これまでにやった、いちばんすごいことは何ですか？

Naijmの採用で、サミュエルと私は候補者に少し変わった質問をした。子どもの頃にやったことで、いちばんすごいことは何ですか。では学校では。大学では。仕事では。驚いたのは、答えの質というより、これといった答えを持たない人の多さだった。

Naijmには1,000人以上が応募した。そのうち213件が真剣な応募で、最終的に十二人を採用した。立派な履歴書、良い学校、良い会社での経験を持つ人がたくさんいた。普通なら期待されることをすべてやってきた人たちだ。ところがこの質問になると、あまり何も出てこない場合があった。そしてときどき、サミュエルと私がすぐに会いたくなる人に出会った。

ある人は九歳ですでにものを作っていて、十四歳で、AIを使って視覚障害者を助ける製品を売っていた。数年後にはChromiumに貢献し、AIのための独自の記憶システムを作り、データベースをRustで書き直していた。別の人は二十二歳で、HackerOne World Cupのフランス代表になり、まだ短い人生のかなりの時間を、合法的に他人のコンピューターシステムへ侵入することに費やしていた。フランスの全国数学コンテストで優勝し、イスラエルで数学を学び、軍事情報機関で五年間働いてからAIシステムを作り始めた人もいた。さらに別の人は、大手製薬・化粧品グループ数社と仕事をし、LVMH Rechercheで分析パイプラインを自動化し、AI研究を発表し、趣味でファイルを合成DNAに符号化するシステムを作っていた。

毎回、反応はだいたい同じだった。もっと知りたい。その人がNaijmに合うかどうかはまだわからないので、必ずしも採用したいというわけではない。会って、会話を続けたかった。この質問が何かを予測するのかどうか、まだ私にはわからない。チームは動き始めたばかりだから、採用の新しい科学を発見したなどと説明するには早すぎる。六か月後には、一時間の面接で私たちを夢中にさせた人の何人かに、頭がおかしくなるほど振り回されているかもしれない。今わかっているのは、本当に独特な歩みが見えるたびに、サミュエルと私の好奇心が強く刺激されたということだけだ。

本来なら同じ場所に集まらなかったはずの十二人

こうして最初のチームができた。かなり変わったチームだ。二十年以上の経験を持つ人もいれば、本人がようやく二十歳という人もいる。ハッカー、エンジニア、製薬業界やラグジュアリー業界、情報機関で働いた人、売るのが得意な人、一緒に映画を撮る兄弟がいる。そして、Nikeによる買収前のRTFKTで技術を率いていたサミュエル・カルディロ。私たちのところでの正式な肩書きは、今やCTO & Open Source Tsarだ。この最後の選択については、私はほどほどに平静な気持ちで責任を持っている。

この面々を、Navigators、Builders、Outriders、Firekeepersという四つのcrewに分けた。Buildersは作り、Outridersは顧客の現場の業務に直接入り、Navigatorsは方向を定めて約束を引き受け、Firekeepersは作っているものをめぐる物語や発信などを担う。こう言うと、会社はずっと前から存在していて、完全に機能している組織を文書化しただけのように聞こえるかもしれない。実際にはチームが始動するのは明日で、すでに対応できる人よりRFPのほうが多い。

たぶん、ここからNaijmは面白くなる。

少ない人数で多くを成し遂げる

私たちは、かなり大胆な仮説を軸に会社を作った。今は1億かかっている業務の一部が、やがて2,000万や3,000万になるのではないか。もちろん、人が五倍速く働くからではない。最初からソフトウェアやエージェントを使って組み立てる業務は、既存の組織に十五年後からそれらを足す業務とは、おそらく別のものになるからだ。

そして、小さなチームが、以前ならもっと重い組織を必要とした仕事をできると本気で信じるなら、少し厄介な帰結がある。まず私たち自身が、それをできなければならない。ところが最初の問題は、すでにまさにそれだ。十二人に対して仕事が多すぎる。従来の答えは簡単だろう。供給力が需要に追いつくまで採用し続ける。

Naijmでは、少なくともその前に別の問いを並べたい。この仕事は本当に存在する必要があるのか。工程を一つなくせないか。プロセスを変えられないか。コードにできないか。エージェントを作れないか。すでにいる誰かの能力を広げられないか。そしてすべてを検討した後で、最善の答えが人間であることも当然ある。その場合は人間を採る。従業員数をゴルフのスコアにしたいわけではない。七人の会社が七百人の会社より道徳的に優れているわけではない。新しい仕事量が増えるたび、自動的に新しい求人票が生まれる状態になる前に、どこまで行けるかを見たいだけだ。

採用担当者の大軍を作らずに採用する

採用は、この問題を初めて垣間見せてくれた。小さなチームで1,000件以上の応募を真剣に扱うことは、すぐに何人分もの仕事になる。そこで採用プロセスを支えるAI、Al-Battaniを作った。応募書類を読み、回答を分析し、評価を出す。判断が難しい案件は複数回評価でき、評価が割れれば、その候補者は人間の確認に回る。

ただし、Al-Battaniは誰も不採用にしない。断るには、今でも必ず人間が決断する。この区別は面白いと思う。AIの議論では、仕事を委ねることと責任を委ねることが混同されがちだからだ。前者は大いに委ねたいが、後者はそれほど簡単には手放せない。機械は速く読み、より多くを比較し、疲れずに二十回やり直せる。それでも、誰かが候補者ではなくなる瞬間を、機械に託すべきだとは限らない。

