Gumloopのマックス・ブロデュール＝ウルバスが語る、AIの近道が失敗する理由と本当に会社を築くもの

ブロデュール＝ウルバスはGumloopを、Instacart、Shopify、DoorDash、Gustoなどの大企業向けに毎日約400万件のワークフローを実行している自動化プラットフォームだと説明する。インタビュー時点でチームは15人で、彼の言葉を借りれば「かなり急速に拡大している」。

このプラットフォームが対象としているのは、ビジネス上の課題を直接理解している人々、つまりマーケター、営業担当者、オペレーション担当者だ。仕様書を書いてエンジニアリングチームに説明する代わりに、彼らは自分の仕事を自ら自動化できる。実際に課題を知っている人に焦点を当てるこの考え方は、AIをどう使うべきかについての彼の主張の中で後にも再び登場する。

彼はモントリオールのマギル大学でソフトウェア工学を学んだ。成績をとても気にしていて、いつも勉強していたという。大学時代の目標はただビッグテックで「いい仕事に就く」ことで、それが正しい道だと思い込んでいた。彼はMicrosoftに入社し、「すぐに自分がそれを嫌っていることに気づいた」。

彼は、しばらくビッグテックに入って学び、その後で何かを始めるというよくある計画に懐疑的だ。彼はそれを「ある種の言い訳」と呼ぶ。彼の経験では、そう言う人の多くは黄金の手錠にはめられ、結局辞めることはない。彼は、ビッグテックで学んだことをスタートアップで一切使っていないと言う。唯一の利点として挙げるのは、ある種のデフォルトの信頼だ。履歴書に誰もが知る企業名があれば、何らかの面で有能であることが相手に伝わる。それ以外については、今自分がしていることの多くはMicrosoftで嫌だったことが動機になっており、そのほとんどはビッグテックのやり方とは「まったく正反対」だと言う。

彼の主な主張はタイミングに関するものだ。何の責任も負っていない20代前半の人にとって、その数年は取り戻せない。ログインしてチケットを1つ片付け、ログオフするという日々に費やすのは無駄だ。彼の理屈はこうだった。どうせ会社を始めるなら今始めればいい。より確実で責任ある選択肢については後で考えればいい。彼はそれが正しい選択だったと言う。

Microsoftを辞めた後、彼はバンクーバーに戻り、1年間自分の寝室でものづくりをする計画を立てた。ある週末、シアトルにいるかつてのルームメイトを訪ねようとした。国境の職員は、どこへ行くのか、どこに泊まるのか、何をしているのかを彼に問いただした。2日間の滞在予定だったにもかかわらず、申告より長く滞在するのではないかと疑われたのだという。彼は、違法なことは何もしていないと強調する。彼は入国を拒否され、米国への入国を5年間禁止された。

彼は「本当に恐ろしかった」と言い、ほとんど放心状態でガールフレンドのアパートまで車を運転して戻ったことを覚えている。落ち着くまでに数日かかったが、その後、入国禁止は集中力を生んだ。退路がなくなったことで、彼は会社づくりにより真剣に取り組もうと決めた。人々が本当に欲しがるもの、お金を生み出せるものを作ろうと。その後の6か月間、彼はできる限り懸命に働いたと言う。

その期間、彼は多くのアイデアを試した。VRゲーム向けのモデレーションソフトウェア、汎用的なトラスト＆セーフティ用ツール、Webトラフィックのボット検出、詐欺対策プラットフォームなどを挙げている。彼のやり方は、それぞれのアイデアをMVPまで作り、売ろうとしてみて、市場の関心を測るというものだった。おおよそ週に1つのペースで新しいアイデアを試し、たいていはそれが悪いアイデアだとすぐにわかった。

この時期から得た主な教訓を、彼は直感に反する事実と呼ぶ。スタートアップでは、自分が間違っていることを証明しようとすべきだというのだ。早く間違いが証明されることが最良の結果であり、それによって数週間、数か月を節約できる。初期の彼はその逆をしていた。何か月もかけてアイデアを作り込み、誰かがそれは作る価値があると認めてくれることを期待していた。そのやり方で約3か月を無駄にしたと彼は見積もる。今の彼のアドバイスは、アイデアがうまくいかない理由を教えてくれる人を積極的に探すことだ。強い理由が見つからなければ、追求する価値のあるものを手にしている。もしやり直せるなら、うまくいくかもしれない理由を期待するのではなく、うまくいかない強い理由を探し回るだろうと彼は言う。

