ポッドキャストソース: Empire

ゲスト：王喬

司会：ジェイソン・ヤノ

原題：Claude Opus 4.5のブレイクアウトの瞬間と2026年の投資（喬王氏と）

放送日：2026年1月12日

要点の要約

今週、喬王氏が番組のゲストとして登場し、2026年に人工知能が投資家であることの意味をどのように再定義するかについて議論しました。私たちは、クロード・オーパス4.5の画期的な瞬間、喬氏がGoogleへの投資を選択した理由、2026年に向けた投資ポートフォリオの構築方法、人工知能時代に時間を効果的に配分する方法などのトピックを掘り下げました。

主要な視点の要約

市場のセンチメントは現在過度に楽観的である。
「私のポートフォリオの約40％は現金です。」
暗号トークンはそれほど魅力的ではありませんが、資産クラス全体を見るのではなく、資産を1つずつ分析することに焦点を当てる機会は市場に常に存在します。
株式とビットコインの保有比率はおよそ50/50です。
私の最大の投資はGoogleであり、非常に優れた企業であるTencentの株も保有しています。
現在、市場から見過ごされている分野の一つは、この分野において大きな可能性を秘めた AI 主導のバイオテクノロジーです。
2026年までに、1人か2人しかいないユニコーンスタートアップがいくつか登場するかもしれません。
最も成功している AI スタートアップ企業の中には、ChatGPT や OpenAI のような企業ではなく、人工知能を活用している小規模な企業もあります。
企業の競争優位性の本質は変わっていませんが、ソフトウェア分野における競争優位性は急速に弱まりつつあります。
コード自体はもはやボトルネックではありません。重要なのは、適切な「プロンプト」を設計することです。
ジェミニは少なくとも2桁も過小評価されている。「ジェミニには月額2,000ドル支払ってもいいと思う。」
Adobe は、現在の評価額が非常に安く、市場の見方も当時の Google に対する見方と多少似ていることから、今年の Google になる可能性があると私は考えています。
誰もが自動化ツールを使用して生活や仕事の特定の側面を最適化できるため、誰もがコーディングを学ぶ必要があり、学ぶ必要があります。
AI ツールは、すでに効率的で有能な人々をさらに効率的かつインテリジェントにします。
健康に関して言えば、最も重要な要素は依然として食事、睡眠、運動という 3 つの基本的な要素です。

喬氏の2026年投資ポートフォリオ

矢野：約1ヶ月前に市場の現状について触れられ、懸念も示されました。また、ドットコムバブル期、例えば1996年のような時期についても触れられました。当時はピークアウトが近いと予想されていたにもかかわらず、3年間も上昇が続いた時期もありました。

さらに、あなたのツイートで、予想PERと今後10年間のリターンの関係について議論されているのを見ました。あなたはいくつか反論を述べていましたが、最後に「まだ怖い」と締めくくっていました。現在の市場について、どのような見解をお持ちでしょうか？

喬：

私の懸念は、市場センチメントが過度に楽観的であることに起因しています。誰もがそうであるとは言いませんが、ソーシャルメディアでは多くの人が投資利益を自慢しているのを目にします。特にここ1週間の市場のボラティリティを考えると、このセンチメントは否定できません。量的に見ると、市場バリュエーションは過去最高水準に近づいています。もちろん、企業の収益性が向上し、競争優位性が高まり、経済構造がより強固になり、さらに金融緩和政策による市場押し上げ効果も加わり、現在のバリュエーションは妥当なものになっていると主張する人もいるでしょう。しかし、市場バリュエーションが確かに過去最高水準にあることは否定できません。そのため、私はリスク資産に全額投資していません。実際、私のポートフォリオの約40%は現金です。市場が上昇し続ければ機会を逃す可能性はありますが、少なくとも安心して眠れるでしょう。

矢野：ドラッカー氏とミュラー氏のインタビューを聞いたのですが、彼らは「 50年間の投資人生の中で、市場の動きを予測する上で今が最も難しい局面だ」と語っていました。ドラッカー氏でさえ予測できないのに、私たち一般投資家はどうやって予測できるのでしょうか。

喬：

だからこそ、私は個別銘柄の選択に重点を置いています。市場全体を見れば確かにバリュエーションは高いのですが、個々の企業を一つ一つ調査していくと、非常に魅力的な投資機会が見つかることがあります。そうすれば、市場全体が下落したとしても、不安は軽減されます。2000年のドットコムバブルの際には、ハイテク株はその後10年間低迷しましたが、小型株とバリュー株は平均年率10%の成長率を記録し、非常に好調でした。今こそ個別銘柄を選ぶのに最適な時期だと私は考えています。

