ガイド：本記事の内容は、Anthropicのクリエイター兼Claude Code責任者のボリス・チェルニー（Boris Cherny）氏が、「Lenny's Podcast」チャンネルで行ったインタビューをまとめたものです。
要約：ボリス・チェルニーがLenny's PodcastでClaude Codeについて議論：コーディングの難題が解決された後、何が起こるのか
• AI主導のソフトウェア開発革命： ボリス・チェルニー氏は、AI（Claude Codeなど）がすでに、そしてこれからもソフトウェア開発を根本から変革し続けると考えています。彼自身のコードの100%がAIによって生成されており、もはや手動でコードを編集することはありません。この転換により、すべてのエンジニアの生産性は200%向上し、「ソフトウェアエンジニア」という肩書きは消滅し、代わりに「ビルダー（Builder）」になると考えています。
• AIが「プログラミング」という難題を攻略中： プログラミングそのものがAIによって大規模に解決されつつあります。AIはコードを書くだけでなく、フィードバックを審査し、バグレポートを確認し、さらにはバグの修正や新機能のリリースを提案するようになり、開発チームの「同僚」として進化しつつあります。
• 「潜在的な需要」が製品の進化を促す： Claude CodeやCoworkのようなAI製品の成功は、その多くが「潜在的な需要（Latent Demand）」の原則に由来しています。つまり、ユーザーが予期せぬ方法でツールを使用しているのを観察し、そのニーズをより容易に満たす製品を構築することです。例えば、Claude Codeが技術的ではないタスクに使用されたことが、Coworkの誕生につながりました。
• AIが技術的ではない仕事を再定義： AIの影響力はエンジニアリング分野から、プロダクトマネージャー、デザイナー、データサイエンティストなど、コンピュータに関連する仕事へと広がります。ツールを使用できるAIエージェントが次の変革のフロントランナーとなり、技術者以外の人でも自動化を実現できるようになります。
• 未来の鍵は汎用性而非専門性： ボリス氏は、「苦い教訓」の原則を強調します。つまり、汎用モデルは常に専門モデルよりも優れるということです。AI製品を構築する際は、現在のモデルを過度に最適化したり、硬直したワークフローを追加したりするのではなく、より汎用的なモデルに賭け、未来を見据えるべきです。
• イノベーションの「民主化」を推進するAI： 活版印刷が知識へのアクセスのハードルを下げたのと同じように、AIも同様のことをしています。将来的には誰でもプログラミングできるようになり、これにより巨大な創造性が解放されますが、同時に大きな混乱と痛みも伴うため、社会全体で対処する必要があります。
• AI安全性のための多層メカニズム： Anthropicは3層のAI安全メカニズムを採用しています。最下層の「アライメント（整列）」と「機械的解釈可能性（ニューロンの働きを理解する）」、中間層の「評価（実験室環境でのテスト）」、そして最上層の「アーリーリリース」による実際のアプリケーションでの動作観察です。
• AIを受け入れ、「ジェネラリスト」になる： AI時代に成功する秘訣は、AIツールを受け入れ、好奇心旺盛で学際的なジェネラリスト（汎用家）になり、エンジニアリングの詳細にとらわれず、より広範な問題について考えることです。
• 無制限Tokenの実験的価値： エンジニアに「無制限のToken」を提供し、自由に狂ったアイデアを試させることを奨励します。小規模な実験では、AIの使用コストは比較的低く、その潜在能力が革命的なブレークスルーをもたらす可能性があるからです。
内容紹介
ボリス・チェルニー氏はAnthropicのClaude Codeの作成者兼責任者です。このツールは1年前には端末ベースの単純なプロトタイプに過ぎませんでしたが、現在ではソフトウェアエンジニアリングの役割を変え、あらゆる専門的な仕事を日常的に再形成しつつあります。
私たちは以下の点について議論しました：
1. Claude Codeが、急いで構築されたハッカープロジェクトから、GitHubの公開コミットの4%を占めるまでに成長し、先月の月間アクティブユーザー数が倍増したこと。
2. Claude Codeの成功を促した反直感的な製品原則。
3. なぜボリス氏はプログラミングの問題はすでに「解決」されたと考えているのか。
4. Claude CodeとCoworkを形作った「潜在的な需要」について。
5. Claude CodeとCoworkを最大限に活用するための実用的なヒント。
6. なぜチームの予算を絞りながらも「無制限のToken」を提供することが、AI製品を通じてより良い結果をもたらすのか。
7. なぜボリス氏は一時的にAnthropicを離れてCursorに加入したが、2週間で戻ってきたのか。
8. ボリス氏が新しいチームメンバー全員と共有する3つの原則。
インタビュー全文
ボリスとClaude Codeの紹介
ボリス・チェルニー： 私のコードは100%Claude Codeによって書かれています。昨年11月以来、自分では1行もコードを書いていません。毎日20から30個のプルリクエスト（PR）を提交しています。つまり、現在、私は約5つのエージェントを同時に稼働させています。
ホスト： 録音されていますか？よし。手書きでコードを書くことを懐かしく思いますか？
ボリス・チェルニー： 今これほどプログラミングを楽しんだことはありません。なぜなら、私はもはや些細な詳細を処理する必要がないからです。すべてのエンジニアの生産性が200%向上しました。
「プログラミングを学ぶべきか？」という質問をよく受けますが、あと1、2年すれば、それは重要ではなくなります。なぜなら、プログラミングの問題はすでに大部分が解決されているからです。
私は、誰もがプログラミングできる未来を構想しています。誰でもいつでもソフトウェアを構築できます。ソフトウェア作成における次の大きな変化は何でしょうか？Claudeはすでにアイデアを提案し始めています。フィードバックを審査し、バグレポートを確認し、バグ修正や新機能リリースのためにテレメトリデータを分析します。それはますます同僚、あるいは同僚のグループのようになりつつあります。
ホスト： プロダクトマネージャーたちはこれを聞いて背筋が凍るでしょうね。
ボリス・チェルニー： 彼らは緊張するべきです。私は今年の終わりまでに、誰もがプロダクトマネージャーになると同時に、プログラミングもできるようになると考えています。「ソフトウェアエンジニア」という肩書きは消え始め、代わりに「ビルダー（Builder）」になります。多くの人にとって、この移行は痛みを伴うでしょう。
ホスト： 今日のゲストはAnthropicのClaude Code責任者、ボリス・チェルニー氏です。Claude Codeが世界に与えた影響がどれほど大きいかを言葉で表すのは難しいです。このエピソードの放送時は、Claude Codeのリリースからちょうど1周年です。これほど短い間に、それはソフトウェアエンジニアの働き方を完全に変えました。後ほど話しますが、今ではテック業界の他の多くの職務の働き方も変え始めています。
Claude Code自体も、Anthropicの昨年全体の成長を牽引する大きな原動力でした。同社はこれのために35億ドル以上を調達しました。ボリス氏が言うように、Claude Codeの成長はまだ加速しており、先月だけで日次アクティブユーザー数が倍増しました。
ボリス氏自身、非常に興味深く、思慮深く、そして深い洞察を持つ人物です。この会話で、私たちが偶然にもウクライナの同じ都市で生まれたことがわかりました。これは純粋な偶然で、私はそれまで知りませんでした。
なぜボリスは一時的にAnthropicを離れてCursorに加入したのか（そして何が彼を戻したのか）
ホスト： ボリス氏、番組に来てくれてありがとうございます！まずはかなり鋭い質問から始めさせてください。約6ヶ月前、覚えている人もいるかもしれませんが、あなたは実際にAnthropicを離れてCursorに加入しましたが、2週間後にAnthropicに戻りました。一体何が起こったのですか？真実の物語を聞いたことがない気がします。
ボリス・チェルニー： これは確かに私のキャリアで最も急速な異動でした。私はCursorに加入したのは、その製品の忠実なユーザーだったからです。正直なところ、彼らのチームに会って、非常に感銘を受けました。彼らは素晴らしく、クールなものを構築しており、多くの人より早くAIコーディングの未来を見ていたように見えました。したがって、良い製品を作るというアイデアは、当時私を非常に興奮させました。
しかし、実際にそこに行ってみると、私が本当に恋しかったのはAnthropicのミッションだと気づきました。これは私が最初にAnthropicに惹かれた理由でもあります。Anthropicに加入する前、私は大企業で働いていました。その後、研究所のような機関に行き、私たちが構築しているこの狂ったものの未来を形作りたいと考えました。
Anthropicで最魅力的だったのはそのミッション——安全のためのすべて（All about safety）です。Anthropicの廊下で誰かを捕まえて「なぜここにいるのか？」と聞くと、答えは常に「安全」です。このミッション主導の文化は私の個人的な価値観と高度に合致していました。これは仕事の動力だけでなく、私の幸福の源でもあることに気づきました。
Claude Codeの1周年
私は本当にその感覚を恋しく思っていました。仕事内容がどれほどエキサイティングでも、製品がどれほどクールでも、ミッションから来る充足感には代えられないことがわかりました。私にとって、これは非常に明確なシグナルであり、すぐに欠けているものに気づきました。
ホスト： よし、この話題に沿ってAnthropicとそこでのあなたの仕事に戻りましょう。このポッドキャストはClaude Codeのリリース1周年に合わせて放送されるので、あなたがもたらした影響について少し時間をかけて振り返りたいと思います。最近SemiAnalysisがレポートを発表しましたが、あなたはきっと見たでしょう。それによると、現在GitHub上のコードコミットの4%がClaude Codeによって書かれており、今年の終わりまでにこの割合はGitHubのすべてのコードコミットの5分の1に達すると予測されています。彼らはこう評しています。「瞬く間に、AIがソフトウェア開発を飲み込んだ。」
私たちが録音している今日、Spotifyがニュースを発表し、彼らの最優秀な開発者は12月以来1行もコードを書いていないと述べています。これはすべてAIのおかげです。あなたを含むますます多くのトップシニアエンジニアが、もはや自分でコードを書いていない事実を共有しています——コードはすべてAI生成であり、多くの人は見さえしません。これはかなり、あなたが開始したこの小さなプロジェクトと、過去1年間にわたるあなたのチームの拡大に帰するものです。過去1年間とこれらの影響についてのあなたの考察を聞かせてください。
ボリス・チェルニー： これらの数字は信じられないほどです。世界中でコミットされたコードの4%がClaude Codeから来ているとは、完全に私の予想を超えています。あなたが言ったように、これはほんの始まりに過ぎないと感じています。これらは公開されているコードコミットだけです。プライベートリポジトリを含めれば、割合はもっと高いと考えています。私にとって、最もクレイジーなのは現在の絶対数字ではなく、その成長の速度です。Claude Codeのすべての指標は成長しているだけでなく、加速しています。
私がClaude Codeを始めたとき、それは小さなプロジェクトでした。Anthropic内部では、ある種のコーディング製品をリリースすべきだと一般的に考えていました。長い間、Anthropicが安全な汎用人工知能（AGI）を構築するためのメンタルモデルは次のようでした：モデルはまずプログラミングに精通し、次にツールの使用に長じ、最後にコンピュータを操作できるようになること。これがおおよそ長期的な軌道でした。
