10年ほどごとに、プラットフォームシフトが始まります。17年前、AmazonはAmazon Web Services（AWS）のもとでS3とEC2をリリースし、プラットフォームシフトの口火を切りました。これは「クラウドネイティブ」という一言に要約できる変化であり、個人の小さな開発から世界最大の企業に至るまで、ソフトウェアの作り方も届け方も根本から変えました。

今日、AI、とりわけ大規模言語モデル（LLM）の進歩は、また新たなプラットフォームシフトの始まりを感じさせます。これはクラウドからの移行ではありません。まったく別のカテゴリーにおけるプラットフォームシフトですが、ソフトウェアの作り方や届け方を根本から変えるポテンシャルは同じように秘めています。

本稿では、クラウド台頭の歴史というレンズを通してAIの台頭を見ていきます。クラウドの歴史を一から語り直す（退屈ですから！）のではなく、いくつかの観点に絞って取り上げ、その観点からクラウドとAIを比較し、未来について予測してみます。

即時的な価値

クラウドが初期に成功したのは、アーリーアダプターに即時的な価値を提供したからでした。小規模なプロジェクトにおいては（当初は、という点は後述します）、EC2はサーバーを手に入れる最も速く安い手段であり、S3は静的アセットやバイナリデータを保存・配信する最も簡単で信頼できる手段でした。そして何もかもが使いやすいHTTP APIを備えており、エンジニアにとって自動化と親しみやすさの新時代を後押ししました。

最近のAIの進展にも、同じ即時的な価値の感覚があります。かつて素早く組み込むのが困難だった感情分析（「このプロフィール文は不適切か？」といった判定）などは、今では取るに足らないものになりました。Copilotのようなツールによるコード生成も、決してひどい出来ではなく、むしろ……なかなか悪くない、というレベルです。そして言うまでもなく、あらゆるものが使いやすいHTTP APIを備え始め、エンジニアにとって自動化と親しみやすさの新時代を後押ししています。

即時的な価値は非常に良い兆候であり、声高に盛り上がる熱心な初期ユーザーコミュニティを生みます。一方で、即時的な価値は持続的な価値と混同されがちです。持続的な価値と取り違えられることも多いのです。AIが初期段階で価値を持つことは疑いようがありません。問われるのは、その価値がどれほど大きなインパクトをもたらすか、という点です。

「Crypto」（暗号通貨の意味で、暗号技術ではありません）は、私の中ではこのテストに合格しませんでした。そこには即時的な実用価値がなかったのです。熱心な支持者たちは、あらゆる長期的な将来価値を主張していました。そうかもしれませんし、そうでないかもしれません。🤷 私が知っているのは、2010年に誰かが私にビットコインを送ってきて、「で、これをどうすればいいの？」と思ったということだけです。そして、どれだけ長期的な可能性が語られようと、13年経った今でも個人的にはその段階からほとんど進んでいない、ということです。

実用には程遠い始まり

初期のクラウドコンピューティングは未完成で、多くの用途にとって実用的とは言えませんでした。長期間保持できるIPアドレスが利用可能になったのはEC2のリリースから2年後の2008年のことです。データを確実に保存できる永続ストレージも、EC2のリリースから2年経つまで登場しませんでした。すべてのEC2インスタンスが共有のパブリックネットワーク上に置かれていた状態は、2009年にVPCが登場するまでの3年間続きました。例を挙げればきりがありません。

何かが「実用的でない」かどうかは、単独で判断できるものではありません。何かとの関係性においてのみ、実用的でないと言えるのです。たとえばプライベートネットワークがないことは、業務用ソフトウェアの文脈では実用的でないと言えましたが、小規模なプロジェクトやアーリーステージのスタートアップにとっては問題になりませんでした。こうして、クラウドコンピューティングが実用的だった領域で熱狂と成長が生まれました。AWSが次々と新サービスをリリースするにつれ、実用的でないとされる領域は縮小していきました。

