AIの未来を予測する：仕事、SaaS、組織の劇的な変革と新たなチャンス
現代のテクノロジー業界において、AIほど熱狂と不安が入り混じったテーマはないでしょう。AIの急速な進化は、私たちの働き方、ビジネスのあり方、さらには社会の構造そのものを根底から変えようとしています。しかし、その変化の具体的な姿を明確に捉えている人はまだ少ないのが現状です。
今回、私たちはAIの最前線で活躍する人物、EveryのCEO兼創業者であるダン・シッパー氏の予測に深く耳を傾け、彼の独自の視点からAIがもたらす未来の姿を詳細に分析していきます。彼は以前、まだ多くの人が注目していなかったClaude Codeの可能性をいち早く指摘し、その驚異的な正確さで注目を集めました。その彼が今、次に何が起こると予測しているのか。彼の洞察は、AI時代を生き抜く私たちにとって貴重な羅針盤となるはずです。
本記事では、ダン・シッパー氏の予測を大きく5つのテーマに分けて深掘りします。AIが雇用にもたらす影響、仕事のやり方の根本的な変化、SaaSビジネスモデルの再構築、職務内容の具体的な変革、そしてこの未来で成功するために個人が身につけるべきスキルとマインドセットについて、専門性と分かりやすさを両立させながら解説していきます。
セクション1: AIがもたらす仕事の未来：終焉か、それとも進化か？
「AIジョブアポカリプス」――AIが人間の仕事を奪い、大量失業時代をもたらすという悲観的な予測は、多くのメディアで語られています。しかし、ダン・シッパー氏は、この見方を「誇張されたもの」と一蹴します。彼の経験と観察に基づくと、AIは人間の仕事を奪うどころか、むしろ新たな仕事を生み出し、既存の仕事の質を高める可能性を秘めているというのです。
「AIジョブアポカリプス」は誤解？人間の仕事はむしろ増える
ダン・シッパー氏が所属するEvery社は、AIの最先端をいくスタートアップでありながら、過去1年で従業員数を倍増させています。これは、AIを活用する企業が人員削減を進めるという一般的な見方とは真逆の動きです。彼は「AIに極度に熱中していると同時に、人間には非常に強気だ」と語ります。この矛盾とも思える主張の背景には、AIが提供する「自動化」の真実に対する彼の深い理解があります。
自動化の真実：エージェントには常に人間のケアが必要
ダン・シッパー氏は、「自動化は嘘だ」と断言します。「あらゆるエージェントには人間が必要」だからです。AIモデルの進化は指数関数的に進んでおり、特定のタスクを自律的にこなす能力は劇的に向上しています。例えば、Anthropicの最新モデルであるMythos Previewは、50%の精度で17時間のタスクをこなすことができるとされています。しかし、彼の経験によれば、AIがどれほど優れていても、その自動化が意図通りに機能し、本当に価値を生み出しているかを監視し、調整し、ケアする人間が不可欠なのです。
彼は、AIとの協働を「マネージャーの仕事」になぞらえます。マネージャーが常に部下の状況を確認し、目標達成をサポートするように、AIエージェントも人間の監督と介入なしには最高のパフォーマンスを発揮できません。AIモデルが自律的にタスクを実行するようになっても、その裏には常に人間の「世話役」が存在するのです。AIのベンチマークは、モデルが自律的にタスクをこなす能力を測るものですが、現実の複雑な問題解決においては、人間が問題を定義し、適切なプロンプトを与え、結果を評価し、時にはAIの盲点を修正する役割が不可欠です。この「AIマネジメント」こそが、AI時代に人間が担うべき新たな仕事の核心であると彼は見ています。
AIがコモディティ化するものと、人間が創造するもの
ダン・シッパー氏は、AIモデルが一般的に行うことは「昨日の人間の能力を安価にすること」だと指摘します。つまり、過去に蓄積された知識やスキル、定型的なタスクの実行能力は、AIによって容易に、かつ安価に利用できるようになります。これは、特定のスキルや情報がコモディティ化し、それ自体の価値が低下することを意味します。例えば、基本的なプログラミングコードの生成や、標準的なレポート作成は、AIが非常に得意とする分野です。
