画像出典：Invest Like the Best
Zハイライト
対話中に、関連するあらゆる背景情報を提供し、瞬時に賢くなることができるコンピューターがあれば、それは計り知れない「能力のアップグレード」となるでしょう。LLMはリアルタイムでコンテンツを書き換え、必要な情報を抽出できるため、人間の能力を大きく解放します。
この分野では、確かに移行コストやいくつかの堀が存在しますが、最終的に勝つのは、より速く反復し、より良い製品を作り続けるチームです。この分野の変化はあまりにも速く、3ヶ月の怠慢も許されません。Granola自体には確かに「粘着性」があります。つまり、把握している文脈が多ければ多いほど、ユーザーにとって役立つ度合いが増すのです。
これはある種の緊張関係を生み出します。「ユーザーにとって役立つ次の5つの機能を構築する」ことと、「大きな飛躍的なイノベーションを起こす」ことの間でトレードオフをしなければなりません。私たちはGranolaが単なるメモツールではなく、ほとんどの作業を完了できる場所となることを望んでいます。
クリス・ペドレガルは、Granolaの共同創設者兼CEOです。GranolaはAIを搭載したスマートな会議議事録ツールで、ナレッジワーカーの働き方を再定義し、ユーザーが会話中の重要な情報をより効率的に記録、整理、呼び出すのを助けます。この記事は、Invest Like the Bestのホスト、パトリック・オショーネシーとクリス・ペドレガルの対談記録で、このポッドキャストは2025年2月に放送されました。
AIは新時代の思考ツール
パトリック：クリス、素晴らしい始め方として、「思考ツール」という概念、つまり過去数世紀にわたってテクノロジーが人類に提供してきた認知ツールについて話すのはどうでしょうか。明らかにあなたはまさにそのようなツールの一つを構築されていますね。後で詳しく掘り下げますが、私たちが初めて話したとき、あなたはx-y座標グラフを例に、この「思考ツール」の価値を説明してくださり、私は大変魅了されました。この方向性に対するあなたの考え、そしてなぜそれにこれほどまでに惹かれるのか、自由に話していただけませんか。
クリス：私はこの話題が大好きです。人類は本質的に「道具を作る動物」であり、それが私たちを他の動物と区別する重要な点の一つだと思います。歴史を振り返ると、人間がより多くのことができるようにする、多くの発明がありました。その中には、文字や数学記号のように、明確な「思考ツール」がありました。例えば、ローマ数字での計算は非常に限られており、そろばんがなければ大きな数字を計算するのは困難でした。しかし、私たちが現在使っている十進法は、大きな数の割り算を簡単に行うことができます。私のお気に入りの例がもう一つあります。それはデータ視覚化です。あなたが言及されたプレイフェア、ウィリアム・プレイフェアという人物が、約200年前に初めてデータをグラフィカルな方法で表示し、人々が目でデータを「見る」ことができるようにしました。
人間の進化により、私たちは画像を非常に効率的に処理できます。だから、数字を視覚空間にマッピングし、「この線は上がっているのか下がっているのか、速いのか遅いのか」を直感的に感じられるようにすることは、本当に素晴らしいことです。私が生まれる200年前には、まだ誰もそんなことをしていなかったとは。これらの例は、数学記号から文字、データ視覚化、そしてコンピューターへと続き、AIが次の段階であり、より強力で有用な「思考ツール」になることを教えてくれます。今後10年、20年でどうなるか、それは神のみぞ知るところですが、今日のようにはならないでしょう。
パトリック：その移行についてお話しいただけますか。まず、あなたが構築している製品について簡単に説明し、その後で詳しく掘り下げていきましょう。LLM（大規模言語モデル）を初めて見たときのあなたの反応はどうでしたか？それがもたらす「パラダイムシフト」をどのように見ていますか？
クリス：「思考ツール」に関する興味深い観察の一つは、これらのツールの役割が、しばしば頭の中で覚えておくべき内容を「外部化」することであるということです。例えば、今日の最も一般的な「思考ツール」の一つはペンと紙です。書き留めたものは、常に頭の中に覚えておく必要はなく、後からそれを見返したり、考えたりすることができます。例えるなら、それはあなたの「記憶」を拡張するようなものです。私たちの脳の「記憶容量」は生理学的構造によって決まりますが、これらのツールは私たちの記憶を拡張するようなものです。LLMの画期的な点は、必要なときに最も関連性の高い「文脈」を動的に提供できることです。これらの文脈は、あなたの現在のニーズに基づいて生成されます。会議中にいくつかのアイデアを書き留めることで整理できるのと同じように、もし、対話中に瞬時に賢くなるためのすべての関連背景情報を提供できるコンピューターがあれば、それは計り知れない「能力のアップグレード」となるでしょう。そしてLLMはリアルタイムでコンテンツを書き換えたり、必要な情報を抽出したりできるため、人間の能力を大きく解放することになります。
パトリック：このビジョンは、現実にはどのように具現化されるのでしょうか？私の人生で——私が読んだものすべて、私が行ったすべての会話——が最終的に保存されるということでしょうか？そして、現在の文脈をシステムにフィードバックすれば、それが私に視点やインスピレーションを提供してくれるのでしょうか？あなたのビジョンをもう少し具体的に説明していただけますか？
