前 Consensys CMO：AI時代の企業形態の進化

著者：Lex Sokolin

編訳：佳欢，ChainCatcher

この記事では、AIがどのように組織構造そのものを再構築しているかを探ります。企業は、アマゾン式の「ダブルピザチーム」（1チーム約6～10人で、敏捷な組織構造を維持）から、3人から5人で構成され、生産性が大幅に向上する「AIネイティブ」グループへと移行しています。

私たちは2つの道を比較しました：

KlarnaのAI代替戦略は失敗に終わりました。従業員数は5,500人から3,400人に削減され、サービス品質の問題が最終的に再雇用を余儀なくさせました。

CoinbaseとRampは、AIを強化し、編成することでビジネスを再構築することを選択しました。Coinbaseは700人を解雇し、同時に単独の製品チームとAIコード生成に移行しました。

Rampは、99.5%の従業員が毎日使用している内部AIハーネスフレームワークを構築し、350以上のビジネススキルをカバーしています。

さらに、BoxやPlaidなどの企業がなぜ資本市場でAIインフラとして再評価されているのかを分析しました。その核心は、彼らがAIエージェントの運用に必要な権限を持つ企業レベルのデータを掌握していることです。

組織形態の第三次進化

数ヶ月前、私たちは「ゼロヒューマンカンパニー」とAI経済の自律化曲線について議論しました：

すでに人間の介入が全くない組織を構築する力が働いていますが、現在の経済主体は依然として私たち人間です。

現在最も厄介な仕事は、既存の伝統的な企業をAI優先の形態に改造することです。

これは非常に大きな機会であり、Anthropicはこの問題を推進するためにプライベートエクイティ業界全体と連携しています。

驚くべき財務データに加えて、私たちはAIの影響の別の切り口を明確に認識し始めています：人々が会社を設立し、組織する方法です。

組織構造自体が技術です。

ウォーターフォール開発は、初期のテクノロジー時代を支配した厳格な階層のソフトウェア開発の巨人を育みました。

その後、業界はアジャイル手法を用いたリーンチームに移行し、アジャイルはさらにアマゾンが創出した「ダブルピザチーム」に進化しました。この運営構造が、今日のすべての現代フィンテック企業を構築しています。

しかし、潮流は再び変わります。

マッキンゼーのマーティン・ハリーソンとナターシャ・マニアールは、2025年末に次のバージョンの予測を示しました：

「AIネイティブの役割は本質的に、私たちが『ダブルピザ構造』から3人から5人で構成される『シングルピザグループ』に移行していることを意味します。」

人は半分に減り、仕事はそのまま続けられます。

2026年5月5日、ブライアン・アームストロングは700人を解雇し、この見解に強力な注釈を加えました。

Coinbaseは何をしましたか？

Coinbaseは4,951人の従業員のうち14%を削減しました。

その一因は、依然としてビジネスと取引量が高度に結びついた企業の正常な市場サイクルの操作であり、第一四半期の収益は17億ドル（前年同期比26%減）を見込んでおり、1株当たり利益（EPS）は86%急落しました。

しかし、特に注目すべきは、経営陣が現代のフィンテック/暗号企業におけるAIの導入経路をどのように計画しているか、そして彼らが未来の人均生産性に対してどのような期待を持っているかです。

Coinbaseのエンジニアたちは、今では数週間かかっていた製品を数日でリリースできるようになり、その効率化は加速しています。

アームストロングはビジネスラインを再構築し、CEOとCOOの下に最大5つの管理層しか存在しないことを確保しています。

純粋な「管理者」は存在しなくなり、すべてのリーダーは個人貢献者でなければならず、現代のツールに精通し、チームを率いることができる「プレイヤー兼コーチ」でなければなりません。

クロスファンクショナルな「AIネイティブグループ」が従来のチームを完全に置き換えています。Coinbaseは、エンジニアリング、デザイン、製品機能を1人の小グループに統合する内部試験を行っています。

Coinbaseは、70億ドルの収益を上げる上場企業であり、単独の製品チームを運営しています。

2025年9月、アームストロングはCoinbaseのコードの40%がAIによって生成されていると公に述べ、10月にはその割合を50%に引き上げる計画を発表しました。

Stripeの共同創業者ジョン・コリソンのCheeky Pintポッドキャストで、彼は企業版ライセンス発行から1週間以内にCursorとGitHub Copilotを使用しないエンジニアを解雇したことを認めました：

「使わない人がいるので、彼らは解雇されました。」

V1バージョンは直接の代替ですが、失敗しました

しかし、CoinbaseはAIを理由に解雇を行ったフィンテック企業の最初の企業ではありません。

2024年にKlarnaが行った教科書的な「AIコスト削減」実験を覚えていますか？当時、それは未来の驚くべき生産性の爆発を示唆しているように見えました。

しかし、私たちは当時、これは実際には信用サイクルの収縮であり、本当の革新ではないと考えていました。

CEOのセバスチャン・シミアトコウスキーは、高らかにOpenAIが駆動するAIアシスタントが初月に230万回の対話を処理し、すべての顧客チャットの3分の2を占め、700人のフルタイムカスタマーサービスに相当する作業量を完了したと発表しました。

• 従業員総数は5,500人から急減し3,400人に
• 予想利益増加：4,000万ドル
• 顧客の問題解決時間は11分から2分に短縮

しかし、すべてが現実に触れた後、急速に崩壊しました。

複雑な工数の顧客満足度（CSAT）は急落し、再接触率は急上昇しました。

2025年5月、シミアトコウスキーはブルームバーグに対し、会社が「歩みを大きくしすぎた」と認めました。Klarnaは、Uberのようなリモートモードで再雇用を開始せざるを得ませんでした------時間に柔軟な学生、フルタイムの親、遠隔地の労働者を雇用しました。

オーストラリア連邦銀行は数日以内に45の音声ロボット代替プロジェクトを急停止しました。Taco Bellも500のドライブスルーレストランから音声AIを撤去しました。

ガートナーは、2027年までに「全面的な代替計画」を策定した企業の半数がその計画を放棄すると予測しています。

KlarnaのIPOは初日で30%の急騰を見せ、200億ドルの評価に達しましたが、これはある程度、会社が迅速に修正すれば公開市場が非常に寛容であることを反映しています。

しかし、この単純で粗暴な「代替」論理、すなわち人間の職を直接削減し、大規模言語モデル（LLM）を埋め込むことは、量的指標には通用するかもしれませんが、質的指標では必ず崩壊します。

再雇用のコストは、当初節約した支出をはるかに上回ります。明らかに、フィンテック分野の最初のAIデジタルトランスフォーメーションの試みは、喜びと悲しみが入り混じった結果をもたらしました。

しかし、これは決して最後の試みではありません。

V2バージョンは能力強化、ハーネスを防御線として

Rampは2026年4月初めに「Glass」を正式に発表しました。

5人の同僚と共にこのツールを開発した内部AI専門家のセブ・ゴディンは、長文を発表しました。その日、RampのCEOエリック・グライマンはツイッターでそれをリツイートしました。数時間内に、その文はHacker Newsのトップにランクインしました。

V1バージョンがなぜ失敗したのか、ゴディンは鋭く指摘しました：

「AIの普及を妨げる最大の障壁は、モデルそのものではなく、AIの運用環境を構成する極端な複雑さです。」

Glassは、Rampがこの障壁を打破するために生まれたものです：

まず、自動化されたアクセス構成------Okta SSOでログインするだけで、すべての認可された内部ツール（Salesforce、Gong、Notion、Linear、Snowflake、Slack、Zendesk、Ramp独自の内部ツール）が基盤で接続されています。

次に、Dojo（道場）を設立------350以上のAIスキルを含むマーケットで、各スキルは1つのMarkdownファイルで、エージェントにタスクを完了させる方法を教えます。これらはすべてGitに保存され、コードレビューとバージョン管理が行われます。

Sensei（先生）という名のエージェントは、新入社員の入社初日に、彼に最も関連性の高い5つのスキルをインテリジェントにプッシュします。

第三に、持続的メモリライブラリを構築------認証接続に基づいて自動生成され、24時間の包括的処理パイプラインによって継続的に更新されます。したがって、エージェントは各対話に介入する際に、その従業員が所属するチーム、参加プロジェクト、アクティブな工数、継続中のコミュニケーションの脈絡を完全に把握しています。