私が最初に加入したチームはAnthropic Labsと呼ばれていました。マイク・クリーガーとベン・マンが実際にこのチームを2回目に再始動させました。チームはClaude Code、MCP（モデルコンテキストプロトコル）、デスクトップアプリなど、非常に素晴らしいものを開発しました。プログラミング、次にツール使用、そしてコンピュータ操作という概念の萌芽がはっきりと見えます。
これはAnthropicにとって非常に重要であり、その核心的な理由は安全性にあります。AIはますます強力になっています。過去1年間、少なくともエンジニアにとって、AIは単にコードを書いたり会話の相手になったりするだけでなく、実際にツールを使用し、現実世界で行動を起こし始めました。
Claude Codeの起源の物語
コンピュータ操作（Computer Use）を通じて、私たちは非技術者にもこの転換が起き始めているのを見ています。多くの会話型AIユーザーにとって、これは実際に行動を実行できるツールを体験する最初の機会かもしれません。それはあなたのGmailやSlackにアクセスし、様々な処理を行うことができます。この点で非常に優れており、ますます良くなっていきます。
長い間、Anthropic内部には何かを作りたいという感覚がありましたが、具体的な形は明確ではありませんでした。そのため、Anthropicに加入したとき、私は1ヶ月間かけて探索的な開発を行い、多くの奇妙なプロトタイプを構築しました。そのほとんどはリリースされず、リリースからも程遠かったのですが、これはモデルの能力の境界を探るためでした。その後、もう1ヶ月間かけてポストトレーニング（後トレーニング）を研究し、研究の観点から深く理解しました。正直なところ、エンジニアとして仕事をうまくやりたければ、構築しているレベルの下にあるロジックを深く理解する必要があります。
従来のエンジニアリング作業では、製品を開発する場合、インフラストラクチャ、ランタイム、仮想マシン、プログラミング言語などの依存関係を理解する必要があります。しかし、AIに取り組む場合、仕事をこなすためには、ある程度モデル自身を理解する必要があります。
そこで私は少し回り道をして、それから戻って、最終的にClaude Codeに発展するプロトタイプを構築し始めました。
その最初のバージョンについては、その夏に録画したデモビデオがまだ保存されていますが、当時はClaude CLIと呼ばれていました。私は単にそれがいくつかのツールをどのように使用するかを示しただけでした。最も信じられないのは、単にBashツールを与えただけで、それを使ってコードを書いたことです。「私は今何の音楽を聴いているか？」と尋ねると、実際に答えを出しました。これは本当に魔法のようでしたか？なぜなら、私はモデルに特定のツールを使ってタスクを完了するよう指示もしなければ、「何でもしてくれ」とも言わなかったからです。モデルはツールを与えられると、それを使って私の質問に答える方法を自分で考え出しました——実際、私はそれが「私は今何の音楽を聴いているか」という質問に答えられるかどうかさえ確信していませんでした。
そこで私はさらにプロトタイピングを始めました。記事を書いて内部で公開しましたが、いいねが2つしかつきませんでした。これは基本的に当時の一般的な反応を表していました。
なぜなら、当時人々がコーディングツールについて考えると、頭に浮かぶのはIDE（統合開発環境）であり、かなり複雑な環境設定でした。端末で動くものだとは誰も思いませんでした。これは当時、奇妙なデザインに見え、最初から意図されたものでもありませんでした。
しかし、私は最初から端末の中に構築しました。理由は簡単です：最初の数ヶ月は私一人だけが開発していたので、それが構築する最も簡単な方法だったからです。私にとって、これは非常に重要な製品の教訓でした：初期段階でのリソース制約はむしろ利点となり、焦点を絞らせてくれます。
後に他の形式を検討し始めたとき、私たちはしばらくの間、端末を使い続けることを決めました。最大の理由は、モデルの進化が速すぎて、どのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）もそのペースに追いつけないと思ったからです。正直なところ、私は常に「一体何を構築すべきか？」と考えていました。過去1年間、Claude Codeが私の思考のすべてを占めていました。深夜、私は「モデルはまだ進歩しているが、私たちはどうすべきか？どうすれば追いつける？」と考えていました。正直なところ、端末が私にとって唯一の解決策でした。
結果として、この道はうまくいきました。リリース後、すぐにAnthropic内部で流行し、日次アクティブユーザー（DAU）は急上昇しました。実際、リリース前にベン・マンが私にDAUチャートを作るよう勧めてくれました。私は「今作るのには早すぎませんか？」と聞きました。「いえ、今です」と彼は言いました。結果、そのチャートの線はほぼすぐに垂直に立ち上がりました。
2月に、それを一般公開しました。皆さんはあまり覚えていないかもしれませんが、Claude Codeが最初にリリースされたとき、すぐに大きなヒットになったわけではありませんでした。初期の採用者の一部はすぐにその価値を理解しましたが、市場が実際にこれが何であるかを理解するには数ヶ月かかりました。繰り返しますが、それはあまりにも違っていたからです。
振り返ってみると、Claude Codeが成功した理由の一部は「潜在的な需要」でした——私たちはツールを人々がいる場所に持ち込み、既存のワークフローをよりスムーズにしました。しかし、端末で動作したため、それは少し予想外であり、多少見慣れないものでした。それを使用するには、オープンなマインドを持って学ぶ必要がありました。
もちろん、現在Claude CodeはiOSおよびAndroidのClaudeアプリ、デスクトップアプリ、Webサイト、IDE拡張機能、SlackやGitHubで使用できます——それはエンジニアがいるあらゆる場所に浸透し、より身近なものになりました。しかし、これがスタートだったわけではありません。
当初、このものが「動く」こと自体が驚きでした。チームが成長し、製品が成熟するにつれて、ユーザーにとってますます価値のあるものになりました。世界中の小さなスタートアップから有名な大企業までが使用し、フィードバックを寄せてくれており、本当に謙虚な経験です。私たちはユーザーから常に学んでいます。最もエキサイティングなのは、実際には誰も正確な方法を知らないことで、私たちもユーザーと共に模索しているということです。ユーザーのフィードバックはそれを最もよく物語っており、私は何度も驚かされました。
AIがどのような速度でソフトウェア開発を再形成しているか
ホスト： 今日の世界の変化の速度は信じられません。あなたは1年前にこの製品をリリースしましたが、それが人々が初めてAIを使ってコードを書いたわけではありませんが、わずか1年で、ソフトウェアエンジニアリング業界全体が劇的に変化しました。例えば、以前は「AIがコード作成の100%を引き継ぐ」という予測であふれていましたが、当時は皆「冗談でしょう？」と思っていました。しかし、現在、言われている通り、これは実際に起こっています。この発展と変化の速度はあまりにも速いです。
ボリス・チェルニー： はい、速度は極めて速いです。2025年5月、Anthropicの最初の開発者会議「Code with Claude」で、私は短いスピーチをしました。質疑応答で、今年の終わりの予測について尋ねられました。当時の私の答えはこうでした：今年の終わりまでには、コードを書くためにIDEはもう必要なくなり、エンジニアがこの働き方を捨て始めるのを見始めるでしょう。当時、会場の観客全員が息を呑んだのを覚えています。
実験精神：AIイノベーションの核心
これは狂った予測に聞こえます。しかしAnthropicでは、私たちの考え方は指数関数的であり、それは私たちのDNAに深く刻まれています。共同創設者の3人は「スケーリング法則」論文の最初の3人の著者です。したがって、私たちは実際に指数関数的な考えることに慣れています。当時のClaudeによるコード記述の割合の指数関数的な成長曲線を見て、トレンドラインに沿って単に描き続ければ、今年の終わりまでに100%を突破することが明らかなります——当時は完全に反直感的でしたが。私がしたのは、その線に沿って推論したことだけです。確かに、11月になると、私個人にとって、その瞬間は実際に訪れ、それ以来ずっと続いています。多くの顧客でも同様の状況が見られています。
ホスト： 先ほど共有した探索のプロセス——「ただ遊んでみて、何が起こるか見てみる」というマインドセットは、非常に面白いと思います。これはOpenAIの物語でもよく見られます。例えば、ピーターがただ試してみて、ある種のブレークスルーにつながったことです。これは、AI分野の多くの主要なイノベーションの核心要素のように思います：人々はただ座って様々な方法を試し、モデルを他の人よりも遠くへ押し進めるのです。
ボリス・チェルニー： これがイノベーションの本質であり、強制することはできません。イノベーションには定められた路線図はなく、人々にスペースを与える必要があります。彼らに「心理的安全性」を与え、失敗は受け入れられると知らせる必要があります。80%のアイデアは見当違いかもしれないが、それは構いません。
もちろん、ある程度の説明責任も必要です。アイデアがうまくいかない場合は、損切りして次に進むべきであり、底なし沼に投入し続けるべきではありません。
Claude Codeの初期、私はこれが役に立つかどうか全く知りませんでした。2月にリリースしたときでも、おそらく私のコードの20%しか書いていませんでした。5月になっても、まだ30%かもしれません。当時は主にCursorを使ってコードを書いていました。11月になってついに100%を突破しました。実際にはしばらくかかりました。
ボリスの現状：コードの100%をAIが作成
しかし、最初の頃から、私は何かのコツをつかんだように感じていました。ほぼ毎晩と週末にそれといじっていました——幸い、妻は非常に協力的でした。私は何かをつかんだという漠然とした感覚を持っていましたが、当時は明確ではありませんでした。時には、糸の端を見つけたら、それを引っ張って進む必要があります。
ホスト： つまり、現在あなたのコードの100%がClaude Codeによって書かれているということですね？これがあなたの現在のコーディングの状態ですか？
ボリス・チェルニー： はい、私のコードの100%はClaude Codeによって書かれています。私は非常に多作なプログラマーであり、Instagramにいたときも、今Anthropicにいるときも、私は最も生産性の高いエンジニアの一人です。
ホスト： ほー、責任者としてもそうなのですか？
ボリス・チェルニー： はい、私はまだ大量のコードを書いています。毎日約10、20、あるいは30個のプルリクエスト（PR）を提交します。毎日です。はい、これは狂っています。すべてのコードは100%Claude Codeによって書かれており、11月以降、私は手動で1行もコードを編集していません。
次のフロンティア
もちろん、私はコードを見ます。私たちは完全に見放す段階にはまだ達していないと思います。特に多くの人がプログラムを実行している場合、その正確性と安全性を確保する必要があります。Anthropicでは、Claudeがすべてのコードを自動的に審査（Code Review）し、これは100%のプルリクエストをカバーしています。その後、まだ人間による審査のレイヤーがあります。純粋なプロトタイプコードで、本番環境で実行されないものでない限り、これらのチェックポイントが必要です。
ホスト： では、次のフロンティアは何ですか？現在、あなたのコードの100%がAIによって書かれていますが、これは明らかにソフトウェアエンジニアリングの未来です。これはかつては狂ったマイルストーンでしたが、今では「もちろん、世界は本来そうあるべきだ」と感じています。では、ソフトウェア作成における次の大きな転換点は何ですか？これはあなたのチームがすでに行っていることですか、それとも私たちがどの方向に向かっていると考えていますか？