彼はさらに2つの原則を加える。1つ目は、できるだけ多く作ること。作ることが最も多くの情報を生むからだ。先に約10回失敗していなければ、Gumloopにたどり着けなかったと彼は考えている。2つ目は、できるだけ多くユーザーと話すこと。彼はこれを勝ち取らなければならない特権だと呼ぶ。最初はユーザーがおらず、製品を試してくれるよう人に頼み込むことになるからだ。彼は、ユーザーが自分の作るものすべての中心にいるべきだと考えている。製品がひどい、間違ったものを作っている、自分の課題を解決していない、とユーザーに言われるときも含めてだ。彼はそれこそが最も価値のあるフィードバックだと考えている。

彼はまた、正しいアイデアがどれほど違う感覚だったかも語る。現在のバージョンのGumloopに取りかかったとき、彼は作っているものに興奮して、初めて深夜0時までオフィスに残った。ノートパソコンを閉じたくなくなるような仕事を見つけると、毎日が楽になり、勢いが複利的に積み重なっていくと彼は言う。

GumloopはAutoGPTのコミュニティから始まった。彼はAutoGPTを、非常に人気のあるオープンソースのエージェントフレームワークだと説明する。AIがエージェント的に動き、自力で問題を解決できるように見えた初めての例だったため、Twitterで一気に広まった。彼も試してみて、最初のデモには感心したが、「実際に限界まで試して、どう壊れるかを確かめてはいなかった」と認める。

彼は急成長していたAutoGPTのDiscordサーバーに参加し、基本的な質問が数多く寄せられているのを目にした。GitHubとは何か？ ターミナルはどう使うのか？ ローカルに何かをインストールするにはどうすればいいのか？ 依存関係とは何か？ 彼は、シンプルなUIがあれば人々のこの問題を解決できると気づいた。フロントエンド開発を学ぶ機会でもあると考え、特別なものになるとは思っていなかった。Discordでローカル環境のセットアップについて助けを求める人がいると、彼はいつも製品の最初のバージョンであるAgentHubへのリンクを送った。

数日作り続けるうちに、彼はそれを「エージェントのためのGitHub」と考えるようになった。エージェントが役に立つなら、人々がエージェントをホストし、やり取りするプラットフォームを自分が握れるというわけだ。その考えは数日のうちに崩れた。エージェントが役に立たないと気づいたからだ。彼はこれを「アハ体験」と呼ぶ。人々は彼のプラットフォームを使いたがっていたが、エージェントが信頼できないことに不満を抱いていた。そこで彼は、人々が「密かに求めていた」ものを提供した。信頼性と予測可能性だ。人々のユースケースは十分にシンプルだったので、彼はステップを順番に自動化するフレームワークを作り、それが自動化プラットフォームへと成長した。

ユーザー層も彼を驚かせた。オープンソースプロジェクトから生まれたため、彼は利用者は開発者だろうと思い込んでいた。しかし最も熱心だったのは非技術者だった。ビジネス管理者、オペレーションスタッフ、人事担当者など、AIが現実の課題を解決し自分の仕事を自動化してくれることに興奮している人々だ。利用者の約80％が非技術者だと気づいてから、彼は製品を親しみやすく楽しいものにし、ストレスになるような複雑さをなくそうと決めた。彼はこれが、AutoGPTを簡素化したバージョンを作った動機だと説明する。

製品はY Combinatorのバッチが始まるまでの約5か月間、完全に無料で提供されていた。課金するつもりは常にあり、バッチが始まってほぼ最初の週に月額20ドルで料金を導入した。ChatGPTより高い料金を取ることなど想像できなかったからだ。最初の有料顧客はカイという男性だった。ブロデュール＝ウルバスによれば、Stripeの通知が表示されたときチームは「大騒ぎした」といい、彼はそれを「史上最高の瞬間」と呼ぶ。カイは今もユーザーだ。

