a16z創業者：エージェント時代には、本当に重要なものが変わった

2026.04.21

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a16z創業者：エージェント時代には、本当に重要なものが変わった

将来、最も優れたプログラマーはコードを書く能力を必要としないかもしれないが、極めて優れた論理的推論力とシステムアーキテクチャ思考力は必須となる。なぜなら、AIによってコードは安価な商品と化すからだ。

2026.04.21 - 02:26:45

Agent

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：a16z

翻訳・編集：FuturePulse

情報源：本稿は、a16z創設者であるMarc Andreessen氏が「Latent Space」ポッドキャストで行った最新インタビューをもとにしています。Andreessen氏は米国を代表するインターネット起業家であり、インターネット黎明期のキーパーソンの一人です。また、a16z設立後はシリコンバレーを代表するトップ投資家の一人となりました。本インタビューでは、AIの発展史および最新のトレンドが全体を通して論じられており、非常に読み応えがあります。

一、今回のAIブームは突然登場したものではなく、80年にわたる技術的積み重ねの末に、初めて本格的に「業務を遂行し始めた」段階である

今回のAIブームは、いきなり現れたものではなく、80年にわたる技術的走りの結果として、初めて本格的に「業務を遂行し始めた」段階である。
Marc Andreessen氏は、現在の状況を「80-year overnight success（80年かけての一夜の成功）」と直接表現しており、一般には突然の爆発と映っているが、その裏には数十年に及ぶ技術蓄積が集中して開花した結果であると述べています。
彼は、この技術的系譜を初期のニューラルネットワーク研究まで遡り、今日の業界が事実上「ニューラルネットワークこそが正しいアーキテクチャである」という判断を既に受け入れていることを強調しています。
彼の叙述において、転換点は単一の瞬間ではなく、AlexNet、Transformer、ChatGPT、reasoningモデル、そしてagentsおよびrecursive self-improvementへと連なる一連の積み重ねであると位置付けられています。
特に強調されているのは、今回、テキスト生成能力が向上しただけではなく、LLM、reasoning、coding、およびagents／recursive self-improvementという4つの機能が同時に出現している点です。
彼が「this time is different（今回は違う）」と断言する理由は、単に物語がより魅力的になったからではなく、これらの能力がすでに現実のタスクで実際に稼働し始めているからです。

二、PiおよびOpenClawが象徴するagentアーキテクチャは、チャットボットを超える、さらに深いソフトウェアアーキテクチャの変化である

彼はagentを非常に具体的に説明しています。「LLM＋shell＋ファイルシステム＋Markdown＋cron／loop」の組み合わせが本質であると述べています。この構造において、LLMは推論・生成のコアであり、shellは実行環境を提供し、ファイルシステムは状態を保存し、Markdownは状態を人間が読める形で可視化し、cron／loopは周期的な起動とタスクの進行を担います。
この組み合わせの重要性は、モデル自体が新しいものである一方、他のすべてのコンポーネントは、ソフトウェア世界においてすでに成熟し、理解可能かつ再利用可能な部分であるという点にあります。
agentの状態はファイル内に保存されるため、モデルやランタイムを跨いで移行可能であり、基盤となるモデルを交換しても、記憶と状態は保持されます。
彼は繰り返し「introspection（自己観察）」を強調します。つまり、agentは自身のファイルを認識し、自身の状態を読み取り、さらには自身のファイルや機能を書き換えることが可能であり、「自分自身を拡張する（extend yourself）」方向へ向かっています。
彼の見解では、真の突破口は単に「モデルが応答できるようになること」ではなく、agentが既存のUnixツールチェーンを活用し、パソコン全体の潜在的能力をすべて統合できることにあります。

三、ブラウザ、従来のGUI、および「人間がマウスでクリックして操作する」時代は、agent-firstなインタラクション方式によって徐々に置き換えられていく

Marc Andreessen氏は明言しています。「将来、ユーザーインターフェース（UI）そのものが不要になるかもしれない」と。
さらに、将来的なソフトウェアの主な利用者は人間ではなく、「other bots（他のボット）」になるだろうと指摘しています。
これは、今日人間がクリック・閲覧・フォーム入力のために設計された多くのUIが、agentが背後で呼び出す実行層へと退化していくことを意味します。
この世界では、人間はむしろ「目標を提示する者」となります。つまり、システムに対して何を達成したいかを伝え、その後はagentがサービスを呼び出し、ソフトウェアを操作し、プロセスを完了させるのです。
彼はこの変化を、より広いソフトウェアの未来にも結びつけています。すなわち、高品質なソフトウェアは今後ますます「豊穣（ふさぎ）」なものとなり、少数のエンジニアが手作業で作り出す希少品ではなくなるということです。
また、プログラミング言語の重要性は低下すると予測しており、モデルが複数言語間でコードを書いたり相互翻訳したりするようになると述べています。さらに将来的には、人間が関心を持つのは特定の言語そのものではなく、AIがなぜそのようにコードを構成するのかという「説明」になるだろうと指摘しています。
さらに極端な方向性として、AIは単にコードを出力するだけでなく、より低レベルなバイナリコード（binary）やmodel weights（モデル重み）を直接出力することも理論上可能であると述べています。