ボリス・チェルニー： 私が現在起こっていると考えていることの一つは、Claudeがすでにアイデアを提案し始めていることです。Claudeはフィードバック、バグレポート、テレメトリデータなどを確認し、バグ修正や新機能のリリースを提案し始めます。それは少し同僚のようになり始めています。
2つ目は、純粋なコーディング以外の分野へと拡大し始めていることです。現在、プログラミングはすでに解決された問題であると確信してもよいでしょう——少なくとも私が行っている種類のプログラミングについては、Claudeは完全に対応できます。だから今、私たちは「次は何？他に何がある？」と考え始めています。コーディングに関連する仕事はたくさんあります。
この傾向はすぐに来ると考えていますが、いくつかの一般的なタスクも含まれます。例えば、現在私は毎日Claudeを使ってコーディングに関係ない様々なことを処理させ、自動化させています。例えば、先日駐車違反の切符を支払う必要があり、Claudeに直接払わせました。私のチームのすべてのプロジェクト管理作業もClaudeによって行われており、スプレッドシート間でデータを同期したり、Slackや電子メールなどで人々と連絡を取ったりできます。次のフロンティアはコーディングそのものではないと思います。私の見方では、プログラミングの問題は基本的に解決済みだからです。未来数ヶ月で、業界全体が目撃するでしょう：どのようなコードベースや技術スタックであっても、コーディング作業はますます容易に解決されるようになります。
ホスト： AIを使って作業内容のアイデアを練るというのは非常に興味深いです。多くのリスナーはプロダクトマネージャーで、これについて不安を感じているかもしれません。あなたはどのようにClaudeを使用していますか？単に会話しているだけですか？それとも、構築内容を考案するために使用する巧妙な方法がありますか？
ボリス・チェルニー： 正直なところ、最も簡単な方法は、Claude Codeを開いて、特定のSlackスレッドを読み込ませることです。例えば、Claude Codeの内部フィードバック専用のチャンネルがあります。最初のリリースから、あるいは2024年の内部テストの頃から、そこに大量のフィードバックが蓄積されています。これは無類の宝です。
初期、誰かがフィードバックをくれたとき、私はすぐに修正していました。たとえ1分や5分以内に解決できることでも。この極限まで迅速なフィードバックループは、人々がより多くの意見を提供することを強く促進します。
これは非常に重要です。なぜなら、ユーザーは尊重されていると感じるからです。通常、フィードバックした後に返事がなければ、それで終わりです。しかし、人々が自分の声が聞かれたと感じれば、彼らは貢献したいと考え、製品の改善を助けてくれるでしょう。
現在も私はこの原則に従っていますが、作業の大部分はClaudeが代行してくれています。私はそれにそのチャンネルを指し示すだけで、「ここで私が処理できることがいくつかあります。PRをいくつか提交しましたが、見ますか？」と言います。「はい」と私は言います。
ホスト： AIのコーディング能力における顕著な進歩に気づきましたか？これはまさに「聖杯」です。現在、ソフトウェア構築のインフラストラクチャの問題は解決され、コードレビュー（Code Review）が新しいボトルネックになっています——処理待ちのPRだらけで、誰がレビューするのでしょうか？現在のコアな問題は、人間が何を構築するか、どのように優先順位を決めるかを考えることになっています。言われたように、Claude Codeはまさにこの点で役割を果たし始めています。そのパフォーマンスの向上の軌跡はどうですか？新しいバージョンなどの点でどうですか？
ボリス・チェルニー： はい、非常に大きな進歩があります。その一部は、コーディングに特化したトレーニングを行ったことです。明らかに、それは世界で最高のコーディングモデルであり、進化し続けており、現在のバージョンは非常によく機能します。
面白いことに、多くのコーディング以外のトレーニングもよく転移します。この「転移効果」は、モデルにXを教えると、Yでもより良くできることを意味します。進歩の幅度は信じられないほどです。
例えばAnthropicでは、Claude Codeを導入したこの1年間で、私たちのエンジニアリングチームの規模は約4倍になりました。しかし、PRの数で測定される**エンジニア一人当たりの生産性は200%向上しました**。開発者生産性に焦点を当てている人なら誰でも、この数字は驚くべきものです。
私は以前Metaにいて、全社のコード品質を担当していましたが、Facebook、Instagram、WhatsAppなどの巨大なコードベースが含まれていました。何百人ものエンジニアを投入し、1年かけて、生産性を数パーセント向上させるのがやっとでした。しかし、今この倍増を見ると、信じられません。
急速なイノベーションの諸刃の剣
ホスト： 同様に信じられないのは、これがどれほど日常的になったかです。ソフトウェア開発、製品構築、そしてテック業界全体にAIがもたらしたかつてない変化に、私たちは簡単に慣れてしまいます。しかし、これがどれほど「狂っている」かを認識することが重要です。
ボリス・チェルニー： 私も時々自分に言い聞かせる必要があります。モデルの更新が速すぎるのが弊害でもあり、私は常に古い考え方に固執してしまいます。チームの新入社員や新卒者は、物事を見る視点が私よりもさらに「AGI志向」であることに気づきます。
例えば数ヶ月前、私は厄介なメモリリークの問題に直面しました——Claude Codeのメモリ使用量が急上昇し続け、クラッシュしました。これは古典的なエンジニアリングの問題で、ほとんどのエンジニアが何度もデバッグしたことがあります。従来の方法は、メモリスナップショットを取得し、デバッガに入れて、特定のツールで分析することです。
私がスタックトレース（Traces）を必死に調べていたとき、チームの新しいエンジニアが一人、Claudeに直接尋ねました。「ねえ、メモリリークがあるみたいだけど、原因を見つけてくれる？」Claude Codeはその後、私とまったく同じタスクを実行しました：スナップショットを取得し、分析するための即興のプログラムを書きました。私がまだ手動で調査していたときよりも、はるかに速く問題を見つけ、修正PRを提交しました。
Claude Codeチームの核心的原則
この出来事は私たちに時代に追いつくことを思い出させ、過去にとどまってはいけないと教えてくれます。モデルは絶えず進化しており、もはや以前のバージョンではなく、新しいモデルには完全に考え方を変える必要があります。
ホスト： あなたのチームには具体的なチームガイドラインがあると聞きました。その一つは、「自分でやるよりもっと良いことって何？それはClaudeにやらせることだ」というもののようですね。これはあなたが言ったばかりのメモリリークの例とそっくりです——あなたはその原則、つまり「まずClaudeができるか見てみる」ことをほとんど忘れていました。
ボリス・チェルニー： もう一つ面白い点があります：チームを少し「リソースが逼迫した」状態に置くと、人々はイノベートすることを余儀なくされます。プロジェクトにエンジニアを一人しか割り当てないと、彼らは迅速に納品することがよく見られます。なぜなら、それは内なる驱动力からです——良いアイデアがあれば、何とかして実現したいと思うもので、強制する必要はありません。
したがって、Claudeを持っていれば、それを使って大量の作業を自動化できます。そのため、私たちの原則の一つは：適度な「リソース逼迫」を維持することです。
もう一つの原則は、迅速に行動することを奨励することです。今日できることは、絶対に明日に先延ばしにしないでください。これは初期に私一人だったときに特に重要でした。なぜなら、速度が私たち唯一の利点だったからです。現在、速くあるための最善の方法は、Claudeにもっと多くのことをさせることです。
ホスト： 「リソース逼迫」という視点は面白いですね。通常、人々はAIによってそれほど多くのエンジニアが不要になると考えます。しかし、あなたの意味は、AIがあなたを速くするというよりも、もっと少ない人力を投じることで、AIツールからより多くの価値を引き出すことを強制するということのようですね。
ボリス・チェルニー： その通りです。優秀なエンジニアは権限を与えられれば、常に解決策を見つけます。私はよくCTOたちにアドバイスします：初期段階ではコストを削減しようとせず、エンジニアに可能な限り無制限のTokenを提供してください。
Anthropicでは、私たち全員が大量のToken割り当てを持っています。これは一部の会社ではすでに福利厚生の一つになりつつあるのを見ています——入社すると「無制限のToken」が提供されます。
なぜエンジニアに「無制限のToken」を与えるべきか
私は強くこれをお勧めします。なぜなら、それは人々を解放し、一見狂ったアイデアを試すことができるからです。アイデアがうまくいけば、どのようにスケール化してコストを削減するか（HaikuやSonnetモデルに変更するなど）を検討できます。しかし、初期段階では、大量のTokenを投入し、エンジニアにアイデアを検証する自由を与える必要があります。
ホスト： つまり、Tokenのコストには寛大であるべきということですね。最も革新的なアイデアは、誰かがそれを極限まで押し進め、境界を探るところから生まれます。
ボリス・チェルニー： その通りです。実際、小規模な実験のTokenコストは、エンジニアの給与や運用コストに比べれば微々たるものです。プロジェクトがスケール化して初めて、コストは無視できなくなります。その時が最適化の時期です。早すぎる最適化は避けてください。
ホスト： Tokenのコストが給料より高くなる場合について言及しましたね？これがトレンドになると考えますか？
Tokenのコストがエンジニアの給料を上回る時
ボリス・チェルニー： Anthropicでは、すでに個々のエンジニアが毎月数十万ドルのTokenを費やすケースを見ています。この傾向は確かに現れ始めています。
ホスト： コードを書くことを懐かしく思いますか？ソフトウェアエンジニアでありながら自分でコードを書かなくなったことについて、喪失感を感じますか？
ボリス・チェルニー： 面白いことに、私は工学を学ぶプロセスが非常に実践的でした。最初に学んだのは、自分で物を作りたかったからです。私は独学のエンジニアです——学校では経済学を専攻し、コンピュータサイエンスではありませんでした。しかし、私は早い段階から工学を独学し始め、中学生の頃からプログラミングをしていました。
最初から、プログラミングは私にとって非常に実用的でした。私は数学の試験でカンニングするためにコードを書くことさえしました。それは私がした最初のことです：私たちのグラフ電卓（TI-83 Plus）にプログラムを書きました。はい、答えをプログラムに組み込みました。
2年目の数学の試験になると、問題は難しすぎて、答えを予測して組み込むことができませんでした。そこで私は代数の問題を処理するための小さな汎用ソルバーを書かなければなりませんでした。その後、データケーブルを使ってプログラムをクラスの他の人と共有できることに気づき、結果としてクラス全員がAを取りました。もちろん、私たちはその後捕まりましたが、先生は厳しく禁止しました。しかし、その時から私は気づきました：プログラミングは物を作るための手段であり、目的そのものではない。
その後、私は一時的に「プログラミングの美学」にハマりました。TypeScriptについての本を書き、当時世界最大規模のTypeScriptミートアップを組織しました。純粋にこの言語が好きだったからです。また、関数型プログラミングも深く研究しました。
多くのプログラマーはここで注意をそらされやすいと思います。私もプログラミング、特に関数型プログラミングと型システムには、内在する美があると感じていました。複雑な数学の難問を解いたときの独特な興奮と同じように、型定義をバランスさせたり、エレガントなコードを書いたりするときにも同じ感覚がありました。
しかし、それは最終的な目的ではありません。私にとって、コードは結局のところツールであり、目標を達成するための手段です。
