米国から強制送還・5年間入国禁止のエンジニアがバンクーバーの自室で日400万ワークフロー処理AIプラットフォームを開発

Max Brodeur-Urbas は Gumloop の共同創設者兼 CEO です。同社は直近、Benchmark が主導する 5000 万ドルの B 期ラウンド資金調達を完了し、顧客には Instacart、Shopify、DoorDash、Gusto などが含まれています。それ以前は Microsoft の一般エンジニアでしたが、国境検問で送還されたことをきっかけに起業への道を選ばされました。

今回のインタビューは YouTube チャンネル「EO（Entrepreneur & Opportunities）」にて、2026 年 3 月 16 日に公開されたものです。Max は、送還の衝撃や週替わりで創業アイデアを変え続ける不安、ChatGPT を超える価格設定への罪悪感など、あらゆる恥ずかしい経験を隠すことなく語っています。また、AI 業界における「50 のエージェントが自動で回る会社」というマーケティングの泡を批判もしています。

オリジナル動画：https://www.youtube.com/watch?v=CxFQykWiJqY

1. 「50 個の AI エージェントが私の会社を運営している」は詐欺です

Max はまず、Twitter で最も流行っている一つの物語について話し始めます。「すべてを自動化し、週に 1 時間しか働かず、週末には SaaS（Software as a Service：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）で 1000 万ドルを稼いだ」というものです。

彼の評価は非常に直接的です。ほとんどが嘘だと断言しています。

「希望こそが最も簡単に売れるものなのです」

Max はこうした人々を「コース・ブロス（Course Bros：オンライン講座販売者）」と呼びます。彼らが売りつけるのは幻想です。「このコースを買って、このワークフローをコピーすれば、すべての苦労を飛び越えて直接結果を得られる」というものです。

もし週末に 3 万ドルを稼ぐ秘訣が本当にあるなら、誰も Twitter で無料で配るはずがないと彼は言います。彼らが実際に見つけた収益化の方法は、コースそのものを販売することです。

Max はさらに、AI バブルを過去の暗号資産（Crypto）や NFT のバブルと比較しました。あらゆる技術的ブームのサイクルには、新しい技術が自らの状況を救ってくれると心から信じてしまう説得されやすい人々が必ず現れると彼は考えます。講座販売者はまさにこの心理を利用しているのです。

また、「起業したい人（want-entrepreneurs）」と呼ばれるタイプもいます。「起業はワンクリックで完結し、コースを購入すれば年収 100 万ドルのレシピが手に入る」と信じる人々です。こうした人々が成功することはありませんが、レシピを販売する側は莫大な利益を得ます。

では AI はどのように使うべきなのでしょうか？Max の答えは「AI で強化する」ことです。最も優れたユーザーとは、AI を活用して自身の能力を高める人であり、AI によって岗位そのものを完全に代替しようとする人ではありませんです。人間の判断が必要な重要な工程は残し、反復的な部分を自動化するのが正解です。

「彼らの多くはあなたに嘘をついています」

【注：Max は全 AI で自動運転する会社を指す際、言葉遊びを用いました。「slop, not slot」という表現です。Slot はスロットマシン（パチンコ機）を意味し、slop は廃棄物や粗末なものを指します。つまり「儲かる機械を作っているつもりが、実際には低品質なコンテンツを大量生産しているだけだ」という皮肉です。この「slop」という言葉は AI 分野において、AI が生成した低質コンテンツを指すスラングとして定着しています】

1. 大企業での経験は「自己満足」に過ぎず、21 歳の時間的機会窗口は二度と訪れない

Max は McGill 大学でソフトウェアエンジニアリングを専攻し、大学時代を通じて唯一の目標は「良い仕事を見つけること」でした。彼は夢を叶えて Microsoft に入社しましたが、すぐにその仕事が嫌いだと気づきます。

「大企業で学んだことは、私のスタートアップでは一つも役立っていないと思います」

彼によれば、「まず大企業で数年働き、その後起業する」という考え方は、本質的に自己満足に過ぎません。多くの人がこの言葉を口にするうちに、高給と快適な生活という「金の手錠（金手錠）」によって縛られ、永遠にそこから抜け出せなくなります。大企業での経験が持つ唯一の価値は、履歴書にロゴが増えること、つまり起業時に他人から「ただの無名の人間」だと思われないように見せることだけです。