矢野：今、株式や仮想通貨トークンへの投資についてどうお考えですか？

喬：

現状、暗号資産トークンはあまり魅力的ではないと思っていますが、2022年のように、市場には常にチャンスがあります。当時は多くの価値のある投資機会が出現しました。そのため、私は現在、資産クラス全体を見るのではなく、個々の資産の分析に重点を置いています。全体的な視点で見ると、米ドルを除いて、今のところ特に魅力的な資産はほとんどありません。しかし、資産を個別に分析すれば、何かチャンスが見つかるかもしれません。暗号資産に関しては、ビットコインと少量のトークンをまだ保有していますが、全体の投資額に占める割合はわずかです。

矢野：ポートフォリオの内訳ですが、現金が40%、残りの60%のうち株式や仮想通貨の割合はどれくらいですか？ビットコインなどの仮想通貨の割合はどれくらいですか？

喬：

株式とビットコインはほぼ50/50です。私はまだかなりの量のビットコインを保有していますが、売却すると高額な税金がかかる上に、暗号通貨トークンの割合が1%未満と非常に小さいため、理想的なポートフォリオとは言えません。

矢野：では、現在保有している銘柄は何ですか？

喬：

私の最大の投資先はGoogleで、テンセントの株も保有しています。テンセントは優れた企業です。事業規模は比較的小さいものの、その基盤は非常に強固です。

矢野：テンセントはアリババより優れていると思いますか？

喬：

現時点ではそうです。アリババはAI分野で優位に立っていますが、小売事業は競争が激しいです。私もアマゾンの株を保有しています。昨年は、大手IT企業の株価が軒並み上昇する一方で、アマゾンの業績は低迷していたため、市場心理はアマゾンにとって非常に不利だと感じました。さらに、アマゾンのロボティクスへの投資については、非常に楽観的です。これらの投資はすべて長期的なもので、10年を目標としています。

矢野：アマゾンは確かにロボット工学の先頭に立っており、ロボット従業員の数が人間の従業員を上回る最初の大企業になるかもしれません。

喬：

過去5年間、アマゾンの人間の労働力は安定しているものの、ロボットの労働力は20～30%増加しました。売上高の伸びは緩やかであるにもかかわらず、近年、利益率は大幅に向上しています。

矢野：イーライリリー社などの医療分野についてはどのようにお考えですか？

喬：

イーライリリーの株を少し保有していますが、製薬業界に関する私の知識が限られているため、長期投資ではなく短期取引です。10年後に何が起こるかはわかりません。10年後もまだAmazonを利用している可能性はありますが、製薬業界には競合が多すぎます。イーライリリーは強力な特許障壁を擁していますが、安価で効果的なグレーマーケットの中国製ペプチドがイーライリリーと直接競合しています。

現在、市場から見落とされている分野の一つは、AIを活用したバイオテクノロジーだと思います。誰もがロボット、ドローン、AIチャットボットに注目していますが、バイオテクノロジー分野においてAIは大きな可能性を秘めていると私は信じています。

矢野：自動車業界とフィンテック業界についてお考えをお聞かせください。テスラやリビアンの株はお持ちですか？

喬：

いいえ、テスラの評価額は高すぎます。リビアンについてはあまり知りません。

矢野：フィンテック分野ではどうでしょうか？RobinhoodやCoinbaseのような企業はどうでしょうか？

喬：

バリュエーションの観点から見ると、 Coinbaseの方が魅力的ですが、どちらの企業も特に優れた投資対象ではありません。私はCoinbaseの株を保有していますが、Robinhoodのバリュエーションは高すぎます。

矢野：欧米でも「ミスター・ノウ・イット・オール」のようなスーパーアプリを開発する人はいると思いますか？

喬：

WeChatのような、メッセージング、決済、ソーシャルネットワーキング機能を統合したスーパーアプリのことですか？金融分野ではRobinhoodのような同様のトレンドが既にあると思います。しかし、WeChatのように生活のあらゆる側面を包括的にカバーするスーパーアプリが登場する可能性は低いと思います。

