ビデオタイトル：AI を活用した自己改善型企業の構築方法
ビデオ作者：YC Root Access
翻訳：Peggy

Editor's Note: In this latest YC batch talk, YC Partner Tom Blomfield discusses not "How to Improve Employee Efficiency with AI," but a more fundamental question: when AI is no longer just a Copilot, but can perceive, make decisions, invoke tools, accept feedback, and self-correct, what should the company itself be redesigned as?

Tom's core insight is that traditional companies still operate like a "Roman legion": information is passed up the hierarchy, and commands are distributed down the management chain. However, AI is breaking this organizational assumption. The real key is not to have engineers write 20% more code, but to extract the scattered business knowledge found in emails, Slack, meetings, documents, and human brains, and turn it into AI-readable, callable, and iterable organizational context.

In his view, future AI-native companies will be composed of a series of recursive, self-improving AI loops: the system perceives external changes from customer emails, support tickets, and product data, then makes decisions through a rules layer, a tool layer, and quality gates, and finally learns and corrects automatically based on the results. YC internally has been experimenting with a similar mechanism: agents not only answer questions but also monitor failed queries, determine the need for new tools, databases, or indexes, and automatically submit, review, merge, and deploy code. In other words, the company can continue to optimize while the founders sleep.

This also means that AI's impact on the company will not stop at the tool layer but will further change the organizational structure. Tom proposes "burn tokens, not headcount"—the bottleneck for future startups may no longer be the number of employees but the use of tokens, the quality of business context, and the readability of organizational knowledge. The coordination function carried out by middle management will be significantly replaced by AI, while individual contributors, direct managers, and human roles capable of making high-risk judgments in the real world will become more important.

What is most noteworthy is not that AI is making companies more efficient, but that it is changing the very form of "company" as an organization. When software can be generated on the fly, processes can self-improve, and experiences can be continuously consolidated into the company's brain, what founders truly need to build may no longer be a hierarchically clear team but a set of intelligent systems capable of continuous learning and self-optimization.

以下是原文：

リライトされたオペレーティング・モデル：企業はもはやローマ軍団のように運営すべきではない

このセクションの内容は、以前ダイアナのスピーチに基づいています。前述の週末のビデオはすでにオンラインで公開されており、非常に素晴らしいものです。さらに、Jack Dorsey はおそらく2〜3週間前にいくつかのツイートを投稿しましたが、非常に興味深いと思ったので、彼の考えの多くを今回の共有に盗みました。

この共有は、比較的概念的で、比較的高いレベルであり、主に企業建設の再考について議論しています。

ローマ軍団の設計は、本質的にはローマから出発し、権力を外部に投影し、2つの大陸、さらにはスコットランド近くのハドリアヌスの長城まで広がるように設計されていました。それは、入れ子になった階層構造に依存しており、各レベルには安定した管理範囲がありました。各レベルには明確な責任者がおり、彼らは命令を下方に伝達し、情報を上方に送り返す責任がありました。

今日のほとんどの企業を観察すると、実際にはまだローマ軍団のように動いていることに気づくでしょう：人々は情報の上下流の経路です。Jack Dorsey のツイートで特に印象的だったのは、私たちが常に階層化された組織が経済的価値単位であるとデフォルトで考えていたことです。しかし、私は、AI が基本的にこの仮定を打破していると考えています。

1年前、誰かがAIの利点について尋ねた場合、彼らは通常、「生産性」というトピックについて話していました。たとえば、Copilot によってエンジニアの効率が20％向上し、Copilot をワークフローに組み込み、チームがより多くのソフトウェアを提供するのをサポートします。しかし、私には、これは問題のある理解方法です。これは、旧来の作業方法によって、より強力なエンジンが搭載されているようなものです。本当に考えるべきなのは、古い組織にAIツールを追加する方法ではなく、会社自体が何であり、どのように運営されるべきかを再構築することです。

たとえば、Garry が先ほど述べた内容について、私は本当に信じています。彼1人が今日生産できるコードは、おそらくエンジニアリングチーム全体よりも多いかもしれません。私が常に考えている真の課題は、企業内のドメイン知識を抽出し、それを文脈、スキルセット、または任意の呼び名として定義する方法です。

いわゆるドメイン知識、ビジネス知識、ノウハウは、本来は人の頭脳、Slack メッセージ、メール、Notion 文書に分散していました。これらの情報は、会社がどのように機能するかを共同で定義しています。これらの知識を明確で読み取り可能にすると、階層化された組織から、AIネイティブソフトウェアによって駆動されるインテリジェント組織に移行できます。

