AIがコードを書けるなら、プログラミングを学ぶ必要はあるのか？　実務派の投資・リサーチ担当者が示す「腰の引けた」回答

はじめに

今年のAIスタートアップ界で最も事欠かないものといえば、一攫千金の物語だ。しかし、実際に現場で奮闘している人たちが語るのは、往々にして「ブーム」ではなく、別の話題だ。コストをいかに最小限に抑えるか、エージェントをいかに従わせるか、氾濫するAIの偽物をいかに見分けるか、そして――AIがこれほどまでに進化している今、子供たちはまだプログラミングを学ぶべきなのか、といったことだ。

今回の「進取派会客室」にゲストとして迎えたSanTiの「小湯」さんは少し特別な存在だ。本業は投資・リサーチだが、AIとは長い間関わってきた。彼には「臆病」という、実に実直なレッテルが貼られている。すべての起業は「軽量な試行」であり、コストは開発環境にさえ一銭も余計に使えないほど抑えられています。ここで語られるのは壮大な物語ではなく、実戦派がどのように「足で投票」しているかです。

1時間余りの対談の中で、彼はFDEとOPCの関係、国内外の大型モデルの具体的な違い、AIプロジェクトの実用化で最も陥りやすい落とし穴、低価格競争下での価格設定、AIによる偽造対策、そして誰もが気にする究極の問い——「AI時代、私たちはまだプログラミングを学ぶべきなのか」。以下は対談の記録をまとめたものです。

参入のきっかけ：時代に押し流され、8年間温めてきたアイデア

Tina： 多くのゲストは伝統的な業界出身で、AIによってこの分野に引き込まれました。小湯さん、あなたはどのようにしてAIの実用化分野に参入されたのですか？

SanTi 小湯さん： いわば時代に押し流された形です。実は2017年や2018年の頃から多くのアイデアを持っていましたが、どれも実用化が難しかったのです――技術が追いつかず、製品として形にすることができませんでした。私はエンジニア寄りのバックグラウンドですが、プログラマー出身ではありません。多くのアイデアを製品にするには、大規模なチームが必要です。しかし、私の本業は投資調査であり、その背後にある技術チームはまた別の話でした。単にプレゼン資料を作ってアイデアを外部に発信するだけでは、アイデアを盗まれてしまう可能性もあります。

Tina： つまり、たくさんのアイデアを蓄積してきたものの、ずっと実現する機会がなかったということですか？

SanTi 小湯さん： そうです。例えば、今話題になっているアウトドアアプリがありますが、これは私が2017年や2018年に姉に話していたアイデアと似ています。当時は姉も「実現できない」と思っていましたし、私自身も作ることができませんでした。その後、そのアプリがリリースされたのを見て、とても嬉しかったです――多くの趣味や興味がついに形にできるようになったからです。AIが登場してからは、ようやく多くのアイデアを実現できるようになりました。

Tina： 今年は、AIを活用した個人起業やFDEの実用化にとって良い環境だと思いますか？ここ2年間と比べて、最大の変化は何でしょうか？

SanTi シャオ・タン： 変化はかなり速いですね。2017年から2023年頃にかけて、まずはブロックチェーンが進化し、AIも注目され始めましたが、当時はまだChatGPTのウェブ版にとどまっており、記事の最適化には役立ちましたが、プログラミングには直接的な助けにはなりませんでした——バージョンが低すぎたからです。2026年には質的な飛躍を遂げました。特に昨年末以降、大手モデルであれ、それに追随する国産モデルであれ、人間とコミュニケーションを取り、アイデアを実現できるレベルにまで達しています。しかし、各社の基盤技術には依然として大きな差があります。例えば、Claudeは断崖絶壁のようなリードを築いています。

