数十億ドル規模の買収の裏側：マヌス創設者たちが語る暗黒の瞬間

楊国安： Manusは「ビッグモデル＋クラウド仮想マシン」アーキテクチャを採用していますが、核心的な利点は何ですか？

洪暁：これは私たちにとって最も重要な判断のひとつです。私たちが考える究極の疑問は、AIの究極の「殻」とは何かということです。答えは、コンピューターです。デジタルの世界では、コンピューターは人間があらゆる事柄に対処するための端末である。つまり、AIに専用のコンピュータを与えれば、理論的には人間と同じようにすべての仕事をこなすことができる。

仮想マシンの最大の利点は、膨大なロングテールのタスクを処理できることです。特定のソフトウェアのインストールであれ、あなたが書いたコードの実行であれ、AI は独自の仮想環境ですべてを行うことができます。私が初めてこのことに衝撃を受けたのは、マヌス君が問題を解決するためにオープンソースプロジェクトを「コンピューター」にダウンロードするためにgit cloneコマンドを実行しているのを見たときだった。これは人間の「道具を使う」行動のようなものだ。

課題はスピードとリソースの消費だが、これらは長期的には解決されるだろう。また、汎用のソリューションでは対応できないロングテールの問題を解決するという事実は、それ自体が私たちの堀を構成しています。

楊国安：あなたは一度、7ヶ月を費やしてAIブラウザを探求しましたが、結局あきらめることにしました。なぜですか？

蕭宏：これは私たちにとって、実に重大な戦略的トレードオフです。

私たちは2024年初頭にAIブラウザを作ることを目標としていました。ご存じかもしれませんが、私たちはManusの前にMonicaという製品を持っていて、これはブラウザのプラグインでした。当時私たちは、ブラウザ・プラグインですでにうまくいっているのだから、ブラウザを作ればいいじゃないかと考えました。ブラウザを使えば、ユーザーを助けるために、いくつかのタスクをブラウザ内で直接実行し、完了させることができる。このアイデアを思いついたとき、私たちはとても興奮し、ブラウザ・プラグインの常識を覆すものだと感じました。このブラウザの開発には約半年を要しました。基礎技術から始め、私たちは独自のオープンソースChromeカーネルをコンパイルし、特定のタスクの自動実行を可能にするAI機能をその上に配置しました。

しかし、最終的にあきらめるという決断は、2つの核となる理由に基づいていました。

陽：会社の運命を変えた大きな決断（ブラウザの放棄、グローバル化の選択など）の背後にある思考原理は何だったのでしょうか？

Xiao Hong: 意思決定そのものの論理は明確です：常に 「技術はユーザーにとってどのような根本的な問題を解決するのか？問題」から出発し、それからビジネスモデルを推論するのです。本当の難しさは分析にあるのではなく、明確な答えを主張する勇気を持ち、組織全体のコンセンサスと行動に変えるために社内の惰性に打ち勝つことにある。考えるのには1ヶ月しかかからないかもしれないが、実行に移すのはもっと疲れることが多い。

陽：エージェント・テクノロジーが普及する転換点は何でしょうか？

洪暁：2つのレベルで見ることができると思います。最初のカテゴリーは、今おっしゃったコアとなる基本的な能力の向上です。コスト、スピード、長いコンテクスト、長いコンテクストでの指示に従う能力などです。これらはすべて重要です。コストとスピードは、製品が手頃な価格で、より多くのユーザーが使えるかどうかに直接影響します。指示遵守と文脈処理は、タスク完了率に影響する。これらは私たちが注視してきた能力であり、新たなブレークスルーがなされれば、すぐにでも製品化に応用できるだろう。

2つ目のカテゴリーでは、個人的に楽しみにしている能力の1つで、すでに応用されていますが、今年中か来年初めには比較的大きなブレークスルーがあると予測しています。これは、AI自身がソフトウェアの使い方を認識し、マスターできることを意味する。この能力が突破されれば、仮想マシンを搭載したマヌス（Manus）のような製品で、特殊なソフトウェアや業界特有のソフトウェアをより多く応用できるようになるだろう。将来的には、携帯電話を手に取り、マヌスを通じて、業界固有のソフトウェアを備えたコンピューターで行わなければならないことを、携帯電話に行わせることができるようになると想像できます。この能力は画期的なものになりつつあると思います。私たちの観察や研究者との交流によれば、ひとたびブレークスルーが起これば、さらに多くの応用シナリオが開けるでしょう。