クロード・オプス4.5の画期的な瞬間

矢野： ClaudeとOpus 4.5についてお話したいと思います。まずは、Twitterでおっしゃっていた「ああ、もう終わった」という瞬間について触れるのが良いと思います。ここ数年、同じような感覚を覚える出来事が何度かありました。最初の推論モデルであるChatGPTのリリースや、TeslaのFSD V13（完全自動運転）のリリースなどです。Opus 4.5を「ああ、もう終わった」と感じた理由は何でしょうか？

喬：

舞台裏で何が起こっていたのかは説明できませんが、ユーザーとしての気持ちはお伝えできます。最後にコードを書いたのはおそらく1年前ですが、本格的にコードを書いたのは3年前です。2010年から2017年まで、暗号通貨業界に入る前は、クオンツ取引に携わり、非常に低レベルのC++からより高度なPythonデータサイエンスコードまで、毎日コードを書いていました。この分野は7年間続け、フロントエンドとバックエンドのコードもいくつか書いていました。しかし、Messariを辞めてからは、本格的にコードを書いていません。近年は個人的なプロジェクトをいくつか手掛ける程度で、年末に時間を見つけて取り組む程度です。

Opus 4.5では、以前のバージョンとは異なり、デモを素早く組み立てることができますが、最後の5%はAIにとって完全に完了するのが難しく、エラーや境界条件などの詳細を処理するには熟練したエンジニアが必要です。Opus 4.5では、簡単な英語でやりたいことを伝えるだけで、非常に明確な仕様を提供できます。仕様が明確で十分に包括的であれば、タスクを一度で完了できます。

Claude と Opus は Twitter 上で大騒ぎになっているのかもしれない。というのも、OpenAI の最新の GPT-5 Pro は Claude とほぼ同じくらい優れているとエンジニアの友人が言っていたからだ。

矢野：

どちらも使ったことがありますが、実はOpusがChatGPTから乗り換えるきっかけになったツールです。ChatGPTのメモリ機能に頼りすぎていて、私のことをすべて把握しているから使い続けようかとも思っていましたが、Opus 4.5の方が私には合っていると感じています。

チャットボットと似たようなものに分類すべきか迷っている新しい働き方があります。なぜなら、その境界線が曖昧になっているからです。例えば、私はOpus 4.5で何かを行いました。Blockworksには8人の営業チームがあり、通常、各アカウントの責任者を決め、Tier 1、Tier 2などのように優先順位を付ける必要があります。各営業担当者は独自の判断を持っており、例えば、誰かがTier 1アカウントを10件、Tier 2アカウントを30件、Tier 3アカウントを100件担当している場合があります。この割り当てプロセスは多くの場合非常に複雑です。そこで、この問題をClaudeに委託し、関連情報を統合してもらいました。トークンのFDV（完全希薄化後評価額）が10億ドルを超えるアカウントには特別な優先順位を付けることができ、そのトークンに関連付けられたプロジェクトが上場企業であればさらに良いと伝えました。

Claudeは、CoinGeckoやCoinMarketCapを含む複数のデータソースから関連情報を抽出し、これらのアカウントをランク付けしました。次に、過去8年間におけるチームの各営業担当者のBlockworksとの取引記録を分析し、販売した製品の種類を把握しました。そして、各営業担当者がこれらのアカウントと成約する可能性に基づいて、適切な担当者にアカウントを割り当てました。

喬：

休暇中に、あなたがおっしゃっていることを実感しました。一般的なチャットボットと従来のコーディングの境界線は徐々に曖昧になりつつあります。一般的なチャットボットと会話すると、通常はニーズに基づいて即座にコードが生成されます。今では、コードを記述する必要がある場合でも、自分で書く必要すらありません。シンプルな自然言語で要件を表現すればいいのです。これにより、コードアシスタントと一般的なチャットボットの機能が徐々に融合しつつあります。

矢野：まさにその通りです。では、Vibe Codeの作業はReplitやLovelaceで済ませた方が良いのでしょうか？なぜClaudeを選んだのですか？

喬：

ターゲットとするユーザー層が違うと思います。Lovelaceの最新版はまだ試していませんが、素敵なデモやシンプルなアプリケーションを素早く構築したいユーザーに適していると感じています。実際に使用したことはありませんが、フロントエンド開発では優れたパフォーマンスを発揮します。そこで、最初はCursorとOpus 4.5を組み合わせて使用し、その後ClaudeとOpus 4.5を試しました。正直なところ、生産性に大きな違いは感じませんでした。私にとってはどちらもほぼ同じパフォーマンスでしたが、これはあくまで個人的な使用感です。

人工知能はスタートアップにどのような影響を与えているのでしょうか?