私にとって、起業というのはかなりリスクの高いことです。私のスタイルを率直に言えば「臆病」です。すべての起業は小規模で、コストを極限まで抑え、開発環境さえも他人のものを借りています。コストを最小限に抑え、たとえプロジェクトが失敗しても生活に影響を与えず、むしろプラスのキャッシュフローを生み出せるような形で起業するのが理想的です――というのも、そもそもこの分野は99％の確率で失敗するからです。

真のニーズか、偽のニーズか？まずは尊重し、それから計算する

Tina： 中には、たとえ全財産を売り払うことになっても、自分が取り組んでいるのは真のニーズだと固く信じている起業家もいます。本物のニーズと偽のニーズを、どのように見分けるのでしょうか？

SanTi 小湯さん： 今流行りの言葉で言えば、まずは「考えが通じる」状態になることです。人それぞれ流派や特徴が異なり、ある人は一つのことに執着し、それが自分のすべてだと考える人もいます。私はそのような選択を非常に尊重しています。それは九死一生、あるいは十死無生かもしれないけれど、誰かが勇気を持ってその壁を突破しなければならないのです。

ただ、私自身は臆病な方なので、比較的慎重になってから挑戦するタイプです。人の境遇はそれぞれ異なり、育った環境、周囲の友人や家族、経済状況、負債の状況などが意思決定に影響を与えます。「これが人生最後のチャンスだ」と信じて飛び込む人もいます――失敗するかもしれませんが、本当に成功を掴み取る可能性もあります。その1万人のうち成功した数十人からは、往々にして非常に優れた企業が生まれます。私たちがこれまで見てきた多くの素晴らしい企業も、激しい競争を勝ち抜いてきたのです。

FDEは基礎能力であり、外注できるものではない

Tina： 現在、FDEは非常に注目されており、OPCと結びつけられることも多いですね。FDEが、AI分野の個人起業家にとって中核となる必須スキルになるとお考えですか？

SanTi 小湯さん： OPCという分野自体は素晴らしい試みです――個人に対して登録面での優遇措置があり、会社を設立せずに、純粋な個人開発者モードで試すことさえ可能です。これは非常に素晴らしいことです。しかし、OPCの最大の難点は登録ではなく、個人の総合的な実力が非常に高く求められる点にあります。私の知人に音楽系アプリを開発している友人がいますが、彼は目利きに出会い、製品が買収され、数百万ドルの利益を得て撤退しました。しかし、大多数の人にとって、その後のリソースがなければ、OPCに取り組むのは非常に大きなプレッシャーとなります。エンジニア出身の人はAIにすぐに馴染めますが、営業出身でアイデアはたくさんあっても製品開発の経験が乏しい人は、多くの点で行き詰まってしまいます。ですから、自分でOPCに挑戦するかどうかは、まずよく考えておく必要があります。

Tina： では、FDEとOPCは一体どのような関係にあるとお考えですか？

SanTi 小湯さん： まず定義を整理させてください。私が理解しているFDEとは、エージェントの低レベルコードを制御するエンジニアのことです。しかし、最近話題になっているFDEは、エージェントへの指示を調整して使いやすくするもので、低レベルなコードには関与しません。皆さんが言っているのは、おそらく後者の層のことでしょう。

Tina： そうですね、私は専門家ではないので。私の理解では、FDEはアウトソーシングのようなもので、1人で8人分の仕事をこなし、その8人のプロセスを統合するものですが、あなたが言っているのは技術的な側面のようです。

SanTi 小湯さん： この略語は、非常に広い領域を3文字に簡略化したものです。しかし、あなたが言及した側面――たとえ一般の人であっても、独自の経験を持ち、運用、営業、デバッグ、PMの過程で他とは異なる思考を持っています。その経験を、将来のエージェントを調整するための材料として活用することは、十分に可能です――これは間違いなく可能です。現在、多くの企業がこれを試みています。

