Metaはどのようにして大ヒット作Museを生み出したのか？200人未満で開発し、100以上のテストをすべてクリアしてからリリースした。

動察 Beating AI 速報、Meta の最高 AI 責任者 Alexandr Wang が最新のインタビューで Muse の研究開発プロセスについて語った。ユーザーの代わりに用事を済ませるこのパーソナル AI Agent は、プロトタイプからリリースまでに7か月を要し、モデルとプロダクトを担当する中核チームは200人未満だった。

今年の初め、Anthropic はコーディング Agent の分野で大きくリードしており、業界の多くの人々は、コーディングこそが高度な AI の最も重要な応用方向だと考えていた。しかし Wang と、元 GitHub CEO で現在 Meta AI のプロダクト責任者である Nat Friedman は、パーソナル Agent をより有望視していた。Wang は、Meta 傘下のアプリは毎日約35億人が利用しており、一般向けの AI プロダクトを作ることが同社の強みだと述べている。

Meta は早くも2025年に「パーソナル超知能」という方向性を打ち出しており、OpenClaw によってこの構想はより具体的なプロダクト形態を得た。今年2月、Wang と Friedman は OpenClaw を深く体験した後、それぞれ取締役会にメモランダムを提出した。Friedman は2通書き、そのうち1通は『Trust Is a Must』と題され、パーソナル Agent は必ずユーザーの信頼を勝ち取らなければならないと強調していた。チームはその後わずか1～2週間で Muse のプロトタイプを仕上げ、マスコットの Jolly や専用ハードウェア Muse Charm の原型まで揃っていた。ただし、当時のプロダクトは非常に不安定で、時折目を引くこともあったが、ほとんどの場合基本的なタスクすらこなせなかった。

その後数か月、チームはモデルを繰り返し調整した。彼らは100項目以上の必須能力をリストアップし、項目ごとにテストを設計し、リリースの基準を設定した。あるモデルバージョンはすでに約80項目に合格していたが、残りの約20項目が依然として不合格で、訓練を続けるしかなかった。専用に訓練された Muse Spark 1.3 バージョンがすべての基準を満たして初めて、この評価を通過した。

Meta 上層部は Muse を年間で最も重要なプロダクトの一つと見なしていたが、研究開発チームを大規模に拡充することはなかった。Wang は、大企業のプロダクトは多くの人のアイデアを寄せ集めたものになりやすく、各プロダクトマネージャーが何かを加えたがり、最終的にごった煮になってしまうと説明する。Muse は最初から統一されたプロダクト体験を保つことを望んでおり、具体的には Friedman が主導して品質を管理している。

Wang が管理する AI 研究チームも、同様のスリムな考え方を採用している。彼は現在、200名を超える直属の部下がいると明かした。TBD チームの研究者は基本的に直接彼に報告し、間に何層もの人員管理職は設けていない。各グループには依然として技術リーダーがおり、技術的方向性を決定する責任を負っている。Wang は、自分はこの200人余りの最良の管理者とは言えないが、これらの研究者はすでに自らの能力を証明しており、いちいち口を出す必要はなく、十分なリソースと自由を与えればよいと率直に語った。