企業を眠らせながら改善する：AI クローズドループはどのようにして自動的に発見、修復、展開するか

AI は企業の横に取り付けられたものではありません。それはエンジニアが効率を向上させるためのツールだけではありません。私は企業を再帰的で自己改善的な AI ループの集合体として再構築できると考えています。この点は非常に重要です。なぜなら、企業がこの段階に達すると、あなたが眠っている間でも持続的に自己最適化される可能性があります。

例を挙げましょう。

Diana は彼女のプレゼンテーションでこの AI ループについても言及しました。まず最初に「センサーレイヤー」があります。この用語は高度に聞こえますが、実際には非常に単純です：顧客からのメール、カスタマーサポートチケット、コード変更、ユーザーの退会、製品テレメトリーデータなど、これらすべてが外部世界から情報を取得するためのセンサーデータです。

次に、ポリシーレイヤーまたは意思決定レイヤーがあります。つまり、ルール：AI が何ができるか、どの操作が人間の許可を必要とし、どの操作が記録される必要があるか。さらに下にはツールレイヤーがあり、これは Garry が言及したスキルとコードに少し似ており、基本的には確定的な API です。データベースのクエリ、カレンダーの表示など、AI が呼び出すことができるツールのセットです。

次に品質ゲートがあります。Eva が言及した確定性チェック、セキュリティフィルタリング、およびハイリスク事項の人間による審査などが含まれます。最後に学習メカニズムがあります。システムは現実世界と相互作用し、自分がうまくいかない部分を発見し、フィードバックをループの始まりに再送し続けます。

各ステップが人間の介入なしにまたはごく少量の人間の介入で実行できる場合、システムはあなたが眠っている間にますます優れていきます。

現在実行中の実際の例をいくつか紹介できます。最初に、私たちはエージェントを作成しました。それに質問することができ、いくつかの確定性ツールを持っており、当社のデータベースをクエリできます。例えば、とてもシンプルな質問：私がこの会社と最後にオフィスアワーを設定したのはいつでしたか？

後に、それは少し賢くなりました。例えば、私が現在ある会社とオフィスアワーを開催しており、彼らは石油化学業界の関係者と知り合いたいと考えている場合、このシステムは異なる方法でデータベースをクエリし、RAG などの手法を組み合わせ、適切な創業者を見つけ出し、紹介します。

しかし、これはまだサイドキック、アシスタント型のエージェントです。これは依然として昨年のような AI 使用方法です：AI は私をグループのパートナーとしてより効率的にし、私の作業効率を 20% または 30% 向上させます。

本当に「aha moment」をもたらしてくれたのは、このシステムの上にモニタリングエージェントを追加したことです。それは YC の従業員が作成したすべてのクエリを監視し、どのクエリが成功し、どのクエリが失敗したかを判断します。そして、「なぜ失敗したのか？」そして、このクエリを成功させるためにはどうすればよいでしょうか？新しい確定性ツールが必要ですか？スキルファイルを更新する必要がありますか？新しいデータベースが必要ですか？新しいインデックスが必要ですか？

これらのことは今、夜中に自動的に起こります。コードを書き、YCのコードベースにマージリクエストを提出し、別のエージェントにレビューしてもらい、マージしてデプロイします。ですので、翌日に同じ質問をする人が来たとき、そのクエリは成功するでしょう。

私にとって、これが鍵となる瞬間です。これはただ単に人間の付加価値を 20% または 30% 向上させるのではありません。AI自体がこのループを完了し、自己改善の方法を見つけたのです。

私は、会社内のどの部分がこのように機能する可能性があるかを特定し、人間の介入と監視役割をできるだけ減らすことができれば、その問題にトークンを投資し、会社自体が持続的に改善されるでしょう。

他にも多くの例があります。たとえば、製品分析データがある場合、エージェントに製品データを分析させ、セールスファネルの摩擦が最も大きいステップを特定させます。エージェントはベストプラクティスを研究し、A/B テストを設定し、1週間実行し、最も優れたバージョンを選択し、それをデプロイして展開します。

これは繰り返されます。製品は自己最適化の製品サイクルを持つことになります。

カスタマーサポートも同様です。顧客提案が常に寄せられますが、その提案をリダイレクトするにはエージェントを使用できます。このエージェントは、ある程度、あなたの最高製品責任者および最高技術責任者のようなものであり、その提案を判断する必要があります。我々はこの提案を採用したくない、破棄します；しかし、その提案は当社のロードマップに合致しており、今夜完了できます。それでは、コードを書いて、デプロイして、展開し、直接顧客に提供することができます。全体プロセスに人間が介入する必要はありません。