もちろん、誰もがそう考えているわけではありません。例えば、私たちのチームのエンジニアであるLenaは、週末にC#の手書きコードを書きますが、純粋にそれを楽しんでいるからです。人はそれぞれです。分野が変わっても、プログラミング芸術を楽しみ、職人技を磨くための場所は常に残るでしょう。
ホスト： エンジニアとしてのスキルが退化することを心配していますか？それとも、それは発展の必然だと考えていますか？
ボリス・チェルニー： それは発展の必然だと考えており、個人的には心配していません。私にとって、プログラミングは継続的な進化のプロセスです。
歴史を振り返ると、現代のソフトウェア作成方法（仮想マシン上で実行される）は20世紀60年代頃に始まり、60年の歴史があります。それ以前はパンチカード、さらにその前はスイッチを切り替える方式、それ以前は純粋なハードウェアでした。さらにその前、「計算」とは、部屋いっぱいの人間が紙とペンを使って数学計算をしていました。
プログラミングは常に変化しています。下層の原理を理解することはより良いエンジニアになるのに役立ちますが、これは未来1、2年間はまだ当てはまるかもしれませんが、すぐに重要ではなくなると考えています。それは今日のアセンブリ言語のように、プログラマーの視界から隠れるでしょう。
感情的には、私は常に新しいことを学ぶことに慣れています。プログラマーとして、新しいフレームワークや新しい言語に直面するのは日常茶飯事です。しかし、すべての人が適応できるわけではありません。一部の人は強い喪失感や懐かしさ、あるいは技能の退化への不安を感じるかもしれません。
ホスト： イーロン・マスク（Elon Musk）の考えをご存知でしょうか？なぜAIはバイナリコードを直接生成できないのか？結局のところ、AIがそれできれば、これらの中間のプログラミング抽象化レイヤーに存在する意味は何なのでしょうか？
ボリス・チェルニー： はい、それは良い質問です。理論上は、完全に可能です。
AIの影響は活版印刷の革命のようなもの
ホスト： 「プログラミングを学ぶべきか？学校でプログラミングを教えるべきか？」とよく聞かれますが、あなたの話では、あと1、2年すれば、それほど重要ではなくなるということですね？
ボリス・チェルニー： 私の見解では、今日コードやAIエージェントを使用している人は、まだ下層の原理を理解する必要があります。しかし、1、2年後には、確かにそれは重要ではなくなります。
このことを歴史的背景に置いて考える必要があります。最も適切な類推は、活版印刷です。
15世紀半ばのヨーロッパでは、識字率は極めて低く、約1%でした。書記官が読み書きを独占し、多くの場合、読み書きできない権力者に雇われていました。グーテンベルグの活版印刷が登場してからの50年間で、印刷物の数量はそれ以前の1000年間の合計を超え、コストは約100分の1に低下しました。
識字率の向上には時間がかかりました。読み書きを学ぶのは難しく、教育制度と余暇が必要であり、一日中農作業に縛り付けられていてはできないからです。しかし、その後の200年間で、世界の識字率は最終的に約70%まで上昇しました。
私たちは同様の転換を経験しているかもしれません。15世紀の書記官に関する興味深い歴史的逸話があります：彼は活版印刷に興奮していました。なぜなら、彼は実際には退屈な書き写しの仕事が嫌いだったからです。彼が本当に愛していたのは、挿絵を描いたり本の装丁をしたりすることでした。活版印刷により、彼はその退屈な作業から解放され、より芸術的な工芸の部分に集中することができました。
エンジニアとして、私は痛いほど共感できます。私はGitの管理や様々なツールの設定など、退屈で時間がかかり、それほど楽しくないコーディング作業を処理する必要がなくなりました。真の楽しみは、私たちが何を構築するかを構想することです。ユーザーとの対話、大規模なシステムの設計、将来のアーキテクチャについての考慮、チームとの協力——これらが、今私がより多くのエネルギーを投入できる場所です。
ホスト： あなたが構築したツールによって、非技術者でもそれができるようになったことは驚くべきことです。以前小さなプロジェクトをしていて、困難に遭遇すると「これを解決して」と言うだけで、AIが解決してくれました。私がエンジニアとしていた初期の10年間を振り返ると、ライブラリや依存関係の処理に大量の時間を費やし、問題に遭遇するとStack Overflowを調べ回っていました。今では、AIが「1、2、3、4」と直接ステップを提示し、問題が解決します。
AIはまずどの役割を破壊するか？
ボリス・チェルニー： その通りです。今日、あるエンジニアと話していましたが、彼はGo言語で1ヶ月かけて正常に動作するサービスを書きました。しかし、彼は「実はまだGoはよくわからない」と言いました。このようなケースはますます一般的になるでしょう。それが正しく効率的に動作すると確認できる限り、実装の詳細を深く掘り下げる必要はもうありません。
ホスト： ソフトウェアエンジニアの仕事はすでに劇的に変化しています。技術分野（プロダクトマネージャー、デザイナーなど）、あるいは非技術分野で、次にAIの衝撃を最も受ける役割は何だと思われますか？
ボリス・チェルニー： エンジニアリングの隣接する職種（プロダクトマネージャー、デザイン、データサイエンスなど）が最初に直撃を受けると考えています。実際、この影響はコンピュータを使用して仕事をするほぼすべての職業に広がります。なぜなら、モデルの能力が日々高まっているからです。
コラボレーション製品は第一歩に過ぎません。それはAIを、以前は接触したことのなかった人々に届けました。1年前を振り返ると、エンジニアリング界では「エージェント」を本当に理解している人はいませんでしたが、今では、それは私たちの日常業務になっています。
現在の非技術または半技術的な仕事を観察すると、人々は主にまだ会話型AI（チャットボット）を使用しており、まだ本当の意味で「エージェント」に触れていません。今は「エージェント」という言葉が乱用されていますが、それは具体的な技術的意味を持っています：ツールを使用できる大規模言語モデル（LLM）。それはただのおしゃべり相手ではなく、実際に行動を起こし、システムと対話できます——Google Docsを操作したり、電子メールを送信したり、コンピュータ上でコマンドを実行したりします。このような方法でコンピュータツールを使用する仕事はすべて、次に変わる領域になります。
これは社会問題であり、業界問題でもあります。これが私がAnthropicでこの仕事に従事している緊急性を感じている理由です。私たちはこれを非常に深刻に受け止めており、経済学者、政策専門家、社会影響の専門家を雇って詳細な議論を行っています。社会が対処方法を見つける必要があり、これは私たち一社が決めるべきことではないからです。
ホスト： 雇用について言及されましたね。「ジェボンズの逆説」という概念があります。これは、効率の向上が逆に資源（または人手）への需要を増加させる可能性を意味します。AIがエンジニアリング分野に深く介入している現在、あなたのチームの採用状況はどうですか？
ボリス・チェルニー： 実際、私たちのClaude Codeチームは積極的に採用を行っています。もしご興味があれば、Anthropicの採用ページをご覧ください。
個人的には、今これほどプログラミングを楽しんだことはありません。なぜなら、私は些細なことから解放されたからです。多くの顧客も同様に感じており、彼らはClaude Codeが気に入っています。なぜなら、それがコーディングを再び楽しいものにしてくれるからです。しかし、最終的にどうなるかを予測するのは難しいので、私は歴史を参考にする傾向があります。印刷機の出現は完璧な類推です：この技術はかつて少数の人（読み書き能力など）の手に握られていましたが、後に誰でも手に入るようになりました。これは本質的に民主化です。そうでなければ、ルネサンスは決して起こらなかったでしょう——なぜなら、ルネサンスの核心は知識の伝達と思想の交流にあったからです。当時は電話もインターネットもありませんでした。すべては書面による記録に依存していました。
したがって、鍵は「これがどこへ向かうか」です。私はこれについて楽観的であり、驚くほど興奮しています。もし印刷機が発明されていなければ、私たちは今日ここに座って会話することはできず、マイクも存在せず、周囲的一切も存在しないでしょう。この技術がなければ、これほど大規模な人間の協調を調整することは不可能です。
私は数年後の世界を構想しています。誰もがプログラミングできます。これによりどのような可能性が解放されるでしょうか？誰でもいつでもソフトウェアを構築できます。15世紀の人々が現代の暮らしを想像できなかったように、私たちも当時の光景を想像できないでしょう。
AI時代に成功するための秘訣
しかし、移行期は混乱に満ち、多くの人々にとって苦痛を伴うとも考えています。繰り返しますが、社会として、私たちは対話を開始し、共に出口を見つける必要があります。
ホスト： この狂った動乱期に入ろうとしていますが、成功したいと望む人々にどのようなアドバイスがありますか？AIツールをもっと遊び、最新技術を習得すべきでしょうか？人々がリードし続けるのに役立つ他に何かありますか？
ボリス・チェルニー： はい、最も基本的なことは、試し、これらのツールを知り、恐れず、最前線のアプリケーションを探索し始めることです。
次に、できるだけジェネラリスト（汎用家）になってください。学校では、多くのコンピュータサイエンスの学生がプログラミングしか学ばず、システムアーキテクチャなどの他の分野を無視しています。しかし、私の周りで最も生産的なエンジニアやプロダクトマネージャーは、みな学際的能力を持っています。Claude Codeチームを例にとると、全員がコードを書きます——プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、デザイナー、財務担当者、データサイエンティスト、全員です。
具体的なエンジニアを見ると、最も優秀な人々もまた多才な人物です：製品とインフラストラクチャの両方を理解するハイブリッドエンジニア。優れたデザイン感覚を持つエンジニアリングPM。あるいはビジネスを深く理解し、それに基づいて技術的方向性を決定できるエンジニア。または、ユーザーと交流することを愛し、ユーザーのニーズを真に理解して次のステップを決定できるエンジニア。
したがって、私は、未来数年で最も恩恵を受けるのは、AIツールを使いこなすデジタルネイティブだけではなく、好奇心旺盛で学問の境界を越えられるジェネラリストだと考えています。彼らはエンジニアリングの問題だけでなく、全体像を考慮し、より巨視的な難問を解決します。
ホスト： エンジニアリング、デザイン、プロダクト管理という3つの独立した学科の区分はまだ有効だと思いますか？皆が今コードを書き、アイデアを提供しているにもかかわらず、これらの役割は存続すると考えていますか？
ボリス・チェルニー： 長期的にはわかりませんが、短期的には存続し続けるでしょう。しかし、役割間に50%の重なりが生じ始めており、多くの人が実際に同じことをしているのを見ています。一部の人にはまだ専門性があります——例えば、私はコードを書くことが多く、他のPMは調整、計画、予測をより多く担当します——が、境界は曖昧になりつつあります。
私は将来、おそらく今年の終わりまでに、これらの境界がさらに曖昧になるのを見るでしょう。「ソフトウェアエンジニア」という肩書きは徐々に消え、「ビルダー（Builder）」に取って代わられるかもしれません。もしかすると、誰もがコードを書き、製品を理解するプロダクトマネージャーになるかもしれません。
アンケート：AIがどの役割の仕事をより面白くしたか？
ホスト： あなたは今、コードを書くことがより好きだと述べました。実際、私はTwitterで異なる役割について「AIツールを使用した後に仕事を楽しんでいるか」という調査を行いました。
結果は興味深いものでした：70%のエンジニアとプロダクトマネージャー（PM）は仕事をより楽しんでいると答え、楽しくないと答えたのは約10%だけでした。しかし、デザイナーの場合は、55%しか楽しんでいると答えず、20%がより楽しんでいないと答えました。この違いは非常に興味深いと思います。
ボリス・チェルニー： それは面白いですね。これらの人々と話して、背景にある理由を深く知りたいです。その後のフォローアップはしましたか？