しかし、人間は「凍結された昨日の人間の能力」を単に利用するだけではありません。私たちはそれを土台として、「どうすればこれを使って何か新しく面白いものを作れるだろうか？」と考え、既存の知見を組み合わせて新たな価値を生み出すことができます。AIは過去のデータを学習してパターンを認識し、再現することに長けていますが、まだ前例のない発想や、特定の状況に合わせた独自のソリューションを生み出す「創造性」においては、人間の役割が圧倒的に大きいのです。
創造性とユニークさの価値向上
AIが大量のコンテンツやコードを生成できるようになるにつれて、似たり寄ったりの「スロップ（sloppy output）」が増加します。このような状況下で、他と一線を画し、際立つための「創造性」の価値はますます高まるでしょう。デザイナーの役割に関する彼の予測でも詳述されますが、AIが定型的な作業を担うことで、人間はより本質的な創造活動や、ユニークな問題解決に集中できるようになります。
AIはあくまでツールであり、その真価を引き出すのは人間の洞察力と創造性です。AIは過去のデータを基に動くため、常に「新しい専門知識」や「特定の状況に合わせた解決策」を生み出す人間の一歩後ろを追うことになります。この追いかけるプロセスは永遠に続き、人間が常に新たなフロンティアを開拓し続ける限り、仕事がなくなることはないとダン・シッパー氏は考えています。
セクション2: 仕事のやり方のパラダイムシフト：2つの主要な分岐点
ダン・シッパー氏は、AIが仕事のやり方を変える主要な方法として、大きく2つの分岐点を予測しています。一つは、誰もが日常的に仕事の一部をオフロードするエージェントを持つようになること。もう一つは、私たちが普段使用するコンピュータ上の作業環境が、AIエージェントを中心に再構築されることです。
2.1. 企業内の「スーパーエージェント」が仕事のハブとなる
最初の予測は、組織内の誰もが少なくとも1つのAIエージェントを持つようになるというものです。彼はこれを「非同期エージェント」と呼び、Slackなどのコミュニケーションツールを通じて、タスクの委任や質問の回答に利用されると見ています。
個人エージェントから企業全体のエージェントへ（例：ShopifyのRiver）
当初、彼は誰もが自身の「パーソナルエージェント」を持つ世界を想像していました。これは、まるで小説『ライラの冒険』に出てくる「ダイモン」のように、個人の分身として機能するエージェントが、ユーザーの肩に乗って作業をサポートするイメージです。実際に、Open Clawなどの個人向けエージェントが注目を集めた時期もありました。
しかし、ダン・シッパー氏はこの見方を完全に転換しました。現在の段階では、「スーパーエージェント」、つまり企業全体で共有される単一のエージェントが主流になると予測しています。Shopifyの「River」やRampのエージェントがその典型です。
なぜこのような変化が起こったのでしょうか？彼の考察によれば、個人エージェントには「維持管理の負担」という大きな課題があるからです。Open Clawのようなツールは設定が複雑で、頻繁に問題が発生し、ユーザーはSSH接続でサーバーをいじったり、内部構造を理解したりする必要がありました。しかし、ほとんどの人は、仕事のためにそのような手間をかけたくないし、その能力もありません。
なぜ「スーパーエージェント」なのか？維持管理と責任の課題
ここで重要なのが、「あらゆるAIエージェントには、それを気にかける人間が必要である」というダン・シッパー氏の指摘です。エージェントが有用であるためには、誰かがその動作を監視し、期待通りに機能しているか確認し、必要に応じて調整する必要があります。この人間との個人的なつながりが途絶えた瞬間に、エージェントは有用性を失ってしまうのです。
この課題を解決するため、企業は「フォワードデプロイエンジニア」のような専門家を配置し、彼らが企業全体のスーパーエージェントを責任を持って管理するモデルを採用し始めています。このエンジニアは、エージェントが常に会社のニーズに合致し、効率的に機能するように努めます。将来的には、より専門化されたチームエージェントや、さらに下層の個人エージェントへと派生していく可能性もありますが、当面の間は、組織の頂点に立つ単一のスーパーエージェントがトレンドとなるでしょう。
