Grok Botはいかにして白紙の状態から7週間で一般公開にこぎつけたか

レニー氏はまず自身の見解を述べる。毎日約15体のボットを動かしており、立ち見が出るほど盛況だったGrok Botのミートアップにも足を運び、多くのユースケースをCoworkやCodexから移行したという。同氏はGrok Botを、いま世界で最も熱いAI製品だと評する。レニー氏がローマン氏に投げかける中心的な問いは、Grok Botにできることの多くは技術的には他のツールでも可能であるにもかかわらず、チームは何を違ったやり方でしたのか、というものだ。

ローマン氏によれば、Grok Botはゼロから、白紙の状態で始まった取り組みだった。同社は開発者向け製品を作るなかで、エージェントについて確かな直感を培っていた。残された問いは、ナレッジワーク向けに同等の製品を作るとしたらどのような形になるのか、ということだった。同社は「本当にほんの一握りの人数」の、ごく小さな社内チームを編成し、「約1か月間、洞窟にこもらせた」。その唯一の目標は、エージェントを社内の他の部門にも届けるナレッジワーク向け製品を作ることだった。

ローマン氏によると、この隔離は文字通りのものだった。チームはオフィスの別区画に席を構え、非公開のSlackチャンネルを使った。ローマン氏は、これこそがチームのスピードを可能にしたと考えている。チームは毎日数多くの細かな判断を下さねばならず、その中には同社が他の製品では下したことのない異例の選択も含まれていた。6〜12か月先のビジョンに向けて動く大きなグループであれば、このチームと同じ地点にはたどり着けなかっただろう、とローマン氏は考えている。最初のコードを書いてから、粗削りながらも機能する社内プロトタイプができるまでにかかったのは約1か月だった。

その後、同社は全社ミーティングで製品を披露し、全員に試してもらうよう呼びかけた。ローマン氏はこれを「現実との本当の意味での耐久試験」と表現する。コアチームはすでに常に使っていたが、作り手は自分たちのツールの仕組みや強みを理解している。本当の試金石は、他の社員が社内外のツールからGrok Botに乗り換え、メインのエージェント環境として使うかどうかだった。ローマン氏によれば、全社ミーティング後の1週間で、予想していなかった人々やグループから熱狂的な反応が寄せられた。その中には、ChatGPTを毎日使っていたがエージェント的なタスクをGrok Botに移した人もいた。この反響を受けて、チームはただちに一般公開と数百万人規模のユーザーへのスケールに向けた準備へと舵を切った。

ローマン氏が示すタイムラインは、最初のコードから社内ベータまで約1か月、社内ベータから一般公開まで約3週間、そして収録時点で公開から約3週間というものだ。

レニー氏は、AnthropicとOpenAIはコーディングエージェントからナレッジワーク向けの機能を発展させてきたと指摘する。同氏の見立てでは、Coworkはその系譜から生まれ、Codexは汎用的な用途へと拡張されてきた。では、なぜSpaceXAIはCursorを拡張するのではなく、別の製品を作ったのか。

ローマン氏は、この判断は「まったく自明ではなかった」と言い、長く議論が重ねられたと語る。人々はすでにCursorや他のコーディング製品をコーディング以外のタスクにも使っており、コーディングエージェントはそうしたタスクの一部を非常にうまくこなす。しかし、ユーザーは「小さな切り傷」のような不満に直面していた。こうした製品は非技術系のユーザーを萎縮させがちで、コーディングというブランドイメージもつきまとう。チームは一部の競合が取ったアプローチ、つまりすべてを一つの画面に詰め込み、形態ごとに新しいタブを追加するやり方を検討した。ローマン氏は、その結果は雑然としていて、「組織図をそのまま出荷している」ように感じられると考えている。ローマン氏の見方では、ユーザーには、一貫した一つのビジョンではなく、仕事に対する三つの異なるビジョンが一つの画面を共有しているのだとわかってしまう。

ゼロから始めたことで、チームはすべてのピクセルをコントロールし、ナレッジワークがどこへ向かうのかについて一貫した単一の視点を保つことができた。ローマン氏は、将来的に他の製品のユーザーを、より「ボットネイティブ」な体験へと誘導する好機が訪れる可能性はあると認める。しかし優先されたのは、非常にシンプルであると同時に非常にパワフルな体験だった。レニー氏は、Codexは一つの統合製品を目指すという逆の道を選んだと指摘し、これを成功させる方法はいくつもあると述べる。

レニー氏は、チームが自分を含む200〜300人を手作業でオンボーディングしたと聞いたと話す。ローマン氏はそれを認め、チームは約2週間をかけて「数百人」をオンボーディングしたと語る。最初のセッションは苦痛に満ちていた。ユーザーのコンピューターが起動しないまま、あるいは新規ユーザーが完全に混乱したまま、コアチームのメンバーが20分間通話に付き合うこともあった。ローマン氏によれば、その経験が切迫感を生んだ。明日も別のオンボーディングがあり、それはもっとうまくいかなければならないのだから、「二度とあんなことがあってはならない」と。

