配給の終わり

ラショニング（配給制）の終わり

私たちはソフトウェアを構築する上で、最も素晴らしい時代に生きています。200ドルのサブスクリプションで、ほぼ何でも構築できる最先端のコーディングモデルにアクセスできます。では、なぜ私たちのソフトウェアは10倍も良くならないのでしょうか？そして、なぜ私たちのソフトウェアの多くは、2015年にデザインされたように見え、ホームページがチャットボックスになっただけなのでしょうか？

短い答えは、ラショニングです。それは終わりましたが、私たちはまだ追いついていません。

Claude Code（BC）[1]が登場する前は、ソフトウェア構築の物理学はかなり異なっていました。ソフトウェアの構築は高価で、実行は安価でした。コーディングは、高価なエンジニアの採用と維持にボトルネックがあり、彼らはスケジュールを維持するために高価なマネージャーを、何を構築するかを決定するために高価なプロダクトマネージャーを必要としました。コンピューティング、メモリ、ストレージのコストは毎年低下していました。公開されているSaaS企業の売上高の約75セントが、粗利益として保持されていました[2]。

エンジニアリング帯域幅は、すべてのテクノロジー企業で最も希少なリソースであり、私たちが得た製品はそのラショニングの結果でした。業界の長老たちが伝えてきた教義、すなわちミニマム・ビヤブル・プロダクト（MVP）、リーンスタートアップ、「一つのことだけをする」といった考え方に見られます。成功企業が上昇する過程で行ったトレードオフは、各カテゴリを形作りました。なぜなら、業界の残りの部分がそれらをコピーしたからです。

GitHubのプルリクエストを見てみましょう。2008年に、それは単に誰かのリポジトリのフォークに変更を加えたときに通知され、その変更を「プル」するように依頼する以上のほとんど何ものでもありませんでした。後に、差分、ディスカッション、マージボタンを備えた今日の機能へと進化しました。この機能は元々オープンソースのコラボレーションのために構築されましたが、オープンソースのために構築されていなくても、すべてのGitフォージにコピーされました。エージェンティック・コーディングのためのより良いGitHubを構築すると誓った企業でさえ、それを振り払うことができないほどです。Salesforceの1999年のリード/オポチュニティ/パイプラインオブジェクトモデルは、CRMの定義となりました。それ以降に設立されたすべてのCRM企業はそれを引き継いでいます。

Claude Code（AC）の後、今日私たちが使用するすべてのソフトウェアを生み出した経済学は逆転しました。ソフトウェアの構築は安価になり、新しい機能の構築の限界費用はゼロに近づいていますが、AIがクリティカルパスに座るようになった現在、それを実行するコストは高くなりました。LLMを使用するあらゆる製品は、実際の原価（COGS）と、ユーザーあたりの実際の限界費用を負担します。ソフトウェアは、高固定費（R&Dチーム）と約ゼロ限界費用（安価なコンピューティング）から、低固定費（よりスリムなR&Dチーム、より多くのアジェント）と実質的な限界費用（フロンティアモデル）へと変化しました。

ソフトウェアは今やSaaSよりも製造業に似ています[3]。

私たちの製品はラショニングによって形作られましたが、そのラショニングは終わりました。今日構築しているなら、昨日の制約に縛られる必要はありません。新しい製品や新しい機能は安価で簡単に構築できます。コードは、どれほど複雑であっても、今や使い捨て可能なので、実験も容易です。したがって、ここから得られるソフトウェアは全く異なるものになり、桁違いに優れているはずです。少なくとも今のところ、そうはなっていません。

サンフランシスコのマーケットストリートを散歩すると、AIエージェントを構築する企業の広告がビルボードやMuniバスに貼られているのを目にするでしょう。よく見ると、ほとんどすべてが、今やほぼ何でも構築できることを知らないかのように、同じものを作っているように見える、縦割りエージェントを装ったOpenClawのクローンです。私たちは、違うソフトウェアではなく、より多くのソフトウェアを得ています[4]。

私たちの業界は、ラショニングの終わりにまだ追いついていません。その理由はいくつかあります。

• 成功するソフトウェア製品を構築する方法に関するBC時代の知恵は根深く、振り払うのが困難です。「トークンマキシング」（トークンを配給するのではなく、自由に使うこと）[5]について話す者は、嘲笑に迎えられます。
• カテゴリに合わない新しい製品を販売するのは困難です。なぜなら、ほとんどの調達チームはカテゴリで購入するからです。たとえ10倍優れていても、CRMらしくないCRMは、リスクを負うことを厭わないチャンピオンがいない限り、売るのが難しいです。
• 資本は依然として、実績のある「X for Y」スタートアップに流れています。OpenClawは非常に成功したので、「XのためのOpenClaw」は資金調達が容易です。
• 最後に、大手企業は組織図をそのまま出荷します。これはヘッドカウントを中心に構築されています。ソフトウェアの構築方法における根本的な変化は、彼らにとってはほぼ不可能です[6]。