矢野：あなたは数千もの暗号通貨スタートアップの成長を目の当たりにしてきました。人工知能は現在、これらの企業にどのような影響を与えているのでしょうか？

喬：

人工知能がスタートアップに与える影響は計り知れず、この変化は特に過去3年間で顕著です。私は基本的に、各パネル、特に各スタートアップの技術パートナーの方々に、「ChatGPTが2022年にローンチされてから、生産性はどれくらい向上しましたか？」と尋ねています。ほぼ毎回、前回よりも高い回答が返ってきます。この傾向は驚くほど一貫しています。最近のパネルディスカッションでは、生産性が約3～4倍向上したという報告もありました。

この影響は、アーリーステージのスタートアップではより顕著で、後期ステージの大企業では比較的小さいと考えています。これは、コードアシスタントの限界の一つが「コンテキストウィンドウ」にあるためです。例えば、クロードが100万トークンを処理できるとします。これは、新しいプロジェクトの立ち上げを非常に効率的に支援し、素晴らしい結果をもたらすことを意味します。しかし、クロードにGoogleのコードベース全体を変更するよう依頼したら、それは事実上不可能ですよね？したがって、こうしたツールは、小規模なアーリーステージのスタートアップではより役立ちますが、大企業では比較的限られた機能しか提供されません。

大企業において、コードアシスタントを活用する最も効果的な方法は、明確な部門間抽象化レイヤーを確立することです。これにより、複雑なタスクをより小さく、より管理しやすい部分に分割し、AIシステムに取り込む前のコンテキストを絞り込むことで、システムによる理解を容易にします。

矢野：

しかし、特にアーリーステージのスタートアップにおいては、人工知能の影響を「生産性」という言葉で表現するのは必ずしも正確ではないと思います。従業員数が100人、200人、あるいは1000人規模の企業であれば、生産性が3倍、4倍に向上すれば大きな変化と言えるかもしれません。しかし、アーリーステージのスタートアップでは、「生産性」という問題さえ考慮されていません。むしろ「なぜもっと人を雇う必要があるのか？」という思考に陥っています。私が投資している企業や友人のスタートアップでは、このようなケースをよく見かけます。

AIがあれば、新しい従業員を雇う必要は全くないと考えているようです。この現象は本当に興味深いです。例えば、最近、営業用のツールを2つ作成しました。1つは販売手数料計算ツールです。営業チームから、どれくらい稼げるのかとよく聞かれます。以前は財務チームに計算を依頼する必要がありましたが、財務チームは面倒だと感じていました。しかし、このツールのおかげで、その問題は解決しました。

もう一つのツールは、売上データ用のダッシュボードです。このツールはダッシュボードのコストを計算できます。以前は、データチームを探し、データのインデックス作成にDuneとGoldSkyのどちらを使用しているかを検討する必要がありました。どちらも使用していない場合は、追加料金が発生していました。今では、すべてのポートに基づいたダッシュボードのコスト計算ツールを開発しました。

これらのガジェットの意義は何でしょうか？専任の営業サポート担当者を雇う必要がなくなるということです。そのため、 2026年までに、たった1人か2人しかいないユニコーンスタートアップが誕生するかもしれません。これらのスタートアップは既に軌道に乗っており、評価額はまだ10億ドルに達していないものの、急成長を遂げています。

喬：

まさにその通りです。今では年間1000万ドルの収益を自力で生み出すサブスクリプションビジネスを運営している人をたくさん知っています。彼らはMetaやUberといった企業でエンジニアとして働いていた経験があり、大企業の煩雑な手続きにうんざりして起業を選んだ人が多いです。

矢野：

しかし、興味深い現象に気づきました。最も成功しているAIスタートアップの中には、ChatGPTやOpenAIのような企業ではなく、AIを活用している小規模な企業も含まれているのです。これらの企業は、コア事業の開示に消極的です。通常、好調なスタートアップで収益が急成長している場合、世界に発信したり、資金調達をしたり、ソーシャルメディアで宣伝したりしたいと思うでしょう。