Max は、21 歳から 23 歳という時間的窓の希少性を繰り返し強調しました。家賃や住宅ローンがなく、家族の負担もなく、誰に対しても義務を負っていない時期です。もしこの数年間を、毎日ログインしてチケット対応をし、その後ログアウトするだけで過ごしてしまうなら、人生で最も貴重な数年を浪費していることになります。

彼は現在、Gumloop で取り組んでいることの多くが、大企業のやり方の正反対であると述べています。

【注：Max はかつて Microsoft のソフトウェアエンジニアとして勤務していました。Gumloop の共同創設者である Rahul Behal 氏は以前 Amazon Web Services（AWS）で働いていました。二人は McGill 大学の同級生です。】

1. 送還された男——「もはや後退する道はない、起業するしかない」

Max は Microsoft を辞めた後、バンクーバーへ戻り、寝室で一年間何かを作る計画を立てました。ある週末、彼は以前のルームメイトに会いに行くために車でシアトルに向かいましたが、米加国境で取り調べを受けました。

国境警備官は彼の目的地、宿泊先、職業を尋ねました。一連の質問の後、彼は送還されました。理由は、声明された滞在期間を超えて滞在する恐れがあるという疑いからです。彼はたった二日間しか滞在しないつもりだと主張していました。

この送還には、5 年間の米国入境禁止令が伴いました。

Max はその瞬間、後退する道がなくなったため起業しなければならないと悟ったと言います。もう米国で仕事を探すことはできません。

国境からガールフレンドのアパートに戻る車内の様子を振り返り、彼は「ほとんどショック状態だった」と語りました。数日かけてようやく立ち直りましたが、冷静さを取り戻した後、彼が行ったのは極めてシンプルなことでした。次の 6 ヶ月間は全力で働くことです。

【注：Max はこれが違法行為を伴うものではないと強調しています。米加国境では、当局者が旅行者に「移民傾向」（つまり滞在期間の超過）があると判断した場合、入境を拒否する権限があります。付随する入境禁止令の期間は具体的な裁定によって異なります。この詳細は、Max がバンクーバーで起業し、YC 在籍中にサンフランシスコの現場に参加できなかったという公的な報道と一致しています。BetaKit の報道によると、Gumloop は 2025 年初頭に本社をサンフランシスコへ移転し、Max 氏自身も現地に引っ越したとのことです。】

1. 週に一つのアイデア——失敗する理由を自ら探し求める

その後の数ヶ月間、Max は高密度の試行錯誤フェーズに入りました。彼は様々なものを制作しました：VR ゲーム審査ソフトウェア、信頼性・セキュリティツール、ボットによるトラフィック検出システム、詐欺防止プラットフォームです。それぞれについて素早く MVP（Minimum Viable Product: 実用最小限製品）を構築し、市場に出して売れるか試し、購入意欲があるかどうかを確認しました。

おおよそ週に一つの新しいアイデアを出し、すぐにそのアイデアが機能しないことを学びます。

彼はこのプロセスを通じて、直感に反する教訓を一つ学んだと言います。起業においては、「自分が正しいと証明される」のを待つのではなく、「自分が間違っていると証明される」ことを追いかけるべきだとです。

実際に、なぜそれがうまくいかないのかを誰かに教えてもらうよう積極的に探す必要があります。もし「これではダメだ」という強力な理由が見つからないなら、それはあなたが追求すべき実りあるアイデアである可能性があります。（"You should actually be hunting for someone to tell you why this won't work. If you can't find a reason it won't work, then you actually have some sort of tangible idea you should pursue."）

彼は当初、典型的な間違いを犯したと認めています。一つのアイデアに 3 ヶ月も費やし、「これがやる価値がある」と誰かが言ってくれるのを希望を持って待っていたのです。方向性が完全に逆でした。節約できた数週間や数ヶ月は、何よりも貴重です。

ユーザーとの対話は「獲得すべき特権」のようなものです。初期段階では、話し合うためのユーザーがそもそも存在せず、他人に製品の試用を懇願するしかありません。この時期は苦しいものですが、必ず経験する必要があります。そして誰かが「あなたの製品はひどい」「あなたがやっていることは間違っている」「これは私の問題を解決していない」と言うときこそ、得られる最も価値のあるフィードバックなのです。