現在、99.5%のRamp従業員が毎日AIを使用しています。

Rampのコードの半分はAIによって書かれ、80%に向かっています。その最高製品責任者Geoff Charlesは、L0からL3の成熟度フレームワークを推進しており、L3はAIエージェントを通じて生産レベルの機能を直接リリースすることを示しています。

L0レベルに留まる従業員は、実質的に怠慢と見なされます。

Rampは現在320億ドルの評価を受け、ARR（年間経常収入）は10億ドルに達し、Fast Companyの2026年金融界で最も革新的な企業の首位に立っています。

Klarnaは自動化で人力のハードルを下げようとし、Rampは各従業員の生産性の底上げに努めています。Coinbaseはその中間に位置しています。

AIハーネス

これらすべてを貫く核心は、「AIハーネス」の概念です。

Manusのような企業は、原始的なAIを圧縮し、再利用可能なビジネスフローに変換するアーキテクチャを開発しました。一方、OpenClawなどの編成フレームワークは、それを一般に普及させています。

ハーネスは、認証、システム統合、メモリライブラリ、チームの蓄積したスキルカタログ、夜間のバッチ処理スケジューラ、アナリストが同時にマルチタスクを行えるマルチパネルインターフェースを完璧に統合した複合体です。

そして、最前線の大規模言語モデルは、このハーネスの中でいつでも交換可能な部品に過ぎません------OpenAIがGPT-5.5をリリースしたり、AnthropicがOpus 5を発表したりすると、Rampはモデルを簡単に交換し、周囲のすべてのシステムは通常通りに機能します。

Anthropic自身のCowork製品は2026年第1四半期に正式に商用化され（GA）、特定の職務に対する11のプラグインを内蔵し、販売、財務、法務、マーケティング、人事、研究開発、デザイン、運営を横断しています------この職務分類ロジックはGlassのDojoと同じです。

「AIの生産性はビジネスフローによって形成され、チャットボックスではない」と受け入れると、職務役割はAI組織の最小の自然単位として当然のものとなります。

これが「ゼロヒューマンカンパニー」を目指すツールがAI優先の組織を構築する際の基盤論理です。以下のPolsiaやその後の業界の急速な細分化地図を参照してください。

資本市場は追いついてきている

多くの伝統的なソフトウェア企業がAIの去中介化に苦しんでいる一方で、一部のプレイヤーは逆風の中で急成長しています。

これらの企業は早くから自社のデータハーネスを深く掘り下げており、現在は一回限りのAIソフトウェアをスムーズに重ね合わせています。

企業向けファイルストレージ会社Boxを例にとると、2026年度第4四半期の財務報告書発表後、株価は10%急騰しました。アーロン・レビーは財務報告電話会議で次のように述べました：

「ファイルは、結局のところAIエージェントの天然の作業単位です。」

Enterprise Advanced------Boxが主打ちするAIとワークフローの高級サブスクリプション層------その価格は従来のフラッグシップ版Enterprise Plusよりも30%から40%高いです。

第4四半期の請求額は4.2億ドルで、前年同期比5%増加しました。

• Box Extractは契約から構造化データを正確に抽出できます。
• Box Shield Proはエージェント化されたAIをアクセス制御システムに直接導入します。
• Box AI Studioの専門モードと拡張モードは、エージェントがより大きなコンテキストウィンドウで複数のステップの負荷を処理できるようにします。

レビーはGeekWireのインタビューで感慨を述べました：

「設立からの最初の12ヶ月を除いて、Boxは今日のようにスタートアップのように感じたことはありません。」

知っておくべきことは、95%の企業データが非構造化されているということです。AIエージェントはこれらのデータを非常に求めており、権限の境界を完全に保持したまま呼び出される必要があります。

誰がこの権限を持つデータの金庫を掌握しているかが、資本市場で「エージェントインフラストラクチャ」として再評価されるかどうかを決定します。

かつて市場はBoxをDropboxの少し気まずい兄として見ており、株価は長期間26ドルで推移していました。現在、ウォール街の目標株価は35.63ドルに設定されており、現在の価格に対して35%のプレミアムがあります。

もう一つの例はPlaid------この金融データ集約業者は、Visaに買収されそうになり、直接的な支払いネットワークになることを期待していました。

しかし、しばらくの間、Plaidは非常に気まずい状況にありました：Web3が後から登場し、Web2を新たな金融インフラのペットとして置き換えました。

2021年の134億ドルの評価のピークから、Plaidは2025年4月のプライマリ市場で61億ドルにまで下落し、その後2026年2月に従業員に流動性を提供するためのセカンダリ市場での買収提案で80億ドルに回復しました。