ホスト： 数人が返信してくれ、現在フォローアップインタビューを行っており、リンクをショーノートに掲載します。しかし、これは多くの要因に影響されます。楽しんでいないと答えたデザイナーは具体的な理由をあまり共有してくれなかったので、何が起きたのか非常に好奇を持っています。
ボリス・チェルニー： Anthropicでは、私の体験は異なります。私たちのチームは強力な技術的背景を持ち、採用時にもそれを重視しています。技術的ではない役席であっても、多くの技術面接を受けます。
私たちのデザイナーもコードを書きます。私の観察では、彼らはこれを気に入っています。なぜなら、今ではエンジニアにお願いすることなく、自分でコードを書いて問題を解決できるからです。以前はコードを書かなかったデザイナーでさえ、試し始めました。これは彼らにとって素晴らしいことです。なぜなら、それは彼らに問題を自律的に解決する力を与えるからです。
しかし、もっと多くの人々の経験を聞きたいです。なぜなら、会社の状況は確かに異なると思うからです。
製品開発における「潜在的な需要」の原則
ホスト： その通りです。もし番組を聞いていて、仕事がつまらなくなったと感じているなら、メッセージを残してください。多くのフィードバックは仕事がより面白くなったことを示しています（PMとエンジニアの70%）、もしあなたがその中にいないのであれば、どこか問題があるかもしれません。
ボリス・チェルニー： はい。私たちも人々が使用するツールが異なることを観察しています。例えば、私たちのデザイナーはコードを書くためにClaudeデスクトップアプリケーションをより多く使用しています。
デスクトップアプリをダウンロードするだけで、「コラボレーション」の隣に「コード」タブがあります。それは本質的にClaude Codeの全機能を備えた強力なエージェントです。これにより、端末のウィンドウをたくさん開く必要がなくなり、非エンジニアの習慣により合った操作になります。
最も重要なのは、任意の数のClaudeセッションを同時に実行できることで、これを「マルチClaude」と呼んでいます。
これは実際、製品をユーザーの前に持っていく方法についてです。ユーザーのワークフローを変えたり、余分な学習コストを負担させたりしたくありません。既存の操作をより容易にできるようにすれば、それはより良い製品です。これは製品開発において最も核心的な原則——潜在的な需要の原則に触れます。
ホスト： 詳しく教えてもらえますか？この原則が何であるか、そしてこの潜在的な需要を解除したときに何が起こるかをあなたに説明してもらいたかったからです。
ボリス・チェルニー： 潜在的な需要とは、ユーザーが予期せぬ方法で製品を「ハック」したり使用したりして何かの目的を達成する場合、それは実際に製品の次の進化の方向性を示しているということです。Facebookマーケットプレイスの初代マネージャーであるフィオナは常にこの例を挙げています。
Facebookマーケットプレイスの誕生は、2016年頃の観察に由来します。Facebookのグループで、実に40%の投稿が売買情報でした。これは驚くべきことでした。ユーザーは取引を行うためにグループ機能を「悪用」していました。これは安全の意味での悪用ではなく、誰もそのための機能を設計していませんが、ユーザーは自分たちで方法を見つけ、それが非常に便利だったからです。
明らかに、売買のニーズに特化したより良い製品を構築すれば、ユーザーは気に入るでしょう。マーケットプレイスの成功は明白です。第一段階は売買グループ、第二段階はマーケットプレイスです。
Facebookデーティングの誕生も同様の洞察に基づいています。Facebookでのプロフィール閲覧数を確認すると、60%の閲覧が友人関係のない異性からのものでした。これは従来のデートモデルのようなもので、人々はただお互いを「覗き見」していました。したがって、専用の製品を構築すればうまくいくかもしれません。
私は潜在的な需要という概念が非常に強力だと考えています。例えば、Coworkの誕生もこれに由来します。過去6ヶ月間、Claude Codeを使用している多くの人が、それを使ってコードを書いていないことに気づきました。Twitterでトマトを植えたり、ゲノムを分析したり、壊れたハードディスクから結婚写真を復元したり、MRI画像を分析したりする人がいました。全く関係のない様々なユースケースが存在しました。これは、人々が端末を使うという面倒なことをしてでもこれらのことを行っていることを示しています。おそらく、彼らのために専用の製品を構築すべきでした。私たちは実はずっと前からこれに気づいていました。昨年の5月頃、私がオフィスに入ると、私たちのデータサイエンティストであるブレンダンのコンピュータにClaude Codeが開かれているのを見ました。彼はただ端末を開いていました。私は驚いて、「ブレンダン、何してるの？端末の使い方を覚えたの？これは非常にエンジニアリング的なツールで、あまりに低レベルで面倒で、多くのエンジニアさえ愛用していません」と聞きました。
しかし、彼はそれを覚えただけでなく、Node.jsとClaude Codeをダウンロードし、端末内で直接SQL分析を行っていました。これは狂っていました。結果として翌週、すべてのデータサイエンティストが同じことをしていました。
人々がこのように製品を「ハック」して、予期しない方法で自分たちに有益な作業を完了しているのを見ると、それは強く製品を構築すべきであることを示唆しています——人々は気に入るでしょう。なぜなら、明確な用途があるからです。「潜在的な需要」には現在、もう一つ興味深い次元があると思います。
従来の理解は：人が何をしているかを観察し、彼らの仕事を容易にし、彼らをエンパワーすることです。しかし、私が過去6ヶ月間に体得した現代的な理解は少し異なります：それは「モデル」が何をしようとしているかを観察し、そのことを容易にすることに関するものです。
Claude Codeの構築を始めたとき、人々がLLM（大規模言語モデル）アプリケーションを設計する主流の方法は、モデルを「箱の中」に閉じ込めることでした。「このアプリケーションを構築し、このタスクを完了させたい。モデル、あなたはそのコンポーネントの一つだけを担当し、これらのAPIとツールを通じて対話してください」と言うのです。
Claude Codeについては、私たちは逆のことをしました。私たちは主張しました：製品即モデル。それを公開し、周囲に最小限の足場を組み、最小限のツールセットを与え、必要なことをさせるのです。それはどのツールを実行し、どの順序で実行するかを自律的に決定できます。
わずか10日でCoworkを構築する方法
これは主に「モデルが何をしたいか」という潜在的な需要に基づいています。研究中、私たちこれを「分布内（on distribution）」と呼んでいます。モデルの行動を観察する必要があります。製品用語で言えば、これは「潜在的な需要」と同じ概念ですが、適用対象がモデルになっただけです。
ホスト： Coworkについて言及しましたね。最初にリリースされたとき、あなたはチームがわずか10日で完了したと言いましたが、これは信じられません。リリース後すぐに数百万人が使用しました。このような製品が10日で構築できることについて、それがClaude Codeを使って構築された以外に、裏に物語はありますか？
ボリス・チェルニー： はい、これは面白いです。Claude Codeが最初にリリースされたとき、すぐに爆発的な人気にはなりませんでした。その人気は時間をかけて蓄積し、いくつかの転換点を経ました。例えば、Claude 3 Opusのリリースで本当に飛び始めました。11月になると、成長曲線は非常に急勾配になりました。しかし最初の数ヶ月間、多くの人はそれを使用方法も、その用途も知りませんでした。当時のモデルもまだ完璧ではありませんでした。
対照的に、Coworkはリリースと同時に爆発的に人気が出ており、初期のClaude Codeをはるかに上回りました。これは主にフェリックス、サム、ジェニー、そして強力なチーム全体のおかげです。Coworkの誕生もまた、あの潜在的な需要——人々がClaude Codeを使って技術的ではないことをしているのを見て、それにどう対処すべきかを考えようとしていたこと——に由来しています。
チームは数ヶ月間、様々なソリューションを検討しました。最後に誰かが「もしClaude Codeをデスクトップアプリに入れたらどうなるか？」と提案しました。これはうまくいきました。そこで彼らは10日間で、完全にClaude Codeを使用してCoworkを構築しました。
Coworkは実際には非常に複雑なセキュリティシステムを備えており、本質的にモデルの動作が正しく、逸脱しないようにする保護措置です。例えば、完全な仮想マシンを内蔵しており、これらすべてのコードはClaude Codeによって書かれています。私たちが考えたのは、「これを非エンジニアのユーザーにとって安全かつ自律的にするにはどうすればよいか？」です。この完全にClaude Codeで実装されたプロセスは、約10日しかかかりませんでした。
Anthropicの3層のAI安全メカニズム
私たちは非常に早くリリースし、詳細はまだ粗削りでした。しかし、これが私たちの学習方法です——製品であっても安全であっても、予想より早くリリースしてフィードバックを得、ユーザーと交流し、人々が本当に何を望んでいるかを理解する必要があります。これが製品の将来の進化の方向性を決定します。
ホスト： これは非常に面白くユニークです。「早期にリリースし、ユーザーフィードバックから反復する」とよく言われますが、AIの能力や人々がそれをどのように使用するかを予測するのは難しいため、これが早期リリースのユニークな理由になります。あなたが言ったように、これは私たちがまだ理解していない「潜在的な需要」を発見するのに役立ちます。ですから、どうぞリリースしてください。
ボリス・チェルニー： はい、人々は到底それを何に使うでしょうか？Anthropic这样的安全研究所にとって、もう一つの次元は安全性です。モデルの安全性を研究する方法は多く、大きく分けて3層あります：
最下層は「アライメント（整列）」と「機械的解釈可能性（mechanistic interpretability）」です。モデルをトレーニングするとき、その安全性を確保します。現在、私たちはニューロン内部の活動を追跡し理解するための非常に高度な技術を持っています。例えば、「欺瞞」に関連するニューロンがあれば、その活性化を監視できます。これが最下層のアライメントと機械的解釈可能性です。
第2層は「評価」です。これは本質的に実験室環境であり、モデルはシャーレの中にいるようなものです。合成シナリオに置き、それがコンプライアンスを遵守しているか、安全かをテストします。
第3層は、現実世界でのモデルの動作を観察することです。モデルがますます複雑になっているため、これは非常に重要です。モデルは最初の2層では良好に機能しても、第3層で失敗する可能性があるからです。私たちはClaude Codeを非常に早くリリースしましたが、それは安全性を研究するためでした。私たちは内部で約4、5ヶ月間使用してから公開しました。なぜなら、それは最初の大規模なエージェントであり、広く使用された最初のコーディングエージェントの一つであり、それが安全かどうか不明確だったからです。私たちは内部で大量の研究を行い、大丈夫だと感じるまでリリースしませんでした。そうであっても、アライメントと安全性で学んだ経験は、すべてモデルと製品に還元されました。
Coworkも同様です。モデルは新しい環境にあり、非エンジニアリングタスクを実行するエージェントです。内部テストと評価では良好に機能しましたが、現実世界で安全でしょうか？これが私たちが早期にリリースし、それを「研究プレビュー」と呼んだ理由です。継続的な改善を確保し、モデルが長期的に要件を満たし、正しいことを行うようにする唯一の方法です。
ホスト： これは競争が激しく、ペースが非常に速い狂った分野です。同時に、ある種の「スーパーインテリジェンス」が制御不能になって破壊を引き起こすことを心配しています。バランスを見つけるのは間違いなく極めて難しいでしょう。