ローマン氏は、これらのセッションを通じて、チームは製品について、そして利用パターンについても多くを学んだと言う。SpaceX社内では、人々が絶えずGrok Botの活用法を共有しており、社外でも役立つかもしれないと思えるパターンがいくつか現れていた。しかしチームは集団浅慮を懸念し、外部ユーザーに先入観を与えたくなかった。

その代表例が「チーフ・オブ・スタッフ」パターンだ。社内展開の最初の1〜2週間は、担当範囲や仕事の領域が異なる5〜10体のボットを動かすのが一般的なやり方だった。2週目の終わり頃になると、特に優秀なボット、たいていはメインの個人アシスタントをチーフ・オブ・スタッフに「昇進」させたというSlackのメッセージが現れ始めた。そうしたユーザーは主にチーフ・オブ・スタッフとやり取りし、チーフ・オブ・スタッフが他のボットにタスクを振り分けてチームを管理した。ローマン氏は、昇進したボットが昇給やトークン予算の増額はあるのかと尋ねている面白いスクリーンショットにも触れる。このパターンは社内である程度広まったが、使い方は人によって大きく異なっていたため、社員の大半はこれを採用しなかった。

そこでチームは、外部向けのアーリーアクセスプログラムでは、意図的に「誘導尋問」を避けた。ユーザーにチーフ・オブ・スタッフのボットを作るよう勧めることはしなかった。ユーザーが自力でそこにたどり着くかどうかを観察したところ、多くのユーザーがそうした。チームはその後になって初めて、製品内でこのパターンへとやんわり誘導する仕組みを加えたが、それが「後戻りできない扉」にならないよう配慮した。ローマン氏によれば、社内で立てた他のいくつかの仮説も同じ方法で検証された。

オンボーディングでチームが注視した二つ目の点は、ユーザーがどこまで見たいと思っているかだった。ローマン氏は、Grok Botは内部の仕組みの大半を表示しないため、最初は意外に感じられるかもしれないと指摘する。ツール呼び出しのログが流れることはなく、ボットが自分のコンピューター上で行うクリックの一つひとつが見えるわけでもない。メッセージを送るとボットが作業を始め、適切だと判断したタイミングで進捗を報告してくる。その間、Slackのような入力中インジケーターと緑色の「アクティブ」ドットが、作業中であることを示す。

ローマン氏の考え方は、チームメイトのたとえに基づいている。同僚に対して、押したボタンや訪れたウェブサイトの一つひとつについて、1秒ごとに報告を求めたりはしないだろう。ボットにそれを求めるのは過剰であり、そうした詳細は「正直に言って圧倒されるだけ」で、益より害になりうるとローマン氏は考えている。一部のユーザーからは、ボットのToDoリストや、タスクの優先順位をどう付けているかを見たいという要望があった。ローマン氏はそれを素晴らしいフィードバックだと言う。しかし、長いテキストの流れや思考の連鎖(chain-of-thought)を見たいと求めた人は誰もおらず、チームはこれを方向性が正しいことの裏付けと受け止めた。

レニー氏は、数百件のオンボーディング通話は小さなチームにとって大きな時間の投資だと指摘する。ローマン氏によれば、アーリーアクセスのグループはレニー氏のような影響力のある目利きだけではなかった。チームは、同社がこれまで関わったことのない「もっと型破りなプロフィール」の人々も求めていた。

その例として挙げられるのが、社員の友人の友人であるコーヒーショップのオーナーだ。コアチームのメンバーがTestFlightでデモを見せたところ、その人は熱心なパワーユーザーとなり、豊富なフィードバックの源となった。現在ではこの人物とのスレッドがバグ報告や機能リクエストで活気づいている。小さな事業を営むというその人のユースケースは、社内でのドッグフーディングとは大きく異なる。たとえば、Shopify連携が不安定なときや、商品説明文の書き方が適切でないときに指摘してくれるという。

ローマン氏はこの取り組みの理由を二つ挙げる。一つ目は、この製品が非常に汎用的なものを目指しており、「これは非開発者にとって最もパワフルである可能性が高い」ため、チームはその層をもっとよく理解する必要があるということ。二つ目は、チームがシリコンバレーのAIバブルの中で暮らしているということだ。ローマン氏は、それはフロンティアを押し広げるうえでは役立つが、このような製品は一般ユーザーや法人顧客がAIから実際の価値を得る手段になりうるため、チームは積極的にそのバブルの外に出なければならないと考えている。