Slackを中心としたエージェントとの協調作業
これらのエージェントは、主にSlackのようなチャットツールを通じて利用されると予測されています。ユーザーはエージェントにタスクを指示したり、質問したりすることで、シームレスに作業をオフロードできます。ダン・シッパー氏は、個人用の「コンピュータ上の雑用」（食料品の注文など）を処理するエージェントも重要だと認識していますが、仕事においては、個人と仕事のエージェントを明確に区別し、企業環境内で利用することが好ましいと考えています。Slackは、このような企業向けエージェントとのインタラクションの主要な場となるでしょう。
2.2. CodexやClaude Co-workが「AI駆動型OS」となる
2つ目のより深遠な予測は、私たちの日常的なコンピュータ作業のほとんどが、CodexやClaude Co-workのような「AIエージェントが組み込まれた作業環境」で行われるようになるというものです。これらの環境は、単なるAIツールではなく、事実上の「AI駆動型オペレーティングシステム」として機能すると彼は見ています。
AIエージェントが組み込まれた新しい作業環境の登場
このパラダイムシフトの先駆者となったのはAnthropicです。彼らはClaude Codeを通じて、「エージェントがユーザーのコンピュータ上で動作し、ターミナルを通じて、ユーザーがアクセスできるあらゆる情報にアクセスできる」という強力なコーディングパラダイムを発見しました。このエージェントは、ターミナルの使い方を深く理解しているため、非常に強力なコーディングツールとして機能しました。
やがてAnthropicは、このコーディングエージェントがプログラミングだけでなく、あらゆる種類の知識作業に非常に有効であることに気づき、Claude Codeを基盤としたCo-workを開発しました。一方、OpenAIも当初は異なるアプローチをとっていましたが、同様の方向性へと舵を切り、Codexデスクトップアプリをリリースしました。ダン・シッパー氏によれば、現在のところCodexが「デイリードライバー」であり、この競争は「ホースレース」だとしながらも、OpenAIが一時的に優位に立っていると感じているようです。
「AIをブラウザに入れる」から「AIエージェントにブラウザを入れる」への逆転現象
この新しい作業環境の最も革新的な点の1つは、「AIエージェントにブラウザが組み込まれる」という逆転現象です。これまで、私たちはAI機能を既存のブラウザやSaaSツールに統合しようと考えてきました。しかし、ダン・シッパー氏がCodexで体験しているのは、AIエージェント自体がブラウザを内蔵し、その中でユーザーがウェブサイトやSaaSツールを利用する状況です。
彼は、自身が開発したオンラインマークダウンエディター「Proof」を使ってドキュメントを作成する際、CodexのインアプリブラウザでProofを開き、Codexに作業を監視させます。Codexは彼が行う作業をすべて把握し、同時にリサーチを行ったり、ドキュメントに直接書き込んだりすることができます。これはまるで、ユーザーの隣に座って一緒に作業する「並行ワークバディ」のような存在です。
メール処理も劇的に変化しました。Codexがメールエージェント「Cora」と連携し、受信トレイのメールを要約し、ユーザーの指示に基づいて返信をドラフトしたり、関連情報をリサーチしてレポートを作成したりします。これにより、これまで後回しにしていたタスクが効率的に処理され、彼は「10日間連続でInbox Zeroを達成している」と語っています。
この「AIエージェントにブラウザが内蔵される」という組み合わせは、現在ではまだ一般的ではありません（Claude Codeには外部サイト閲覧機能がないため）。しかし、ダン・シッパー氏は、1年後にはこれが「非常に一般的になる」と予測しています。これは、AIが私たちの仕事の中心となり、あらゆる作業がAIエージェントという新しい「OS」の上で実行される未来を示唆しています。
セクション3: SaaSとインフラの未来：ビジネスモデルの変革