1. AutoGPT から Gumloop へ——ユーザーが求めているのは Agent（エージェント）ではなく、信頼性

2023 年初、Twitter や技術コミュニティでオープンソースプロジェクト「AutoGPT」が爆発的に流行しました。これは、一般の人々が AI に「自律的に作業させる」ことができることを初めて実感させたツールです。ユーザーは目標を与えるだけで、AI が自らタスクを分解し、インターネットを検索し、コードを書きます。数ヶ月のうちに GitHub 上で 10 万スター以上を獲得しました。

Max はこれを見て試しに使ってみました。最初のデモは非常にクールに見えました。彼は限界まで深くテストしませんでしたが（後に判明した通り、これらのエージェントは極めて不安定で、すぐに無限ループに陥るものでした）、より価値ある行動に出ました。それは AutoGPT の Discord サーバーに参加することでした。

当時のそのサーバーは急成長を遂げていました。Max はそこで「GitHub とは何ですか？」「ターミナルの使い方は？」「ローカル環境へのインストール方法は？」「依存関係とは何ですか？」といった質問が大量に寄せられているのを確認しました。

彼は、これらの人々向けにシンプルなグラフィックユーザーインターフェース（GUI）を提供し、コマンドラインに触れずにエージェントを使えるようにすれば、それ自体が意義ある取り組みになると気づきました。また、自分もフロントエンド開発を学びたいと考えていたため、練習用プロジェクトとしても損失はないと考えました。

彼は「AgentHub」と呼ばれるシンプルな UI を作成しました。Discord でローカル環境の構築方法を尋ねる人が現れるたびに、Max は AgentHub のリンクを送りました。

数日間の作業の後、彼はより大きな構想を抱きました。「エージェントが有用であるなら、『エージェントのための GitHub』、つまりエージェントをホストし対話できるプラットフォームを作れるのではないか」というアイデアです。

しかしこの考えは数日で消滅しました。なぜなら、エージェント自体が実際には使い物にならないことが分かったからです。

これが転換点となりました。彼には人々が欲しがっているプラットフォームがあったものの、ユーザー体験は底辺のエージェントの不安定さによって著しく損なわれていました。そこで彼は、ユーザーたちが「密かに望んでいたもの」を提供することに決めました。

それは信頼性と予測可能性です。（"I gave them what they were secretly asking for, which is just reliability, predictability."）

実際、ユーザーの使用シナリオは非常にシンプルで、自律型エージェントなど必要ありませんでした。Max は自動化ステップを一つずつ繋ぎ合わせ、各ステップの動作が確定するフレームワークを作成しました。このフレームワークは自然な形で自動化プラットフォームへと成長していきました。

しかし、ターゲット層は予想外のものでした。AgentHub は当初開発者向けに作られたものでしたが（オープンソースプロジェクトのフロントエンドであるため当然ですが）、実際に殺到したユーザーの 80% は非技術系の人々でした。企業の運営担当者、人事、業務管理者などです。彼らは「AI が自動的に作業を代行してくれる」ということに極めて興奮していましたが、あらゆる技術的複雑さによって門前払いされていました。

Max は製品をこの層向けに再設計する必要があると気づきました。直感的で使いやすく、面白みがあり、技術的な複雑さと無縁であること。これが Gumloop の出発点です。

【注：AutoGPT は 2023 年 3 月 30 日、ゲーム開発者の Toran Bruce Richards によってリリースされ、広く普及した最初の自律型 AI エージェントアプリケーションです。GPT-4 の能力を利用して目標を自動的に分解しサブタスクを実行しますが、実際の使用では無限ループに陥りやすく、ハルシネーション（幻覚）が発生しやすく、API 費用も高額になります。BetaKit の報道によると、Gumloop の初期バージョンは AutoGPT を「シンプルな UI でラップした」ものでした。AgentHub は後に Gumloop に改名されましたが、その理由の一つは、非開発者にも親しみやすい名前であるためです。】

1. YC への採用、20 ドルの初収益、「社交しない」という哲学

Gumloop はバッチ（プログラム）開始の 5 ヶ月前に、YC（Y Combinator、硅谷で最も有名なスタートアップアクセラレーター）から採択されました。その 5 ヶ月間は製品は完全に無料でした。バッチ参加初週には有料化を開始しました。

月額料金は 20 ドルです。理由は単純です。「ChatGPT よりも高い料金に設定する勇気はない」からです。

最初の有料顧客は Kai という名前のユーザーで、20 ドルを支払いました。Max 氏は Stripe の支払い通知がポップアップした瞬間を「史上最高に素晴らしい瞬間だった」と語っています。彼らは興奮しきっていました。Kai さんは今もなお Gumloop を利用しています。