クラウドがある程度の人気と盛り上がりを得たこの時期、よく聞かれた否定的な意見は「本物のビジネスでは使えない」というものでした。そしてクラウドが進化するにつれ、その論点は次々とすり替わっていきました。「フォーチュン500はクラウドを使わない」「規制産業はクラウドを使わない」「政府はクラウドを使えない」といった具合です。そして今日、良くも悪くも、米国防の重要な部分がクラウドに依存しています。

AIも今日、同じような位置にいます。即時的な価値があるにもかかわらず、機能やツールが不足しているため、多くの文脈ではまだ実用的とは言えません。ある種の問いに対して正しい答えを安定的に得ることは非常に困難で、あるいは不可能かもしれません。LLMと外部の最新知識を統合する試みはまだ揺籃期にあります。多くのツールは企業のサポートを欠いていたり、数多あるシードステージのスタートアップの一つに過ぎず、勝者が誰かも定まっていません。まだ初期段階なのです。

そしてクラウドのときと同様に、AIに対しても似たような否定的な声を耳にします。「大量のコードを生成することは決してない」「結局は常に人間の関与が必要になる」といったものです。そうかもしれませんし、そうでないかもしれません。そうした否定的意見自体をすぐに切り捨てることはできませんが、だからといってトレンド全体を無視する理由にもなりません。

前述したようにAIが今日すでに即時的な価値を持っていることを考えると、この課題はクラウドのときと同じようにいずれ解消されていくと私は考えています。AIの実用的でない部分とは、有用でないということではなく、その有用性を大規模に統合したり信頼したりすることが難しいということです。これは解決可能な問題であり、根本的に不可能なことではありません。

将来の（まだ実証されていない）価値を考える際には、根本的に不可能かどうかという問いも存在します。極端な例として、汎用人工知能（AGI）をめぐる盛り上がりはまったく実証されておらず、今日存在するモデルはAGIにとって実用的とは言えません。しかし、この種の「実用的でない」という問題は、まったく実証されていない価値に基づくものであり、私がここで述べている「実用的でない」の定義とは異なるものです。

ソフトウェアの特性の進化

プラットフォームシフトの顕著な特徴は、ソフトウェアに求められる特性の進化を強制することです。そうした特性を備えたソフトウェアは、しばしば「クラウドネイティブ」や「モバイルファースト」といった言葉で呼ばれます。2016年に私が行った講演では、「クラウドネイティブ」の特性を、静的な発想から動的な発想への転換として次のように整理しました。

（これは2016年に使用したのと同じスライドではありません。後年、HashiCorpのさまざまな資料に統合した、より新しいバージョンです。）

私の主張は、左側の列にあるものは「従来型」のソフトウェアだということです。従来型ソフトウェアもクラウド環境で動作はしますが、同等の機能を持ちつつ動的でクラウドネイティブなアプローチを取り入れたソフトウェアには劣ります。左側の列にいるソフトウェアベンダーにとって、自社製品は、同じソフトウェアを右側の特性で作り直した新興スタートアップに取って代わられる可能性が高いのです。一例として、私はしばしば、既存企業がクラウドネイティブな世界に適応していればVaultは存在しなかっただろうと論じています。

ソフトウェア特性の変化が与える影響の、より古い例がモバイルアプリです。2010年代に、私は米国の大手銀行のCEOと会う機会がありました。彼は私にこう問いかけました。「銀行を乗り換える一番の理由は何だと思いますか？」といくつか的外れな答えをした後、彼はこう教えてくれました。「モバイルアプリの機能が充実しているからだ」と。彼は、なぜ銀行がクラウドサービスやソフトウェアエンジニアリングに多額の投資をしているのかを説明していたのですが、そのすべてがモバイル機能の強化に向けられていたのです。モバイルデバイスの台頭への適応が遅れた銀行ほど、多くの顧客を失いました。

さらに古い例がウェブアプリです。これは言うまでもないでしょう。ウェブ上に存在するサービスほど利用される可能性が高く、そしてウェブ上での存在感がより優れているサービスほど、選ばれやすいのです。