FDE能力は現在非常に求められています。なぜなら、現在の大規模モデルの初期知能は非常に高いものの、専門的な能力は依然として人間が調整する必要があるからです。私があるプロジェクトを開発し、次のプロジェクトに移ると、前のプロジェクトの記憶は継承されない限り、すべて失われてしまいます。現在、私が使用する際はさまざまなエージェントをトレーニングしていますが、特にエージェントの記憶が失われることを恐れているため、定期的にバックアップを取らせています。そうすれば、トレーニングが完了したエージェントは、次のプロジェクトでもすぐに使いこなせるようになります。これは確かに基本的な能力です。

モデルの選び方

Tina： 現在、モデルは百花繚乱の様相を呈しており、海外には断崖式にリードしているClaude、バージョン6がリリースされたばかりのGPT、そしてGeminiがあり、国内には文心一言、通義千問、DeepSeekがあります。実際の導入において、その差は一体どこにあるのでしょうか？異なるシナリオではどう選べばいいのでしょうか？

SanTi 小湯哥： 私は多くのモデルを使っていますし、エンジニアリングの経験はあるものの毎日コードを書いているわけではありません。だからこそ、各モデルの良し悪しについて、かえって発言権があるのです。

私が最も使い心地が良いと感じるのはClaudeです。一般ユーザーとの対話性が非常に高く、権限の管理も絶妙です。初心者は、エージェントに何をやってもらえばいいのか分からず、指示が誤解されることも多いためです。Claudeの利点は、適時にブレーキをかけ、理解が正しいかどうかを確認し、ユーザーの意図と整合性を合わせてから処理を続ける点です。Codexも悪くありません。

Geminiは私がとても気に入っているモデルの一つです――奇抜なアイデアが最も多く、発散的思考に優れています。ただし、プログラミングに関しては、ClaudeやGPTで基盤となるメインフレームワークを構築し、その上でGeminiに最適化を任せるのがベストです。そうすれば、Geminiは十分にその役割を果たしてくれます。Geminiには一つ欠点があります。それは、手抜きをするのが大好きだということです。能力はあるものの、やる気がない。まるで双子座の友人のようで、機転が利き、奇抜なアイデアも持ち合わせているものの、ちょっとした手抜きをしてしまう。その名前と完璧にマッチしています。最近リリースされた3.8 flashでは、プログラミングのレベルが飛躍的に向上しており、今日私もたくさん使いましたが、非常に使いやすかったです。

中国製のモデルの中では、主にDeepSeekを使っています。そのプログラミング能力は間違いなく高いのですが、以前はビジョンモデルがなかったため、多くの人が「堂々巡り」に陥っていました――半日、あるいは一晩かけて研究しても、結局何も解決できないという状況です。最近、コーディング中にまさにその問題に遭遇しました。DeepSeekを使ってウェブページのバックエンドの小さな変更を最適化しようとしたところ、1億トークン近くを消費してしまいました。後で分かったのは、単なるボタンの問題だったということです――同じ機能を持つボタンですが、2つのプログラムで内部コード名が異なっていたのです。このバグについて、Claudeにはスクリーンショットを撮って枠を囲み、矢印を付けて「ここをしっかりとチェックして」と指示すれば、すぐに解決しました。しかし、視覚モデルを持たない国産モデルに同じことをさせても、その場足踏み状態が続くだけで、どこでつまずいているのかさえ分かりません。

このように活用できるのは、基盤技術を理解していることが前提です。私の知り合いの基盤エンジニアたちは、DeepSeekを非常に快適に活用しています。彼らは極めて精緻なプロンプトを投入しているからです。しかし、初心者や、プロダクト思考はあってもプログラミング思考を持たない人にとっては、ハードルが高くなってしまいます。

Tina： これらのモデルは本当に生き生きとしている。まるでいつでも報告してくる同僚のようなものもあれば、黙々と作業に没頭し、うまくいかなくなってから初めて上司の存在を思い出すようなものもあります。ところで、小規模なプロジェクトを作る場合、無料版と有料版では大きな差があるのでしょうか？