その堀はまだ存在していますか？

矢野：企業の競争優位性についてどのようにお考えですか？競争優位性の定義は今後変わっていくと思いますか？

喬：

堀の本質は変わっていませんが、ソフトウェア業界における堀は急速に弱まっています。アーリーステージのスタートアップ企業には、ほとんど堀はありません。Facebook、Google、Microsoft、Appleなどの企業は依然として強力な堀を有しています。AIコードアシスタントはこれらの堀を破壊できません。例えば、Appleの堀は開発者エコシステムですが、Microsoftの堀はユーザーがPCから他のプラットフォームに切り替える際の高額なコストです。クラウドサービス分野では、AWS、Azure、Google GCPの堀は、顧客がクラウドプラットフォームを切り替える際の高額なコストです。さらに、YouTubeのようなプラットフォームには、非常に強力なビデオモデルを開発するために使用できる膨大な量の独自データがあります。そして、Microsoftのエンタープライズソフトウェアは重要なツールです。もちろん、Officeの機能を複製することはできますが、企業が本当にOfficeから他のソフトウェアに切り替えるでしょうか？企業にとってこれらのツールは非常に重要であり、切り替えコストが高すぎるのです。

しかし最近、現在の金融市場において最も過小評価されている事例の一つに気づきました。それはAdobeです。PhotoshopやAdobeのクリエイティブスイートは非常に有名で、最新の動画・画像生成モデルがAdobe製品に取って代わるだろうという見方が一般的です。しかし、私はこの見方は完全に間違っていると考えています。なぜなら、Adobeの競争優位性はエンタープライズレベルの統合機能にあるからです。Adobeのクリエイティブスイートのエンタープライズユーザーの多くは、画像や動画をAdobeのクラウドに保存しています。こうしたクリエイティブプロフェッショナルにとって、Adobe Cloudから他のサービスへの切り替えは非常に大きなコストがかかります。

さらに、多くのクリエイティブプロフェッショナルは長年Photoshopを使用しており、操作は既に筋肉の記憶のように体得しています。そのため、他のツールへの移行は非常に困難です。そのため、Adobeの現在の株価収益率（PER）はわずか12倍であり、これほど質の高い企業としては信じられないほど低い評価です。

矢野：例えば、従業員500名を抱え、10年間事業を展開しているスタートアップ企業で働いているとしましょう。企業はどのように対応すべきでしょうか？若い起業家の多くはこうしたテクノロジーに精通しているかもしれませんが、より確立された企業にとっては、導入は容易ではないかもしれません。従業員はChatGPTに情報を詰め込み、自動メールを送信するだけかもしれません。

喬：

企業に新しい技術の導入を強制することはできないと考えています。AI技術がすぐに効果を発揮できる適用シナリオを企業に見つけさせ、その大きなインパクトを実感してもらうことが重要です。ちなみに、これは私たちアライアンスが過去3年間で経験したことです。3年前、AIが大きなトレンドになるとは認識しており、当時「AIファースト」の組織になることを提案しましたが、組織の隅々までAIを押し付けようとはしませんでした。

代わりに、 AIを活用して特定のプロセスを自動化しています。例えば、私たちは毎年数万件もの応募書類を受け取ります。3年前は、年間約5,000件もの応募書類をすべて自分で確認する必要がありました。この作業は非常に時間がかかり、大変なものでした。しかし今では、AIを活用して作業の約50%を自動化しています。

矢野：どのように実現したのですか？Opus 4.5を使っているのですか？このシステムはどのように構築されたのですか？入力と出力は何ですか？なぜ自動化が50%しかないのですか？なぜ99%まで到達できないのですか？

喬：

はい、このソフトウェアは当社のエンジニアが開発しました。コード自体がボトルネックになっているのではなく、適切な「プロンプト」を設計することが鍵だと考えています。優れた創業者の特徴は既に誰もが知っているので、これを秘密兵器と呼ぶつもりはありません。

成功した創業者やスタートアップの経験則を、応募書類選考のヒントに簡単にまとめました。現在、システムの主な機能は、最適な候補者を直接教えてくれるのではなく、明らかに不適格な応募書類を除外することです。なぜなら、この部分には依然として人間の面接官の判断が必要だと考えているからです。AIはまだそのレベルに達していませんが、年末までには、 AIとAI主導のベンチャーキャピタリストがこの分野で人間を上回る成果を上げるようになると信じています。

矢野：今、こうしたツールの価格は信じられないほど安くなっています。Uberがサービスを開始した当時は、ニューヨークの金融街からアッパー・イースト・サイドまでたった5ドルでした。当時は明らかに価格が間違っていると思うかもしれませんが、ベンチャーキャピタルからの補助金によってユーザーを獲得していたのです。

これらのツールの価値はどれくらいだと思いますか？現在、どれくらい過小評価されていると思いますか？例えば、Opus 4.5にはいくらまでなら出せますか？

喬：

Opusについてはまだよく分かりません。どんなものを構築できるかによります。しかし、例えばGeminiを例に挙げると、その価値は少なくとも2桁は過小評価されていると思います。今のところ、Pro版に20ドル支払うだけで済みますし、まだPro Plusにアップグレードしていません。

矢野：もしジェミニが月額 2,000 ドルを請求したら、喜んで支払いますか?