入国禁止のため、彼はYCの期間中ずっとカナダから出られなかった。YCの期待に応えなければならないプレッシャーはあったが、気を散らすものは何もなかった。彼はバンクーバーの小さなワンルームアパートで、できる限り速くコードを書いてバッチを過ごした。

その孤立から、彼は長く残る教訓を得た。集中を保ち、テック業界のネットワーキングイベントやパーティーを避けることには大きな力がある、というものだ。彼の見方では、何かすごいものを作っている人たちはそうしたイベントにはおらず、何かをつかみかけている人は外でネットワーキングなどしていない。彼は今もほとんどのイベントを欠席していると言い、共同創業者に至っては「ほとんど行きすぎなくらい」まず顔を出さない。共同創業者はいつも働いているので、ほとんどの人は会ったことすらないという。

彼の結論は、集中を保ちユーザーと話していれば、ネットワークは自然にできあがるというものだ。彼は資金調達にも同じ論理を当てはめる。多くの創業者は、投資家に会って説得するためにネットワーキングしなければならないと考えている。彼は、並外れたものを作れば投資家の方からやってくると主張する。投資家がいなくても成功することを示せば、待ってくれと言う立場になるのは自分の方だ。彼はこれをYCで得た最大の気づきだと言う。それほど複雑なことではなく、ただ素晴らしいものを作ればいいのだ。彼の言葉で言えば、「ネットワークはカクテルパーティーで作られるものではない」。

彼は人々のAIの使い方にあるアンチパターンを見ている。一方向に行きすぎて、「50体のAIエージェントに会社を運営させていて、毎日何をすべきか指示してくれるAIの経営陣がいる」と言うような人になってしまうことだ。彼はそのアプローチは間違っていると考え、スロットマシンを作るようなものだと例えたうえで、言い直す。「スロップ」マシンだ、と。

彼は、何にAIを使い、何に使わないかを知ることが鍵だと考えている。重要な部分には人間の手触りを残し、反復的な作業を自動化する。Gumloopの最も優れたユーザーはAIを大いに活用しているが、仕事全体をAIに置き換えてはいないと彼は言う。とはいえ、それが滑りやすい坂道であることも彼は認めている。

彼はソーシャルメディア上のあるジャンルのコンテンツをはっきりと批判している。Twitterでは、すべてを自動化して週1時間しか働かず、SaaSアプリで週末に1,000万ドル稼いだと主張する人たちがいるという。彼はその大部分をマーケティングだと考え、「ほとんどの場合、彼らは嘘をついている」と言う。彼はこうした人々を「情報商材屋（course bros）」と呼ぶ。彼らは夢を売っており、フォロワーはワークフローをコピーし、コメントして「レシピ」をもらえば週末に3万ドル稼げると信じてしまう。彼は「それがうまくいったことは一度もないと断言できる」と言う。彼の見方では、彼らは何も新しいものを提供せずに生産性をうたっている。彼の主張はシンプルだ。週末に3万ドル稼げる魔法の解決策があるなら、誰もそれをTwitterでタダで配ったりはしない。

彼はこれを、暗号資産やNFTといった過去のハイプサイクルと結びつける。どのバブルにも、何かが自分を今の状況から救ってくれると簡単に信じ込んでしまう、コミュニティの脆弱な層が存在し、「希望はとても簡単に売れる」と彼は言う。ネット上には、作り話のコンテンツでそこにつけ込む人々がいる。彼はそのターゲット層を「wantrepreneur（なりたい起業家）」と表現し、否定的な言葉かもしれないと認める。副業で年間100万ドル稼げると約束する講座を買ったせいで、ワンクリックでビジネスが作れると思い込んでいる人々のことだ。売られているのは、ハードワークを飛ばして価値に直行するという考えであり、それは「決して起こらない」と彼は言う。一方で講座の販売者は大金を稼いでいる。「彼らはお金を刷る方法を見つけた」のだ。

彼の代替案は個人的なルールだ。彼は本当に理解しているものしか自動化しない。理解していないものを自動化しても、また別のスロットマシンができるだけだと彼は言う。理解していない仕事にAIを使うと、しばしば不確実性が生まれる。彼の例はこうだ。コーディングの仕方を知らずにAIでコードを書けば、「結局はマルウェアを作っていることになる」し、それはいずれ自分に跳ね返ってくる。バイブコーディングで「できることには限界がある」し、ワークフローの自動化にも同じことが言えると彼は言う。自分では決してできないことを自動化すれば、結果は貧弱なものになる。