クリス：グラノーラについて具体的に話す前に、まず全体的な考え方を説明させてください。AIの世界では、次の2つのステップははっきりと見えますが、10ステップ先の未来を予測するのは困難です。グラノーラは、コンピューターのApple Notesのような「デジタルノートブック」であり、メモを取ることができるアプリケーションです。しかし、その違いは「聞く」ことです。会議中に使用すると、あなたが書き留めたメモを記録し、リアルタイムで会話を書き起こします。会議後には、あなたが書いたメモを拡張して最適化します。そのため、すべての情報を記録する必要はなく、重要な洞察や判断だけを記録すればよいのです。機械的な情報の記録作業はAIに任せればよいのです。こうすることの意味は、メモを見返したときに、会議の完全な文脈を見ることができるということです。まだ公開されていない機能として、特定の人とのすべての会議記録や、特定のテーマに関するすべての会議内容を表示し、共通点やテーマを要約する機能もあります。このような文脈は、これまでは忘れ去られていたものですが、たとえ書き留めていたとしても、どのノートに書いたか分からなかったものが、今では即座に利用可能になります。
パトリック：あなた自身が初期のユーザーの一人として、どのようにGranolaによって働き方が変わったのか、お話しいただけますか？ビジョンの5%しか達成されていないと仰いましたが、この5%があなたに具体的にどのような変化をもたらしましたか？
クリス：これは知識労働者にとって普遍的な状態になると思います。私たちは常に「最も賢明な意思決定をするために、今どんな文脈が必要か」を考えています。ChatGPTを使っている人は、「コンテキストウィンドウ」という概念に馴染みがあるでしょう。情報を入力することで、モデルが現在の状況を理解できるようになります。この「コンテキストを提供する」という考え方は、私たち人間にも採用されるようになるでしょう。具体的な例を挙げます。今、私はブログ記事を書こうとしています。以前はノートを開いてアイデアを書き留め、それを文書化していました。今では、まず何人かにアドバイスを聞き、それをGranolaで記録します。それから歩き回って、考えを口頭で表現し、それもGranolaで録音します。
これらの素材を一つのフォルダに入れ、GranolaのAIと対話して、テーマやフォーマットを抽出してもらいます。最終的にブログを書くのは私ですが、このプロセスによって、様々な意見を効率的に統合できるようになりました。これらのツールがなければ、多くの内容は間違いなく忘れてしまったでしょう。もう一つの例は、Granolaユーザーのメモの取り方が根本的に変化したことです。彼らは会議中に数行のメモしか取らず、しかもそれは「この人は少し威圧的だ」とか「彼らが質問に正面から答えてくれなくて少し心配だ」といった内面的な思考です。これらのメモはAIでは聞き取れませんが、客観的な内容は書き起こしシステムが処理します。これらのメモを見返す際、ユーザーは以前のようにすべてを読み返すのではなく、直接AIに「あの時Xさんは何と言いましたか？」と質問し、高品質な回答を素早く得ています。AIスタートアップの哲学、野心、そして人間性への考察
パトリック：それでは、5%から100%へのあなたのビジョンについて話していただけますか？LLMの未来は予測不可能だと承知していますが、2、3ステップ先はどのような姿になっていると思われますか？
クリス：最も核心的な問いは、「最適な意思決定をするために、今どんな情報が必要なのか？」だと思います。あなたが外交官だと想像してください。重要な交渉の前に、その会議のためにカスタマイズされた「情報ファイル」を受け取るでしょう。将来、私たち一人ひとりが会議に参加するたびに、自動的に同様の資料を受け取ることになるでしょう。問題は、どの文脈情報が有用なのかということです。前回の会議の内容なのか？あなたのすべてのメールなのか？それともインターネット上のすべての情報なのか？インターフェースはどのようなものになるのか？Granolaの現在の目標は、最高の会議議事録を作成することですが、将来的には、メールの作成、投資覚書の準備、イベントの企画など、会議後のすべてのタスクを完了するのを助けるべきです。そして、これらはすべてAIが文脈に合わせて80%、90%、あるいは95%まで完了させるべきです。私たちにとって非常に重要な点は、AIの役割は「人間の能力を拡張すること」であり、人間を「代替すること」ではないと信じていることです。AIを使って人を置き換えることもできますし、AIを使って人の能力を拡張することもできます。私たちは後者を選びます。私たちは人間がAIを使って、より多くのことを、より賢く、より効率的に達成できることを望んでいます。だから、Granolaには低価値な執筆作業を代替させ、あなたは自分の判断を加えるだけでよい。それが最も重要な部分なのです。
パトリック：いつになったら、対面会議でもZoom会議と同じように録音機能が使えるようになると思いますか？私はもうすでにその期待を抱いています。会議に同行してくれる「記憶アシスタント」がいて、手動でメモを取る必要がないことを願っています。録音ペンダントを着けてもいい。毎日多くの興味深い人々と会うのですが、脳で覚えていられません。普段は会議後に必死にメモを取るのですが、いつも足りないと感じています。
クリス：私たちのiOSアプリが間もなくリリースされます。共同創設者のサムと私が最初にGranolaを開発したのは、私たち自身が必要としていたからです。当初は「もしかしたら役に立つかもしれない」程度に考えていたのですが、あっという間にブレイクしました。一度、重要な会議でGranolaを使い始めた人は、長期記憶の一部を「外部委託」したことになります。彼らは依存するようになります。後で過去の内容を検索しに戻ることができるからです。最も悲しいメールは、ユーザーがあなたと全く同じことを言ってくるものです。「会議の3分の1は対面なので、完全に『丸裸』のようで、何も思い出せない。対面版のGranolaがどうしても必要です。」今私はGranolaについて話していますが、私たちが開発するかどうかに関わらず、確信を持って言えます。この種のツールはすぐに誰もが使うようになるでしょう。そして、会議記録に対する私たちの「社会的習慣」も変わるでしょう。