AIエージェントが私たちの仕事のハブとなり、AI駆動型OSが私たちの作業環境となるならば、既存のSaaSツールやそのビジネスモデル、そしてそれを支えるインフラはどのように変化するのでしょうか。ダン・シッパー氏は、「SaaSアポカリプス」という悲観的な見方に異を唱え、SaaSの新たな可能性を提示します。
「SaaSアポカリプス」はデマ：SaaSはAI時代も成長する
AIの台頭により、SaaSツールがAI機能に取って代わられる、あるいはその価値を失うという「SaaSアポカリプス」が囁かれることがあります。しかし、ダン・シッパー氏はこれを「愚かな考え」と一蹴し、「今すぐSaaS株を買うべきだ」とまで語っています（投資助言ではないと断りつつ）。
彼のEvery社では、全員がAIエージェントやCodex、Co-workを利用していますが、SaaSへの支出はむしろ前年比で増加しているといいます。その理由は、AIエージェントがSaaSのユーザー数を減らすのではなく、**「SaaSのユーザー数を増やす」**からです。
AIエージェントは、人間と同じようにSaaSツールを「使用」します。それも、人間よりもはるかに高い頻度とボリュームでです。これにより、SaaS企業は「狂ったような需要の急増」を目の当たりにすることになるでしょう。これはSaaS企業にとって巨大なインフラの課題を突きつけますが、同時にビジネス機会も拡大します。
SaaS企業のビジネスモデル変化：ユーザーがトークンコストを負担する世界
AIエージェントがSaaSツール内で動作するようになると、ビジネスモデルにも大きな変化が生じます。ダン・シッパー氏がProofを例に挙げているように、ユーザーがSaaSツールをAIエージェント内で使用する際、AIモデルのトークンコストはSaaSベンダーではなく、ユーザー自身が負担することになります。
これは、SaaS企業の利益率を「救う」可能性があります。現在、多くのSaaS企業は自社製品にAIエージェントを組み込み、そのトークンコストを自社で負担しようとしています。しかし、ユーザーが自身のAIエージェント（Codexなど）をSaaSツールと連携させることで、ベンダーはトークンコストを負担する必要がなくなります。これにより、SaaS企業は「AIを製品に組み込む」という考え方から、「人間とAIが一緒にコラボレーションしたいと思うソフトウェアを作る」という考え方にシフトできます。
SaaS開発の新たな課題：人間とエージェントが共存するUX/UIとインフラ
この新しいパラダイムでは、SaaS製品の開発方法も大きく変わります。従来のソフトウェアは人間が単独で使用することを想定して設計されていました。しかし、これからは人間とAIエージェントが同じ作業空間で同時に協力し合うことを前提に設計する必要があります。
具体的には、以下のような考慮事項が求められます。
- 共存するUX/UI: エージェントが何をしているかを人間が可視化でき、人間が行う作業をエージェントが認識できるようなシームレスな相互作用が必要です。
- シンプルな製品デザイン: AIエージェントがフォーマットや表作成、ページ区切りなどの定型的な作業を担うため、製品自体はよりシンプルに、より高速に設計できます。
- エージェント特有の機能: エージェントは大量の作業を一瞬で実行できるため、ユーザーへの変更表示方法、承認ワークフロー、変更履歴のログ、迅速なロールバック機能などが必要になります。
- インフラの強化: エージェントは「3秒で10億回のリクエスト」を発するなど、非常に高い頻度でシステムにアクセスします。GitHubが経験しているように、インフラはこのような爆発的な需要増に対応できる必要があります。
ダン・シッパー氏が開発したProofでは、ユーザーが問題に直面した際に、サポートにメールする代わりにエージェントがバグ報告を送信します。この「エージェントによるバグ報告」は、再現ステップ、コードベースの状況など、人間による報告よりもはるかに詳細で正確です。これにより、企業は迅速に問題を特定し、別のエージェントに修正を依頼するという、非常に高速なクローズドループのフィードバックサイクルを構築できます。
CLI（コマンドラインインターフェース）時代の終焉とGUIの再評価
多くの人がターミナルでのCLI作業に移行しようとしている動きに対し、ダン・シッパー氏は「CLIは終わった」と断言します。Claude Codeが人気を集めた当初、「CLIであること」がその成功要因だと見なされていましたが、彼はそうではないと考えています。