BC時代からのいくつかの制約は依然として有効です。ディストリビューションは依然として既存企業の最大の堀であり、新規参入者が切り崩すのが最も困難なものです[7]。特に消費者に対しては、信頼を得るには何年もかかります。コードは書くのは安価ですが、維持するのはそうではありません。スケールする製品は、ゼロからイチへの出荷から始まる製品とは異なる組織を必要とします。トークンマキシングについて話す人のほとんどは、出荷についてしか話しません。そして、すべてのユーザーは今やトークンを消費します。しかし、これらのどれも、私たちが構築するソフトウェアがまだ2015年のように見える理由を説明していません。

この遅れをよりよく理解するために、電気が1880年代初頭に商業化されてから、米国の製造業が生産性向上を見るまで約40年かかったことを考えてみましょう。工場は最初に蒸気機関を、同じシャフトとベルトを駆動する単一の大きな電動モーターに置き換えました。そのため、生産性向上はわずかでした。利益は、各機械に小型モーターを配置するように工場を再設計したときにのみ得られました。ソフトウェア業界はまだその工場を再設計しておらず、他の企業よりも早くこれを実行する企業は、エスケープ・ベロシティに到達する良い機会を得るでしょう[8]。

追いつくには2つの形があります。

GitHubは、AIを貼り付けた「新しく改良された」GitHubに取って代わられるのではなく、人間とエージェントのためにコードコラボレーションを再考する企業に取って代わられるでしょう。人間がコードを読む量が日々減っていく世界で、です[9]。Salesforceも「AIファースト」CRMに取って代わられるわけではありません。それは、既存のオブジェクトモデルの負担なしに、第一原理からCRMを解決する企業に取って代わられるでしょう[10]。多くの企業が既存カテゴリのAIネイティブ版を構築するために資金調達していますが、ラショニングなしのカテゴリがどのように見えるかを構築している企業はごくわずかです。

2つ目はあまり明白ではありません。パッケージングです。「一つのことだけをする」という教義は、ラショニング後の世界ではもはや関連性がなくなり、企業はより多くの製品をバンドルし、価値を集約し、顧客関係を所有することで、「海を沸かす」ことができるようになりました[11]。

RipplingやPostHogのような企業は、エージェントのはるか前に、複数の関連製品をバンドルした先駆者でした。Parker Conradも早期でした[12]。私たちはこのような形で形成される企業がさらに増えるはずです。StripeがOpenRouterを買収し、RampがLLMルーターをローンチしたように、最初は奇妙に見える組み合わせも見るようになるでしょう。どちらもソフトウェアの新しいコストライン、すなわちトークンを追っている金融企業です。

ラショニングは、私たちの古い習慣が終わる前に終わりました。そして私たちは、誰もが追いつき、製品構築の古い教義を振り払う前の、この奇妙なギャップにいます。アドバンテージは、ラショニングの方法を学んだことのない人々にあります。

脚注

1. Claude Codeは2025年2月に研究プレビューとしてローンチされ、5月に一般提供が開始されました。私にとって、Claude Opus 4.5が登場した後の2025年12月頃にその真価を発揮しました。ここでは、コーディングエージェント全般の略称として使用しています。↩
2. Clouded Judgement (Jamin Ball)、2024年5月3日。↩
3. ICONIQの2026 State of AI Reportは、2025年のAI製品の粗利益率を45%、2026年には53%、2027年には59%と予測しています。これは改善していますが、SaaSが慣れていた約75%を依然として大きく下回っています。↩
4. 2025年9月に、Mike JudgeはAIで構築されたソフトウェアはどこにあるのかと問いかけました。2026年1月までに、Show HNの投稿は2倍以上に増加しました。↩
5. 特に、創業世代にミニマム・ビヤブル・プロダクトの出荷を教えたYCは、この点において早期でした。↩
6. Googleには多くの愛情がありますが、彼らが4つのコーディングエージェント（Jules、Gemini CLI、Gemini Code Assist、Antigravity）の形で組織図をどのように出荷したかを見てみましょう。↩
7. Metaは、Museにより、コンシューマーAIレースでついに有力候補を手に入れ、Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp全体で1日あたり36億人にリーチできます。↩
8. 電力化の話は、Paul DavidのThe Dynamo and the Computerからのものです。Davidは、Robert Solowの有名な1987年の言葉「コンピューター時代はどこにでも見えるが、生産性統計には見えない」に答えていました。↩
9. すべての新しいコードフォージはGitHubの信頼性の問題に積み重なり、それらを後継者として位置づけていますが、GitHubが設定したプリミティブから抜け出すことを敢えてするものはまだ見ていません。↩
10. 私のお気に入りの例はGranolaです。これはAIノートテイカーを装ったCRM企業だと思います。CRMデータが由来するはずの会話にすでに存在しています。SalesforceをCRMとして置き換えようとしている人々のうち、彼らがそれを成し遂げるかもしれません。↩
11. Ben ThompsonのAggregation Theoryを読んでください。↩
12. Parker Conradは、エージェントが存在するずっと前から、「私たちは過去20年間、ビジネスソフトウェアを間違って構築してきた」と言っていました。こちらを参照してくださいhere。↩

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