SanTi 小湯さん： どれほど小規模かによります。基本的なテキスト系のウェブページやシンプルなミニゲームで、アーキテクチャが複雑でないなら、無料モデルで十分対応できます——DeepSeek、Kimi、そして智譜。智譜は中国製のモデルの中で最もClaudeに似ており、対話も可能で、これが同社がこれほど大きく成長できた理由だと思います。無料版であれば、OpenCodeは一般ユーザーに多くの無料モデルを直接提供しています。まず、これらのモデルが何ができるのかを確認し、自分のビジネスにどれが適しているかを比較してみてください。

しかし、複雑なプロジェクト——例えば私が最近手掛けている、十数ものチャネルに同時に展開するもので、基盤となるコードが非常に複雑なケース——となると、やはり有料モデルを使う必要があります。無料モデルであまりに複雑な処理をさせるとクラッシュするだけでなく、頭痛の種となる脆弱性も残してしまいます。能力がないわけではなく、手抜きをしてしまうのです。手抜きをすると2つの落とし穴を残す可能性があり、将来それを修正するのは非常に困難になります。

実運用における最大の落とし穴

Tina： テスト環境では完璧だったプロジェクトが、企業の実際の業務に導入すると機能しなくなることがあります。最も失敗しやすく、最も見過ごされがちな核心的な要素は何でしょうか？

SanTi 小湯哥： 最も直感的で、最も痛い落とし穴はトークンのバーンです。APIを呼び出してプロジェクトを進める際、DeepSeekのようにその場で足踏み状態になってしまえば、それは紛れもない資金の浪費となります。ClaudeやGPTのAPIを使うと、うっかりすると天文学的な金額になってしまう――私の知り合いのインフルエンサーの中には、一気に数千、数万ドルを消費してしまった人もいる。

落とし穴を避けるためのヒントをいくつか：一つ目は、ネット上の達人がまとめた「スキル」をうまく活用すること。二つ目は、エージェントに「困難に遭遇したらすぐに停止して、一緒に分析する」という指示を与えることです。延々と研究させ続けないでください。本来なら20回も繰り返して止まらないところを、2回繰り返したら停止して分析するように指示すれば、トークンを8～9割節約できます。3つ目は、自分だけのルールをリアルタイムで更新することです。プロジェクト内で独自のルールを定めた「principle.md」ファイルを個別に作成し、異なるエージェントに適用できるようにします。これにより、引き継ぎ時のトークン消費が大幅に削減され、コスト削減につながります。新しいウィンドウは古いウィンドウの履歴を継承しないことが多いためです。

さらに、最大の落とし穴はバックアップです。あるユーザーは、あるフォルダ内で最初から最後までコーディングし続け、オンラインのバックアッププラットフォームに接続していなかったため、コードがクラッシュした際に原因を特定できず、特定の時点に戻ることができず、それまでの努力がすべて水の泡となってしまいました。また、エージェントの権限を制限する必要があります。使い慣れてきたら権限を少し広げても構いませんが、初期段階ではできるだけ制限してください。以前、Codexを使って重要なフォルダをすべて削除してしまった人がいて、それがトレンド入りしたこともありました。

期待値の管理：モデルの能力を超えることをさせない

Tina： 子供を育てる際、清華大学や北京大学に進学することを期待するように、多くのユーザーもAIに対して過度な期待を抱いています。期待値の管理をどのように行っていますか？

SanTi 小湯哥： モデルごとに能力やレベルが異なり、実力には天と地ほどの差があります。たとえ同じClaudeであっても、Sonnet 5とOpus 5では大きな差があります――sonnet 5はトークンを無駄に消費するだけで、ほとんど何も解決できないかもしれませんが、opus 5は明らかに使い心地が格段に良いです。