AIでも同様の状況が生じると私は予測しています。「古い」ものと「新しい」ものを分ける何らかの特性が現れ、「新しい」ものを取り入れたプロダクトや企業が、移り変わる世代のユーザーにとってより魅力的に映るようになるでしょう。「古い」ソフトウェアがすぐに時代遅れになるわけではありません。ただ「新しい」ものと比べて魅力が劣る選択肢となり、時間の経過とともにその差は広がるばかりです。

それがどのような特性になるかを断言するにはまだ早すぎます。確信を持って語れるようになるには、何年もの成熟が必要です。LLMがもたらした自然言語インターフェースのコモディティ化を考えると、一つの予測として、すべてのソフトウェアが最低限、何らかの形で自然言語インターフェースを備える必要が出てくるでしょう。たとえばイベントを自動生成するカレンダーアプリ、言葉で設定を導いてくれるコマンドラインツール、本当に役に立つアシスタントを備えたSaaSなどです。これらはいずれも今では比較的容易に解決でき、ユーザーに大きな価値を提供する課題となっており、ソフトウェアにとって当然の前提になるかもしれません。

さまざまな業界の既存企業がこの変化を認識し、反応し、適応する限り、多くは問題なくやっていけるでしょう。ほとんどのアプリケーションにおいて、中核となる機能はAIで拡張する前の重要な基盤であり続けます。一方で、このシフトは動きの鈍い既存企業に取って代わろうとする新興企業にとって、大きなチャンスにもなります。

古い仲間を連れていく

初期のクラウドコンピューティングの成功を支えた非常に重要な特性の一つは、移行のストーリーがあったことだと私は考えています。「リフト＆シフト」である程度、しかしかなりの範囲で成功を収めることができたのです。コンテナ化のような他の大きなプラットフォームシフトにも、同様の特性がありました。

クラウドの上に築かれたその後の進化、たとえばHerokuやより一般的にはPlatform as a Service（PaaS）は、この特性を持っていませんでした。初期のPaaSも依然として人気はありましたが、「レガシー」なアプリケーションとの統合が困難あるいは不可能だったため、同じようなプラットフォームシフトとしてのインパクトはありませんでした。

言い換えれば、古い技術を捨てることを求める新技術は、古い技術をうまく連れていく新技術に比べて、業界全体に広がるインパクトを生み出すのが難しいのです。

最近のAIの進展は既存のソフトウェアをより良くします。もちろん特定のカテゴリーでは革新的な新しいアプローチを可能にもしますが、それでいて「レガシー」なソフトウェアをも良くし続けているのです。

他にもいろいろと不満はありますが、これも私がweb3エコシステムに感心しなかった大きな理由の一つです。dAppであるか、そうでないか、そのどちらかしかなかったのです。中間というものがほとんど存在しませんでした。理論上は一部の機能だけを「オンチェーン」で構築することも可能だったと承知していますが、エコシステム全体としてはそのようには宣伝されていませんでした。

おわりに

AIは「プラットフォームシフト」の瞬間を迎えつつあるのかもしれません。そこには、初期のクラウドに見られたのと同じようなポジティブな特質や課題が数多く共有されています。

もしこれが事実なら、私たちは非常に長いゲームの、極めて初期の段階にいることになります。AWSによるS3とEC2のリリースをクラウドのプラットフォームシフトにおける「起点」とするなら、エコシステムが成熟し、長年の「レガシー」な既存企業が本格的に揺らぎ始めるまでに、さらに10年ほどかかったのです。

正直なところ、AIをめぐる盛り上がりはクラウドのときよりもはるかに広く社会に浸透していると感じており、（もし市場が成熟するとすれば）成熟までの時間軸はより短いと思っています。それでもなお、少なくとも数年間は先行者にとっての「開かれた窓」のような機会が続くと予測しています。

少なくとも、今回ばかりは完全に無視することのないよう、注意を促しておきたいと思います。