四、今回のAI投資サイクルは2000年のインターネットバブルと類似点があるが、根本的な需給構造は異なる

彼は2000年のバブル崩壊を振り返り、崩壊の主因は「インターネットそのものが機能しなかった」ことではなく、通信インフラや帯域幅の過剰整備、光ファイバーおよびデータセンターの過剰導入であったと指摘しています。その後、長期間にわたって過剰設備の消化が行われました。
彼は、現在も同様の「過剰整備」懸念が見られると認めつつも、今日の投資主体はマイクロソフト、アマゾン、グーグルといった資金潤沢な大企業であり、当時のような高レバレッジで脆弱なプレイヤーではないと強調しています。
特に注目すべきは、GPUを用いた運用可能な投資が成立すれば、通常は短期間で収益化できる点であり、これは2000年当時に大量の未使用設備が存在した状況とは大きく異なります。
また、我々が現在使用しているのは「サンドバッグ化（sandbagged）された」技術バージョンであるとも述べています。つまり、GPU、メモリ、データセンターなどの供給不足により、モデルの潜在能力がまだ十分に発揮されていないということです。
彼の見解では、今後数年の真の制約要因はGPUだけではなく、CPU、メモリ、ネットワーク、そしてチップ全体のエコシステムにおける連携ボトルネックであると分析しています。
彼は、AIのスケーリング則（scaling laws）を過去のムーアの法則（Moore’s Law）と並置し、これらは単なる規則の記述にとどまらず、資本、エンジニアリング、産業の協調的進展を継続的に促す原動力であると述べています。
さらに、非常に逆説的だが重要な現象として、ソフトウェア最適化のスピードが加速するにつれ、ある旧世代チップが購入直後よりもむしろ経済的価値が高まる可能性があると指摘しています。

五、オープンソース、エッジ推論（edge inference）、ローカル実行は周辺的な話題ではなく、AI競争の構図の一部である

Marc Andreessen氏は、オープンソースの重要性を明確に認めています。その理由は単に無料であるからではなく、「世界全体がそれがどのように作られているかを学べる」からだと述べています。
DeepSeekのようなオープンソースによる公開は、世界への「贈り物（gift to the world）」であると形容しており、コードと論文が知識を急速に拡散させ、業界全体の最低水準を引き上げると評価しています。
彼の叙述では、オープンソースは単なる技術選択ではなく、地政学的・市場戦略の一環でもあり得ます。各国や各企業は、自らの商業的制約および影響力拡大の目標に基づいて、異なるオープン化戦略を採用するでしょう。
また、彼は「エッジ推論（Edge inference）」の重要性を強調しています。今後数年間は、集中型推論のコストが十分に低くならず、多くの消費者向けアプリケーションが長期にわたる高額なクラウド推論コストを負担できない可能性があると指摘しています。
彼は繰り返し見られるパターンとして、「PC上で動作不可能と思われていた」モデルが、数か月後には実際にローカルマシンで動作するようになる例を挙げています。
コスト以外にも、ローカル実行を促す要因として、信頼性、プライバシー、レイテンシ、およびユースケース（ウェアラブル機器、ドアロック、携帯端末など）が挙げられます。これらはいずれも低レイテンシ・ローカル推論に適しています。
彼の判断は明快です。「ほぼすべてのチップを搭載するデバイスは、将来、何らかのAIモデルを内蔵するようになるだろう」。

六、AIの真の課題は、モデルの能力だけではなく、セキュリティ、アイデンティティ、金銭の流れ、組織、制度的抵抗にある

セキュリティに関して、彼の判断は極めて鋭いものです。「ほぼすべての潜在的なセキュリティバグが、より容易に検出可能になる」ため、短期的には「コンピュータセキュリティの大惨事（computer security disaster）」が発生する可能性があると警告しています。
しかし同時に、プログラミング知能体（programming intelligence）が脆弱性の修正能力をスケールアップさせるとも考えています。将来的には、「ソフトウェアを保護する」方法が、ボットにスキャンと自動修復を任せることになるかもしれません。
アイデンティティ問題については、「ロボット証明（proof of bot）」は実現不可能であると述べています。なぜならボットの能力は日々向上しているからです。代わりに実現可能なのは「人間証明（proof of human）」であり、生体認証、暗号化による検証、および選択的開示（selective disclosure）の組み合わせとなります。
また、しばしば見落とされがちな問題として、agentsが現実世界で業務を遂行するには、最終的に金銭・支払い能力、あるいは銀行口座・カード・ステーブルコイン型のインフラストラクチャが必要になるだろうと述べています。組織面では、「マネジメント資本主義（managerial capitalism）」の枠組みを援用し、AIが創設者主導型企業（founder-led company）を再び強化する可能性があると指摘しています。なぜなら、ボットは帳簿管理、調整、文書処理、および膨大な「管理的業務」を得意とするからです。
ただし、彼は社会がAIを即座にスムーズに受け入れるとは考えておらず、職業免許、労働組合、港湾労働者のストライキ、政府機関、K-12教育、医療など、現実世界には多数の制度的減速装置（institutional speed bumps）が存在すると指摘しています。
彼の最終的な判断はこうです。「AIユートピア主義者」も「AI終末論者」も、一点を見落としている——技術が可能になることは、80億人がすぐにそれに追随することを意味しないのです。

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