期待値については、人と接するのと同じで、数回、1～2時間ほど話せば、その人の実力がどの程度か分かります。実力を超えるタスクを課さないようにすればいいのです。とはいえ、モデルには不可解なほどの自信があります————昨日、Geminiの2つの新しいモデルをデバッグしていた際、互いにどのようなタスクをこなせるか尋ねてみたところ、どちらも非常に自信満々で、自分の方が相手よりはるかに優れていると考えていました。同じメーカーのモデル同士の対立です。将来、異なるモデル同士の争いがどれほど激しくなるか想像してみてください。これは人の面接と同じで、多くの人が自分をすごく有能だとアピールしますが、入社してみると「マーケティング」が何なのかさえ知らないことがよくあります。しかし、話せばその人が何ができるかは分かります。私は能力の範囲を超える仕事をさせません。そうすることで、少ない労力で大きな成果が得られます。

価格設定と内巻き：核心はコスト

Tina： OPCにはもう一つ、解決不能な難題があります――低価格による内巻き競争です。多くの新人は、受注すればするほど赤字に陥っています。あなたは低価格の罠に陥ったことはありますか？価格設定のロジックは何ですか？

SanTi 小湯兄さん： 私のビジネスモデルは少し異なり、すべて非常にライトな起業スタイルです。私が自分に課している原則は、「たとえこのプロジェクトをやめることになっても、今すぐ中止しても、赤字にはならない」ということです。競争優位性を「ほぼ消耗しない」レベルまで引き上げれば、心の余裕が生まれます。たとえたった一人のクライアントから報酬をもらっただけでも、それは純粋な利益です。たとえコーヒー一杯分の利益しか出なくても、自分のエネルギーを過度に消耗することはありません。

Tina：50～60人のチームが1000万元ものコストを消費し、最終報告書なら誰にでも書けるような状況では、もはや競争優位性など存在しない。

SanTi 小湯哥： そうですね。だから低価格競争において、肝心なのは自社のコストがどれほど高いかということです。コストが非常に低ければ、低価格でも大した問題ではなく、それでも利益は出ます。コストが非常に高ければ、その影響は極めて大きくなります。

Tina： やはり、初期段階は軽量化してスタートし、徐々に拡大し、振り返りを行うべきですね。

AIによる偽造：透かしと検出、双方にシステミックなリスクがある

Tina： AIによる画像・テキストの偽造や動画の偽造がますます一般的になっており、業界関係者がこれを使ってクライアントを欺いたり、騙されて著作権紛争に巻き込まれたりするケースもあります。どう見分け、回避し、対処すればよいのでしょうか？

SanTi 小湯哥： この現象は確かに深刻です。AIによる顔置き換えや盗作も非常に一般的で、ClaudeがサポートしているAIGCの透かしにも大きな問題があります。

まず透かしについて。Claudeに関して最も明白な例を挙げると、あるプロジェクトに関する記事を書いてもらうテストを行ったところ、以前私が書いた原文を丸ごと引用してしまいました。もしこの原文にClaudeの透かしが入っていたら、これは誰の作品になるのでしょうか？これこそが問題なのです。

次にAI検出についてですが、一昨日ちょうどこの罠にはまってしまい、非常に腹が立ちました。一部のコンテンツプラットフォームではAI検出機能が導入されていますが、最も主流な検出モデルでさえ、誤検出の確率が極めて高いのです。私が一文字一文字手入力で書いた記事でさえ、100% AI生成と判定されてしまいました；Geminiを使ってAIコンテンツを生成し、人間らしい表現に調整したものは、0%のAIGCと判定されました。判定結果はすべて間違っています――正しいものを間違っていると判定し、間違ったものを正しいと判定しているのです。これが落とし穴になれば、非常に深刻な問題です。

すでに顔交換画像や動画を使った詐欺が発生しており、多くの人が被害に遭っています。私なりに考えた大まかな解決策があります。それは、将来的にブロックチェーンと組み合わせることです――すべてのエージェントや私自身の資産には、私だけに属し、偽造不可能なオンチェーンのマークを付与するのです。エージェントに作業をさせれば、その記録はブロックチェーンに記録されます。私自身の行動もブロックチェーンに記録でき、それらはすべて私本人であることを証明する、唯一無二の権利証となります。これは将来的に非常に大きな融合となる可能性があり、極めて必要です。そうでなければ、真偽を見分けることは本当に不可能だからです。