喬：

はい、本当にパワフルですから。実際、Twitterでも書いたように、これは研究アシスタント、ジュニア研究者、ジュニアコードアシスタント、そして優秀な医療アドバイザー（医師のアドバイスを検証できる）、そして優秀な法律アシスタントです。これらすべての機能を兼ね備えた2000ドルという価格は、まさにお買い得と言えるでしょう。

Googleへの投資の決定

矢野： GeminiやClaudeといったアプリは、1日にどれくらいの時間を使っているんですか？時間を作るために、日々どんなことをしているんですか？例えば、Zoomミーティングの時間を減らしたり、ソーシャルメディアを使う時間を減らしたりとか？

喬：

実は、半年前に自分の時間配分を分析したのがきっかけで、Googleに投資しようと決めたんです。iPhoneの使用履歴を確認したところ、最もよく使うアプリはChrome、YouTube、Geminiの3つで、いずれもGoogle製品でした。

もちろん、当初はChatGPTがGoogleの検索事業を脅かすのではないかと懸念していたので、妻に相談しました。妻は、Google検索はショッピングに最もよく使うので、ChatGPTが短期的にこの機能を完全に置き換えることはできないと説明してくれました。その後、調べてみると、Googleの検索収益の半分以上がショッピング広告から得られていることがわかりました。これは、Googleのコアビジネスが依然として非常に堅実であることを実感させてくれました。

短期的には、Googleの地位に挑戦できる企業は他にありません。さらに、GoogleはGCP（Google Cloud Platform）やTPU（Tensor Processing Unit）といった技術的優位性を有していますが、私は後になってそのことに気付きました。これらの要素はすべて、Googleの競争優位性が極めて強いことを示していると考えています。そのため、昨年Googleに投資することを決意しました。これは、その年の私のほぼ唯一の主要な投資でした。

矢野：昨年の春節（旧正月）にGoogleの社員と夕食を共にしたのですが、そこでこの話題について話しました。皆、お気に入りのツールについて話し合っていました。その社員は、Googleが膨大なショッピングデータを保有していることを多くの人が見落としており、市場もそのことに十分に気づいていないようだと言っていました。他にも同じような機会はあるのでしょうか？

喬：

Adobeは今年のGoogleになるかもしれないと思っています。現在の評価額が非常に割安で、市場の見方も当時のGoogleと似たようなものだからです。実は私自身は使ったことはありませんが、多くのユースケースがあることは知っています。

矢野：新規ユーザーはAdobeを使わないでしょう。Googleと同じく、私のお気に入りアプリはYouTubeです。YouTubeはよく使いますし、Geminiも使っています。でもAdobeはどうでしょう？私は全く使っていませんから、新規ユーザーもAdobeを選ぶことはないと思います。

喬：

しかし、新規ユーザーは全員 Google を使用するため、Adobe は消費者向け製品ではなく、企業向け製品であるという誤解が市場に広まっていると思います。

矢野：はい、エンタープライズレベルの製品ですが、弊社では Adobe の採用は考えていません。Figma の方がはるかに人気があります。

喬：

FigmaとAdobeは実際には異なる市場に対応しています。新規プロジェクトのデモンストレーションやウェブサイト開発といった市場競争において、Figmaが優勢を占めており、Adobeは市場競争に敗れています。Canvaはどうでしょうか？

矢野：

Canvaはローエンド市場をターゲットとしており、カジュアルユーザーに適しています。一方、Adobeはハイエンドのエンタープライズユーザーを対象としています。したがって、Adobeの新規ユーザー数の伸びは確かに長らく停滞しているものの、価格決定力が非常に強く、サブスクリプション料金を継続的に引き上げることができるという点には同意します。

2026年に時間を合理的に割り当てる方法

矢野： Googleユーザーとして、投資についてお話ししたいのですが、同時に「2026年、私たちはどのように時間配分すべきか」という問いについても掘り下げてみたいと思います。人工知能は私たちの時間配分をどのように変えるとお考えですか？