「私たちはGUIをある理由で作ったのだ」と彼は語り、GUIの使いやすさと視覚的明瞭さを再評価しています。特に非プログラマーの作業においては、GUIの方がはるかに優れています。プログラマーであっても、Every社では大半の技術者がCLIをメインの作業画面としては使わず、Codex、Claude Code、CursorのようなGUIベースの環境で作業しているといいます。CLIが完全に消滅することはないものの、AIエージェントとの協調作業においては、GUIが再び中心的な役割を果たすことになるでしょう。
複数エージェントによる協調の力
さらにダン・シッパー氏は「2つのエージェントは1つよりも優れている」という興味深い予測を提示します。例えば、ユーザーのCodexエージェントが別のSaaSエージェントと連携する場合、Codexはユーザーに関する豊富なコンテキスト（過去の作業内容、好み、意図など）をSaaSエージェントに提供できます。これにより、SaaSエージェントは、人間が直接入力するよりもはるかにパーソナライズされ、効率的なサービスを提供できます。
このパラダイムでは、SaaS企業はユーザーのオンボーディングプロセスを劇的に簡素化できます。Codexのようなエージェントを使用するユーザーに特化することで、複雑な設定画面やアンケートをスキップし、エージェント同士が情報を交換して最適な環境を自動的に構築できるようになるのです。また、問題が発生した場合も、ユーザーのCodexがSaaSエージェントと直接「交渉」し、問題解決を図ることも可能になります。
セクション4: 職務の再定義：AI時代の仕事の「形」
AIの進化は、個々の職務内容にも根本的な変化をもたらします。ダン・シッパー氏は、これまで専門家だけが行っていた技術的な作業が民主化される一方で、新たなスキルセットや職種が求められるようになると予測しています。
非技術者による技術的作業の増加とプルリクエストの急増
AIエージェントの能力向上により、コンサルタント、オペレーション担当者、編集者といった非技術職の人々が、これまでエンジニアしか行えなかったような作業、例えばコードベースへの「プルリクエスト」を作成できるようになります。彼のEvery社でも、非技術職の社員がプルリクエストを生成する現象が頻繁に見られるといいます。
これは、「構築すること」自体が非常に容易になることを意味します。かつては専門知識と多くの時間が必要だった開発作業が、AIの助けを借りて誰でも行えるようになるため、企業全体の生産性は飛躍的に向上します。
しかし、この変化は新たな課題も生み出します。「構築できるか」が問題ではなくなり、「構築されたものが、既存のシステム全体と整合性が取れているか」「製品の全体的な一貫性をどう保つか」が重要な問いとなります。これにより、技術者は大量に生成されるコードやコンテンツをレビューし、統合し、品質を確保する役割にシフトすることになります。AnthropicがClaude Codeから不要な機能を削除し、製品が肥大化しないように管理しているように、「何を捨てるか」という判断もまた、重要なスキルとなるでしょう。
「フォワードデプロイエンジニア」という新職種の台頭：エージェント管理とシステム構築の専門家
「あらゆるエージェントには人間が必要」という彼の哲学に基づき、ダン・シッパー氏は「フォワードデプロイエンジニア（Forward Deployed Engineer）」という新しい職種が非常に重要になると指摘します。これは、AIエージェントを組織内に導入し、その効果を最大化するためのシステムを構築・維持する専門家です。
大手AIモデル企業でさえ、社内で利用するエージェントを管理するための専門チームを抱えています。モデルがどれだけ強力になっても、エージェントの数が増えても、それを管理する人間は常に必要です。フォワードデプロイエンジニアは、単にエージェントを「世話」するだけでなく、組織内の他のメンバーが技術的な知識がなくても安全かつ効率的にエージェントを利用できるよう、堅牢なシステムを設計・構築する役割を担います。