したがって、企業のすべての部分を再帰的なAI改善サイクルと見なすことができれば、それは完全に「ローマ軍団型」の階層企業とは異なるものになります。

人員を削減し、トークンを活用：AIネイティブ企業は組織構造を変革する

では、そうすることを望む場合、それは何を意味するのでしょうか？

第一に：人員を増やすのではなく、トークンを消費することです。我々は今、多くの企業がデモデーまでに、1人あたりの収入が約 18 ヶ月前よりも約 5 倍高いという状況を目撃しています。この傾向はAラウンドやBラウンドの段階にも拡大すると私は考えています。すぐに、あなたが本当に限定されるのは従業員数ではなく、トークンの使用量になります。

現時点で最も荒っぽい方法は、各人のトークン使用量を測定することです。もちろん、このメトリックスは極端なケースでは愚かであり、ゲーミフィケーションされやすいです。しかし、方向性として、私はそれが正しいと考えています。我々は現在、「何が可能なのか」を探求している段階にあるので、誰もがこの狂ったような新しい知性が何を成し遂げることができるかを最大限に試すべきです。

一旦あなたがそれをランキング化し、昇進や解雇をその指標に関連付けると、それは確かに操作され、正確性を失います。しかし、方向性として、組織内で誰がトークンを最大限に活用しているか、誰がそうでないかを把握することは、あなたが時間を費やすべき従業員を判断する方法の一つです。

私は、ミドルマネジメントが終わったと考えています。少なくともこの種の調整の問題に関しては、私はミドルマネジメントがまだ必要であるとは思いませんが、AI がこの役割を果たすべきだと考えています。

私にとって、将来には2つの重要な役割があります。Jack Dorsey は3つを挙げましたが、私は3番目があまり好きではないので、それを削除しました。私にとって本当に重要なのは2つの役割です：誰もが IC（Individual Contributor）でなければならず、つまり個人の貢献者、ビルダー、トレーダーでなければなりません。そして肝心なのは、直接責任を持つ個人が必要です。何かを推進するには、委員会ではなく、グループではなく、名前のある特定の人物が責任を負う必要があります。

私は、企業は完全に IC に基づいて構築できると考えています。ミドルマネジメントは本当に終わりました。そして、自己改善型の企業を築くことがこのビジョンです。

ちなみに、私は今、誰もがこの問題の最前線にいるように感じています。私も皆さんがどこまで進んだかを知りたいです。現時点では、みんながまだ境界を探索しているように感じます。私は、すでにすべての機能で本当に自己改善型の企業を構築している人がいるかどうか確信が持てません。たぶん私が間違っているかもしれませんが、皆さんが私の間違いを証明してくれるかもしれません。

私だったら、何を最初にするだろう？

非常に重要な最初のステップは、組織全体がAIによって読み取りやすく理解できるようにすることです。これは何を意味するのでしょうか？つまり、すべてを記録する必要があるということです。

要するに、今私たちのすべてのパートナーのメールは、例えば YC パートナーにメールを送ると、そのメールは YC データベースに入ります。すべてのSlackメッセージ、すべての DM、すべてのオフィスアワーは、過去3〜4ヶ月ですべて録音し始めました。起こったすべてのことが記録されると、AIにとってそれは発生したことになります。記録されなかった場合、あなたのインテリジェントシステムにとって、それは発生していないことになります。

さきほど、私はいくつかの創業者と話していて、彼らの会社についてたくさん話しました。毎回の会話の度に、この会話を録音しておくべきだと思います。たとえば、最近、ある人が誰かを紹介してほしいと頼んできましたが、今はその紹介相手が誰だったかもう覚えていません。その時はOKと言って後でメールをくれるように言ったのですが、それを忘れるだろうとわかっていました。その後、私はさらに20人と話す予定です。

したがって、スマートフォン、録音デバイス、スマートグラス、あるいはすべての部屋にマイクを設置する必要があるかもしれません。要するに、すべてが記録されなければなりません。そうすればAIが理解できるようになります。

そして、Garry が言ったように、話者の分離と要約の整理も必要です。10 万時間の録音をそのままコンテキストウィンドウに詰め込むことはできません。それらを整理し、重要な部分に集約し、圧縮し、抽出して、AI にいくつかの手掛かりを残す必要があります。

例を挙げます：皆さん、YC のユーザーマニュアルを読んだことがありますか？この部屋の誰もが少なくとも一度は開いていることを願っています。大丈夫です。そのマニュアルの大部分は5〜10年前に書かれ、もう少し時代遅れです。