個人的には、「見えないペンダント」がすべてを盗聴するというアイデアは嫌いです。特にシリコンバレーでは、これは未来のビジョンの一部ですが、私は個人的に好きではありません。仕事環境においては、スマートフォンが非常に適していると思います。テーブルにスマートフォンを置けば、それは参加者間のシンプルで明確な社会的契約のようなものです。全員がスマートフォンが記録していることを知っている。これこそが、私たちがGranolaで採用している働き方です。基本的に、Granolaを使った会議では、誰かがスマートフォンを置けば、誰のスマートフォンが記録しているのか、誰もがはっきりと理解します。私はこの「社会的契約」が非常に重要だと思います。記録ツールを使うかどうかは、他の仕事環境のことと同様に、各個人が決定することです。スマートフォンを出し、その用途を率直に説明すれば、誰もが恩恵を受けるでしょう。そして、この変化は人々が予想するよりも早く訪れると私は確信しています。しかし、ソーシャルな場ではまったく異なります。
パトリック：今、AIアプリケーション企業に関して特に興味深い点があります。それは、最も強力なツールの一部が、25人未満の小規模なチームによって構築されていることです。しかも、ユーザー規模や収益が急速に成長しても、チーム規模はほとんど拡大していません。彼らはもはや大規模なチームを必要としないのです。これが実際にどのような体験なのか、教えていただけますか？製品そのものだけでなく、AI時代における企業としての構築プロセスが、あなたが以前経験した「非AI時代」の企業とどう違うのでしょうか？
クリス：現在のAI時代には2つの決定的な特徴があると思います。(1) テクノロジーの進歩の速度が異常に速いこと。(2) Granolaは大規模言語モデル（LLM）の上に構築された製品であり、アプリケーション層に属するため、LLM層の絶え間ない技術的恩恵を直接享受できることです。もしLLMのような基盤技術の上に構築していなければ、現在の製品を実現するためには非常に大規模なチームが必要だったかもしれません。ですから、私たちはこの技術から本当に恩恵を受けています。しかし、Granolaを優れた製品にするための鍵は、技術的な細部にまで徹底的にこだわることです。例えば、会議中にAirPodsを外してしまい、その会議がZoomのマルチチャンネル環境で行われている場合など、通常では考えもしないような境界条件が多く存在します。Granolaは、全体的な体験を損なわないように、非常に特殊な処理を行う必要があります。この機能を実装するまで、あなたは決してそれに気づかないでしょう。私たちはGranola内部で可能な限り多くのAIツールを使用していますが、少なくとも開発面では、まだ成熟していないツールもあります。「完全自動化」には非常に近づいていますが、まだ多くの手作業が必要です。時期を予測するのはあまり気が進みませんが、3年後には、現在の私たちの働き方は完全に覆されていると私は考えています。
パトリック：それは、主にエンジニアリングの課題だということですか？CognitionやCursorなどのツールを使って、チームが「マネージャー」のように指示を出すだけで、実際にコードを書く必要がなくなることを期待しているのですか？
クリス：全くその通りです。弊社のCTOであるヴァスには明確な目標があります。それは、Granolaの各エンジニアが1日に書くコードの量を可能な限り減らすことです。彼は毎日その目標に向かって努力しています。先日、私たちは社内でチームビルディングを行いました。そのテーマは「AIを使って、想像もつかないことをする」でした。例を挙げます。スペインでエビを買って、みんなでバーベキューをしようと思ったのですが、エビを焼いたことがなかったので、ChatGPTを開いてやり方を聞きました。するとヴァスが私に言いました。「断片的な情報に限定するな。文脈を与えろ。」そこで、私はエビとバーベキューグリルの写真を撮りました。するとAIが言いました。このエビはすでに火が通っているので、温めるだけでいいと！私たちはスペイン語のパッケージを本当に理解していなくて、危うく無駄に焼くところでした。
この例が示すように、AIの利用習慣が私たちの直感を再構築しています。ウェブが登場したばかりの頃、図書館で資料を調べるのが習慣だった人たちがいた一方で、新しい世代は生まれつきGoogleで検索するようになりました。AIも同じです。将来、「AIネイティブ」と呼ばれる人々が登場するでしょう。彼らは生まれつき、文脈を提供する方法やAIと協調する方法を知っています。私自身の話をすれば、私はもう38歳で、私のチーム全体が私を前進させてくれています。私は毎日この問題について考えている人間ですが、AIを使う頻度はまだ十分ではありません。もし私のような人間でさえそうなのだとすれば、一般の人々がどれほど遅れているか想像してみてください。
パトリック：それでは、「コンテキスト収集」が重要な課題だということでしょうか？あなたの製品は会話のコンテキストを中心に構築されており、これは仕事において極めて重要な入力方法です。それでは、将来的に他の形式のコンテキストをどのように収集していくべきだとお考えですか？「コンテキスト収集」に対するあなたの考えを即興で話していただけますか？
