10年かそこらごとに、プラットフォームの転換が始まる。17年前、AmazonはAmazon Web Services（AWS）の傘下でS3とEC2をリリースし、一つのプラットフォームシフトの火付け役となった。この動きは「クラウドネイティブ」という言葉で端的に表すことができ、個人の小さな開発から世界最大級の企業に至るまで、ソフトウェアの構築と提供のあり方を根本から変えた。

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ている。これは「クラウドからの」移行ではない。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だが、ソフトウェアの作り方や届け方を根本的に変えるという点で同じだけの可能性を秘めている。

ここでは、クラウド勃興の歴史というレンズを通してAIの台頭を眺めてみたい。クラウドの歴史を一から語り直すつもりはない（退屈だから！）、いくつかの思考の切り口をピックアップし、それらを使ってクラウドとAIを比較し、未来についての予測をしてみようと思う。

即時の価値

クラウドの初期の成功は、アーリーアダプターに今すぐ得られる価値を提供したことに特徴づけられる。小規模なプロジェクトにとっては（当初は、という点については後述する）、EC2はサーバーを手に入れる最も速く安い方法であり、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性の高い方法だった。しかも、すべてが使いやすい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た。

最近のAIの進展にも、同じ今すぐ得られる価値という感覚がある。かつては手早く組み込むのが難しかったセンチメント分析（「このプロフィール文は不快か？」といった判定）も、今では取るに足らない問題になった。Copilotのようなツールによるコード生成も、ひどくないどころか……わりと使えるものになっている。そしてもちろん、ここでも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新たな自動化と親しみやすさの時代を促している。

今すぐ得られる価値は非常に良い兆候であり、声高に盛り上がる初期の熱心なユーザーのコミュニティを生み出す。同時に、今すぐ得られる価値はしばしば持続的な価値と取り違えられる。AIがもたらす初期の価値は否定しようがないが、その価値がどれほどのインパクトをもたらすかは、まだこれから見極めなければならない。

「Crypto」（暗号技術ではなく暗号通貨の意味での）が私にとってこのテストに不合格だった。そこには即時の実用的な価値がなかったのだ。熱狂的な支持者たちは、長期的な未来の価値をあれこれ主張していた。そうかもしれないし、そうでないかもしれない。🤷 私が知っているのは、2010年に誰かが私にビットコインを1枚送ってきて、私が「で、これをどうすればいいの？」と思ったということだ。そして長期的な可能性がどうであれ、今に至るまで――13年経った今でも――私は個人的にその段階からほとんど抜け出せていない。

実用には程遠かった始まり

初期のクラウドコンピューティングは未完成で、多くの領域では実用的とは言えなかった。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のローンチから2年後の2008年のことだ。データを確実に保存するための永続ストレージも、EC2のローンチから2年経つまで登場しなかった。すべてのEC2インスタンスは、2009年にVPCが登場するまでの3年間、共有のパブリックネットワーク上に置かれていた。例を挙げればきりがない。

あるものが実用的かどうかは、単独で判断できるものではない。何かが実用的でないというのは、必ず何か別の文脈との関係においてそうなのである。だから、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かったが、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大した問題にはならなかった。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盛り上がりと成長が生まれた。そしてAWSが次々と新しいサービスをローンチするにつれ、実用的でないとされる領域は縮小し続けた。

クラウドがある程度の人気と hype を得るにつれ、この時代によく聞かれた否定的な決まり文句は「本物のビジネスでは絶対に使えない」というものだった。そしてクラウドが高機能になるにつれ、そのゴールポストはただ移動し続けた。「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」といった具合にだ。良くも悪くも、今日では米国防の重要な部分がクラウドに依存している。

AIも今日、同じような位置にいる。即時の価値があるにもかかわらず、追加の機能やツールの不足により、多くの文脈ではまだ実用的とは言えない。特定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難しく、あるいは不可能かもしれない。LLMを外部の最新知識と統合する取り組みはまだ揺籃期にある。多くのツールは企業によるサポートを欠いていたり、明確な勝者がいないシードステージのスタートアップがひしめく千のうちの一つだったりする。まだ初期段階なのだ。

そしてクラウドのときと同様に、この技術に対しても似たような否定的な声を聞く。「大量のコードを生成することなんて絶対にない」「結局は常に人間の関与が必要だ」といったものだ。そうかもしれないし、そうでないかもしれない。その否定論自体を即座に切り捨てることはできないが、かといってトレンドを無視する十分な理由にもならない。

前述したように、AIが今日すでに持っている今すぐ得られる価値を考えれば、この問題はクラウドのときと同じように自ずと解決していくと私は考えている。AIの実用的でない部分というのは、有用でないということではなく、スケールしたときにその有用性を統合したり信頼したりするのが難しいということだ。これは取り組み可能な問題であり、原理的に不可能なことではない。