私の理解では、あなたはこの3つの層を通して安全性の問題を扱っています：モデルの思考方法を観察すること、評価を通じてモデルが悪さをしていないかをテストすること、そして早期にリリースすることです。最初の層（機械的解釈可能性）について、もっと詳しく聞きたいです。モデルの内部を覗き、その思考プロセスと方向性を観察できる観測可能性ツールを持っているようですが、これは信じられません。
ボリス・チェルニー： はい、クリス・オラー氏をあなたのポッドキャストに招待するべきです。彼はこの分野の業界専門家であり、「機械的解釈可能性」分野を開拓しました。核心的な思想は簡単です：人間の脳が相互接続されたニューロンの束であるように、機械的レベルで脳を研究し、ニューロンの機能を理解できます。
驚くべきことに、これはモデルにもかなり当てはまります。モデルニューロンは生物学的ニューロンとは異なりますが、表現には多くの類似点があります。私たちは多くのことを学びました：概念がどのように符号化されるか、モデルがどのように計画するか、どのように先を読むかです。以前、モデルが単に次の単語を予測しているだけかどうか不明でしたが、現在では、もっと深いことをしているという強力な証拠があります。
モデルが大きくなると、構造はかなり複雑になります。もう一つのニューロンが一つの概念に対応するのではなく、一つのニューロンが十数個の概念に対応する可能性があり、他のニューロンと一緒に活性化すると、これは「重ね合わせ（superposition）」と呼ばれます。これも私たちが常に探求している分野です。
Anthropicが存在する理由は、世界にとって安全で有益な方法でこの分野を推進するためです。これがみんながここに集まっている理由です。したがって、私たちは多くの作業をオープンソース化し、公開して发表し、他の研究所も同様に安全な方法を取ってもらえるよう奨励したいと考えています。
AIエージェントが動作しないときの不安感
Claude Codeを例にすると、リリース時にサンドボックスをオープンソース化しました。これは安全な境界であり、エージェントがシステム上のすべてにアクセスできないようにします。このサンドボックスはエージェントならどれでも適用でき、Claude Codeに限りません。これは前に言及した「競争」の原理と同じです：私たちは他の人も安全性を容易に実現できるようにしたいと考えています。これが私たちが業界を前向きに推進するためのテコです。
ホスト： 素晴らしいですね。この点についてはもっと時間をかけて議論し、その提案もフォローアップしたいと思います。この分野で私は観察していますが、エージェントと協力しているエンジニア、プロダクトマネージャー、そして他の人々は、エージェントが動作を停止したときに不安を感じることがあります。「なんだ、ここに解決すべき問題がある」あるいは「詰まった」、あるいは「私は生産性を失っている」と感じます。すぐに目を覚まして、再び動作させる必要があるような感覚です。この感覚を持っていますか？あなたのチームはどうですか？これは注目すべき、考慮すべき問題だと思いますか？
ボリス・チェルニー： 私は常に多くのエージェントを動作させています。現在、5つが動作しています。いつでも、目が覚めるとその1つを起動します。
目が覚めて最初に思うことは：「これをチェックしなければ」ということです。そこで携帯のClaude iOSアプリを開き、コードタブやエージェントのステータスなどを確認します。昨日コードを書いていて、「待てよ、これで合ってるのか？」と少し迷ったことがありましたが、結果は正しかったです。今はこれがあまりにも簡単です。だからどうかわからないですが、確かに少し不安はあるかもしれません。
個人的には強く感じていません。なぜなら、私のエージェントは常に動作しているからです。そして、私はもう端末に限定されていません。現在、コードの約3分の1が端末で完了し、3分の1がデスクトップアプリを使用し、残りの3分の1がiOSアプリを通じて完了しています。これは驚くべきことです。なぜなら、2026年を見据えたときでさえ、これが私のコーディングスタイルになるとは全く想像していなかったからです。
ホスト： 面白いことに、あなたはまだそれを「コーディング」と呼んでいますが、単にClaude Codeと対話して、コードを書かせているだけですからね。面白いのは、これが現在いわゆる「コーディング」であることです——コーディングの現在の定義は、あなたが欲しいものを記述することであり、自分でコードを書くことではありません。
ボリス・チェルニー： 過去にパンチカードや他の方法でコーディングしていた人々が、現在のソフトウェア開発方法を見たら何と言うか興味があります。初期のACM雑誌を読んだことがあるかもしれませんが、「いや、それは違う、これは本当のコーディングではない」と言っていた人がいたかもしれません。当時、彼らはそれを「プログラミング」と呼んでいました。「コーディング」という言葉は比較的新しい言葉だと思います。
これはあることを思い出させます。私はウクライナで生まれ、ソビエト連邦出身です。私の祖父は実際、ソビエトの初期のプログラマーの一人で、パンチカードを使ってプログラミングしていました。母が私を育てるとき、これらの話をしてくれました：彼女が子供の頃、祖父は分厚い束のパンチカードを家に持ち帰っていました。彼女にとって、それはクレヨンで描くためのおもちゃであり、子供時代の思い出でしたが、祖父にとって、それは彼のプログラミングキャリアでした。
ボリスのウクライナのルーツ
彼は実際、ソフトウェア業界のこの転換を見たことがありませんでした。しかし、ある時点で、転換は実際に起こりました。おそらく、古いプログラマーの一代は新しいソフトウェアを見下し、「これは本当のコーディングではない」と言ったかもしれません。しかし、私はこの分野が常にこのような進化を遂げていると考えています。
ホスト： あなたは知らないかもしれませんが、実は私もウクライナで生まれたのです。
ボリス・チェルニー： 本当ですか？いつですか？私はオデッサ出身です。
ホスト： ああ、私もです。
ボリス・チェルニー： そうですか、信じられません。なんという偶然。何らかの関連があるかもしれません。あなたのご家族はいつ去りましたか？
ボリス・チェルニー： 私たちは95年に来ました。
ホスト： 分かりました。私たちは88年に去りました。少しだけ早いです。もし去っていなければ、生活はどれほど違っていたでしょう。
ボリス・チェルニー： はい、私はここで成長できたことを毎日非常に幸運に感じています。
ホスト： はい、私の家族も小さなことに出くわすと、「アメリカに来てよかった」と言います。私は「さあ、もう言わないで」と言いたくなります。しかし、実際に別の生活の可能性を考え始めると...
ボリス・チェルニー： はい、確かにそうです。私たちも同じことをしますが、それはウォッカです。
AI製品を構築するためのアドバイス
ホスト： 絶対にウォッカですね。なんてことだ。よし、あと数質問させてください。AIを最大限に活用する方法、AIを使用する方法、AIに基づいて優れた製品を構築する方法について、いくつかの素晴らしいヒントを共有しました。あなたが挙げた点の一つは、チームに無制限の量のTokenを持たせ、実験させることです。もう一つの一般的なアドバイスは：現在のモデルに基づいて構築するのではなく、モデルの発展方向に向かって構築することです。AI製品を構築しようとしている人たちに、他にどのようなアドバイスがありますか？
ボリス・チェルニー： 他のいくつかの視点を共有できます。まず、モデルを「枠」に閉じ込めようとしないでください。多くの人はモデルを使用するとき、本能的に非常に具体的に振る舞わせようとし、それを「より大きなシステムの一つのコンポーネント」と見なします。例えば、人々は非常に厳格なワークフローを追加し、モデルに順番に最初、2番目、3番目のステップを完了させ、精密なオーケストレーターで実行させます。
しかし、実際には、モデルにツールを提供し、目標を設定し、自分で解決させるだけで、ほぼ常に良い結果が得られます。1年前は、この種の「足場」が本当に必要でしたが、現在はあまり必要ありません。
この原則は少し「モデルがあなたのために何ができるか尋ねるのではなく、モデルにタスクを完了させるためのツールを提供する方法を考える」ようなものです。過度に企画せず、枠に閉じ込めようとせず、最初から大量のコンテキストを詰め込まないでください。ツールを与え、自分が必要なコンテキストを取得させるようにすれば、より良い結果が得られます。
第2の点、おそらくこの原則のより一般的なバージョンは、「苦い教訓」です。Claude Codeチームは、リチャード・サットンが約10年前に書いたブログ記事を非常に高く評価しています。
彼の核心的な観点は：ということです。これには多くの含意がありますが、私にとって最も重要な点は、常に汎用的なモデルに賭けるべきだということです。長期的には、小型モデルでタスクを完了させようとしたり、微調整（Fine-tuning）を行ったりしようとしないでください。
特定のアプリケーションにはそうする理由があるかもしれませんが、柔軟性がある場合は、必ず汎用的なモデルに賭けてください。モデルの周囲に「足場」を追加するワークフローは、通常10%から20%のパフォーマンス向上をもたらすだけですが、これらの向上は、次世代のモデルのネイティブ能力によって瞬時に帳消しにされることがよくあります。したがって、最良の戦略はしばしば次世代のモデルを待つことです。
おそらくこれが最終的な原則であり、Claude Codeが振り返って正しくやった一つのことです：最初から、私たちは現在のモデルではなく、6ヶ月後のモデルのために構築することにコミットしていました。
製品の初期段階では、それが書いたコードは非常に少なかったです。なぜなら、当時私はそれを信じていなかったからです。これはSonnet 3.5またはそれに類するバージョンの当時で、モデルのコード作成能力はまだ初期段階にありました。確かにいくつかのGit操作や自動化タスクを手伝うことはできましたが、実際には大量のコーディング作業を引き受けていませんでした。
Claude Codeの賭けはこうでした：いつかモデルは十分に強力になり、直接大量のコードを書けるようになるだろう。私たちが初めてOpus 4とSonnet 4を見たとき、転換点が訪れました。Opus 4は私たちが昨年5月にリリースした最初のASL3レベルのモデルでした。それ以来、人々はClaude Codeを本当の意味で使い始め、私たちの成長は指数関数的に爆発し、今も続いています。
これは私が多くのスタートアップに与えるアドバイスでもありますが、不快感を伴うかもしれません。なぜなら、最初の6ヶ月間は製品市場適合（PMF）が非常に悪い可能性があるからです。しかし、6ヶ月後のモデルのために製品を構築すれば、そのモデルが登場したとき、あなたはすぐに有利な立場に立ち、製品は急速に飛び立ちます。
ホスト： 「6ヶ月後のモデルのために構築する」と言うとき、人々は何が起きると仮定すべきですか？それが普遍的により強くなるのでしょうか？それとも、現在の不足について、将来それが解決されると仮定するのでしょうか？これについて具体的なアドバイスはありますか？
ボリス・チェルニー： それは良い質問です。明らかに、AI研究所の内部では、具体的にどの面で強くなっているかを見ることができますが、これは少し「カンニング」に似ています。しかし、一般的な予測もいくつかあります。
最初の予測は：モデルはツールの使用とコンピュータの操作においてますます得意になることです。
もう一つの予測は：長時間の実行においてますます得意になることです。これについては多くの研究がありますが、私自身の経験からも見ることができます。
1年前にSonnet 3.5を使用していたとき、おそらく15から30秒しか実行できず、制御不能になったため、常に複雑なタスクを完了させようと guide する必要がありました。
しかし現在、Opus 4.6を使用すると、平均して10から30分間、無人（Unattended）で実行できます。タスクを開始して、別のことを行うことができます。前に言ったように、私は常になんらかのタスクを並行して動作させています。
Claude Codeを使用するためのプロのヒント