Every社にはNiteshというAIエンジニアがいますが、彼は時間の多くを社内エージェント「Claudie」とSlackで対話することに費やしています。「なぜこんなバカなことをしたんだ？直そう」とエージェントに指示を出し、その動作を微調整するのです。これは、従来のソフトウェア開発とは異なる、新しいタイプのエンジニアリングスキルを必要とします。最新のAI技術に触れ、それを組織の特定のニーズに合わせて調整し、改善していくことに情熱を燃やす人材が、この新しい職種で成功するでしょう。
「スロップ」のレビューと品質管理の重要性
非技術者もAIの助けを借りて多くのものを「出荷」できるようになることで、結果として質の低いアウトプット、すなわち「スロップ」が増加します。ダン・シッパー氏のデータサイエンスの友人の例のように、データサイエンスチームの仕事が、分析を行うことよりも、他のメンバーが生成した質の低い分析結果をレビューすることにシフトしている状況が生まれています。
これは問題であると同時に、適切なシステムが構築されていないことの証でもあります。大手AI企業の一部では、データウェアハウスに直接接続され、アクセス権限を認識する「データサイエンスボット」が導入されています。これにより、基本的なデータクエリはボットが処理し、データサイエンスチームはより深く、より複雑な問題に集中できるようになります。しかし、このボットを構築し、正確さを維持するチームがなければ、データサイエンティストの仕事は苦痛なものとなるでしょう。
したがって、AI時代には「スロップ」のレビューと品質管理が重要な仕事の一部となります。AIは量を生産できますが、その質の保証と、組織全体の知識基盤との整合性を保つのは依然として人間の役割です。
AI生成コンテンツの受容：戦略文書やメールにおけるAIの役割と人間の責任
ダン・シッパー氏は、私たちが将来、AIが生成したドキュメントやメールを「はるかに多く読み、それを好むようになる」と予測しています。これは、AIがコード生成においてすでに果たしている役割に似ています。エンジニアが計画書を手書きするのではなく、AIが生成したドラフトをレビューするように、他の分野でも同様のシフトが起こるでしょう。
Every社では、2025年の四半期計画策定にNotionエージェントを導入しました。このエージェントは、社員一人ひとりと対話し、前年の成果、目標、指標、そしてそれが会社全体の戦略にどう関連するかを質問し、各チームの戦略レポートや計画書をAIが生成しました。これにより、ダン・シッパー氏は、各チームの状況をはるかに効率的に把握し、チーム間の連携の必要性や、質の高い計画とそうでないものを識別することに集中できました。
AIが生成する文書には「スロップ」もありますが、適切に指示されたGPT-5.5が書く戦略文書は、多くの人間が書くものよりもはるかに優れていると彼は指摘します。「ほとんどの人は戦略文書を書くのが本当に下手だからだ。基準は低い」と。
メールについても同様です。彼のメールのほとんどは現在GPT-5.5とCodexによって書かれています。彼はかつてAIが勝手に投資家へのメールを送信した際に驚きましたが、その内容は「まさに自分が送りたかったものだった」と振り返ります。AIは形式的で定型的な部分を効率的に処理し、人間は「何を言うべきか」という本質的なメッセージに集中できます。AI生成のコンテンツを許容する文化においては、「送り主がその内容を本当に理解し、責任を持っているか」が重要になります。
CEOやマネージャー層のAI適応の遅れと将来的な必要性
ダン・シッパー氏は、CEOや投資家といった組織のトップ層が、まだAIの活用において「非常に任意的」であると指摘します。彼らはAIの導入を部下に委任しがちですが、ダン・シッパー氏の経験によれば、「CEOがAIにどれだけ深く関わるかによって、会社の進捗が決まる」と言います。トップが自らAIに触れ、その直感を養わなければ、真の価値を引き出すことはできません。
現在、CEOはAI活用が遅れていても日々の仕事に大きな影響はないかもしれませんが、将来的には「大幅に遅れをとっている」と気づく日が来るでしょう。中間管理職も同様に、当面は大きな変化を感じないかもしれませんが、やがてAIが組織のあらゆる層に浸透するにつれて、その役割とスキルセットの変革が求められるようになるはずです。