社内ベータから一般公開までの間に何が変わったのかと問われ、ローマン氏はまず「たくさんの機能を取り下げた」と答える。公開の2週間前、製品は実験的な機能や開発者向けの可視化ツールであふれていた。チームはこれらを別の監視用ペインではなく、Grok Bot本体に組み込んでいたのだ。モデルの内部的な思考や、保存した具体的な記憶が表示されることもあり、デバッグには役立った。チームは、ユーザーが見る必要のないものすべてを思い切って削らなければならなかった。ローマン氏によれば、まだ簡素化の余地はあり、チームは現在それに取り組んでいる。

二つ目の取り組みは、製品を「とにかく動く」ものにすることだった。ローマン氏の見方では、ほとんどの人はドロップダウンメニューだらけのAIを求めていない。意味のあるタスクを説明し、完成した成果物か、反応して方向修正できるたたき台が返ってくることを望んでいる。ローマン氏によれば、それを実現するのは機能のロードマップというより、「バックエンドの5つの非常に重要な問題を地道に改善していくこと」だ。ユーザーがそれらの問題を直接目にすることはないが、ボットが正しいボタンをクリックできなかったり、ウェブサイトにログインできずにタスクが止まったりしたときに、それを体感する。その数週間、チームは人々が実際にボットに与えたタスクを集め、カテゴリーに分類し、それぞれについて週ごとの進捗を追跡した。

ローマン氏は、その地道な改善の具体例を挙げる。社内で最も熱心だったグループの一つが営業チームだった。営業ツールの多くは十分にサポートされたMCPやAPIを持たないため、こうしたタスクを他のAIツールに確実に任せることはできなかった。このチームにとってGrok Botは、新しいチームメイトを迎えてノートパソコンを渡すような感覚だった。ローマン氏は、たとえばマウスの制御が細かくできず、Salesforceのダッシュボードのちょうど正しい箇所をクリックできないといった、10〜20件ほどの小さな失敗のリストについて語る。チームはそれらを、ブラウザや画面のピクセルをエージェントが把握できないためにタスクが不可能になっている具体的な事例として、インフラチームに持ち帰った。

ローマン氏によれば、これは指標がじわじわ上がるのを眺めるよりはるかに手応えのあるものだった。裏側でインフラの修正がリリースされると、翌日には営業チームから、過去7日間失敗し続けていたワークフローが動くようになったと報告が来る。仕事は、次に解放すべきタスクを見つけて解決する、という絶え間ないサイクルになった。

レニー氏は、Cursorの人材責任者であるアダム・ウォード氏が以前のエピソードで、採用チームがヘビーユーザーだと話していたことに触れる。ローマン氏はそれを認め、採用チームは多くのフィードバックを寄せ、初期には小さなバグについてよくチームに連絡してきたと語る。ローマン氏は、採用チームの主なユースケースを同社の採用哲学と結びつける。それは、転職市場にいることが採用対象となる前提条件ではない、という考え方だ。同社のアプローチは、会社が抱える最大の課題を特定し、それを担う世界最高の人材を見つけ出し、徹底的にアプローチするというものだ。その観点から見ると、自動化すべき最も価値あるワークフローは履歴書の仕分けではない。潜在的な候補者の全体像を特定の職務と照らし合わせ、彼らと連絡を取ることだ。

ローマン氏は、常時稼働する人材ソーシングタスクの一例を紹介する。ある論文のPDFが、Google Scholarではなく学会のウェブサイトに掲載されているとする。ボットには、毎朝そのサイトを確認し、新しいPDFをダウンロードし、まだ追跡していない共著者全員をスプレッドシートに追加し、彼らについて調べ、SpaceX社内に彼らとつながりのある人がいるかを確認し、いればその人に紹介を依頼するSlackメッセージを送るよう指示する。ローマン氏によれば、これはかつて極めて手作業の多い仕事だったが、今ではAIが「超人的にこなせる」ものになり、チームは優秀な候補者と話し、採用を決めることに集中できるようになった。

レニー氏は、何を削るべきかを見極めることは人間が価値を発揮し続ける領域だと言う。AIはアイデアを削ることよりも生み出すことのほうが得意だからだ。ローマン氏は社内の二つの習慣を紹介する。一つ目は、チームが取り組むあらゆるものについて、そのローンチ投稿やローンチツイートがどうなるかを考えることだ。それが魅力的でなかったり、ユーザーが直接実感できなかったりするなら、作るべきではないのかもしれない。

二つ目は発想の転換だ。昔ながらのソフトウェアの告知は、「Grok Botに〜が加わりました」として、新しいボタンやドロップダウン、連携機能を紹介する。チームは「Grok Botが〜できるようになりました」という言い方を好み、ローマン氏はそれを能力を説明するより人間的な方法だと言う。この言い方によって、チームは製品に追加する機能ではなく、ボットに与えるツールや能力について考えるようになる。ローマン氏によれば、「〜が加わった」系の項目の多くは「ピクセルを必要としない」能力であることがわかったため、チームは「できる限り多くのピクセルを消す」ことを本能的に目指している。