それらは数時間、数日、さらにあるケースでは数週間実行することさえあります。時間が経つにつれて、モデルが長時間独立して実行することが標準になり、あなたはそれらを見張る必要がなくなるでしょう。
ホスト： AI製品を構築するためのヒントについて議論しました。では、Claude Codeの初心者、あるいは上級ユーザーになりたい人に、どのようなアドバイスがありますか？いくつかのプロのヒントを共有できますか？
ボリス・チェルニー： まず明確にしておきたいのは、Claude Codeを使用する「唯一の正しい方法」はないということです。いくつかのヒントを共有することはできますが、結局のところ、これは開発ツールです。開発者は千差万別であり、それぞれ異なる好みと環境を持っているので、使用方法も様々です。自分に合った道を見つける必要があります。幸いなことに、Claude Codeに直接質問できます。それはアドバイスを提供したり、設定を変更したりすることさえできます。ある意味で自己認識を持っており、あなたを助けることができます。
しかし、いくつかのヒントは通常非常に効果的です。
最初のヒント：最強のモデルだけを使用してください。現在はOpus 4.6です。私は常に「最大努力モード」をオンにしています。時々、お金を節約するためにSonnetなどのコストの低いモデルを使用しようとする人がいますが、それらは十分賢くないため、最終的には同じタスクを完了するにより多くのTokenを消費することがよくあります。したがって、低コストモデルは必ずしもお金を節約しません。逆に、最も能力の高いモデルを使用すると、通常、コストは低く、Tokenの消費も少なくなります。なぜなら、より迅速にタスクを完了でき、修正やガイドも必要ないからです。
2番目のヒント：プランモード（Plan Mode）を使用してください。私は約80%のタスクをプランモードで開始します。これは非常に簡単で、プロンプトに「まだコードを書かないでください」と一文追加するだけです。
端末ユーザーの場合、Shift-Tabキーを2回押すとプランモードに入れます。デスクトップアプリとWeb版にも専用のボタンがあります。モバイル版もすぐにサポートされます。先月、Slack統合向けにこの機能を導入しました。
本質的に、モデルは最初にあなたと思考について伝えます。プランが確認されたら、モデルに実行させます。完璧なプランとOpus 4.6の能力があれば、それはほぼ毎回一気呵成に、一発で正しくタスクを完了でき、私は編集を受け入れるだけです。
3番目のヒント：異なるインターフェースを試してください。Claude Codeと言えば、多くの人は端末を思い浮かべます。確かに、私たちはMac、Windowsなどのすべての端末環境を完璧にサポートしています。しかし、iOSやAndroidアプリ、デスクトップアプリ、Slack統合など、他のフォームもサポートしています。どこで実行しても、背後には同じClaudeエージェントがいます。したがって、皆さんにもっと試して、最適なワークフローを見つけることをお勧めします。
Codexと業界の競争について
ホスト： 素晴らしいですね。あと数つの締めくくりの質問をさせてください。Codexについてはどう思われますか？この競争の激しいコーディングエージェント分野で、彼らの方向性と競争力をどのように見ていますか？
ボリス・チェルニー： 正直なところ、私はまだ深く使用したことがありません。リリースされた直後に少し試したことを覚えています。私の見方では、それはClaude Codeと非常に似ており、これは実は少し安心します。競争は良いことだと思います。人々に選択肢を与え、私たち全員がより良くするように突き動かすからです。
しかし、認めなければなりませんが、私たちのチームはユーザーの問題を解決することに集中しており、競合他社を注視したり、他の製品を試したりする時間はほとんどありません。彼らが存在することを知っていることは重要ですが、私は直接ユーザーと交流し、フィードバックに基づいて製品を磨くことを好みます。結局のところ、鍵は真に優れた製品を作ることです。
AGIの後の生活計画
ホスト： 最後の質問です。Anthropicの共同創設者であるベン・マン氏にインタビューしたとき、彼は私にあなたに一つ質問してくれと言っていました：AGIが実現した後、あなたの計画は何ですか？AGIを達成したとき、あなたの生活はどうなりますか？
ボリス・チェルニー： Anthropicに加入する前、私は日本の田舎に住んでおり、全く異なる生活をしていました。私は町で唯一のエンジニアであり、唯一の英語使用者でした。
私は週に2、3回自転車で田んぼを抜けて農産物市場に行きました。そこでのペースはサンフランシスコとは完全に正反対で、全く異なる人生の速度です。
地元のコミュニティに溶け込む方法の一つは、漬物を交換することでした。町のほぼすべての家が味噌と漬物を作っていました。そのため、私は味噌作りの腕を上げ、今でも楽しくやっています。
味噌は非常に面白い食べ物で、長期的な視点で物事を考えることを教えてくれます。これは工学とは全く異なります。白味噌一鍋には少なくとも3ヶ月かかり、赤味噌には2、3年、あるいは4、5年かかることさえあります。材料を混ぜ合わせたら、あとは長い待ち時間であり、非常に忍耐強くなる必要があります。私は味噌が好きです。なぜなら、それは私をこの長期的な思考方法に慣れさせたからです。したがって、もしAGIが実現した、あるいは私がAnthropicにいなくなったら、たぶん味噌を作ることに専念するでしょう。
ライトニングラウンドと結論
ホスト： この答えは大好きです。ベンは特に味噌について聞くように言っていましたが、あなたが言及してくれて嬉しいです。未来はひたすら味噌作りの道を究めることかもしれませんね。ボリス、このインタビューは素晴らしかったです。ウクライナ出身の兄弟のように気が合いますね。興味深いライトニングラウンドに入る前に、リスナーと共有したり、再強調したいことはありますか？
ボリス・チェルニー： 私が強調したいのは、Anthropicにとって、コーディングからツール使用、そしてコンピュータ操作へは一脈通じているということです。これが私たちの問題へのアプローチであり、モデルの発展の必然的な方向であると私たちが考えていることであり、私たちが構築しようとしている未来です。同時に、これは私たちが研究し、安全性を最大限に高めるための方法でもあります。
現在、「コード」を中心に巨大な数十億ドル規模の産業が形成されています。私の友人たちは皆それを使用しており、ネット上での議論も絶えません。このことはますます重要性を増しています。
ある面では、これは完全に予想外でした。なぜなら、私たちは製品がこのように進化するとは知らなかったし、端末形式で始まるとも思わなかったからです。しかし、別の面では、それは道理にかなっており、これは常に会社の信念だったからです。
しかし、すべてはまだ始まったばかりのように感じます。世界の大多数はまだコードツールを使い始めておらず、大多数の人はまだAIを使用していません。私たちがやったのはまだ1%に過ぎず、まだ長い道のりがあります。
ホスト： はい、これらの数字を考えると狂っています。あなたたちは巨額の資金を調達しました。私の知る限り、Claude Codeの収益は20億ドルに達し、Anthropicの総収益は150億ドルに達しているとのことです（注：原文の数字には口頭での間違い、あるいは評価を指している可能性があります）。すべてがまだ始まったばかりであることを考えると、信じられません。
ボリス・チェルニー： はい、これは狂っています。正直なところ、Claude Codeが持続的に成長できているのは、すべてユーザーのおかげです。皆は情熱的で、この製品を愛し、改善すべき点を積極的に教えてくれています。それが絶えず進歩している唯一の理由は、皆が使用し、話し、フィードバックしているからです。これが最も重要なことです。私にとって、ユーザーと交流し、彼らのために製品を改善することは、私が最も好きなライフスタイルです。
ホスト： それと、味噌作りですね。
ボリス・チェルニー： はい、味噌作りもね。実は味噌作りは複雑ではなく、待つことを学ぶだけです。
ホスト： 素晴らしいですね。よしボリス、では興奮するライトニングラウンドに入りましょう。5つの質問があります。準備はいいですか？最初の質問：あなたが他人に最もよく勧める2、3冊の本は何ですか？
ボリス・チェルニー： 私は本の虫です。1冊目は技術書で、『Scala関数型プログラミング（Functional Programming in Scala）』です。これは私が読んだ中で最高の技術書の一つです。多分Scalaを使うことはないでしょうし、その将来の地位も確信はありませんが、関数型プログラミングと型思考には優雅な美があります。これが私がコードを書き、考える方法です。歴史的文書として読むこともできますし、スキルを向上させるための読み物にもなります。
ホスト： このおすすめは好きですね。今まで言及されたことのない本ですね。
ボリス・チェルニー： はは、よかったです。2冊目はチャールズ・ストロスのSF小説『アクセラランド（Accelerando）』です。これは私のお気に入りのSF作品です。この本のペースは極めて速く、スピード感が層をなして深まっていきます。どんな本よりも、私たちの現在の時代の本質、つまり「スピード」を捉えていると思います。物語は差し迫った離陸から始まり、特異点に迫り、木星軌道上の集合的なロブスター意識で終わります。そして、これはすべて数十年以内に起こり、そのペースは信じられないものです。
3冊目は劉慈欣の『流離地球（The Wandering Earth）』をお勧めします。「三体」は知られていますが、「三体」は素晴らしいですが、私は彼の短編小説の方が好きです。「流離地球」この短編集には非常に素晴らしい物語がいくつかあります。中国SFを読むのは面白いです。なぜなら、それは西洋のSFとは全く異なる視点を示しているからです。少なくとも、作家としての彼の思考方法からはそうです。文体も非常に美しいです。
ホスト： SF小説は確かに未来の方向性について考えるよう導いてくれます。それは壮大な青写真を構築し、「ああ、わかった、私は本でそのような世界を読んだことがある」と感じさせます。
ボリス・チェルニー： 確かにそうです。実際、これが私がAnthropicに加入した理由です。前に言ったように、私は田舎に住んでいて、そこではすべてが非常に遅く、特にSF小説に比べてそうです。あなたがそこで行うことはすべて季節の周りで、数ヶ月あるいは数年かかって初めて熟する食べ物の周りです。社会活動は通常この方法で組織され、人々の時間のスケジュールも同様です。例えば、農産物市場に行くと、「柿の季節」であることがわかります。あなたがそれを知っているのは、そこにおよそ20の店が柿を売っているからです。そして翌週になると、そのシーズンは終わり、「ブドウの季節」になり、この変化を直接見ることができます。これは一種の長期的な時間スケールのようなものです。
その一方で、私は多くのSFを読んでいました。その時期、私はこれらの壮大な時間スケールについて考え始めました。物事の発展の可能性を見て、未来をより良くするために貢献しなければならないと感じました。これが私が最終的にAnthropicに加入した理由です。ベン・マンもこれに大きく貢献しました。
ホスト： 日本でのあなたの時間と、ボリスが日本を横断してAnthropicに加入する旅について、専用のポッドキャストを作りたいのですが、今日は簡単に済ませます。もし読んでいないなら、私が早速おすすめするSF小説を一つ——『深淵の火の上（A Fire Upon the Deep）』を読んだことはありますか？
ボリス・チェルニー： ああ、それはヴァーナー・ヴィンジ（Vinge）の作品ですね？はい、読んだことがあります。
ホスト： その通り、あの本は素晴らしいです。人工知能と汎用人工知能（AGI）の観点から見ると、非常に興味深いです。残念ながら読んだ人は多くないので、私は特におすすめしています。私はよく本の内容を思い出します。
ボリス・チェルニー： はい、そうです。私は『エクスパンス（The Expanse）』も好きです。
ホスト： あのプロジェクトたちは確かに...