進化する必要があります。

Plaidの最新の顧客の約20%はAIネイティブ企業であり------彼らは金融データへのアクセス権を取得し、信頼できるアイデンティティ基盤に依存するエージェントを構築しています。

Plaid Protectの不正防止プラットフォームは、2026年初めのテストで、同類のアイデンティティ検証ツールよりも50%多くの不正試行を検出しました。

Plaid Bank IntelligenceはRetention Scoreと今後発表されるPrimacy Indicatorsを携え、顧客の流出予測能力を銀行に逆売りしています。

Plaidは世界最大の、権限を持つ金融取引データコーパスとして再評価されています。

それは単なるデータパイプラインではありません------データパイプラインは常に安価なものです。本当の資産は、その上に構築された知恵であり、AIネイティブ顧客の割合は、この論点の最も強力な証拠です。

典型的なケースは、Perplexityとの統合で------完全に統合された個人財務管理「コンピュータ」を共同で構築します。私たちはMint.comを懐かしく思います！（2006年に誕生したアメリカの国民的個人記帳アプリ）

BoxとPlaidは同じトラックの同じ側に立っています。

両社はゼロ金利（ZIRP）時代に「SaaSの覇者」として価格設定され、評価が半減するのを目撃し、今や全く新しい論理で再承認されています------非構造化コンテンツの金庫と権限を持つデータネットワークは、V2時代の企業がAIエージェントに読み取られるための基盤です。

V3バージョンは編成------「シングルカンパニー」の誕生

サム・アルトマンと他のテクノロジーCEOの間には賭けがあり、最初の「10億ドル規模のシングルカンパニー」が何年に誕生するかに賭けています。

ダリオ・アモデイは、2026年内にその確率を70%から80%とし、自営取引、開発者ツール、自動化顧客サービスの3つの分野を挙げました。

セコイアは投資承認モデルを調整し、「エージェントレバレッジ」、すなわち人均収入を主要なシグナルとして位置づけています。Y Combinatorの初期バッチの入孵企業では、95%のコードがAIによって生成されています。

実際、すでにAIを活用して驚くべき経済的レバレッジを生み出している企業があります。

このような企業では、CEOが「エージェントオーケストレーター」となり、巨大な操縦室で無数のAIエージェントを調整します。

組織図は、機械に実行させることができるビジネスフローチャートに変わります。労働力予算は、計算能力予算に変わります。

このような企業の初期形態は、狭い分野に存在します------自営取引、開発者ツール、ネットワーク効果を持つ細分化された消費者ソフトウェア。これらのシナリオでは、作業は完全にデジタル化され、規制が緩く、信頼コストが低いです。

それらは非常に脆弱です。なぜなら、すべての単一障害システムは脆弱だからです。

それらは規制された企業市場に進出するのも難しいです。なぜなら、そこでの契約上の名前と顔は、構造的な存在だからです。

しかし、このような企業はすでに存在しています。

技術革新のたびに、前のパラダイムが重要視していた役割が破壊されます------「コンピュータ（初期の人工計算者）」、「生産ラインの監督者」、「プロジェクトマネージャー」、「中間管理者」。

そして、「経済組織の新しい形態」を最初に理解した企業は、先行することで巨額のリターンを得ることが多いです。

例えば、アマゾンの「ダブルピザルール」や、百万の従業員規模の中で革新能力を維持すること自体が、ひとつの防御線です。

私たちは最終的に「シングルカンパニー」か「ゼロヒューマンカンパニー」に落ち着くことになるでしょうが、それは本当の問題ではありません。

現在、私たちはデジタルトランスフォーメーションの過程にあり、この流れに沿って全経済で価値を提供することは、数千億ドルのリターンをもたらすでしょう。

本当の問題は、今日、誰が正しいAIハーネスを所有または構築できるかです。そうすれば、2026年の企業に正しい組織図を設計できるでしょう。

これは、この企業のスーパーオーガニズムをアップグレードし、戦い続けさせ、もう1日生き延びさせることを意味します。

願わくば、私たち人類もその中で願いを叶えることができるように。