その代表例が自動化だ。競合製品の多くでは、サイドバーを開き、プラスボタンを押し、トリガーを選び、アクションを選び、場合によっては自然言語で説明を加える。ローマン氏はこれを使いにくいと評し、その結果、人々はあまり自動化を設定しないと言う。チームはコーディングツールでも同じ現象を目にしていた。Grok Botでは、ボットに「毎日午前8時にリマインドして」といったことを伝えるだけで、自動化の作成画面を一度も目にすることなく処理してくれる。ローマン氏によれば、現在プラットフォーム上の自動化の約99%がこの方法で作られており、同じアプローチを適用できる場所は他にもあるという。

続いてレニー氏は、自分の知る限りGrok Botにできることはすべて技術的にはCodexやCoworkでも可能なのに、なぜGrok Botは成功したのかと単刀直入に尋ねる。ローマン氏は、当時は「自明とは感じられなかった」が、今では決定的だったと考える二つの初期の判断を挙げる。

一つ目は、ユーザーがローカルかクラウドかを意識する必要が決してないようにすることだ。ローマン氏は、人々が現在直面している混乱を挙げる。自分のコンピューターはスリープさせずにおく必要があるのか? スマホからタスクを始めたら、自宅のコンピューターとつながっている必要があるのか? チームは早い段階で、すべてをクラウドで動かすと決めた。自分専用のコンピューターを持つ常駐の同僚であれば、どこでやり取りしても状態は同じだ。テキストメッセージを送ったり、スマホから作業を依頼したりできる。ローマン氏は、将来的にはどこからでもボットに電話をかけ、実際の仕事をさせられるようになるべきだと付け加える。ローマン氏によれば、現在の競合製品はこの判断を下しておらず、ユーザーはその結果生じる小さな不満を毎日感じている。

二つ目の判断は、各ボットが自分専用のコンピューターを持つべきだということだ。その理由の一部は、優れたMCPやAPIを持たないツールの問題にさかのぼる。ローマン氏は、人間もMCPやAPIを通じて仕事をしているわけではないと指摘する。人間はピクセルをクリックし、入力欄に文字を打ち込んでおり、ボットにもそれと同じ基本的な能力が必要だ。ローマン氏はさらに、今の時代は後から振り返ると奇妙に見えるだろうと論じる。人々は「超知能を持つ新しい同僚」を迎え入れておきながら、ユーザー自身のコンピューターを共有させている。ローマン氏はこれを、新入社員に初日から、あなたのノートパソコンはない、ずっと私のを共有してもらう、しょっちゅう互いの邪魔になるし、互いの認証情報も知ることになる、と告げるようなものだとたとえる。人々がそのような働き方をしないのには十分な理由があり、AIの同僚にも同様のオンボーディングが必要になるだろう、とローマン氏は言う。

レニー氏は、競合がこれをしなかったのは、既存のコーディングアシスタントのプラットフォーム上に構築していたからではないかと推測する。ローマン氏はおおむね同意し、それはゼロから始めることがいかに自由であるかに尽きると言う。Grok Botの基本要素の多くは、他の場所ですでに試みられたり作られたりしていた。コーディングエージェント向けのクラウドインフラもあったし、開発者がSlackに招き入れる名前付きエージェントというパターンもあった。既存の製品にこれらを後付けするのが、強力なデフォルトの選択肢だっただろう。チームはそうではなく、一般的なナレッジワーク向けに、そして適切なツールとインフラがあればモデルが多くのことをこなせる今という時代に合わせて、これらを正しく作り込もうとした。

ローマン氏は慎重に、「これらは私たちの天才的なひらめきではない」と言う。これらの基本要素はすでに他の場所でプロダクトマーケットフィットを達成しており、ローマン氏は「OpenClawのようなもの」の名前を挙げる。チームはそこから着想を得て、セットアップの手間が少なく、より多くの人に届く、より洗練された製品にアイデアをまとめようとした。ローマン氏の見方では、競合も同じ機会と同じ市場のシグナルを目にしている。ただ、多大なサンクコストを抱えて既存のパラダイムにとらわれていると、それに基づいて行動するのは難しいのだ。

OpenClawについてより直接的に問われると、ローマン氏はその功績として二つの洞察を挙げる。一つ目は、モデルはすでに非常に賢いということだ。AIが「愚か」だとか期待外れだという感覚の多くは、AIを誤った方法で使っていることから生じている。自分が仕事で使うツールを、専用のコンピューターも含めてボットに与えれば、ボットははるかに多くのことができる。二つ目は、OpenClawがAIを同僚やチームメイト、つまり自分の生活にアクセスできる、ある程度擬人化された手助け役として扱う方向へとメンタルモデルを変えたことだ。