喬：

はい、誰もがコーディングを学ぶべきであり、学ぶべきだと私は考えています。そうでなければ、大きく遅れを取ってしまうリスクがあります。しかし、これは従来のプログラミングではなく、自動化ツールを使って生活や仕事の特定の側面を最適化することを意味します。将来的には、GmailやZoomのようなB2B向けSaaSソフトウェアツールが数多く登場し、人々は依然としてこれらの汎用ツールに料金を支払うことになるでしょう。同時に、それぞれのワークフローには、それぞれに固有の、高度にパーソナライズされたニーズがあり、サードパーティのソフトウェア企業はこれらのニーズに合わせたソリューションを開発できないかもしれません。

矢野：例えば、Blockworksでは独自の手数料計算ツールを開発できます。これは良い例です。このような機能専用のSaaSソフトウェアを開発する企業は他にないでしょう。

喬：

さらに、「誰もがコーディングを学ぶべきだ」と言っても、心配する必要はありません。現代のテクノロジーは既に複雑なコードを書く必要性をなくしています。自然言語を使ってシステムとコミュニケーションするだけで、自動化を実現できます。

そのため、Claude Opusのような複雑なツールを必ずしも使う必要はないと強くおすすめします。もっとシンプルで使いやすいツールをいくつかお勧めします。例えば、Replitです。私はReplitを通して初めて人工知能の可能性に気づきました。その時、AIは単なるチャットボットではなく、あらゆるものの構築に役立つことを理解しました。このテクノロジーは私たちの世界を根底から変えるでしょう。皆さんにReplitをぜひ試してみてください。本当に素晴らしいツールです。

矢野：この格差は労働市場にどのような影響を与えるとお考えですか？

喬：

これはインターネットの普及と似たようなものになると思います。これらのツールは、既に効率的で有能な人々をさらに効率的かつ知的にし、一方で非効率的な人々はさらに遅れをとることになるでしょう。人工知能は効率を大幅に向上させることができる非常に強力なツールですが、最終的には、どれだけ活用するかにかかっています。

AIモデルを使った投資

矢野：ある意味、逆の視点から見ると、時間をかけて構築したウォーレン・バフェットの株価トラッカーは本当に価値があったと思いますか？

喬：

はい、かなり時間がかかりました。結果は良かったのですが、それよりも重要なのは、このツールを構築する過程で関連技術への理解が深まったことです。

このツールは、ウォーレン・バフェット、チャーリー・マンガー、ハワード・マークス、ピーター・ドラッカー、ビル・ミラーといった投資の達人のデジタルクローンと言えるでしょう。数千もの銘柄コードを定期的にスキャンし、それぞれについて詳細な調査を行い、バフェットとマンガーの投資ロジックをシミュレートしようと試みます。

コード自体は非常にシンプルですが、プロンプトの設計には数ヶ月にわたる調整の繰り返しを要しました。バフェットとマンガーが潜在的な投資機会を評価する際の思考プロセスをシミュレートするために、非常に詳細なプロンプトセットを設計しました。

このプロセスは6つのステップで構成されています。まず、ディープリサーチモデルを用いて、ユーザーが関心を持つ可能性のある6つの主要な側面に関する情報を収集します。次に、別のAPIを呼び出して推論モデルを用いて分析を行います。ディープリサーチと推論モデリングはそれぞれ独立したステップです。

ディープリサーチモデルは事実とデータの収集に優れていますが、推論モデルは誤った情報を生成することもありますが、論理的推論においてはより優れたパフォーマンスを発揮します。推論モデルに正確なデータが入力されると、その分析能力はディープリサーチモデルをはるかに上回ります。

次に、第2段階では、推論モデルを呼び出して「デジタル・バフェットとマンガー」の投資委員会をシミュレートし、特定の株式への投資の是非を分析します。最終的には具体的な推奨を出力します。これが全体のプロセスです。

ルネサンス・テクノロジーズが誰よりも早く大規模言語モデル（LLM）を発見しながらも、その技術を秘密にしていたという説を聞いたことがありますか？それが、同社の驚異的な投資収益率の理由かもしれません。しかし、私がバフェットとマンガーのモデルを当初設計したのは、まさにルネサンス・テクノロジーズとの競合を避けるためでした。ルネサンスはデイトレードや1週間単位の取引といった短期取引に優れています。そのような短い時間スケールでは、最新のAIモデルは到底太刀打ちできません。

