AIと「おしゃべり」する時代は終わった
私はプログラマーではありません。
同時にそれを隠すつもりもありません。
私は数十年にわたり投資と共にテクノロジーと金融の世界に身を置いてきました。
そして、私の頭は常に「物事がどこへ向かっているのか」を理解することだったと言えるでしょう。
つまり、コードを書くことではなく、
時代の「転換点」を見つけることが私の生業です。
だからこそ、単に「面白い技術」と、
私たちの「働き方を根底から変える技術」の違いは、
肌感覚でわかります。
いま、私がAnthropic(アンソロピック)社の
最新AIツールに対して抱いている興奮は、間違いなく後者…
つまり「世界を変える本物」に対するものです。
そのツールの名は、「Claude Code(クロード・コード)」。
これは単にチャットウィンドウで質問に答えるだけの代物ではありません。
同社の最新モデル「Claude 4.5」をベースにしたこのツールは、
実際の開発環境の中でAIが自律的に動き回るように設計されています。
クラウド・コードは、
ファイルを読み、
コードの全体像を把握し、修正し、テストを実行。
エラーがあればデバッグ(修正)し、
そして「動く解決策」にたどり着くまで、自ら試行錯誤を繰り返します。
何より私が驚いたのは、実際にこれを使っている人たちの言葉です。
「ツールを動かしたまま席を立ち、しばらくして戻ってくると、
仕事が勝手に数ステップ先まで進んでいるんだ」
もし一度目のトライが失敗しても、クロードはフリーズしません。
何が壊れているのかを自分で突き止め、修正し、そのまま作業を続行します。
この挙動は、私がここ数ヶ月感じていた「ある確信」を裏付けるものでした。
それは「汎用人工知能(AGI)」に必要な核心的な要素がようやく揃い、
それらが互いに増幅し合い始めたということです。
「おしゃべり」から「実務」への進化
私が「汎用的な知能」と言うとき、
それは意識や創造性の話ではありません。
それは「一定期間、目標を追い続け、自分の間違いを正し、
いちいち指示されなくても次に何をすべきか判断できるAI」のことです。
これは従来の「質問に答えるソフトウェア」と、
「実際に仕事を完遂するソフトウェア」の決定的な違いです。
汎用知能へのステップには、3つの材料が必要です。
第1の材料は「知識」です。
2022年末にChatGPTが登場した際、世界を驚かせたのはこれでした。
膨大なテキストデータで学習されたモデルは、自然な対話ができるほど賢くなりました。
質問に答え、概念を説明し、一晩でAIへの期待値を塗り替えたのです。
しかし、初期のAIはあくまで「受動的」でした。
問いかけに対して答えを出し、そこで終了。
すべてのやり取りは、毎回リセットされる使い切りの関係でした。
第2の材料は「推論」です。
2024年後半、OpenAIの「o1」のようなモデルが登場し、
AIは論理的思考、数学、デバッグ能力を飛躍的に高めました。
GitHubの調査によれば、AIアシスタントを使う開発者は、
単純作業において30%以上スピードが向上したといいます。
しかし、それでもまだ使い方は変わりませんでした。
「聞いて、答えて、終わり」です。
そして今加わった、第3の決定的な材料が「反復(イテレーション)」です。
これこそが、クラウド・コードのような「長期実行型エージェント」の本質です。
これらのシステムは、単に応答して止まることはありません。
問題を解き、結果をテストし、失敗に気づき、
アプローチを修正し、次の指示を待たずに作業を続けます。
あなたは「自律的に働ける人間」と聞いてどんな人を思い浮かべるでしょうか?
数時間、誰の指示も受けずに自分で間違いを直しながらゴールへ進める…
そんなイメージが浮かぶはずです。
そしてついに、AIが同じように振る舞い始めました。
2028年、AIは「1日分の仕事」を完遂する
研究グループ「METR」のデータによると、
AIが人間の介入なしに目標を追い続けられる時間は、
約7ヶ月ごとに2倍という指数関数的なペースで伸びています。
この曲線をたどれば、AIエージェントがこなせる仕事の範囲はこう予測できます。
・2028年: 専門家が丸1日かかるタスクを完遂
・2034年: 丸1年かかるプロジェクトを完遂
・2037年: 1世紀分の仕事を完遂
ただし、私はまだ「超知能(ASI)」…
つまり人類を超えた人工知能の話をしているのではありません。
まずやってくるのは、
「執念」「自己修正」「やり遂げる力」を備えたAIです。
これらの特性が、AIを単なる「ツール」から、
私たちの「同僚」へと変貌させるのです。
「AGIなんてまだ先の話だ」
もしあなたがそう思われていたとしても、
いま起きている変化は無視できないはずです。
長期間にわたって計画を立て、
実行し、修正するAIの登場は、労働と生産性の概念を根底から覆します。
こう考えてみてください。
2024年までのAIは「おしゃべりな解説者」に過ぎませんでした。
どれほど洗練されていても、
常に人間が指示を出し続ける必要があったのです。
そして、2026年から2027年のAIは「実務家」になります。
それはソフトウェアというより、同僚に近い存在です。
私たちは1日に数回AIを使うのではなく、AIを1日中「走らせる」ようになります。
複数のエージェントを同時に動かし、
あなたは自分自身で作業するのをやめ、
知的なエージェント軍団を管理する「マネージャー」へと昇格するのです。
もはや、目標は「より良い回答を得ること」ではありません。
「実際の仕事を終わらせること」なのです。
私も話さないAIシステムをいち早く稼働させて、株AI、短期決済AI、海外株Ai、システムを3つ所持しています。
それに加えて、FXや何と暗号通貨のトレードを自動で行なってくれるEAを稼働させています。
それぞれベースはあるので、今はAGIを組み入れれないかを考察、コストを考えています。
それが出来、進化出来れば、
AIが自律的に企業を選び、チャートの動き回るのをキャッチし、
クラウド・コードは、
チャートを読み、
株価の動きの全体像を把握し、トレードに入り、修正し、テストを実行。
ロスカット値に抵触すればデバッグ(修正)し、
そして「利益が出る解決策」にたどり着くまで、自ら試行錯誤を繰り返します。
上記で述べたように私たちもこう言える時がくる事でしょう。
「ツールを動かしたまま席を立ち、しばらくして戻ってくると、
トレードが勝手に数ステップ先まで進んで利益がどんどん取れているんだ」
もし一度目のトレードが失敗しても、クロードはフリーズしません。
何がいけなかったのかを自分で突き止め、修正し、そのままトレードを続行します。
こんな世界が来ているので、あとは私の方で取り入れれるかを試行錯誤をしていくだけです。
本日も
Enjoy !!