一方で、候補者にはテスト中のAI利用を認めた。実際、どう使うかを見たかった。日々エージェントと仕事をする人に、エージェントを取り上げた状態で何ができるか見せてもらっても、あまり意味がない。面白いのは使い方そのものだ。何を任せ、何を確かめ、問題をどう言葉にし、何より、機械が間違った方向に進み始めたといつ気づくのか。Al-Battaniの採点を信頼し始める前には、初期の評価を人間が読み直した。他人の判断力を測る機械を作っておいて、まず機械自身の判断力を確かめないのでは、あまりにもったいない。

ソフトウェアが会社を内包し始めるとき

この考え方は徐々にNaijmの他の部分にも広がった。採用、人、RFP、購買、wiki、オンボーディング、ブランド、日常業務の一部が収まる独自の社内システムを作った。組織図さえコードのなかにある。役割、crew、アクセス、権限が結びついていて、組織の実際の変更が、それを表現するシステムの変更を必要とすることすらある。

数年前なら、この規模の会社がこれほど社内ソフトウェアを作るのは、かなり馬鹿げた案だっただろう。月額49ドルのSaaS五つを、しかも劣る形で作り直すために、なぜ何か月もチームに給料を払うのか。SaaSが勝ったのは、まさにその計算が明快だったからだ。他の一万社と同じソフトを買い、そこに収まるよう、自分たちの働き方を少し変える。

しかし、自分たちの働き方にぴったり合う小さな道具を作るのに、数か月ではなく数時間や数日しかかからなくなると、計算はそれほど明快ではなくなる。突然、ソフトウェアは再び極めて個別的なものになれる。一万社を満足させるだけの汎用性は要らない。自分たちのルール、アクセス権、癖、少しばかげたcrewの名前を収めればいい。何より、通常なら数人の頭のなかに住み着く細かな調整ルールの一部を吸収できる。

どの会社も、その段階で出てくる言葉を知っている。「Xに聞いて」「Yなら場所を知っている」「彼女は月曜に戻る」「そのスプレッドシートだけは絶対に触らないで」。会社が成長する過程の奇妙な一面は、会社の仕組みを知るために次第に欠かせなくなる人間を作り出すことだ。多くのルールをシステムに直接入れられるなら、どれくらい長くその状態を避けられるか、私は見てみたい。

bullshitだって自動化できる

もちろん、この話全体には面白い裏側がある。役に立つソフトを安く作れるようになると、役に立たないソフトもまったく同じだけ安く作れる。客観的に見て、私たちはこの問題に陥る有力候補だ。独自の社内システムがあり、千年以上前に亡くなったアラブの天文学者にちなんだ採用AIがあり、Navigators、Builders、Outriders、Firekeepersという四つのcrewがあり、正式な肩書きにTsarと入ったCTOがいる。「会社ごっこ」があっという間に上手になりかねない。

素晴らしい文化、素晴らしいプロセス、素晴らしい資料があり、肝心の顧客が足りない会社を、私は十分に見てきた。だから、この危険が理屈だけのものではないと知っている。AIは、こういう中身のない仕事をさらに簡単にするかもしれない。今は、そもそも存在すべきでなかった問題のために、エージェントやダッシュボード、自動化をすぐに作れてしまう。だから、二時間で何かをコードにできることと、その二時間をコードを書くのに使うべきことは同じではない。

最後には、数字を変えなければならない

幸い、私たちのビジネスモデルには逃げ場があまりない。Naijmが企業と仕事をするときは、その業務に入り、プロセス、人、システムを調べ、とりわけ、現時点で全体にいくらかかっているのかを相手と確認する。その後、その数字を下げようとする。基本報酬はあるが、稼ぎの大きな部分は、その基準に対して実際にどれだけ節約できたかで決まる。

このモデルの特徴が、私はとても好きだ。賢そうに見えるだけでは稼げなくなるからだ。エージェントを五十体導入し、アーキテクチャを丸ごと作り直し、十二のプロセスを自動化し、なぜその会社が今やAI-nativeなのかを二時間説明してもいい。でも、私たちが来る前に100かかっていた業務が、その後も100なら、起きたことはPowerPointが語るほど面白くなかったのだろう。顧客は私たちの信仰にお金を払うのではない。数字に払う。

だから、1億が2,000万や3,000万になるという仮説は面白い。今のところは、まさしく仮説でしかない。真実として語る権利を、私たちはまだ得ていない。むしろ私は、多くが未確定の今、このニュースレターを書いておきたい。一、二年後に成功していれば、歴史を逆向きに再構成するのは簡単になる。すべての採用が当然に見え、すべてのエージェントが初日から構想されていたように見え、失敗は必要な学びに、偶然はとりわけ巧妙な戦略的決断に変わる。起業家はそういうことがなかなか得意だ。

明日、実験が本当に始まる

今日の状況は、ずっと格好がつかない。明日から十二人が働き始める。対応力以上のRFPがあり、大量のソフトウェア、いくつかのエージェント、そして、おそらく一部は間違っている複数の確信がある。エージェントによってこのチームが少ない人数でずっと多くをできるようにならなければ、単純に立ち行かない。

数か月前、顧客は三社いて、従業員は一人もいなかった。明日には従業員がそろい、その人たちにはすでに仕事が多すぎる。

あとは、十二人に何ができるかを見てみよう。