YC（Y Combinator）の期間中、Max 氏はカナダに閉じ込められていました。5 年間の入国禁止令により、サンフランシスコへ赴いて対面でのイベントに参加することができませんでした。彼はバンクーバーにある小さなアパートから、バッチ全体をリモートで参加しました。

これが意外にも強みとなりました。彼は優れた製品を作るためのすべてのプレッシャーを抱えつつも、社会的な干渉は一切ありませんでした。ネットワーキング活動もなく、パーティーもなく、テック業界の各種集まりもありません。ただ、扉を閉ざしてコードを書くだけでした。

本当に素晴らしいものを作っている人々は、そのようなイベントには現れません。（「The people who are actually building something amazing are not at those events.」）

Max 氏は今でもこの習慣を保っており、基本的にイベントには参加しません。彼の共同創業者はさらに徹底しており、ほとんど外出しないため、「多くの人が彼を見たこともない」と言われるほどです。

製品が十分に良ければ、投資家側から自分たちの方へ連絡が来るものだと彼は考えています。社交活動に出て、カクテルパーティーに参加して「投資家と知り合う」必要はありません。

必要なことは、投資家がなくても自分は成功すると示すことです。そうすれば、彼らが待たされる側になるのです。（「You just have to show them that you'll succeed without them, and then you'll be the one getting the email telling them to wait.」）

【注：Gumloop が参加したのは YC W24 バッチ（2024 年冬季班）です。YC 公式サイトによると、このバッチは 27,000 件を超える応募の中から 260 社が選出され、合格率は 1% 未満でした。Gumloop の B ラウンド投資は Benchmark がリードし、同ファンドは以前 eBay、Uber、Dropbox などの企業に出資しています。Gumloop のこれまでのシードラウンドと A ラウンドの資金は「すべて未使用」と報じられており、融資時には強い交渉力を持っていました。】

1. 理解できることだけを自動化せよ——AI が人材を二極化させる

Max 氏は AI ツールの利用において明確なラインを持っています：自分が本当に理解していることだけを自動化することです。もし理解していないプロセスを自動化すれば、それはスロットマシン（一発勝負のゲーム機）のようなものになり、結果は全く予測不能になります。

AI を使ってプログラミングをするが、プログラミング自体を全く知らない場合、最終的に作っているのはマルウェア（悪意のあるソフトウェア）に他なりません。（「If you're using AI to code and you don't know how to code at all, you're making malware at the end of the day.」）

彼は「フィーリングでコーディングする」（vibe coding）ことにも限界があると言います。自動化されたワークフローも同様です。自分自身ができないことを自動化しようとすれば、結果は必ず酷いものになります。

Max 氏が AI を使う方法は、自分がすでに理解していることを加速させることです。本来数時間かかる作業を数分で終わらせ、その浮いた時間を新しいことを学ぶために使います。AI は彼の成長の加速器であり、理解力を代替するものではありません。

最後の世代となる偉大なエンジニアたちは、もう生まれている可能性があります。（「It's possible that the last generation of great engineers has been born.」）

彼の論理は以下の通りです：かつての時代には、AI で加速される前にまず基礎原理を理解する必要がありました。しかし現在では、人々はこの理解というステップを完全に飛び越え、直接 AI を使って結果を生み出すことができます。あなたのウェブサイトが稼働し、機能が実装されても、なぜそれが動くのか、なぜ壊れるのか、どのような連鎖反応を引き起こすのかについて、時間をかけて理解したことはありません。

Max は将来、さらに大きな分断が生じると考えています：少数の人々は AI を学習ツールとして使い、基礎原理を理解することで、以前よりもはるかに早く卓越した存在になります。一方、大多数の人は「結局結果さえあればいい」と考え、理解しようとしないでしょう。

この二つのグループ間の格差はますます広がっていきます。

1. 採用はデートのよう、製品こそがあなたの魅力

Gumloop ではほぼ全員が人脈を通じて採用されており、非常に特異なパターンがあります：多くの従業員は元顧客でした。

Instacart の顧客だった人が退職して Gumloop に加入しました。Webflow の顧客も同様です。Shopify 出身の人もいます。これらの人々を説得する必要はありません。彼らは毎日このツールを使用しており、製品と使命に対してすでに確固たる信念を持っています。採用プロセスで必要なのは、入社手続きの詳細を整えることだけです。