クリス：文脈（つまりすべてのデータ）を収集すること自体は難しくありません。すべてのメール、メモ、会社の文書、ツイートなどをAnthropicやChatGPTに接続するのは時間の問題です。しかし、本当の問題は、私が今このタスクを実行するために、どの文脈が「有用」なのかということです。これは技術的な問題かもしれませんし、UIの問題かもしれません。私には分かりません。しかし、現在、人間とAIの協調を最も妨げているのは「インターフェース」だと私は確信しています。私たちは今、まるで初期のコンピューター時代にいるようです。当時はターミナルインターフェースで、コマンドを一行入力すると、コンピューターが一行応答する、というものでした。今日のChatGPTとのインタラクションも似ています。「チャット」モードがなくなることはないと思いますが、最終的には非常に原始的なものに見えるようになるでしょう。ユーザーとしてのあなたの「制御能力」はあまりにも限られています。
歴史を調べてみると、良い類推があります。初期の自動車にはハンドルがなく、棒で左右を操作していました。低速では問題ありませんでしたが、速度を上げると簡単に制御を失いました。その後、ハンドルが発明され、今日の自動車の正確な操作が可能になりました。私は、「AIとの協業」のための「ハンドル」がまだ発明されていないと思います。現在、私たちは粗雑な制御しか持っていません。あなたが何かを言うと、AIが応答し、それにあなたが返答する。未来は、よりスムーズで協調的なインタラクション体験になるはずです。まだ実現していませんが、必ず来るでしょう。
パトリック：この「よりスムーズなインタラクション」がどのようなものになるか、具体的に描写していただけますか？現在の「一問一答」モデルと比べて、将来はどのような形になるでしょうか？
クリス：それはツールの種類によります。しかし、現在の感覚では、あなたとAIは同じ「キャンバス」で共同作業しているのではなく、それぞれのキャンバスで独立して作業しているようです。最も基本的な例を挙げましょう。ChatGPTやClaudeを使っているとき、AIがくれた返信を編集できません。中に入って、AIが書いた内容を直接修正することはできません。例えば、「この部分は馬鹿げているから、別の言い方に変えたい」とは言えません。「短くしてください」と指示を出すだけで、うまく修正してくれることを期待するしかありません。将来、私たちはこの方法を正気の沙汰ではないと感じるでしょう。実際、歴史にも似たような例があります。初期のコンピューターのテキストエディタは「モーダル」でした。文字を書くにはまず「挿入モード」に入り、その後、終了して「削除モード」や「コピーモード」に入る必要がありました。ラリー・テスラーが運動を起こすまで、今日私たちが慣れ親しんでいる非モーダル編集、つまりいつでも入力、切り取り、削除、貼り付けがシームレスにできる方法は存在しませんでした。これは当時も想像を絶するものでした。AI時代の「ハンドル」はまだ発明されていません。しかし、それが現在とは全く異なるものになることは保証できます。将来、私たちはよりきめ細やかな制御、より高速な共同作業方法を手に入れ、体験は非常にスムーズになるでしょう。
パトリック：Granolaの利用方法で、特に驚いたものはありましたか？
クリス：いくつか驚いた点があります。一つは用途が非常に多様なことです。私たちは当初、会議のために構築しましたが、すぐに「私のパートナーが癌で、何度も医者との診察があったのですが、Granolaがその過程で不可欠になりました。今ではそれなしではどうすればいいか分かりません」と教えてくれる人がいました。また、Granolaを様々な「会議以外の用途」で使う人もいます。例えば、あるアイデアをブレインストーミングしているとき、適当に「仮想会議」を作成し、Granolaに向かって独り言を言う。あるいは、一日のタスクを計画したいとき、すべてのToDoを話して、Granolaに優先順位を整理してもらう。あるいは、YouTubeのチュートリアルビデオを見ているとき、聞きながらGranolaにメモを取るなどです。最大の驚きの一つは、ユーザーが以前の会議議事録を「読む」ことがますます少なくなり、代わりに直接Granolaのチャット機能を開いて、「当時X会議でYは何と言っていましたか？」と質問し、質の高い回答を得るようになったことです。
AIスタートアップの哲学、野心、そして人間性への考察
パトリック：アプリケーション開発者として、モデルプロバイダーがあなたの注意とビジネスを「争奪」していることについて、どうお考えですか？
クリス：それは最高のことで、素晴らしいと思います。私はこの競争を全面的に支持しています。私たちは基盤モデルの上にアプリケーションを構築しており、過去3年間のモデルの進歩は本当に驚くべきものです。私たちのような企業も、ユーザーも、そこから多大な恩恵を受けています。
パトリック：それでは、どのようにされているのですか？毎日午前中にどのモデルが良いか評価し、ホットスワップで切り替えているのですか？例えば、Anthropicが新しいモデルを発表したら、そちらに切り替え、将来より良いものが出たらまた切り替える、というようなことですか？
クリス：はい、基本的にあなたが仰る通りのプロセスです。評価プロセスは簡単ではありませんが、私たちが実際にやっているのはそれです。一つの場所で一つのモデルだけを使うのではなく、Granolaの異なる機能には異なるモデルを使い、その日に最もパフォーマンスが良いものに随時切り替えます。
パトリック：それでは、もう一つの次元の競争について、どうお考えですか？つまり、モデル企業だけでなく、他のアプリケーション開発者も「より良いGranola 2.0」を構築する可能性があるということです。製品アーキテクチャがそのような競争からどのように防御するか、検討されたことはありますか？なぜなら、製品が十分に「粘着性」があれば、より良い代替品があったとしても、ユーザーは必ずしも乗り換えるとは限らないからです。
クリス：この質問の答えは、実は非常にシンプルだと思います。「より良い製品をより速く作る」ことです。この分野では、確かに乗り換えコストや堀が存在しますが、最終的には、より速く反復し続け、より良い製品を作り続けるチームが勝つでしょう。この分野の変化はあまりにも速く、3ヶ月の怠慢も許されません。Granola自体には確かに「粘着性」があります。つまり、把握している文脈が多ければ多いほど、ユーザーにとって役立つ度合いが増すのです。ですから、ユーザーが別の製品に切り替えるとしたら、その製品はかなり優れていなければなりません。しかし、だからといって気を緩めることはできません。少しでも気を抜けば、すぐに追いつかれてしまいます。
パトリック：それでは、あなたのチームはどのようにして高速なイテレーションを実現しているのですか？興味深いエンジニアリング手法を聞いたことがあります。AIアプリケーション開発チームとして、どのように製品の速度を推進しているのですか？何が効果的で、何が失敗しましたか？どのように速度を「エンジニアリング」しているのですか？
クリス：私たちは非常に明確なやり方を持っています。それは、「探索モード」なのか「実行モード」なのかを明確にするということです。もし、自分がどんな機能を作りたいか分かっているなら、「実行モード」に入ります。できるだけ早く最小限の実行可能な製品を作り、本物のユーザー（全員でなくても）に公開する時期を設定し、迅速に反復します。もし、ある問題をどう解決すればいいか分からない場合は、それは「探索モード」です。この場合の目標は、素早く公開することではなく、正しい解決策を見つけることです。このモードでは、速度を強調することは逆効果になることがあります。ひどい機能を公開して、早くできたと錯覚しても、実際にはユーザーの問題を解決できていないからです。特に、この非常に速いペースの分野では、たまに立ち止まって「正しいもの」を作る方法を真剣に考えることの方が重要です。
例を挙げます。Granolaを開発していた時、私たちはAIノート市場に何年も遅れていました。リリースまでに丸1年かかり、「7年目の参入者」といったところです。その間、私たちは常に探求していました。最初のインタラクションロジックは全く異なり、例えば、リアルタイムでキーワードを記録し、自動で拡張するなど、非常にクールな機能を期待していました。しかし、ユーザーは集中できず、AIがリアルタイムで生成するコンテンツに注意が途切れてしまい、完全に本末転倒になっていることに気づきました。最終的に、私たちはインタラクションロジックを完全に変更しました。会議中は通常のノートパッドのように使い、魔法は会議終了後に起こるという形です。これは非常に困難な決断でした。半年かけて作ったものが否定されたのですから。しかし、もし早くリリースしていたら、後で製品の方向性を切り替えることは不可能だったでしょう。ですから、製品の方向性を確定する前に、「方向転換の能力」を維持することが極めて重要だと思います。
パトリック：ご自身の「野心の度合い」について、どのように考えていますか？1から10のスケールで評価するとしたら、どの位置にいると思いますか？この評価は起業以来変わりましたか？どのようにご自身の野心を判断し、調整していますか？何か経験はありますか？
クリス：私は毎日、「私たちは正しいことをしているのか」と自問しています。サムと私がLLMの試用を始めた当初から、私たちは今日私たちが使用しているすべての仕事用ツールがLLMによって再構築または再形成されると確信していました。私たちはまた、開発者が毎日CursorやVisual StudioのようなIDEに没頭しているのと同じように、全く新しい種類のソフトウェアが登場すると信じていました。私たちのような、人とのコミュニケーション、プロジェクト、会議を中心に仕事をする人々にとっての「主要な作業空間」となる、まだ名前のない全く新しい種類のソフトウェアが登場すると考えています。これこそが私たちの当初の目標であり、まさに今私たちが取り組んでいることです。
私たちにとって非常に重要な問題は、OpenAIやAnthropicでなければ、「今」特定のユースケースで非常に優れていなければならないということです。つまり、「将来素晴らしいものになる」製品を構築するだけではだめで、「今日」ユーザーにとって非常に価値のあるものでなければなりません。これはある種の緊張関係を生み出します。「ユーザーにとって役立つ次の5つの機能を構築する」ことと、「大きな飛躍的なイノベーションを起こす」ことの間でトレードオフをしなければなりません。私たちはGranolaが単なるメモツールではなく、ほとんどの作業を完了できる場所となることを望んでいます。もしあなたが文書やメモを作成する必要があるなら、Granolaが最良の選択肢であるべきです。なぜなら、あなたの文脈にあるすべての作業内容をGranolaが知っているからです。しかし、これは確かに大きな目標であり、多くの反復と努力が必要です。
パトリック：もし今ある企業で、Granolaの一部機能をすでに開発している、あるいは将来開発する可能性があるものがあるとしたら、どの企業に最も注目しますか？言い換えれば、もしあなたがそれらの企業のどこかの副社長だとしたら、どのような破壊を心配しますか？
クリス：100万のことを心配できますが、心配することは選ぶべきだと思います。なぜなら、実際にあなたに影響を与えることはほとんどないからです。Granolaが現在最も心配している「競合相手」は、まだ設立されていないスタートアップです。私たちや他の人たちがすでに達成した成果を基盤にしてスタートし、私たちよりも速く実行できるチームです。私たちが最も注目しているのは、そのような企業です。大企業の反応の速さには正直驚いています。ChatGPTが普及した後、大手テクノロジー企業はすぐに方向転換し、戦略を調整しました。この点には感心しています。しかし、何かをすると決めたからといって、それをうまく実行できるとは限りません。
私たちの投資家の一人がとても良いことを言いました。あなたが毎日使っているAI機能のすべてを振り返ってみてください。そのうち、どれだけが大企業によって開発され、どれだけがスタートアップによって開発されたものか？驚くべき割合がスタートアップによるものだと気づくでしょう。大企業が莫大な資金を投入しているにもかかわらず、多くの突破口は最終的にスタートアップから生まれています。だから、時としてスタートアップは大企業の「研究開発部門」のようなもので、新しいものが検証されると、大企業はそれを自社のシステムに統合します。そして、真に時代を象徴する企業は、初期段階でトレンドを見抜き、それを利用して大きなレバレッジ効果を生み出せる企業なのです。
パトリック：もし「スーパー夢想家」の帽子を被って、現実的な実現可能性を完全に無視していいとしたら、5年後、10年後にどのような「思考ツール」が登場することを最も夢見ますか？私たちは最初、この話題から話し始めましたね。
クリス：私はツールが私たちを「より人間らしく」し、「より良い人間」にしてくれることを望んでいます。つまり、それらは私たちの創造性、判断力を解放し、人間だけができる素晴らしいことをできるようにすべきです。AIツールの構築者は、この点を非常に意識して扱わなければなりません。なぜなら、この線は非常に微妙だからです。繰り返しで退屈なことはすべて外注できますが、「判断」を外注することはできません。例えば、AIに100個のアイデアを生成させ、そこからあなたが選ぶのは問題ありません。しかし危険なのは、誰もがそうするようになったとき、私たちはAIが提供する選択肢しか見なくなるということです。
これは一例に過ぎませんが、実際にはあらゆる分野に浸透するでしょう。例えば、「書くことは考えることである」という考え方。もしAIに文章を書いてもらうと、一見「機械的」に見えるその文章の裏には、実はあなたの思考が大量に隠されています。もし過度に外注すれば、その思考の機会を失ってしまいます。
だから私が夢見るツールは、情報のサイロを打ち破るものです。現在はインスピレーション、知識、データ源が分断されており、私が問題を考えるとき、しばしばその一部しか見えていません。私が欲しいツールは、私の個人的な背景から最も関連性の高い洞察を掘り起こし、同時に人類がすでに持っている知識と結合させ、私が理解できる形で動的にリアルタイムで提示してくれるものです。そのツールがどんな形をしているかは分かりませんが、クールなデモを見たことがあります。友人がMidjourneyのようなシステムを作ったのですが、マイクを接続すると、毎秒5～8フレームで、あなたが話している内容に基づいて関連する画像をリアルタイムで投影するのです（連想を刺激するために、少し主題からずらして）。彼はバーニングマンで使っていました。しかし、それが仕事の場面でどのように応用されるかを想像してみてください。つまり、「話し、考え」ながら、思いもよらなかった素材をもたらしてくれるのです。
しかし、そのようなツールが「役に立ちつつも気が散らない」ようにするのは、実は極めて困難です。SF小説のアイデアはどれも素晴らしいですが、多くは「細部の問題」で現実には失敗します。例えば、「リアルタイムでメモを取る」という機能も、聞こえは良いですが、実際には気が散ってしまいます。ですから、多くのツールが良いかどうかは、実際には「人間の使い心地」によって決まるのであって、技術そのものによってではありません。この話題については何時間でも話せます。本当に、今はエキサイティングな時代だと感じています。これらのツールを自分の手で作り出せるのは、本当に幸せです。
パトリック：投資家のミッキー・マルカが、あなたが今説明されたようなアートインスタレーションを持っています。会議中にあなたが話すと、壁にリアルタイムで関連する映像が投影されるというものです。確かに気が散りますが、それは「素晴らしい没入感」です。しかし、この6ヶ月間で技術の進歩の驚異的な速さも目の当たりにしました。しかし、問題は、これらのモデルは「何が苦手」なのでしょうか？誰もがモデルは優れていて、さらに良くなると言います。しかし、何か一貫して苦手で、「世代を超えても改善されていない」ことはありますか？
クリス：「今日の現実」と「将来も続くであろう制約」を区別する必要があると思います。今、私が最も驚いているのは、モデルにほとんど「パーソナライゼーション」がないことです。あなたが質問しても、私が同じ質問をしても、出力はほとんど同じです。長年そうですが、これはかなり意外です。Granolaでちょっとしたことをしたのですが、ユーザーにとても好評でした。例えば、あなたと私が同じ会議に参加しても、あなたのGranolaのメモと私のメモは全く異なります。なぜなら、私たちはユーザーがその会議で最も関心のある内容に基づいて記録をカスタマイズするからです。しかし、多くのモデルは依然として「パーソナライゼーション」の処理が非常に苦手であり、これには驚いています。
パトリック：あなたは多くの優秀な投資家から資金を調達し、無数の投資家と接触してきました。現在AI投資に注目しているVCの方々に、何かアドバイスはありますか？最も価値のある協力方法とはどのようなものでしょうか？あなたがこれまで出会った「最高」と「最悪」の投資家を例に挙げながら、何をすべきか、何を避けるべきか教えていただけますか？
クリス：私は投資家ではないので、「アドバイス」はできません。私にとって何が魅力的なのかを共有するだけです。先ほども言ったように、機能を作る際には、「探索モード」なのか「実行モード」なのかを明確にする必要があります。AI全体としては「探索モード」であり、何が正しい方向なのか誰も知りません。基盤モデルは「実行段階」に入ったかもしれませんが、アプリケーション層はまだ完全に探索段階です。探索段階では、ある程度の「製品直感」を持ち、何が良い製品なのか、何が人々に利益をもたらすのかを深く考える必要があります。しかし、すべての投資家がそれができるわけではありません。私が最も感銘を受けるのは、コールドメールを送ってきても、非常に具体的な洞察を書いてくる人たちです。彼らはGranolaの特定の機能やユーザーの行動について、私たちが正しくやったことや間違ってやったことを的確に指摘してくれるかもしれません。
一目見てわかるのは、この人が考えているということです。そのような人には真剣に対応します。なぜなら、ある分野が盛り上がっていて情報が爆発しているとき、シグナルを選別するのは非常に難しいからです。私の受信箱は今やほとんどパンク状態です。そして、私が投資家を探すとき、それは実は長期的なパートナーを探しているのです。私たちは共通の世界観、問題解決の方法を持っているべきです。具体的な実行の詳細は変わっても、核となる理念は一致しているべきです。これはごく当たり前のように聞こえますが、私は今の投資家たちにそれを見つけました。彼らは皆、非常にプロダクト思考を持っており、複数のレベルで深く対話できるのです。これは非常に価値のあることです。
パトリック：もし私があなたに、この分野で別のプロジェクトを強制的にやらせるとしたら——Granolaが存在しなくなり、Granola 2.0も作れないとしたら——最初に直感的に何をしますか？「探索モード」に入って話してみてください。
クリス：Granolaを始める前、私は次に何をすべきか考えていました。以前の会社はSocraticというAI教育アプリで、みんなに「教育の方向で続けてみたらどう？」と言われました。しかし、教育系の会社や教育分野のAI製品をこれ以上作りたくない理由がたくさんあると感じていました。ただ、最近GPT-4の音声モード、あの「スカーレット・ヨハンソン風の声」のやつを試してみたんです。
パトリック：ええ、知っています。
クリス：子供たちと一緒に遊ばせてみたのですが、カメラをオンにすることもできるんです。彼らはChatGPTとかくれんぼをしていて、本当にクレイジーでした。私の子供は5歳と7歳で、テーブルの後ろに隠れて、そっと顔を出すと、AIが「あ、見つけた～！」と言うんです。「良い成績を取るための指導」といった機能ではなく、予想外の人間と機械のインタラクションでした。子供たちがテクノロジーとこんな風にやり取りするのを見たことがありませんでした。製品が具体的にどうなるかはまだ分かりませんが、ここには間違いなく「チャンス」があると思います。そして、この体験において、インタラクションのデザインが非常に重要だと感じています。
パトリック：教育分野の難しさはどこにありますか？Socraticを構築したことで、何を学びましたか？この分野に参入しようとしている創業者に、何か注意点や励ましはありますか？
クリス：教育テクノロジーの「聖杯」は、真の「1対1の個別指導」を構築することです。多くの研究が示しているように、専属の家庭教師がいる場合、平均的な学力の生徒がクラスの成績上位5%〜10%に達することができます。歴史を振り返っても同じで、アレクサンドロス大王の教師はアリストテレスだったように、多くの歴史上の人物が家庭教師を持っていました。だから皆が「誰もが1対1のメンターを持てる」ことを夢見ており、それが無料でオープンソースで、誰もがその上に構築でき、社会全体にとって有益であることが望ましいと考えています。しかし、私はこの分野で商業プロジェクトをやりたくないのです。なぜなら、「儲ける動機」と「社会的な理想」が完全に一致しないからです。そして、あなたが以前質問されたように、この分野は汎用AIアシスタント（ChatGPTなど）に簡単に飲み込まれてしまう傾向があります。私は、ほとんどの教育系アプリケーションは最終的にそれらに取って代わられると考えています。
パトリック：成功するAIツールは「必ず」データ優位性を持たなければならないと思いますか？例えば、独自のデータソースや、あなたたちのようにユーザーを通じて継続的に蓄積されるパーソナライズされたデータなどです。ほとんどデータを持たないAIアプリケーションでも成功する可能性はあるのでしょうか、それともデータは持続可能な成長と競争優位性にとって絶対的に重要な鍵なのでしょうか？
クリス：今では、それほど多くのデータは必要ありません。少量のデータを取得するコストはすでに高くありません。以前の機械学習の時代には、何百万ものデータが必要でしたが、今では5万件で十分な場合もあります。私は、どのようなデータが真に「入手不可能」なのかを考えるでしょう。なぜなら、今ではほとんど誰でもアプリケーションを構築できるため、この能力はすぐに普及するでしょう。本当の問題は、それが世界にどのような影響を与えるかです。
私は歴史的な類推を考えています。例えば写真です。最初はごく少数の人しか写真を撮れませんでした。その後、機材が安くなりましたが、それでも専門的な学習が必要でした。そして今では、誰もがスマートフォンにカメラを持っていて、誰もが写真家です。しかし、このような状況では、「センス」の方が希少価値が高くなります。もしあなたが膨大なコンテンツの中から際立つことができれば、これまで以上に価値があるかもしれません。ソフトウェアの分野でも同じかどうかは分かりませんが、私は観察しています。
パトリック：それは音楽に似ていると思います。将来、人々が完全に自分だけの「パーソナライズされた音楽」を所有する可能性は低いでしょう。なぜなら、音楽には「共有体験」や「社会的認識」があるからです。例えば、ワインテイスティングの実験では、高価なワインだと知っていると美味しく感じ、ある曲が人気だと知っていると、より好きになる、といったことです。ソフトウェアも似ているかもしれません。Stripe、Atlas、クラウドサービスが起業を極めて容易にしたにもかかわらず、現在誰もが起業家ではないように、将来、誰もが自分でアプリケーションを作るようにはならないと思います。しかし、「起業」は依然として大多数の人の選択ではありません。
だから私は、未来は過去と同じになることが多いと思います。ただ、新しいツールを手に入れただけです。人それぞれ傾向は異なりますが、私はこれらのツールを使って何か新しいものを作ることにとても期待しています。あなたのような人が、これらの可能性の実現を本当に推進しているのです。
もう一つ質問させてください。以前「小規模チームの法則」について話しましたね。将来、20人しかいないのに時価総額が100億ドルの企業が登場すると思いますか？Granolaは1000人の従業員を抱える会社になるでしょうか？
クリス：そうなると思います。例えば私たちの会社を例にとると、最近初めてカスタマーエクスペリエンス担当者を採用しました。私たちは大量のユーザーからの手紙を受け取り、多くの候補者と面接しました。私は、数年後には人々が企業を評価する際に「彼らのカスタマーエクスペリエンスチームは2025年以前に設立されたのか、それともそれ以降なのか？」という基準を使うようになるだろうと確信しています。2025年以降に新設されるカスタマーサポートチームは、人数が少なくなり、ツールの使い方も全く異なるでしょう。古いシステムは改革が難しいでしょう。Granolaの目標は大きく、将来的にはもっと多くの人が必要になるでしょう。しかし、未来の世界の「大企業」は、今日とは全く異なるものになるかもしれません。私たちは数千、数万人の従業員を抱える企業について読みますが、それは古いパラダイムです。Granolaは「非常に小さい」と見なされるかもしれません。
パトリック：今日は本当に素晴らしかったです。あなたがされていること、そのやり方に大変興味があります。Granolaは、新しいパラダイムにおける可能性を示す素晴らしい例です。お話しいただき、ありがとうございました。毎回、対談の最後に伝統的な質問をします。これまでに人から受けた「最も親切なこと」は何ですか？
クリス：父ですね。彼は私に多くの時間を割いてフィードバックをくれました。多くの場合、それは批判でした。私は常に彼の愛とサポートを感じていましたが、同時に多くの「厳しさ」も伴っていました。今、私自身が子供を持つようになって初めて、そのような行動は非常にエネルギーを消耗するものであり、その「与える側」にはほとんど利益がないということに気づきました。時には、真実を言わなければならないこともありますが、その言葉は自分には何の利益もなく、相手にとってだけ利益になるものです。それは本当に難しく、しかし同時に非常に親切なことでした。なぜなら、それは完全に私のためにだったからです。
パトリック：もし彼がそうしなかったら、今のあなたの性格は何か違っていたと思いますか？
クリス：自分自身に対する正直な認識が不足していたでしょう。今、誰もが「第一原理」について話しますが、この言葉はよく濫用されます。人は簡単に哲学や言い訳を使って自分を慰めてしまいます。しかし、多くの場合、現実は非常にシンプルです。私の頭の中には、いつも彼の「それはでたらめだな」という言葉が響いています。それは私が自分を騙しているのかもしれませんし、他人が言った嘘かもしれませんが、彼の声はいつも聞こえてきます。彼は起業家でもなければ、テクノロジー業界の人間でもありませんが、彼のそのような「内なる警告」は私の頭の中に深く刻み込まれています。
パトリック：それでは、これらの経験をGranolaの「なぜ」という表現に、どのように転換していますか？
クリス：最も正直な答えは、これが非常に個人的な原動力であるということです。私は自分が信じる、意味のあるものを構築しているときに最も幸せを感じます。そのようなことをしていないときは、とても苦痛です。私はまさに「ハードウェアレベルで」そのように設計されているのです。以前の雇い主がこう言っていました。「アリストテレスは人間の意味は『人間の潜在能力を積極的に実現することにある』と考えている。」この言葉は常に私の心の中にあります。私は常に自問します。私は自分の潜在能力を積極的に実現しているか、そして人類の潜在能力の発展を推進しているか？私にとって、これは仕事を通じてより多く実現されていますが、父親としては、この感覚はより強くなっています。以前は気づかなかったけれど、今は理解しています。
パトリック：素晴らしいですね、完璧な締めくくりです。クリス、お時間をいただき、本当にありがとうございました。
クリス：ありがとう、パトリック。
原記事：Building Granola
https://joincolossus.com/episode/building-granola/
翻訳：Aurelia Wang
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