矢野：では、サスケハナのような企業とも競合しているのですか？

喬：

そうですが、私のモデルはどちらかというと長期投資向けです。今の市場では、5分以上株を保有し続ける忍耐力を持つ人はほとんどいません。そこで言語モデルが役に立つのです。

矢野：では、異なる投資の達人のアドバイスをどう組み合わせるのでしょうか？例えば、ハワード・マークスとピーター・ドラッカーのアドバイスは全く異なるかもしれませんし、彼らの考え方はバフェットのそれとは全く正反対です。

喬：彼らの提案を重み付けして平均化します。

矢野：みんなAdobeを買うことを勧めているんですか？

喬：

はい、もう一つ興味深い現象があります。同じ質問を複数回実行すると、モデルが毎回異なる回答を返す可能性があるということです。つまり、同じ質問を複数回実行して結果を平均化し、それぞれの結果が特定の株式の購入を推奨するようになる場合、その推奨の信憑性は大幅に向上するということです。

推奨銘柄は約10銘柄で、そのうち4銘柄は既にバークシャー・ハサウェイのポートフォリオに含まれています。これには保険会社のチャブやグーグルなどが含まれます。

人工知能はブランディングや流通方法をどのように変えているのでしょうか?

矢野：人工知能は、ブランドのコミュニケーションやコンテンツ配信の方法をどのように変えるのでしょうか？例えば、先ほど触れたDelphiや、OpenAIが最近リリースしたSoraツールをご存知でしょうか。Soraを使えば、誰かの画像を複製して動画に埋め込むことができます。これは、マーケティングとブランディングの変化を彷彿とさせます。近い将来、ブランドマーケティングは明らかによりパーソナライズ化していくでしょう。

喬：

このトレンドは実は既に始まっています。数日前、LinkedInで「ジェイソンさん、Blockworksの共同創業者として、きっとRipplingを気に入っていただけると思います」という広告を見ました。

矢野：

人工知能によって広告アルゴリズムはより賢くなり、広告の精度は飛躍的に向上するでしょう。実は数日前に「ハイロックス」というキーワードをネットで検索してみました。クロスフィットに似たマラソンスタイルのフィットネスです。最近ハイロックスを目指してトレーニングしているので、App Storeでハイロックス用のフィットネスアプリを検索したところ、ハイロックストレーニング専用のアプリがいくつか見つかりました。しかし、ハイロックスは非常にニッチなアクティビティなので、論理的に考えて専用アプリはそれほど多くないはずです。

不思議に思ったので、これらのアプリは本当にハイロックス向けに作られたのか、それとも「ハイロックス」を検索するユーザーに合わせて広告をカスタマイズしているだけなのかと考えました。確かに、これらはごく普通のフィットネスや栄養アプリでしたが、広告は非常にターゲットを絞っていました。そのため、このようなパーソナライズされた広告は今後ますます普及していくと思います。

健康と長寿

矢野：健康面で一番効果的な変化は何だと思いますか？

喬：

結局のところ、最も重要な要素は、食事、睡眠、そして運動という3つの基本的な要素です。2021年当時は、様々な健康サプリメントやサウナを試すなど、細部を最適化することに重点を置いていました。しかし、4、5年間の個人的な実践、多くの研究の読書、そして数え切れないほどのポッドキャストの聴取を経て、毎日8時間の睡眠をとり、健康的な食事を維持し、定期的な運動を続けること以上に効果的なものはないことに気づきました。

矢野：では、食事や運動はどのように計画しているのですか？

喬：

正直に言うと、もう極端な食生活の最適化は目指していません。そうすると、自分にプレッシャーがかかりすぎるからです。ただ健康的な食生活を維持し、ストレスを溜め込まないように努めています。

矢野：これ、神経科学的なミームを思い出しました。真ん中の人が毎日複雑な料理を作って、毎朝17種類のサプリメントを飲んでいるというものです。あなたは今、「健康的に食べればいい、考えすぎないで」というスタンスですね。

喬：

はい、ブライアン・ジョンソン（注：ブライアン・ジョンソンは極端な健康管理で知られる起業家）のように、すべてを極端に最適化しようとすると、かなりのストレスを感じてしまいます。そして、ストレスはコルチゾール値の上昇につながり、これは寿命にとって良くありません。

あるトレーダーはポリマーケットで1日で612万ドルを稼ぎ、損失をほぼすべて取り戻した。

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