Max は採用をデートに例えます：まず自分がデートされるに値する人物になる必要があります。他人に会社への加入を懇願することはできません。それは他人にデートを頼むのと同じです。まずは十分に優れた製品を作り、十分な成長の勢いをつけることで、最も優秀な人材が自発的に参加したくなる状況を作るのです。

彼の共同創業者も同じ経緯で加わりました。Rahul Behal は初期製品のデモを見て興奮し、加入を決意しました。

採用基準について、Max にはシンプルなフィルターがあります：「私は本当にこの人と24時間一緒にいたいと思うか？」会社には強制労働時間はなく、出社・退社の時刻も規定されていません。全員が使命感に駆られ、自分がしていることを愛しています。彼は、このような採用基準を長期間堅持することで複利効果が生まれると述べています：チームに一人でも这样的人が増えれば、全員にとってさらに興奮するものになります。

【注：BetaKit の 2026 年 3 月の報道によると、Gumloop は当時従業員 24 名を抱えており、11 件の新職種の採用を行っていました。Max はインタビューで「15 人チーム」と言及していますが、録音日時と公開日時の不一致によるものと思われます。興味深いことに、Max は 2025 年初めに「10 人で 10 億ドルの会社」を構築すると高らかに宣言していましたが、企業顧客の増加に伴い、この目標は静かに修正されています。】

1. やらない理由が百あっても、やる理由は一つだけ

Max はどんな起業アイデアにも、やらない理由が百個見つると考えています。参入障壁が浅すぎる？大手企業が押しつぶす？市場規模が小さすぎる？もし人がこれらの問題に執着すれば、決して始められず、最終的に大手企業で働き、他人の盤上の駒となるだけです。

彼自身も、初日に Zapier や OpenAI の方が自分たちより優れている理由を百個列挙できると言います。もし彼がその理由を信じていたら、今日の Gumloop は存在しなかったでしょう。

起業家に最も重要な資質として、Max が考えるのはただ一つです：

盲目的な自信。（「It just takes this blind confidence.」）

自分がこのことを成し遂げる人物だと信じなければ、決して会社を設立することはできません。残りのことは、試してうまくいけばよし、ダメならまた試すだけです。

Max の起業物語は天才のひらめきを描いたものではありません。それは送還された若者が、バンクーバーの寝室で週ごとにアイデアを変え続け、Discord サーバーの中で真の機会を見出すまで続いた物語です。彼が AI 業界に対して行った最も鋭い批判は、まさに自身の経験から生まれました：使い物にならないエージェントの廃墟の中から、有用なものを拾い上げたのです。

注目すべきは彼が提示した予測です：「最後の世代となる偉大なエンジニアはすでに誕生しているかもしれない」。これが正しいとすれば、次世代に基礎原理を理解する人材を育成するのは誰でしょうか？AI が「理解しなくても結果が出る」ことをデフォルトの道としてしまうと、誰もがあえてより困難な道を選ぶのでしょうか？

完全なインタビュー動画：https://www.youtube.com/watch?v=CxFQykWiJqY

米国から強制送還され、5 年間の入国禁止処分を受けた彼は、バンクーバーの自室で日次処理ワークフロー数千万件をこなす AI プラットフォームを構築しました（続き 6/6）

このプロジェクトは、彼が抱える困難な状況の中で生まれたものです。米国政府による厳しい制裁措置にもかかわらず、彼は技術への情熱を捨てず、自宅の狭い部屋で開発を続けました。

彼の作る AI プラットフォームは、従来のシステムでは不可能だった大量のワークフロー処理を実現しています。日次処理能力は 400 万に達し、これは業界全体でも稀有な性能です。

この技術的飛躍は、彼が直面した逆境を逆手に取った結果と言えます。入国禁止という制約の中で、彼はむしろ自由な開発環境を確保し、独自のアルゴリズムを開発することに集中しました。

彼の成功は、単なる技術的な成果だけでなく、人間の不屈の精神を示す象徴でもあります。困難な状況でも諦めず、自らの信念を貫く姿勢が、この画期的なプラットフォームを生み出しました。

現在、この AI プラットフォームは世界中で注目されており、多くの企業がその可能性に注目しています。彼の実績は、技術の力と人間の意志が組み合わさった時の驚異的な成果を示す好例です。