彼は自分のAIの使い方を加速だと表現する。すでに理解していることをはるかに速くこなし、浮いた時間をさらに学び成長するために使う。何かを理解するプロセスを飛ばすためや、自分のスキルを広げることを自分の代わりにやらせるためにAIを使うことは決してないと彼は言う。

彼は推測的な懸念を口にする。「偉大なエンジニアの最後の世代」はすでに生まれてしまったのかもしれない、というものだ。その世代は何が起きているのかを理解しなければならず、その後AIによって加速された。今では、人々は理解を飛ばして加速に直行できる。AIを学習ツールとして、つまり基礎を教えてくれる先生として使うのは、はるかに少数のグループになるだろうと彼は予想する。

彼はこれもまた滑りやすい坂道だと言う。Webサイトが動いたり、機能が思いどおりに動いたりすると、なぜうまくいったのか、なぜうまくいかなかったのか、どんな副作用があり得るのかを問わずに済ませてしまいやすい。彼は、並外れた人と平均的な人の間の差がさらに広がると予測する。立ち止まって問題を理解しようとし、知らないことをAIに教えてもらう人は、かつてないほどの速さで並外れた存在になる。平均的な人は「スロップに落ちていく」と彼は言う。

Gumloopの採用はほぼすべてネットワーク経由で、その多くは顧客だった。彼は、Instacartの顧客、Webflowの顧客、Shopifyの顧客がそれぞれ仕事を辞めて加わったことに触れる。彼はこれを楽しい採用方法だと感じている。こうした人々はすでに確信を持っているからだ。彼らは毎日ツールを使い、それを愛し、ビジョンを理解している。スタートアップの主要な資産は楽観主義だと彼は言う。毎日ワクワクして出社し、なぜ大企業に押しつぶされないのかと問う人たちが間違っていることを証明しなければならない。顧客から採用した人はすでにその信念を持っているので、移行は速く、主な作業はオンボーディングになる。

彼は採用を恋愛に例える。誰かに付き合ってくれと懇願できないのと同じように、会社に加わってくれと懇願することはできない。素晴らしいものを作り、トラクションを示して、最高の人材が加わりたいと思うようにしなければならない。彼は、自身の共同創業者も、デモで製品の初期バージョンが動くのを見てから初めて加わったと述べている。

カルチャーについて、彼は誰も遅くまで残るよう言われることはなく、決められた勤務時間もないと言う。全員が同じようにミッションに興奮している。彼の主な採用基準は、その人と四六時中一緒に過ごしたいと思えるかどうか、「24時間365日一緒にいられる」かどうかだ。これが複利的に積み重なり、バランスが取れていて、楽しく、野心的で、熱意があり、聡明な人々の集まりになったと彼は言う。そうした人を1人採用するごとに、その場所は全員にとってよりワクワクするものになる。

彼は懐疑心についての指摘で締めくくる。どのスタートアップにも、存在すべきでない「百万の理由」がある。アイデアを聞いて、モートは何か、なぜどこかの大企業がやらないのかと問うのは簡単だ。彼は、そうした問いにとらわれる人は何も作らず、結局は大手プレイヤーのゲームの「駒」で終わると考えている。リスクを取り、他人が間違っていることを証明しようとする人は、どうやってそこにたどり着いたのかと他人から聞かれる立場になる。そして彼の答えは、挑戦し、それがうまくいき、うまくいかなかったときはまた挑戦した、というものだ。

彼はこれをGumloopにも当てはめる。初日の時点で、なぜZapierの方がうまくやるのか、なぜOpenAIや他の大手プレイヤーに潰されるのか、その理由を百個挙げることもできたと彼は言う。そうしていれば、今ごろ誰もGumloopを使っておらず、何も新しいものを作れていなかっただろう。彼は、創業者にとって最も重要な資質は自分にできると信じることだと考えている。自分こそがそれをやり遂げると思わずに会社を始める人はいないからだ。それには「盲目的な自信」が必要であり、人は自分にできると信じたとき、どれほど多くのことを成し遂げられるのか、それはワクワクすることだと語って彼は締めくくる。