ローマン氏によれば、Grok Botはこれを二つの方向で発展させようとした。一つはセットアップの容易さだ。ローマン氏の言葉を借りれば、「自宅にVPNとMac mini」という場当たり的なアプローチは、明らかに数百万人のユーザーにはスケールしないし、企業がこの技術を導入する方法にもならない。もう一つは、粗い部分を磨き上げ、パワーユーザーにはおなじみの抽象概念を隠すことだ。スキルはその一例だ。ローマン氏は、Grok Botのユーザーがスキルとは何かを知る必要はなく、スラッシュコマンドを打つ必要も一切ないはずだと言う。スキルはボットが使う基本要素としてバックグラウンドで作成されるべきであり、そうすればユーザーはAIの最先端に追いつき続ける必要がない。ローマン氏によれば、この点にはまだ改善の余地がある。

レニー氏は、自分のMac miniには「かつて生きていた」OpenClawが入っていると話す。また、OpenClawの最大の推進者の一人だとレニー氏が呼ぶクレア・ヴォー氏が、最近OpenClawのエージェントをすべて停止し、Grok Botに移行したことにも触れる。レニー氏はこれを注目すべき節目だと見ている。

ローマン氏は、究極のビジョンは「信じられないほどシンプル」だと語る。「仕事と生活を手助けしてくれるAIボットのチームを持つべきだ」。ボットは本物のチームメイトのように感じられるべきだ。自律的でありながら方向修正が可能で、細かく管理する必要がなく、野心的な仕事をこなすためのツールを持っている。

製品の北極星は、意思決定をSaaS製品としてではなく、役に立つAIチームメイトを作る取り組みとして判断することだ。チームはこれを「同僚ピルを飲んだ(colleague-pilled)」という言葉で表現している。製品をめぐる議論で双方に妥当な主張があり、通常の製品基準では明確な答えが出ないとき、チームは「テック企業らしさ」から一歩引き、人間ならどうするか、まさにその状況でチームメイトに何を求めるかを問う。ローマン氏によれば、その答えはしばしば明快で、ほぼ全員一致になる。それを実現するにはなお製品やモデルの作業が必要かもしれないが、「ロケット科学のような難題ではない」。

ローマン氏が挙げる例は音声だ。人間の同僚同士では、Slackでのやり取りがしばしば5分間のハドルミーティングに発展する。話をして画面を共有し、それから非同期の作業に戻る。ローマン氏によれば、これは人々の協働の中心にあるにもかかわらず、まだどのAI製品もうまく実現できておらず、チームはそのようなものを作りたいと考えている。

レニー氏は、人々は仕事用とプライベート用のアシスタントを別々に持つようになるのかと尋ねる。ローマン氏はまず、仕事用製品という概念を捉え直す。ローマン氏の主張によれば、数十年にわたる「ひどいB2Bソフトウェア」のせいで、人々はChatGPTやGrok Botのようにシンプルに見える製品は仕事用ツールでもパワーツールでもないと思い込んでいる。ローマン氏は、前世代のパワーツールをPhotoshopのようなもの、つまり熟練の「コックピットのパイロット」が精密に操作するためのダイヤルだらけのものと結びつけている。ローマン氏は、未来のパワーツールはまったく違う姿になると予想する。人間が意図を表明して巧みに方向付けをし、ツールはつまみ類を抽象化して、本当に直接操作が必要なときにだけそれを見せる。インターフェースは会話型になる。ローマン氏によれば、誰かの席のそばを通ってGrok Botが表示されているのを見ると、一瞬その人がメッセージアプリを使っているのかと思うが、実際にはそれがその人の仕事の多くで使うメインのツールなのだ。

分離については、ローマン氏は多くの人がプライベート用と仕事用のボットを分けておきたいと考えるだろうとし、それは企業の観点も含めて賢明で重要なことだと言う。しかし目標は、どちらの領域でも、Grok Botが付加価値の低い作業を委任する手段になることだ。ローマン氏の主張では、これらは異なる課題の集合ではなく、それを解決するための形態や方法はほぼ同じだ。ローマン氏の直感では、一つの製品が両方にとって最良の形態になり、チームが作りたいのはまさにそれだ。レニー氏は、プライベートと仕事のデータが混ざり合うのをどう防ぐかという未解決の問題があると指摘する。

レニー氏は、たとえばボットごとにVMがあるのかなど、ユーザーが実際に何を得ているのかを尋ねる。ローマン氏は主に概念レベルで、ここでもチームメイトのたとえを使って答える。同僚のコンピューターを乗っ取って自分でクリックすることはまずないだろう。ローマン氏によれば、コンピューター操作は現時点でも優秀で急速に向上しており、「ごく近いうちに」コンピューターはユーザーから完全に抽象化されるという。リモートの仮想マシンにクリックで入り込んだり、操作を代わったりする必要はなくなるはずだ。中期的には、コンピューターはユーザーが理解しておくべき重要な概念であり続けるが、ユーザーが直接操作するものではなくなるとローマン氏は考えている。

ローマン氏は二つの特性を強調する。一つ目は、これらが過去のやり取りを長く記憶する、長期稼働のエージェントだということだ。ローマン氏は1タスクにつき1チャットというパラダイムを批判し、自分もチャット間で絶えずコピー&ペーストしていると言う。そうではなく、仕事はチームのように役割や「レーン」ごとに整理されるべきであり、各ボットは時間とともに学習し賢くなるべきだ。二つ目は、ボットが人間の同僚が持っていて当然のツール、つまりAPIやMCPに加え、自由に使える専用のコンピューターを持っていることだ。

レニー氏は、ミートアップでGTMチームのシュブ氏が、テストやリグレッションチェックのためにGrok Bot内でGrok Botを動かすデモをしていたことを思い出す。ローマン氏も同じことをしていると言う。ローマン氏のボットの一つはGrok BotがインストールされたQAテスターだ。バグ報告が届いたときや、新しいデスクトップ版のビルドをテストするとき、ローマン氏はリリースごとに改善されるべき約10のワークフローを与える。ボットはそれらをテストし、過去のクライアントバージョンと比較した結果をNotionのドキュメントに書き込む。ローマン氏によれば、ほとんどの人が概念的にとどまっていると思われる「連携機能を備えたAIチャット」から「コンピューターを持つ同僚」へと移行すると、任せようと思える仕事の「天井がとにかく上がる」という。

より野心的なユースケースを問われると、ローマン氏はGrok Botを「インフォボア(情報食い)」と表現する。膨大な量の情報を取り込み、その負担を頭から取り除き、重要なことだけを届けてくれる。ローマン氏によれば多くの人が使っているV1版は、Slackとメールの上で動く。自分の役割と優先事項、直接通知すべきケース、毎日のまとめに含めるべきことをボットに伝える。

ローマン氏によれば、自身は「たぶんV3か4」の段階にいる。ローマン氏は、X上のGrok Botに関するあらゆる言及が流れ込むフィードにボットを接続している。ボットは社内のコンテキストを踏まえて動き、報告されたバグの再現をQAテスターのボットに依頼し、ローマン氏のメッセージングサービスとつながってすぐに人々に連絡を取れるようにしている。ローマン氏はその結果を、注意が必要なことに目を光らせながら、自分の集中を守ってくれる常時稼働のチーフ・オブ・スタッフだと表現する。

一部のユーザーは、緊急の事態が起きたときに自分を呼び出す能力をボットに与えている。ローマン氏はまだそれをしていないが、「近いうちにするかもしれない」という。それは誤検知を出さないとボットを信頼している場合にしか意味をなさないが、ローマン氏によれば、そうしたユーザーはこれまでのところ役に立っていると報告している。ローマン氏は、ユーザーが働きかけるのを待つのではなく、ボットがユーザーに対してより能動的になることが「AIにおける次の転換になる」と予測する。

レニー氏は、多数の無料アカウントの提供や具体的なユースケースを示すことへの注力など、チームの流通戦略を称賛し、GTMについて尋ねる。ローマン氏は、同社は常に「デモ用の見せかけ製品を作らない」こと、そして人々が実際に使うものを出すことを大切にしてきたと語る。ローマン氏は、ナレッジワークもコーディングで見られたパターンをたどると予想している。2023年頃、アーリーアダプターは仕事では基本的なIDEを使い、夜や週末のサイドプロジェクトではCursorのようなAIコーディングツールを使っていた。彼らは未来を体験しているように感じ、仕事に戻ると「糖蜜の中を歩いているようだ」と言ってそのツールを求めた。

ローマン氏は、いまX上でも同様の個人的な「アハ体験」が起きていると見ている。人々はGrok Botにロボット掃除機を操作させたり、テスラの充電器をめぐって交渉させたりしている。しかしローマン氏は、次の段階は「これは消費者向け製品ではない」ということだと言う。ローマン氏は、ボットが賢くなるにつれて経済的に価値のある仕事に貢献し、企業やチームを変革すると考えている。同社は企業を優先しており、ボットがチームの中で、そして多くの歴史とコンテキストを抱えた複雑な社内システムの中でどのように動くのか、また組織全体の記憶が個人の記憶と比べてどのようなものになるのかに取り組んでいる。ローマン氏はその点に「多くの未解決の問い」があることを認めつつも、Grok Botは企業のコーディング以外の部門にエージェントを届けるための正しい基本要素だと考えている。

ローマン氏は、SpaceXAIには3つの柱があると説明する。1つ目はコーディング製品で、現在はCursorとGrok Buildだ。人々はGrok Botを、クラウドエージェントの起動、PRのマージ、QAといったエンジニアリング周辺のタスクに使うこともある。しかしローマン氏によれば、本番ソフトウェアを出荷するには、すべてのピクセルが開発者向けに最適化された製品が必要であり、同社はそこに多大な投資をしている。2つ目の柱は一般的なナレッジワークで、ローマン氏はGrok Botをそこでのエキサイティングな一歩と見ているが、特に企業内ではまだやるべきことが多い。3つ目はモデルのトレーニングで、世界で最も賢いモデルを作ることを目指している。

ローマン氏によれば、SpaceXAIを他のラボと区別するのは、より理想主義的でない目標だという。漠然とした理想として超知能を追い求めるのではなく、役に立つAIを作ることだ。ローマン氏はこれを文化と結びつけ、モデルをトレーニングしている人々の多くは、応用志向のマインドセットでモデルトレーニングに携わるようになったエンジニアだと言う。

レニー氏は、ローマン氏の「仕事を100%こなすAIは、90%まで連れて行ってくれるAIとは質的にまったく異なると感じられる」という投稿について尋ねる。ローマン氏によれば、Grok Botで心躍ったのは、コーディング以外のタスクで初めて、本当に仕事を任せて、そのことを考えるのをやめ、戻ってきたら終わっていると感じられたことだった。エンジニアはこれをおそらく1年から1年半ほど前から感じており、ローマン氏によれば開発者の仕事は2年前とは見違えるほど変わった。しかし他のほとんどの人にとって、AIの使い方は今も2年前と変わらない。タスクごとに新しいスレッドを立て、ステップを見守り、少しずれた出力を受け取り、それに手を加え続ける。

ローマン氏の主張は、90%しか信頼できないチームメイトがもたらすのは、90%のタスク完了ではないということだ。作業についてずっと考え続け、方向修正のために介入しなければならないとわかっているなら、結局は自分がそのタスクをこなしているのであり、同じように重荷になる。それは、コンテキストを共有した同僚に「ノールックパス」を出して、最後までやり遂げてくれると信頼するのとは違う。ローマン氏は、Grok Botのユーザーは毎日そうした体験をしていると言いつつ、チームはそれをさらにうまく機能させるためにもっと多くのことをするつもりだと付け加える。

レニー氏は、翌日に配布する無料コードを用意したり、2日後にテンプレートマーケットプレイスを公開したりと、チームの動きの速さについて語る。ローマン氏は主に文化の観点から答える。Cursorは約15人から1,000人超へと成長し、現在はさらに大きなSpaceXAIの一部となっているが、ローマン氏によればスタートアップの感覚はまったく変わっていない。才能ある人々が「時速100マイル」で動き、全員が実行するという深い信頼があり、ビジョンが共有されている。ローマン氏は、成長する企業はたいてい、自分たちはまだスタートアップだと言い聞かせながら減速していき、誰もがそうでないことをわかっていると認める。ローマン氏は、これが続くよう「祈っている」と付け加え、それが同社の成功にとって極めて重要だと言う。

ローマン氏は、スタートアップを人数や資金調達の段階ではなく、「スクランブル・エナジー」によって定義する。物事はやや混沌としていて整理されておらず、多くの人はそれを不快に感じるが、一つの方向にすばやく極めて大きなインパクトを与えることができ、注いだ分だけの見返りが得られる。ローマン氏によれば、組織はこれを維持するように作られており、一部の競合や他のAIラボは「はるかに大きくなっていて、それが感じられる」という。

レニー氏は、Cursorを「うまくいくはずのなかった」会社だと評する。世界で最も競争の激しい市場にいて、OpenAIやAnthropicと競合し、しかも彼らのプラットフォームの上で動いている。レニー氏の見方では、Cursorは製品がオートコンプリートからエージェント、クラウドエージェント、そして今のGrok Botへと移り変わるなかですばやく適応し、他でも手に入るものについてクラス最高の体験を作り上げることで勝ってきた。

ローマン氏は、その答えは「曖昧」だとしつつ、文化の功績だと言う。同社は決して慢心せず、勝ったと感じたこともない。AIは速く進歩しており、能力が向上するたびに製品はその時々に応えなければならず、2年前に通用したことと今通用することはまったく異なる、という信念が共有されている。ローマン氏は、6か月ごとに自らを再発明できなければ、そして最近はそれより短く感じられるが、「私たちは負ける」と言う。ローマン氏はまた、AIコーディングは最初から競争が激しく、Microsoftや、おそらく10〜20社の企業がいたと指摘する。ローマン氏の見るところ、そのどれも今は最前線にいない。ローマン氏はそれを、誤った判断やリソース不足ではなく、時代の変化に合わせてすばやく動き変わることができない文化的な問題に帰している。ローマン氏は、Grok Botへの投資をそのマインドセットの産物だと見ている。

ローマン氏は、よく立ち返る二つの価値観を挙げる。一つ目は「製品を削除する」ことだ。Cursorのあらゆるイテレーションにおいて、そしてローマン氏はGrok Botも同じだと予想しているが、進歩とは物事が消えていくことを意味する。それは、モデルがまだ自力でその仕事をこなせるほど賢くなかったからこそ存在していた足場だ。チームは、製品をシンプルかつパワフルに保つために、一部のユーザーや一部の同僚を不満にさせるような難しい判断を下す覚悟を持たなければならない。二つ目は「とにかくやる」ことだ。許可を求める文化ではない。必要なことを見つけたら、自分で直し、必要なリソースを引き込む。ローマン氏によれば、SpaceXAIもこの価値観を共有している。

競争優位の「堀」について、レニー氏はCursorによく帰される二つを挙げる。ユーザーの行動からモデルのトレーニングにつながるデータのフィードバックループと、クラス最高で日常的に高いエンゲージメントを持つ製品だ。ローマン氏は、12か月先や24か月先でさえ永遠のように感じられるなかで、創業者が堀を気にする理由は理解できると言う。しかしローマン氏は、Cursorや同時期の成功企業の多くが、戦略図から逆算して今日の成果にたどり着いたとは考えていない。

ローマン氏によれば、Cursorの「魔法」を生み出したのは、今日役に立つものを作ることへの執着と、繰り返し投げかけられる一つの問いの組み合わせだった。3か月後や6か月後にモデルがおおよそどこまで到達し、現在は解決できない問題がいつ解決可能になるかは見通せる。では、たとえ少しの、あるいは多くのエンジニアリングが必要でも、あるいはユーザーが新しい能力を使えるよう製品を作り変えることになっても、それをどうやって現在に引き寄せるか。3か月後、その能力が最低限の基本となったら、その足場を削除して次のものを作る。ローマン氏によれば、このサイクルを繰り返すことでユーザーの信頼を勝ち得た。ローマン氏は創業者たちに、不可能なことを今どうやって可能にするかを問い、ユーザーを次のフロンティアへと引っ張っていくよう勧める。流通やデータの優位性はそこから後でついてくるが、そこが「勝負すべき場所」だとローマン氏は言う。レニー氏は、堀は事前に計画するものではなく、発見されるものであることが多いとまとめる。

ローマン氏は「すごく小技的な上級者向けテクニック」は避ける。チームの哲学は、そのようなつまみは存在する必要がないはずだというものだからだ。新規ユーザーへのアドバイスは、新しいチームメイトに対するのと同じように、ボットに必要なコンテキストを与えることだ。つまり、Slack、メール、そして日常的に使う記録へのアクセスを与える。そのうえで、ボットに自分のために何ができるかを尋ねる。製品にまだオンボーディング画面がなかった頃、ローマン氏が最初に与えたタスクは、ボットに自分のSlackとメールを確認させ、自分の負担を減らせることを5つ提案させ、それぞれに何が必要かを挙げさせることだった。5つのうち2つは本当に役立つもので、ローマン氏はすぐにそのための2体のボットを立ち上げた。それはメールの下書きのようなタスクではなく、それまでのどのAIツールにもできなかったまとまった仕事だったため、ローマン氏にとっての「驚きの瞬間」となった。

経験豊富なユーザーとして、ローマン氏はボット同士がどのようにやり取りし協働するかを常に実験している。ボットの出力をどこに置くかについての足場を作り、ボットがローマン氏にとって読みやすい単一の保存先、たとえばローマン氏が読む毎日のダイジェストの元になるデータベースに書き込むようにしている。ローマン氏はパワーユーザーに、結果を整理しやすくするために、ボットが出力を書き込む場所を用意することを勧める。

本としては、ローマン氏は多くの友人に買って贈ってきたカート・ヴォネガットの『猫のゆりかご』と、1〜2ページずつ繰り返し読み返しているスティーブン・プレスフィールドの『やりとげる力』(The War of Art)を薦める。映画やテレビでは、ローマン氏は毎年『カサブランカ』を観直しており、その作品にはウガルテという名前の登場人物がいて、メディアで知る限り唯一の例だと言う。また、ときどき『名探偵モンク』も観る。子どもの頃に家族と一緒に観ていた作品で、今では1990年代後半から2000年代初頭のサンフランシスコのスナップショットとして楽しんでいる。AI製品については、ローマン氏は自らをセマンティック検索オタクだと称する。後にExaとなったMetaphorの初期ユーザーで、MoMAの画像コレクションを埋め込みにしたものなど、変わったデータセットに対するセマンティック検索を楽しんでいる。人生のモットーとしては、10代の頃からドアに貼り続け、読むたびに新しい発見がある詩『デシデラータ』を挙げる。

最後に、ローマン氏はリスナーにフィードバックを送ってほしいと呼びかける。ベータ版が出てからまだ3週間しか経っておらず、ローマン氏はチームがまだ「ごく序盤」にいると表現する。ローマン氏によれば、初期ユーザーからのフィードバックは、チームが何をどのように作るかに直接反映されている。