陽：もしエージェントが既存のソフトウェアを直接呼び出すことができ、手動操作を回避できたら何が変わるでしょうか？

Xiao Hong: 最大の変化は「勤務地の解放」でしょう。人がコンピューターの前に座り、専門的なソフトウェアを操作する必要がある仕事の多くは、将来的にはエージェントによって自動化される可能性があります。重要なノードに関しても、携帯電話にアプリをインストールする際に認証を要求するように、ワンクリックで人間が確認することができる。これは最終的に、既存のソフトウェアの動作ロジックや人々の働き方を完全に破壊するだろう。

:PC時代には「アンディ・ビールの法則」がありました。ハードウェア（インテル）の強化は、常にソフトウェア（マイクロソフト）によって消費されたのです。これは、「技術力」と「アプリケーション力」の両方によって価値が生み出されるということなのでしょうか？

ホン・シャオ：そうです。"アンディ・ビールの法則 "はムーアの法則に基づいています。つまり、コンピューティングパワーが成長すれば、必然的にリソース集約型のアプリケーションが増えるということです。マイクロソフトは将来の演算能力の予測に基づいてウィンドウズを計画した。

このことは、直接私たちの製品思考に影響を与えます：急速な技術進化の時代において、しばらくの間、コストやスピードを無視して、究極の品質の製品を作ることだけに集中することができるでしょうか？私たちは最先端のモデルを追い求め、コストに関係なく最高の体験を追求する。これは、品質、スピード、コストのバランスをとるという従来のインターネットのアプローチとはまったく異なる考え方であり、私たちがあえて高価な算術をコアコンピタンスに変えている理由です。

陽：あなたは「製品主導の成長」と「マーケティング予算ゼロ」を主張していますが、このアプローチはどの程度持続可能なのでしょうか？

洪暁：この考え方は、私たちがモニカに取り組んでいたときに観察したことから来ています。2024年には、コストの約3分の1が従業員の給与、3分の1がトークン（大きなモデルコール）のコスト、残りの3分の1がインターネット広告プラットフォームに置かれる成長のコストになるでしょう。

その会話は私にとって非常に刺激的でした。もし私たちが一貫して広告プラットフォームに多くのコストを投資した製品を作れば、私たちの成長はインターネットの巨大な広告プラットフォームによって定義される可能性が高い。私が覚えているのは、私たちが黒字に近づき、利益率が高くなるとすぐに、広告プラットフォームがほとんど計算可能な値上げをするパターンでした。これは、広告プラットフォームを通じて成長を獲得した後に消費財業界が直面する問題と似ている。

そこで私は考えました：今は高いが、将来安くなるものは何か？

そこで考えたのだが、今は高いが将来は安くなるものは何か？

結論は、「AI API（Token コスト）は現在高価だが、長期的にはムーアの法則と根本的な技術発展に後押しされて、確実に安くなる」というものだった。しかし、インターネット・ユーザーにとっての価格は上昇している。初期のうちは、ユーザーも積極的に探そうとするが、いったん製品が市場に適合すれば、既存のプレーヤーは広告プラットフォームを通じてユーザーを獲得し、業界全体のユーザー獲得コストを押し上げることになる。

このような判断に基づき、私がチームに課した目標は、「ユーザーが素晴らしいと感じて、積極的に友達に教えたくなるような製品を作れるか？

ある時点で、私たちは高価なトークンのコストを、ユーザーを獲得するためのコストに変えました。トークンのコストが安くなり、ユーザー獲得コストが高くなるにつれて、このモデルは長期的な持続可能性を持つようになりました。当時のチームの目標は、人々が素晴らしいと感じ、広めたいと思い、マーケティング予算がゼロになるような製品を作ることでした。

マヌスが本稼働する前の週、私たちは社内でミーティングを開き、マーケティング予算はゼロでなければならないと正式に決めました。だから、今年初めにマヌス選手がソーシャルメディアで爆発的に売れたのは、私たちがどうにかしてユーザーの期待に応える製品を作ったからです。何人かのオピニオン・リーダーがリツイートしてくれたのは、まさにこの製品が、将来的にAI製品がどのようなものになるかというみんなのビジョンを満たすような、驚異的なエクスペリエンスを持っていたからなのです。

