TL;DR:A。 Andrew Ngの最近の講演 AIが新興企業に与える影響に関する記事は、マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズで現在進行中の変革を力強く表現している。AIによって開発スピードが劇的に加速する中、ビジネスの主要なボトルネックは<実行>から<戦略>へとシフトしています。このため、私たちはチームの根本的な再編成、検証プロセスの見直し、リーダーシップの再定義を余儀なくされ、タイムラインの管理から、戦略的仮説の迅速かつ大量のフローの指導へと移行しています。
私はマーキュリー・テクノロジー・ソリューションズCEOのジェームズです。
私は最近、Yコンビネーターでのアンドリュー・ンの最新の講演を見たが、そこではAIが製品管理とチーム構造に与える重大な影響について論じていた。彼の洞察は理論的な予測ではなく、私たちマーキュリーが自らの壁の中で積極的に進めている変革そのものを鋭く診断したものであったからだ。
これは、AI革命がどのように私たちの製品を変えるだけでなく、私たちの会社を根本的に再構築しているのか、「ボンネットの下」を見てみましょう。
最初のシフトボトルネックは実行から戦略へ
何年もの間、当社を含むテクノロジー企業における最大の経営課題は、実行スピードだった。新しいアイデアの開発と検証は、技術的負債、リソースのスケジューリング、エンジニアリング能力によって常に制約されていた。「ゆっくりと物事を進める」ことが最大の障害だった。
今日、それは完全に逆転した。最新のAIツールと新しい開発フレームワークによって、私たちの実行力は超高速化した。私たちの カスタマイズされたA.I.統合ソリューション のチームは、以前は数ヶ月かかっていたクライアントのための機能的な概念実証を数日で構築できるようになった。アンドリュー・ングが指摘したように、1ヶ月の間にコードベース全体を何度も書き直すチームも出てきている。実装コストは急落し、スピードはもはやボトルネックではなくなった。
これによって、新たな、より重大なボトルネックが明らかになった：
- 上流（戦略）： 何を作るかを決める。
- 下流 (検証): 私たちが構築したものが実際に機能するかどうかを判断する。
私たちの対応、その1：上流」を強化する - 何を作るかをどう決めるか
アンドリュー・ンは、AIがエンジニアリングを劇的に向上させる一方で、製品管理面への影響はそれほど直接的ではないと指摘した。これが不均衡を生んでいる。これに対処するため、私たちはチーム構造を見直す必要がありました。
私たちは今、会社の価値はコーディングのスピードよりも戦略的アイデアの質と量によって生み出されることに気づいた。その結果、主要部門をアジャイルな "ポッド "に再編成しました。これらのポッドの中で、当社の製品ストラテジストと顧客担当コンサルタントは、Mercury Business Operation Suite や Mercury SocialHub CRM といった当社の中核プラットフォーム向けに大量の「マイクロ仮説」を生成する任務を担っています。
その結果、社内比率が大きく変化しました。最も革新的なチームでは、戦略的プロダクトマネージャーの数が開発者の数に近づいています。これは、無作為なアイデアを壁に投げつけるということではなく、小さくて具体的でテスト可能なアイデアを、ひとつの包括的な戦略的方向性に沿って体系的な「流星群」にすることなのです。私たちはもはや、半年に一度の大きな賭けではなく、毎月何十もの小さな、根拠に基づいた賭けをするのです。(例：LLM SEO/GAIOサービス）
私たちの対応、その2：「川下」を加速させる - アイデアをいかに検証するか
開発スピードが一桁上がったことで、従来の検証プロセスが新たなボトルネックになりました。従来のA/Bテストは、正確ではあるが、統計的に有意な結果が出るまでに数週間から数ヶ月かかる。これはもはや受け入れられません。
私たちは現在、"rapid falsification"（迅速な改竄）モデルを採用している。 その目的は、アイデアが完璧であることを証明することではなく、欠陥があるかどうかを素早く判断し、躊躇することなく次のステップに進むことである。
- ローコード・プロトタイピング: 当社のプロダクト・マネージャーは現在、AI を搭載したローコード・ツールを使用して、簡単なプロトタイプを自分で作成する権限を与えられています。貴重なエンジニアリング リソースを消費する前に、多くの仮説を検証または反証できるようになりました。
- 迅速で方向性のあるフィードバック：私たちは、アンドリュー・ングがユーモアを交えて語った哲学、つまり迅速で非公式なフィードバックを得ることを取り入れている。コーヒーショップで見知らぬ人に尋ねることはないかもしれませんが、私たちは信頼できる少人数の顧客グループと迅速なフィードバックループを確立しています。私たちは、統計的に完璧な調査結果を1ヶ月待つよりも、48時間以内に5人の主要ユーザーから方向性のあるフィードバックを得たいと考えています。学習のスピードは、私たちにとって最も重要な指標となっている。
私たちの対応、パート3：敏捷性と自動化の文化
この新しいペースには、新しいリーダーシップ哲学が必要だ。私の役割は、個々のプロジェクトを承認することから、チームが高速で動けるようなシステムを構築することへと移行しつつある。
アンドリュー・ンの「自分のチームがどのAI基礎モデルを使っているのかさえわからないことが多い」というコメントは深く響いた。これが理想的な状態です。私たちは同様のシステムを自社の マーキュリー・ムゼスAI.私たちは、OpenAI、Anthropic、Googleなどの新しい基礎モデルを、私たちのパフォーマンス基準に照らして継続的にテストする自動ベンチマークプロセスを持っています。新しいモデルが大幅な改善を示した場合、私たちのシステムは、最小限の摩擦で、長いトップダウンの承認プロセスを必要とせずに、それを統合することを可能にします。
私の仕事はスイッチを承認することではなく、決定を下すシステムがインテリジェントで信頼性が高く、堅牢であることを保証することだ。
結論真のAI変革は組織的なものである
真のAI革命とは、単に新しいソフトウェアを導入することではない。根本的な業務と文化の転換である。それは、実行コストが急落するにつれて、戦略的方向性、明確な仮説検証、迅速な学習の価値が急上昇することを認識することである。
この新しい現実の中で成功するために、私たちは積極的に会社の形を変えています。戦略への投資を増やし、チームの自主性を高め、自動化されたシステムを構築することで、最先端を走り続けています。これこそが、真に「デジタルの加速」を意味するものであり、お客様のためだけでなく、私たち自身のためでもあるのです。