ボリス・チェルニー： ああ、はい、確かにそう思います。
ホスト： はい、非常に長く、設定が複雑で、入門するのは少し難しいですが、非常に素晴らしいです。よし、「ライトニングラウンド」の質問を続けましょう。最近特に好きな映画やテレビ番組はありますか？
ボリス・チェルニー： 実は私はあまりテレビや映画を見ません。今は本当に時間がありません。ただ、Netflixの『三体』シリーズは見て、非常に気に入りました。私はそれが元の小説シリーズの素晴らしい翻案であると思います。
ホスト： AI分野のリーダーには共通点があって、テレビや映画を見る時間がないのが一般的で、完全に理解できます。では、最近発見した特に好きな製品はありますか？
ボリス・チェルニー： 少し「自慢」になりますが、Claudeをおすすめします。これは確かに私の生活を変えた製品です。なぜなら、それは常に動作しているからです。特にそのChrome統合機能は本当に素晴らしいです。それは交通違反の切符を処理し、いくつかの購読をキャンセルするのを手伝ってくれました。それはそれほど多くの面倒な作業を解決してくれるので、本当に素晴らしいです。
これが製品かどうかはわかりませんが、私が非常に好きなポッドキャストがもう一つあります。Lenny（Lenny's Podcast）以外では、ベンとデイビッドのAcquiredポッドキャストです。本当に、本当に最高です。彼らがビジネスの歴史を深く掘り下げ、生き生きと蘇らせる方法は見事です。もし聞いたことがなければ、任天堂の回から始めることをお勧めします。
ホスト： 素晴らしいアドバイスです。Claudeについて、皆さんが理解できるように——まだ試したことがなければ——基本的にあなたがしたいことを入力するだけで、それがChromeブラウザを起動してタスクを完了させることができます。Anthropicで育児休暇を取っている人の、退屈な医療フォームの記入を手伝わせているのを見ました。非常に厄介なPDFファイルに直面すると、自動的にブラウザをロードし、ログインして、記入を完了します。
ボリス・チェルニー： その通りです。そしてそれは今、実際に使えます。1年前に私たちが実験を行っていたとき、モデルが準備できていなかったため、うまく機能しませんでした。しかし今、それは非常に成熟しています。多くの人々がそれが何であるかを本当に理解していないと思います。なぜなら、彼らは以前エージェント（Agent）を使用したことがないからです。それは私に1年前のClaude Codeのようですが、前に言ったように、その進化速度は初期のClaude Codeよりもはるかに速いです。したがって、私はそれがすでに頭角を現し始めていると思います。
ホスト： 言及したChrome拡張機能は、単独で使用でき、Chrome内に常駐します。それに直接話しかけ、Claudeにあなたの画面やブラウザを見させ、何かをさせることができます。例えば、あなたが何を閲覧しているかを伝えたり、現在の内容を要約したりさせたりします。
ボリス・チェルニー： はい、その通りです。Claudeを使い始めたばかりの人におすすめする方法は次のとおりです。Claudeデスクトップアプリケーションをダウンロードしてください。次にClaudeタブに切り替えてください。これはコードタブの隣にあります。私がおすすめする入門方法は、ツールを一つ使用させることです。例えば「デスクトップをきれいにする」や「メールを要約する」とか。あるいは「私が受け取った最初の3通のメールに返信して」と言うこともでき、今ではそれが返信の草書きさえ書いてくれます。
2番目のことは、ツールを接続することです。関連するツールを接続すれば、例えば「受け取った重要なメールを見て」と言えば、Slackメッセージを送信したり、内容をスプレッドシートに入力したりできます。例えば、私はそれを使ってすべてのプロジェクトを管理しています。チーム全体の統一スプレッドシートがあり、エンジニアごとに一行あります。毎週、全員が状況レポートを記入します。毎週月曜日、Claudeはシートをチェックし、Slackで状況を記入していないエンジニアにリマインダーメッセージを送ります。これで私は自分でそれをする必要がなくなり、プロンプト一つですべてを完了できます。
3番目のことは、一連のClaudeタスクを並行して実行させることです。好きなだけタスクを同時に処理させることができます。例えば、プロジェクト管理タスクを開始し、それから他のことをさせ、さらに別のことをさせます。これらのタスクを開始したら、私はコーヒーを飲みに行き、それを自分で実行させます。
ホスト： 人々が以前Claude Code（今はコードを通じて直接実現可能）を使っている様々な方法を共有している投稿のリンクを貼ります。なぜなら、多くの場合、人々の反応は「わあ、こう使えるとは思わなかった」だからです。これらの例を見れば、「わあ、自分がこれに使えるとは知らなかった」と驚きます。
ボリス・チェルニー： はい、多くのインスピレーションは実際にはあなたから来ていると思います、Ani。あなたはかつて「Claudeの50の非技術的な使用例」のような投稿をしました。実際、私たちのプロダクトマネージャーの一人は、製品をリリースする前に、その投稿を使ってClaudeを評価していました。彼らがClaudeが50の使用例のうち48個を完了できると発見したとき、彼らは「よし、これで十分だ」と言いました。
ホスト： わあ、その投稿がそんな役割を果たしているとは知りませんでした。私は評価者になってしまったのですか？これは素晴らしいと感じます。私はAIの未来に価値があるようで、これは一種の逆説的なブレークスルーですね。
うわ、それは本当にクールですね。よし、最後に完了しなかった2つの使用例が何であるか知りたいです。とにかく、あと2つの質問があります。仕事と生活を導くための好きな座右の銘はありますか？
ボリス・チェルニー： 常識（コモンセンス）を使うこと（Use Common Sense）。
仕事環境で見られる多くの失敗は、人々が常識を使わなかったことに起因すると考えています。例えば、思考せずに機械的にプロセスに従ったり、無で行動したりすることです。あるいは、彼らが悪い製品や悪いアイデアのために働いており、ただ流されているだけかもしれません。
最高の結果は、第一原理から考え、自分自身の「常識体系」を構築できる人々からもたらされることが多いと思います。例えば、何かがおかしく聞こえるなら、それはおそらく悪いアイデアではありません。これは同僚に最も多く与えるアドバイスです。
ホスト： これ自体がポッドキャストのテーマになれると思います——常識とは何か？常識をどのように養うか？しかし、今日はここまでにしましょう。最後の質問です：あなたは最近Twitter/Xで活発になりましたね。その理由は何でしょうか？Twitterの世界での体験はどうですか？そこで多くの交流があるからです。
ボリス・チェルニー： 長い間、私はThreadsしか使いませんでした。以前Threadsの開発にも関わっていたからです。そして私はそのデザインが気に入っています。それは非常に簡潔な製品です。
Twitterを使い始めたのは、退屈していたからです。昨年12月、妻とヨーロッパ各地を旅行していました。コペンハーゲンに行き、いくつかの異なる国に行きました。私にとって、これは「コーディング休暇」のようなものでした。毎日コードを書いていて、これは私のお気に入りの休日の過ごし方——一日中コードを書く——であり、最高でした。
そして、突然少し退屈し、数時間でアイデアを使い果たしてしまいました。さて、次は何をすべきかと思い、Twitterを開きました。Claude Codeについて議論している人が見え、返信を始めました。多分、すべきことは人々が遭遇したバグを見つけること、あるいは皆からのフィードバックを収集することだと思いました。
そこで私は自己紹介をし、人々の状況を尋ね、多くのバグとフィードバックを収集しました。彼らは私たちが今これほど迅速にフィードバックを処理できることに驚いていたと思います。しかし、私にとってはごく普通のことでした。誰かがバグに遭遇すれば、私はClaude Codeに慣れているので、数分以内に解決できるかもしれません。明確に記述すれば、それが実行できます。一つ解決したら、私は別のことをして、次の問題を処理できます。しかし、多くの人々はこれに非常に驚いていると思います。したがって、体験は本当に素晴らしいです。
はい、Twitterでの体験は非常に良いです。人々と交流し、ニーズを知り、バグや機能に関するフィードバックを聞くこと、すべてが素晴らしいです。
ホスト： 先日Twitterでニキータ・ビア（Nikita Bier）が、あなたが非常に長い投稿をたくさんしたため、ページがクラッシュしてしまい、皆が「なんだこれは、何が起きたんだ？」と思っていると文句を言っているのを見ました。
ボリス・チェルニー： はい、その通り、それは確かにバグでした。今はもう直っていることを願っています。
ホスト： 素晴らしい。なんてこった、ボリス、何時間でも話せそうですね。邪魔はしません。番組に来てくれてありがとうございました。あなたは最高です。人々はどこであなたを見つけられますか？リスナーはどのようにすればあなたを助けられますか？
ボリス・チェルニー： ThreadsまたはTwitterで私を見つけてください。そこが私に連絡する最も便利な場所です。バグのフィードバックでも機能のリクエストでも、いつでも@を送ってください。製品に何が欠けているか教えてください。何を改善できるでしょうか？あなたたちが本当に望んでいるものは何ですか？皆の声を聞けるのを楽しみにしています。
ホスト： ボリス、番組にご出演ありがとうございました。
ボリス・チェルニー： 招待してくれてありがとうございます。
ホスト： さようなら、皆さん。聞いてくれてありがとうございました。
作者：瓜哥新知
参考资料:https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw
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