先週末、Harsh は突然気づきました：過去3ヶ月で約2000時間のオフィスアワーの録音が蓄積されたので、なぜ新しいユーザーマニュアルを作り直さないのかと。

そこで、システムに一連の命令を与えて、まず録音を整理し、圧縮し、統合し、その後資金調達、採用、共同創業者の論争などのテーマ別に分類し、その後、新しいユーザーマニュアルを作成させました。週末が終わるまでに、彼は150ページのユーザーマニュアルを作成し、その品質は現行バージョンよりも明らかに優れています。

さらに重要なのは、今や毎月更新できるようになったことです。したがって、ユーザーマニュアルは自己改善のシステムとなりました。すべての新しい提案は既存のマニュアルと対比され、吸収されるか破棄されるかが決まります。これにより、ユーザーマニュアルは週ごとの創業者へのアドバイスを受け入れる生きた脳となりました。

もちろん、これはユーザーマニュアルに留まりません。それをAI エージェントのコンテキスト入力として使用できます。その結果、突然超知能AI に質問し、YC パートナー16人分の総合知恵を得ることができるようになります。ただし、その知識はAI が読めるようにする必要があります。ですので、すべてを記録する必要があります。

2番目のポイントは実際には同様です：あるものが自己改善の artifact を生み出し、AI が読むことができる場合は、それを保持します；読めない場合は、捨てます。

第三のポイントは、すべての機能が独自のソフトウェアを生成できるようにすべきであるということです。私たちは以前に「ダッシュボード」と言うかもしれませんが、それは今や単なるダッシュボードではなく、必要に応じて生成されるソフトウェアです。Codex 5.5 は現在、ほとんどの簡単な内部ソフトウェアとダッシュボードをかなり高い品質で一度に生成できます。週末にいくつかの内部ツールで試してみたところ、効果は本当に驚くべきものでした。

したがって、すべての内部オペレーションチームは、このレイヤーの上に座るべきです：ビジネスのインテリジェントな理解を持ち、それから自分自身でダッシュボードやワークフローを生成します。

そして、私はこれらのソフトウェアを完全に廃棄可能なものと見なします。本当に貴重に保管すべきものはデータです。Garry が言うように、彼はすべてのメールを Markdown で保存し、何も捨てません。ただし、ソフトウェア自体は一時的で一時的です。それを生成でき、再生成できます。

真の価値は、ビジネスへの理解にあります：その機能がどのように機能するか、YCイベントをどのように実施するかなどです。イベントを実行するための実際のソフトウェアは、そのイベントのために作成し、使用後に破棄できます。1か月または2か月後、モデルがより賢くなると、古いソフトウェアを捨て、元の命令を再度与え、新しいソフトウェアのバージョンを生成します。

ですので、私にとって価値のあるのは、ビジネスコンテキストとスキルです。それらの上に構築されたソフトウェアは一時的なものです。

では、この世界で人間の役割は何でしょうか？

私が考えるに、実際に議論しているのは「企業の脳」なのです。この部屋には同様のことをしている多くの人がいることを知っています。中心部分—すべてのデータ、すべてのメール、DM、スキル、ノウハウ—が企業の脳です。

一方、人間はその脳の端に位置し、現実世界とのやり取りを担当します。つまり、人間はこのインテリジェントシステムが現実世界と交流する場所なのです。人間は、モデルがまだ入り込めない場面に一時的に入ることができます。たとえば、会議現場や、新奇で複雑な状況などです。例として電話を挙げる予定でしたが、今ではAIも電話シーンに簡単にアクセスできるようになりました。

より典型的なのは、未知の状況、倫理的判断、ハイリスクな瞬間です。たとえば、創業者が私たちを訪ねてきて、共同創業者との分離を検討していると言った場合です。こういった本当にハイリスクで高い感情の濃度がある瞬間では、やはり人間が現場にいてもらいたいと思うでしょう。

これが人間の位置です。多くの企業にとって、セールスの対話も同様です。私は、今後20年間、セールスシーンにはやはり人間が部屋にいる必要があると考えています。

ですので、私は人間が企業の脳の端に位置し、知性を現実世界にもたらす役割を担うと考えています。

時間がオーバーしてしまいましたね。司会者がもうすぐステージから引っ張り下ろすかもしれません。最後に皆さんに1つの質問を残しておきます：もし今日、自分の会社を立ち上げる機会があるとしたら、最初からこのような形で設計しますか？

ほとんどの方々の会社はまだ十分に小規模であり、これを行うことができると思います。ですので、言い訳はありません。また、場には自社を再構築している数人の方もいることを知っています。

それではここまでとします。時間をPeteに譲ります。皆さん、ありがとうございました。

[Video Link]

BlockBeats の公式コミュニティに参加しよう：

Telegram 公式チャンネル：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流グループ：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia