コードを書くことは、基本的に解決されている

執筆者：ボリス・チェルニー

Anthropic内部では、ボリス・チェルニーは同僚から「クロード・コードの父」と冗談交じりに呼ばれている。彼はこの深く統合された大規模モデルのプログラミングアシスタントを自ら率いて作り上げ、また「コード自動補完」から「インテリジェントエージェントによる100％のコード作成」への大きな転換を経験した。

この起業者やエンジニア向けの共有の中で、彼はClaude Codeの誕生ストーリー、「コーディングは解決された（coding is solved）」と言える理由、そしてこの前提の下でソフトウェア業界やチームの形態がどう変わるかを体系的に語った。

「偶然のプロジェクト」から現象的な製品へ

ボリスは2024年末にAnthropicに入社した。当時、社内にはインキュベーターのようなチーム、AnthropicLabsがあった。この小さなチームは後に一気にClaude Code、MCP、デスクトップアプリなどのコア製品を開発し、使命を果たした後に解散、その後再び呼び戻され、「第二ラウンド」に入った。

2024年の文脈では、業界の「AIによるコード作成」の主流イメージはまだIDE内の「タイプ推論/補完」—タブキーを押すとモデルが一行補完してくれる、というものだった。ボリスの直感は、モデルの能力は既にこの形態をはるかに超えており、真の「プロダクト形態」は大きく遅れている、これが彼らの内部で言う「プロダクト・オーバーハング」だ。

したがって、Claude Codeの最初の目標は非常に野心的だった：より賢い補完を作るのではなく、インテリジェントエージェントに「全てのコードを書く」仕事を直接担わせ、人はレビューや意思決定に集中する。

しかし、現実はそう簡単ではなかった。Claude Codeを作り始めて最初の6か月はほとんど誰も本当に使わなかった。およそ10％のコードしか書けず、体験は非常に粗く、Anthropic内部でも実験的なツールに過ぎなかった。2025年5月にOpus 4モデルがリリースされてから、使用曲線は指数関数的に上昇し始め、その後のモデルアップグレード（4.5、4.6、4.7）ごとに「また大きく改善された」転換点を迎えた。

振り返ると、この製品の最も特異な点は、最初から「現在のモデル」向けではなく、「未来6か月後の次世代モデル」向けに設計されたことにある。チームは一定期間、市場適合性（PMF）が得られないことを知りつつも、「正しいインタラクション形態」をまず整え、その後モデルの追従を待つという方針を堅持した。

なぜ「コーディングは解決された」と言えるのか？

現場で、ボリスは直接エンジニアたちに問いかけた：「今でも100％手書きコードを書いている人はいますか？」「Claude Codeのようなインテリジェントエージェントを使って100％コードを書いている人はいますか？」ほとんどの人は中間の状態にいると笑いながら、「それでも50％は解決されたと言える」と冗談を交えた。

しかし、彼自身にとっては答えは非常に極端だ：今や彼の書くコードの100％はClaude Codeが生成している。

Claude Code自身のコードベースは完全にモデルによって書かれ、技術スタックは非常に一般的なTypeScript+Reactで、派手な最新技術は使っていない。

このスタックを選んだ理由の一つは、モデル能力がまだ十分に高くなかった初期段階で、「モデル訓練の分布上の主流技術スタック」をできるだけ使うことで、生成品質を大きく向上させることができたからだ。

モデルの進化とともに、今では新しい言語やフレームワークもほぼ障害なく学習できるため、技術スタックの選択はもはやボトルネックではなくなった。

彼の個人のワークフローでは、ボリスは毎日数十のPRを完了させることができ、ある日には150個のPRを「流し込んだ」こともある。これは単に自分の効率をどこまで高められるか試すためだった。そして、その背後で実際にコードを書いているのはすべてClaudeだ。彼はプロダクト・アーキテクチャ・レビュー役を担っている。

もちろん、彼はこの「100％解決」は現状では一部のシナリオにしか成立しないとも認めている。

小規模で明快、技術スタックが主流のコードベースなら、モデルに完全に任せることができる。

一方、非常に巨大で歴史が複雑なコードベースや、ニッチな言語、特殊なエンジニアリング環境では、大規模モデルにはまだ明らかな短所がある。

しかし、彼の判断はシンプルだ：これらの短所の多くは、「次のバージョンのモデル」が出てくるのを待つだけの問題だと。

スマホ＋千以上のエージェント：彼の個人ワークフロー

ボリスは以前、ソーシャルメディアで自分の開発環境を共有したことがある。最初はあまり話題にならないと思っていたが、彼にとっては自然に進化した働き方だった。

今では、ほとんどの作業をスマホに移行している。ClaudeAppを開き、左側のCodeタブに切り替えると、複数の並行セッションが見える。通常、彼は5～10のセッションを同時に管理し、それぞれの下に大量のサブエージェントを配置している。合計は数百に達し、夜には千を超えるエージェントが長時間のタスクをバックグラウンドで動かしていることもある。

この体系を支える重要な概念は、一見シンプルな命令：/loop。

/loopの本質は、クロックのようにClaudeに「未来に自動的に繰り返すタスク」を設定させることだ。例えば、毎分、5分ごと、毎日といった頻度でループさせる。

このループを使って、彼は一連の「自動メンテナンスシステム」を構築している。

・PRを監視するループ：CIの修正、自動rebaseでPRリストをクリーンに保つ。

・プロジェクト全体のCIの健全性を維持するループ： flaky testなどの問題を自動検出・修正。

・30分ごとにTwitterからユーザーフィードバックを収集し、自動的にクラスタリング・整理して、意思決定に使えるフィードバック要約を作成。

彼の説明では、loopは未来志向のプログラミング原語のようなもので、最もシンプルで実用的な形態ながら非常に強力だ。最近リリースされたroutines（サーバー側で動作する長期ワークフローで、PCを閉じても継続実行される）と組み合わせることで、モデルは背景で継続的にプロジェクトを推進できる。

チームの形態：誰もが「学際的な万能人」

AIを使って100％のコードを書き、開発効率を10倍から100倍に高められるなら、チームの組織も自然と変化する。

ボリスが未来のチームについて最も重要だと考えるのは、「学際的なオールラウンダー」が今よりもずっと一般的になることだ。

今日、「ジェネラリスト（通才）」と呼ばれるのは、通常は「エンジニアリング体系内の通才」—例えば一人でiOS、Web、サーバーを管理できる人を指す。しかし、彼が見ている新しいトレンドは：

より多くの職能境界を越える通才になること、例えば：エンジニアリング＋デザイン、エンジニアリング＋プロダクト＋データサイエンス、エンジニアリング＋財務・運営など。

彼らのClaude Codeチームでは、すでにこうした状態が現れている：エンジニアマネージャー、プロダクトマネージャー、デザイナー、データサイエンティスト、財務、ユーザーリサーチなどの役職がすべてコードを書き、大量にClaudeを活用して各自の仕事を推進している。

言い換えれば、各人はそれぞれの専門分野に深みを持ちながらも、「コードを書く」ことは少数派の特権ではなく、OfficeやPPTのスキルと同じように誰もが持つ基本的な能力になりつつある。

これはまた、よりマクロな判断にもつながる：ソフトウェアの生産性のハードルは徹底的に引き下げられ、最もその分野に詳しい人が最も有利な「開発者」になる時代が到来する。

例えば、会計ソフトを作る場合、製品の形態やロジックを主導すべきなのは、最先端のエンジニアではなく、ビジネスに詳しくAIを駆使できる会計士かもしれない。なぜなら、「コーディング」は比較的容易になり、「分野の深い理解」が希少資源となるからだ。

「プログラマー階層」から「全民プログラミング」へ：印刷術の比喩

この変化の深さを説明するために、ボリスは最も好きな技術史の比喩を持ち出した：AIがソフトウェア生産に与える影響は、15世紀ヨーロッパの印刷術が文字生産に与えた衝撃に似ている可能性が高い。

活字印刷術が登場する前のヨーロッパでは、約10％の人だけが読み書きできた。彼らは王や貴族、教会の周囲に雇われ、「代読・代筆」の仕事を担っていた。読み書きは高度な専門技能であり、多くの人は一生涯触れることがなかった。

印刷術が登場してわずか50年の間に、ヨーロッパで出版される文字量はそれまでの千年を超え、単一の本のコストは約100分の1にまで下がった。その後数百年にわたり、教育制度や社会構造の変化とともに、世界の識字率は70％近くに上昇し、読み書きは少数の職業技能から大多数の基礎能力へと変わった。

ボリスの見解は、ソフトウェアとプログラミングも同じような曲線をたどっており、その速度はさらに速まるだろうというものだ。

かつてソフトウェアを書くことは「高度に専門化され、門戸が非常に高い」職業だった。

これからは、「タイピングやSMSの送信ができる」くらいの普遍的なスキルになる。

もちろん、職業エンジニアやトップクラスのシステムアーキテクトは残るが、社会の分業は根本的に再構築される。多くの分野の専門家や起業家、一般の職場の人々も、直接「モデルと協力してソフトウェアを書く」ことができるようになる。

SaaSは「大絶滅」を迎えるのか？

AIによってソフトウェア作成のコストが10倍、あるいは100倍下がったとき、既存のSaaS製品はどうなるのか？「SaaS大絶滅」が起きるのか？これはボリスが最もよく受ける質問の一つだ。

彼の答えは、「はい/いいえ」だけではなく、より複雑だ。彼はAcquiredのポッドキャストでよく言及される「Seven Powers（七つのビジネスの堀）」のフレームワークを借りて分析した。

彼の見解では、AIは次のようなビジネスの堀を急速に価値低下させると考えている：

切替コスト（Switching Costs）：データの移行やワークフローの再構築をモデルが迅速に行えるようになると、従来の複雑な統合や設定に依存したロックイン効果は弱まる。

プロセス能力（Process Power）：多くの企業は、プロセス設計や複雑なワークフローを競争力としてきたが、大規模モデルは理解と改善の能力を高めており、特に「自動ヒルクライミング（目的達成まで反復最適化）」できるモデルは、非効率な部分を徹底的に絞り込むことに長けている。

一方で、AIによって消えない、むしろ重要になるビジネスの堀もある：

ネットワーク効果

規模の経済

希少資源（例：独自データ、チャネル、特殊な資格）

など。

もう一つの重要なトレンドは、今後10年で「少人数で大企業と同等の製品を作れる」スタートアップの数が大きく増加することだ。過去10年の10倍になる可能性もある。

その理由は：

大企業は自社のワークフローを再構築し、AIの全員への導入を進めるには巨大な慣性と抵抗に直面する。

新しいチームは「AIネイティブ」として第一日から少人数で高い価値を生み出し、多くのニッチ分野で従来の大手に対して優位に立てる。

彼の見解では、この時代は起業家や開発者にとって非常に友好的だ—「今こそ、製品や起業をするのに最良の時代の一つかもしれない」。

Anthropicはどうやって「自分たちのご飯を食べている」のか？

多くの人は、Anthropicのようなモデル企業は、内部で「より強力な秘密バージョン」を使い、外部より長くリードしていると考えがちだが、ボリスの見解はまったく逆だ。

モデルの面では、内部で使われているのは外部と同じバージョン（例：大量にOpus 4.7を使用）、研究用モデルのMythosを少量使うこともあるが、「外部から入手困難な」プライベートバージョンに長期間依存することはない。

彼の言う真の優位性は、モデルそのものではなく、AIの深い組織内統合度にある。

具体的には：

・「純粋な手書きコード」の実践はすでに廃止されている。SQLクエリさえもモデルが生成。

・異なるチームのClaudeがSlack上で「会話協力」し、人間エンジニアの補完やチーム間の情報共有を支援。

・多くのワークフローはloopやサブエージェント、routinesなどの仕組みを中心に再構築され、モデルが背景で継続的に仕事を推進。

こうしたことから、彼は今の最大の「ギャップ」は技術の入手性ではなく、組織やワークフローの設計にあると考えている。新興企業にとっては、旧来のワークフローを少しずつ改造するよりも、「AIネイティブ」として最初から組織を設計した方が大きなチャンスだ。

未来6～12か月の製品チャンス

製品や起業の観点に戻ると、数年前に彼が見ていたのは「コーディングのプロダクト・オーバーハング」だったが、今彼が次に見ているオーバーハングはどこにあるのか？

彼が挙げるいくつかの方向性は：

・ClaudeDesign：すでに使えるが、モデルの進化とともにより驚くべきものになる見込み。これは「デザインワークフローの深いAI化」の原型。

・Loop/Batch/大規模並列インテリジェントエージェント：数百から数千のタスクを異なるエージェントで同時に進める標準的な能力となること。専門的な技術ではなくなる。

・ComputerUse（モデルによる直接PC操作）：視覚＋制御能力を使い、モデルが人のようにローカルソフトウェアを操作。APIやMCPがない古いシステムに対する汎用解。

これらの方向性の共通点は、「今はなんとか使える」段階だが、真の爆発は未来のモデルの進化後に訪れる可能性が高いことだ。

まさにClaude Codeの時と同じく、野心的なチームは今から「未来のモデル」に向けたプロダクト形態を設計し、モデルが追いついたときに先行してポジションを取ることができる。