最も変化の少ない職種は？（営業職の考察）
AIによって多くの職種が根本的に変化する中、ダン・シッパー氏は「営業職」が最も変化の少ない職種の一つである可能性を示唆しています。顧客サポートはAIによってすでに大きく変わりましたが、営業、特に人間の個人的なつながりや交渉、複雑なニーズへの対応が求められる部分においては、まだAIが代替しにくい領域です。
もちろん、リードの発見や選別（トップオブファネル）といった営業活動の一部では、AIは既に大きな力を発揮しています。ダン・シッパー氏がCodexを使って、自身の採用基準に合致する「完璧な候補者」を瞬時に見つけ出した例は、AIがリサーチとターゲティングにおいていかに強力であるかを示しています。しかし、最終的な商談の成立や顧客との関係構築においては、人間の営業担当者の役割は依然として大きいでしょう。
セクション5: AI時代に成功するために：必要なスキルとマインドセット
AIが社会と仕事のあらゆる側面に深く浸透する中で、個人が成功するためにはどのようなスキルとマインドセットが求められるのでしょうか。ダン・シッパー氏は、特定の職種に大きなチャンスが訪れると予測するとともに、「モデルに乗る」という重要な心構えを提唱しています。
プロダクトマネージャー（PM）の再興：「何を構築するか」の洞察力が鍵
ダン・シッパー氏は、プロダクトマネージャー（PM）の将来について「超強気」な見方を示しています。Every社の社員であるMarcusの事例は、その根拠を明確に示しています。MarcusはPMとして訓練を受け、元々技術的な知識は「軽く技術的」なレベルでした。しかし、彼はAIツール（Cursor、Claude Code）を徹底的に使いこなし、「AIに熱中」することで、驚くべき生産性を発揮しています。
彼が開発するライティングアプリ「Spiral」では、Marcusはチームの誰よりも速く機能を出荷し、ユーザーのニーズに対する鋭い洞察力を持っています。彼はPMとしての製品センスとユーザーへの理解を、AIが提供する強力な構築能力と組み合わせることで、一人でフルスタックの製品開発を行えるようになりました。彼はもはや大規模なチームを組織する必要がなく、「解放された」と感じています。
この変化は、PMの役割が「どのように構築するか」（実装やチームマネジメント）から、「何を構築すべきか」「どの問題を解決すべきか」「その製品が本当に優れているかどうかを判断する」という、より本質的な部分に集中することを示唆しています。AIが構築プロセスを簡素化するため、PMは優れた製品ビジョンと洞察力があれば、以前よりもはるかに大きな影響力を持つことができます。
フルスタックデザイナーの新たな力：創造性と実装力の融合
PMと同様に、ダン・シッパー氏は「フルスタックデザイナー」の将来にも「超強気」です。デザイナーは、美しいインタラクションや革新的なユーザー体験のアイデアを豊富に持っていますが、これまでそのアイデアをエンジニアに正確に伝え、実装してもらうことに苦労してきました。しかし、AIツールを使えば、デザイナーは自分自身でアイデアを直接構築できるようになります。
AIが生成するデザインは、往々にして画一的で「AIデザイン」と一目でわかるようなものになりがちです。このような状況では、人間のデザイナーが持つ「創造性」と「ユニークさ」が非常に価値を持ちます。AIの力を借りて、デザイナーは自分のビジョンを直接形にし、他とは異なる際立った製品を生み出すことができるようになります。Every社での経験からも、デザイナーが直接プルリクエストを作成し、製品を構築するケースが増えているといいます。
これはデザイナーにとって「巨大な機会」であり、彼らが自身のアイデアを独立して実現し、場合によっては自らのスタートアップを立ち上げることも可能にします。AIは、デザイナーの創造性を解き放ち、その実装能力を大幅に拡張する「スーパーツール」となるのです。
「モデルに乗る」マインドセット：好奇心、遊び心、積極的な実験
「AIジョブアポカリプス」が現実ではないにしても、AI時代に成功するためには、現在の仕事のやり方を積極的に変革する必要があります。ダン・シッパー氏が提唱するのは、「モデルに乗る（Ride the models）」というマインドセットです。