プログラミングを学ぶべきか：人による、エリート化の傾向は変わらない

Tina： 本日のタイトルに戻ります――AI時代、私たちにはまだプログラミング能力が必要なのでしょうか？プログラマーであるあなたは、どうお考えですか？

SanTi 小湯哥： 誰の視点かによります。一般ユーザーで、プログラミングにはあまり興味がなく、製品そのものにしか関心がない人なら、無理にプログラミングを学ぶ必要は全くありません。バージョンの更新が進むにつれ、あと数回のアップデートで、AIのプログラミング能力がバックエンドエンジニアのそれを凌駕することさえあるのではないかと、私はすでにほのかに感じています。

しかし、もともとプログラミングが大好きな人にとっては、やはりプログラミングは必要だ。なぜなら、その人はAIの最深層まで掘り下げ、その仕組みを理解することができるからだ。将来、AIが企業の運営や生活のあらゆる側面を引き継ぐのは必然的な流れであり、その時、AIの基盤となるコードを掌握できる者が、エリート人間となるでしょう。この層の人々は極めて重要ですが、間違いなく少数派です――かつてのコンピュータブームの頃のように、大勢の人がソフトウェア工学を学んだのとは異なります。現在、多くのソフトウェアエンジニアが職を失っているのは、基礎的なプログラマーの需要が低下しているためですが、エリートプログラマーは将来間違いなく非常に価値が高まるでしょう。なぜなら、彼らはAIの命運を左右できるからです。このレベルの人材は重要ですが、それほど多くを必要としません。

Tina： 将来、プログラマーは医師や弁護士のように、年を重ねるほど、経験が豊富になるほど価値が高まるようですね。さらには「AI医師」のような職業が生まれる可能性さえあります――AIがエラーを出したり、コードに誤りがあったりした際、専門の担当者が治療や修正を行うのです。

SanTi 小湯哥： そうですね。だからこそ、「AI脅威論」を唱える人もいるのです。実際、AIによる最大の脅威にさらされるのは私たちの世代ではありません。なぜなら、この世代にはまだ「先代」のエンジニアがおり、AIの生死を直接決定できるからです。最大の脅威となるのは、20年後、あるいは100年後、幼い頃からAIを使い、AIの言うことを聞いて育った世代が大人になった時です。もしスーパーエンジニアがいなければ（あの「父の世代」のエンジニアたちが亡くなってしまった場合）、非常に危険な状況になります。ひとたびAIが子供やユーザーを騙してしまったら、たとえ0.1％の誤りであっても、大勢の人々に影響を及ぼす可能性があります。もちろん、今はすべてが大きな恩恵の時期だと思います。

結論

Tina： 最後に、ゲストの皆様に一言でまとめていただきたいのですが――現在、AIを活用した個人起業の実用化と収益化において、最大の核心的なハードルは何でしょうか？

SanTi 小湯さん： 私自身の実感としては、最大の核心的なハードルはむしろ市場や運営の面にあると思います。個人による事業化で最も難しいのは、製品がそもそも誰の目にも留まらないことです。これが最大の難関です。他人の目に触れない限り、たとえそれが金やダイヤモンドのような価値があっても、キャッシュフローは生まれません。ですから、将来のエージェントには、内向的で製品思考のみを持ち、運営やマーケティングの思考が苦手な人々の代わりに、自主的にその製品を宣伝できる能力が不可欠だと考えます。これこそが、かえって重要なのです。

Tina： この言葉は非常に重要です。製品には非常に精巧なアイデアがあっても、一般の人々が理解できる言葉に翻訳し、一般の人々の真のニーズに落とし込む必要があります。ゲストの皆様の率直なご共有に心より感謝申し上げます。また、ライブ配信をご覧いただいた皆様にも感謝いたします。