将来の（まだ実証されていない）価値を考える際には、原理的な不可能性が問われることもある。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には実用的ではない。ただ、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を前提としたものであり、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だ。

ソフトウェア特性の進化

プラットフォームシフトの特徴は、ソフトウェアの特性の進化を強いることにある。そうした特性を備えたソフトウェアは、たいてい「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る。2016年に私は講演で、「クラウドネイティブ」の特性を、静的な考え方から動的な考え方への転換として次のように整理した。

（これは2016年に使ったスライドそのものではない。後の年にHashiCorpのさまざまな資料に組み込んだ、より新しいバージョンである。）

私の主張は、左側の列にあるソフトウェアは「従来型」のソフトウェアだということだった。従来型のソフトウェアもクラウド環境で動かすことはできるが、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比べれば劣っている。左側の列に属するソフトウェアベンダーにとっては、その製品は同じソフトウェアを右側の特性で作る新興スタートアップに食われる可能性が高かった。例えば、私はよく、既存の大手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る。

ソフトウェア特性の変化がもたらす影響の、もう少し古い例がモバイルアプリだ。2010年代に、米国の大手銀行のCEOと会う機会があった。彼は私にこう修辞的に問いかけた。「人々が銀行を乗り換える一番の理由は何だと思う？」私がいくつか外れの答えを出した後、彼はこう言った。「モバイルアプリの機能がより充実しているからだ」。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あれほどの資金を投じているのかを説明していたのだが、そのすべてがモバイル機能の強化に向かっていた。モバイルデバイスの台頭への適応が遅れた銀行ほど、より多くの顧客を失ったのだ。

さらに古い例はウェブアプリだ。これは言うまでもないだろう。ウェブ上に存在するサービスほど利用されやすい。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、さらに利用されやすいのだ。

AIでも同様の状況が生じると私は予測している。「古い」と「新しい」を分ける何らかの特性が現れ、「新しい」方を取り入れたプロダクトやビジネスが、移り変わる世代のユーザーにとってより魅力的なものになるだろう。「古い」ソフトウェアがすぐに時代遅れになるわけではない。ただ「新しい」ものと比べて魅力が劣る選択肢になり、時が経つにつれてその差は広がるばかりだ。

その特性が何になるかを断言するにはまだ早すぎる。自信を持って言える形に落ち着くまでには、何年もの成熟が必要だ。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、何らかの自然言語インターフェースを備える必要が出てくるだろう。例えば、イベントを自動生成するカレンダーアプリ、自然言語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などだ。これらはいずれも今や比較的容易に解決でき、ユーザーにとって十分な価値をもたらす問題であり、ソフトウェアに対する当然の期待値になるかもしれない。

さまざまな業界カテゴリー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だろう。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土台であり続ける。とはいえ、この転換は動きの鈍い既存企業につけ込む新たな新興企業にとって、大きなチャンスにもなるだろう。

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、移行の物語を持っていたことだと私は考えている。「リフト＆シフト」で、ある程度の限界はありつつも、かなりの範囲で勝利を収めることができた。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も、同様の特性を持っていた。

クラウドの上に乗る形で登場したその後の進化、例えばHerokuやより一般的にはPlatform as a Service（PaaS）は、この特性を持っていなかった。初期のPaaSも依然として人気はあったが、「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なことが多かったため、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持たなかった。

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行く新技術に比べて、業界全体に広がるインパクトを拡大しにくいということだ。

最近のAIの進展は既存のソフトウェアをより良くする。もちろん、特定のカテゴリーのソフトウェアでは革新的な新しいアプローチも可能にするが、それと同時に「レガシー」なソフトウェアをも改善し続けている。

他にもいろいろと不満はあるが、それを脇に置いても、これが私がweb3エコシステムに感心しなかった大きな理由の一つだ。dAppであるか、そうでないかのどちらかだった。中間というものがほとんど存在しなかった。理論上は、一部の機能を「オンチェーン」で構築し、他はそうしないということも可能だとわかってはいるが、エコシステム全体としてはそのようには売り出されていなかった。

おわりに

AIは今、「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ない。そこには、私が初期のクラウドに見たのと同じような長所と課題が数多く共通している。

もしこれが事実なら、私たちは非常に長いゲームのきわめて初期の段階にいることになる。AWSによるS3とEC2のローンチ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ディスラプトされ始めるまでには、さらに10年ほどかかったのだ。

率直に言って、AIをめぐる hype はクラウドのそれ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）その成熟までの時間軸はより短いと思っている。それでもなお、少なくとも数年間は「窓が開いている」先行者優位の機会が続くと私は予測している。

少なくとも、この流れを完全に無視することのないよう注意を促したい。