これは、以下のような具体的な行動を意味します。
- AIツールを日常的に利用する: CodexやCo-workといった新しい作業環境を積極的に試す。会社が許可しない場合は、個人の時間を使ってでも試す。
- 遊び心と好奇心を持つ: 新しいモデルがリリースされたら、それが何ができるか、自分の仕事や興味のあることにどう応用できるかを、遊び心を持って探求する。
- 「石をひっくり返し続ける」: 今は機能しないかもしれないことも、新しいモデルが出るたびに「今はどうだろう？」と再確認する。彼の「シニアエンジニアベンチマーク」の例のように、AIの能力は急速に進化しているため、以前はできなかったことが、今は可能になっているかもしれません。
- AIを恐れずに活用する: AIによって仕事が奪われるかもしれないという合理的な不安を乗り越え、AIを自分の能力を拡張するツールとして捉える。
この「モデルに乗る」マインドセットを持つことで、個人は常に時代の最前線に立ち、自身のスキルセットを未来に適応させることができます。
AIの最先端はユーザーの現場にある
ダン・シッパー氏は、「AIの最先端はサンフランシスコにあるのではなく、AIが実際の人間と出会う場所にある」という、非常に重要な洞察を語っています。AIを開発しているエンジニアたちは、AIが何であるかは知っていますが、それが「どのように使われうるか」のすべてを知っているわけではありません。彼らは、ユーザーがAIをどのように活用し、どのような新しい価値を生み出すかを知る必要があります。
そのため、新しいモデルがリリースされたとき、ユーザーは世界で最初にその潜在能力を発見する機会を得ます。地域がどこであろうと、AIを実際に使って自分の問題解決や創造活動に取り組むことで、その最先端を体験し、時にはAI開発者でさえ予想しなかった新しいユースケースを発見できるのです。彼がブルックリンにいながらも、サンフランシスコのAI開発者よりもAI活用で先行していると感じる理由はここにあります。
広範なアクセス可能性と民主化されたAI
AIの現在の状況における最も「驚くべき点」の1つは、そのアクセスの容易さです。大金を投じることなく、誰もが最も先進的なAIモデルにアクセスし、それを利用できます。OpenAIやAnthropicの社員以外には、誰もが同じタイミングで最新のモデルに触れることができるのです。
もしIBMのような企業がAIを発明していたら、それは莫大な費用がかかり、ごく一部の大企業しか利用できず、その活用方法も限定的だったかもしれません。しかし、シリコンバレーの文化が「知性をメーターで測れないほど安価にする」という目標を掲げたおかげで、AIは広く一般に利用可能となり、誰もがその進化に参加できる民主的なツールとなりました。これは、誰もが「モデルに乗る」機会を持ち、未来を形作る力を持つことを意味します。
結論
ダン・シッパー氏の予測は、AIが私たちの世界にもたらす変化が、一見すると「すべてが変わる」ように見えながらも、「何も変わらない」側面も持つという、複雑な二重性を帯びていることを示しています。SaaSは生き残り、人間の仕事は増えるが、その働き方、ビジネスモデル、職務内容は根本から変革されるでしょう。
AIは、私たちから定型的な作業を奪う一方で、創造性、洞察力、そして複雑な問題を解決する能力といった、人間ならではのスキルをより高く評価する世界へと私たちを導いています。プロダクトマネージャーやデザイナーは、AIの力を借りてその影響力を最大化できる新たな時代を迎えます。そして、組織はスーパーエージェントとAI駆動型OSを中心に再構築され、より効率的で適応性の高いものとなるでしょう。
未来は予測不可能なものであり、ダン・シッパー氏の予測もまた、1年後にその正確さを問われることになります。しかし、彼が示す「モデルに乗る」というマインドセット、すなわち好奇心を持ってAIツールを探求し、日々の仕事に積極的に取り入れ、遊び心を持って新しい使い方を模索する姿勢こそが、この変革の時代を生き抜き、成功するための最も確実な道であることは間違いありません。
変化を恐れず、AIを味方につけ、その力を最大限に活用することで、私たちは未来の仕事と社会を、より豊かで創造的なものへと導くことができるはずです。