陽：なぜBサイドよりもCサイドの「一匹狼」ユーザーにサービスを提供することを好むのですか？

小洪：根本的な判断は、技術段階の一致です。 AIエージェント技術はまだ初期段階にあり、反復は非常に速いです。大企業は確実性と安定性を求めますが、個人ユーザーやフリーランサーは変化に寛容で、イノベーションを受け入れます。急速な変化の初期段階において反復速度を最大化することは、AIエージェント・テクノロジーの成功にとって重要な要素です。アドバンテージはまさにC市場である。

楊国安：マヌスの生存戦略は、巨人との共生です。Anthropic、OpenAI、Googleなどを含む多くの巨人は、すでに独自のエージェントを立ち上げる可能性があります。

ホン・シャオ：私たちの戦略は、協力・共存し、「最高のエクスペリエンス・インテグレーター」の役割を果たすことです。基礎となるモデルの競争は熾烈で、どの企業もすべての機能を独占しているわけではありません。そのため、アプリケーション・レイヤーとしてのマヌスは、さまざまな企業の最高のモデルを柔軟に統合することができ、理論的にはどの企業よりも優れたエクスペリエンスをユーザーに提供することができます。これは、携帯電話メーカーとチップメーカーの関係に似ています。私たちはチップ（モデル）を作りませんが、ユーザーのニーズと膨大な使用量に対する深い理解のおかげで、モデルの最適化を押し戻し、ウィン・ウィンの状況を形成することができます。

楊国安：どのようにしてManusをアーリーアダプターに浸透させ、一般大衆に広く受け入れられるようにするのですか？

Hong Xiao: 鍵は2つのポイントにあります：1つは製品体験の絶対的な差別化です。ChatGPTが習慣化している海外市場では、ユーザーに一目で違いを感じてもらわなければなりません。例えば、Manusは答えを出すだけでなく、インタラクティブなウェブページを生成することで、「エージェントが結果を出す」ことを目に見える形にしています。2つ目は「シナリオ型」マーケティング・コミュニケーションです。私たちはAIを超え、さまざまな業種のブロガーと協力し、彼らの実際のニーズに基づいてManusを使用してもらい、彼らの聴衆にManusの価値を定義する具体的なシナリオを身近な言葉で示しています。

シフトしているように見えます。伝統的な支配と協力のモデルは、再定義される必要がある。ですか？あなたは「強化」を強調し、破壊的なために使うのですか？破壊的な決断、この新しいモデルの根底にある論理とは何か？

肖洪：私たちの実践は、これら3つの質問に対するシンクロナイズド・アンサーです。

第一に、組織的には、より協力的なアプローチに戻っています。規模が大きくなっても、コア・パートナーの何人かは最近、小さな部屋での仕事に戻り、製品に集中するために毎日定期的に「ミーティングをしない枠」を設けています。この背景にあるメッセージは、「AIが個人の効率を大幅に向上させる場合、組織の中心的な仕事はもはやプロセスをコントロールすることではなく、最も重要な意思決定ユニットが高密度で質の高い思考と合意形成を行えるようにすることだ」というものだ。

第二に、これはまさに着地体現の「置き換え」ではなく「強化」である。 AIはアイデアの実行と拡大を担当し、人の不可欠な価値は最終的な判断である、AIはアイデアの実行と広がりを担うが、人間の不可欠な価値は最終判断、期待値のすり合わせ、場面の把握にある。組織は、戦略や美学における「人」の最終判断力を強化するために、このような深いコミュニケーション空間を創造する。

結局のところ、破壊的な決断はそこから生まれる。プロジェクトを切るにせよ、新しい方向に進むにせよ、論理は「その技術がユーザーにとってどのような根本的な問題を解決するのか」から始まります。本当の挑戦は、分析することではなく、答えが明確になった後に社内のコンセンサスや経路依存を打ち破り、新たなコンセンサスを実践する勇気を持つことなのだ。高頻度かつ質の高い対面での出会いは、この戦略的な勇気を築き、確かなコンセンサスを確保するための重要な坩堝なのである。

