいて。 人的資源の計算が崩れる。雇用はオーバーヘッドと線形に拡大する。ループはデータライブラリの規模に比例して拡大し、各プロジェクトごとに累積的に成長する。 現在の私の実践におけるこの姿は以下の通り： すべてのクライアントのプロジェクト開始が構造化されたプロジェクトログに反映される。 すべてのアーキテクチャ決定はタグ付けされ、説明される。 プロダクションで発生したすべての問題は、修正方法とともに記録される。 特定のインテグレーションで成功したすべてのプロンプトは、そのインテグレーションタイプに紐づけて保存される。 50番目のクライアントが訪れたとき、システムは「この種のプロジェクトが通常6週目でどう破綻するか」を49回処理している。 ループは自律的ではない。 私はすべての出力を確認する。 アーキテクチャ決定は行わない。候補を提示し、ドキュメントを草案化し、類似した過去のプロジェクトで成功した手法に基づいて機能追加を提案する。 クライアント価値に直接関わるすべての決定には人間が関与し続ける。 しかし、これによって得られるのは、雇用では決して生み出せなかったレバレッジだ。 シニアエンジニアは10年のパターン認識を持つ。 ループは私がこれまでリリースしたすべてのプロジェクトのパターンを保持し、数秒で照会可能だ。 エンジニアのパターン認識はキャリアを通じて向上する。 ループのそれは毎週月曜日に向上する。 ボリスはこの移行をモードレベルで名付けている。 この変化はエージェンシーレベルでもまったく同じだ。 今や仕事はAIにプロンプトを送ることではない。仕事はAIにプロンプトを送るループを書くこと、そしてそのループが動作するデータを蓄積することだ。 2027年のほとんどのエージェンシーは、次のどちらかになるだろう： ジュニアを雇い続ける、人的資源で拡大するショップか、 チーム規模はごくわずかだが、1人あたりの生産性が10倍になるループで拡大するスタジオか。 まだ完全に自律的ではない。 どちらかであると偽装しているわけでもない。 しかし、このアーキテクチャ的な移行は現実であり、多くのオペレーターはそれがAIを構築するためだけのものではなく、自社のビジネスにも適用できることをまだ内面化していない。