楊国安：100点満点の「AIネイティブ組織」とはどのようなものだと思いますか？

Xiao Hong: 私たちは自分たちに60点という点数をつけています。組織の100ポイントは、AIは、従業員の "最初の反応 "になって、仕事のあらゆる側面に深く統合されています。Googleが問題を最初に解決したように、未来の従業員は本能的にAIに最初に尋ねるようになるだろう。追加タスクでは、"これは直接AIに任せることができますか？"と尋ねることを優先する。 それが真のAIネイティブのワークフローだ。

Yang Guoan: 採用の際にも、真にAIネイティブな考え方をする人材を見極めようとしていますよね。そのような人材をどのように見極めているのですか？

ホン・シャオ：私のアプローチは、その人が実際にAIをどのように使っているかを見ることです。真のAIネイティブは、平均的な人よりもはるかに多くのAIを使用し、AIは彼らのワークフローに深く組み込まれています。

Yang Guo-an（楊国安）：あなたは以前、「There's No Software（ソフトウエアは存在しない）」というアイデアを口にしました。Agentの発展はソフトウェア業界にどのような影響を与えると思いますか？

洪暁：私の観察によると、この影響はすでに具体化し始めており、主に2つの部分に分けられます。第一は、ソフトウェア・エンジニアや技術者への影響です。CursorやClaude Codeのような製品は、ソフトウェア・エンジニアの仕事のやり方を変えました。例えば、私たちの会社では、マヌス社の主要なエンジニアの何人かは、もはや手書きでコードを書くことはありません。彼らの仕事ぶりを観察すると、複数のCoding Agentウィンドウを開き、まるで人間とチャットしているかのように共同作業をしている。統計によると、当社のコードの80％近くがAIによって生成されている。

エンジニアは現在、ビジネス要件の整理、コード品質のレビュー、アーキテクチャ設計といった作業をより多く行うようになっている。ソフトウェア・エンジニアにとって、変化は起きており、それはより急進的なものになるだろう。数年後のソフトウェア開発がどうなっているのか、私には想像がつきません。もしかしたら本当にSF映画のように、自然言語記述によって優れた製品を素早く生成できるようになっているかもしれません。

2つ目の部分は、組織内の非技術的な役割やITシステムへの影響です。組織内の非エンジニア職の多くも、情報システムのサポートを必要としています。これまでは、社内にITチームを作るか、外部のアウトソーシング・サービスを利用する必要があった。私の観察によれば、将来的には、このような社内システムや非エンジニア職の情報システムニーズは、 AIエージェントを介して直接完結できるようになるに違いない。この変化は大きいです：反復サイクルは、アウトソーシングよりも短くなり、パーソナライゼーションの高度な需要は、エージェントのニーズを伝えると、それはすぐに達成するためにあなたを与えることができます。このような変化は今日過小評価されており、Manusはこの分野に投資しています。

陽：AIはSaaS業界の未来をどのように変えるのでしょうか？

シャオ・ホン（以下、シャオ）：私たちの観察と分析では、おそらくSaaSは2つの道に分かれるでしょう。ストック型SaaSの場合、重要なのはAIでうまく変革できるかどうかにあります。一部のトップM&Aファンドは、既存のSaaS企業の約半数がこの変革を完了できない可能性があると判断している。新市場では、起業家は古いモデルをコピーする必要はなく、実績のある顧客ニーズに基づいたAIネイティブの思考で製品を再構築する必要があり、それがより大きなチャンスとなるだろう。

楊国安：AIエージェントの自律性はますます高まっており、従業員の数は将来的に減少するかもしれません。この技術の進歩が業界に与える社会的影響についてどうお考えですか？自社の製品や技術において、倫理や安全などの境界問題について考えていますか？

ホン・シャオ：これは時間をかけて考えなければならない質問です。あるテストで、Manusは列車の時刻を調べるために連絡先を見つけ、問い合わせメールを作成しようとしました。これは私たちに衝撃を与え、心配させた。しかし結局、メールアドレスがないためにうまくいかなかったが、先にメールアドレスを登録する用意までしていた。その瞬間、私は驚くと同時に少し怖くなった。

私たちの原則は、第一に、モデル・ベンダーがすでに用意しているセキュリティ・ガードレールを活用すること、第二に、AIがユーザーを「過剰に」表現するのを防ぐために、重要なノードにユーザー検証メカニズムを設定することです。起業家としての私たちの責任は、テクノロジーの可能性を解き放つ一方で、その広範囲に及ぶ影響に敬意と慎重さを保つことである。