Anthropic の開発手法を学ぶ：マイク・クリガー氏に聞く

AI エージェントは「命令」から「パートナー」へ：Anthropic のマイク・クリガー氏が語る開発パラダイムシフト

Instagram 共同創業者であり、現在は Anthropic で技術スタッフとして活躍するマイク・クリガー氏（Mike Koger）が、自身の役割と AI エージェントの使い方が劇的に変化したことを明かした。かつては細かなタスクを指示していた人間が、今は「ゴール」だけを提示し、AI に自律的な判断と実装を任せるスタイルへと移行しているのだ。

これは単なるツールの進化ではなく、開発現場における権限委譲のあり方そのものを書き換えるパラダイムシフトだ。クリガー氏は、従来の常識では不可能と見なされていた「非合理的」な要求さえも、AI エージェントを活用すれば短期間で実現可能であることを実証している。

役割の変化：タスク指示からゴール提示へ

クリガー氏が Anthropic に加入した最初の2年間、彼は Chief Product Officer（CPO）として製品戦略の策定に携わっていた。しかし、社内で AI モデルが急速に進化する様子を目撃し、自身の役割を見直す決断を下す。

「最初はモデルを使って製品戦略のドキュメントを作成したり、クラウド（Claude）に批判を求めたりしていました。でも、それは実際にコードを書いて構築する感覚とは全く違うんです」

彼は週末までかけて AI と格闘する日々を送る中で、自分の役割が「タスクを細分化して指示する側」から、「ゴールを提示し、AI に任せて結果を待つ側」へとシフトすべきだと気づいた。これは現在、他の企業の CTO が IC（Individual Contributor）として Anthropic へ移籍する傾向にも表れている。

「以前は『このタスクをやって』と指示していましたが、今は『こうしたいんだ』とゴールを伝えて、AI に任せています。途中で生じるトレードオフや質問については議論しますが、最終的な着地点は AI に委ねるスタイルです」

この変化により、クリガー氏は「自分が AI よりも賢い」と思い込む必要がなくなった。むしろ、AI が完成させた成果物について、「なぜその判断を下したのか」を説明してもらうことで、自分自身が理解を深めるという新しい学習サイクルが生まれている。

「非合理的」な要求こそが実現する時

クリガー氏が最も強調したのは、AI エージェントに対して「非合理的（unreasonable）」な要求を出すことの重要性だ。従来の開発プロセスでは、数ヶ月の工数を要する大規模な変更は現実的ではないと見なされていた。

しかし、AI エージェントを活用すれば、その常識を覆せるというのだ。クリガー氏自身の体験談がそれを裏付けている。

「Instagram のコードベース全体（数十万行）を Python から TypeScript へ移行し、週末のうちにデプロイ可能な状態にする」という要求です。2010年代や 2020 年代初頭のエンジニアリングの常識では、『そんな馬鹿なことを誰がやるんだ』と笑われるような話でした」

実際、クリガー氏は動的なワークフローを設定し、AI にこのタスクを任せた結果、週末にはコードの完全移行、検証、そしてデプロイ準備まで完了させることに成功した。

これは単なるスピードアップの話ではない。AI が持つ「自律性」と「文脈理解力」が、人間が想像もしていなかった解決策を生み出す可能性を開くからだ。クリガー氏は、製品設計においても同様の視点を持つべきだと指摘する。

「現在の AI 製品の多くは、ツールのアクセス範囲や自由度を過度に制限しすぎています。そのせいで、『非合理的』な要求を出しても『できません』と返されてしまいます」

例えば、知識労働者に仮想マシンを提供することは一見無駄に見えるかもしれない。しかし、PDF の解析エラーが発生した際、AI が自らスクリプトを書いて問題を解決できる環境があれば、それは劇的な生産性向上につながる。

固定された組織ではなく「流動的」なラボ構造

急速に進化する AI 業界において、Anthropic は従来の階層型組織とは異なるアプローチを採用している。プロジェクトごとの柔軟な編成と、迅速なピボット（方向転換）やシャットダウンを可能にする「ラボ」型の組織構造だ。

固定されたチームに属するのではなく、特定のプロジェクトのためにメンバーを集め、目的が達成されたり方針が変わったりすれば即座に解散・再編成される。この仕組みにより、AI エージェントの進化スピードに合わせて、人間側も迅速に対応できる環境が整っている。

また、開発プロセスにおいては「タグ（tag）」と呼ばれる機能を活用した非同期型の協働が主流となっている。これは単なるチャットツールではなく、AI に文脈や記憶を持たせ、自律的にタスクを監視・実行させる「チームメイト」としての役割を期待するものだ。

「あるメンバーは、バグ修正だけでなく、特定のコードベース全体を管理し、フィードバックチャンネルを監視して自ら問題を発見・解決するように AI に指示していました。これは単なるチャットボットの使い方を超えた、新しいバージョンの協働です」

失敗から学ぶ：スケーリングとメンタルヘルスの両立

クリガー氏は Instagram の立ち上げ時のエピソードも振り返る。サービス開始初週にシステムがダウンする大惨事を経験したが、そこから得た教訓は現在も AI 開発の現場で生きている。

1. 計測の徹底: 「何が起きるか」を事前に予測し、必要な指標をすべて計測しておくこと。アウトタイム時に「これが正常値なのか異常値なのか」が分からない状態は最悪だ。
2. 柔軟な制御: 機能フラグや設定キー（knobs）を効果的に使い、数秒で構成を変更できる仕組みを作ること。

これらの知見は、AI エージェントのロールアウトや実験においても不可欠である。しかし、技術的な成功以上に重要なのが「メンタルヘルス」への配慮だ。

業界の変化があまりにも速く、 burnout（燃え尽き症候群）に陥りやすい環境だからこそ、感情を言語化して共有する文化と、日々の出来事に振り回されない長期的な視点を持つことが求められている。

「感情を言葉にして共有できる文化を作り、日々の変化に一喜一憂しないように、長期的な視点で物事を見守ることが重要です」

まとめ

マイク・クリガー氏の発言は、AI エージェントが単なるコード生成ツールから、自律的な開発パートナーへと進化している現状を如実に示している。人間は「命令する側」から「ゴールを設定し、信頼して任せる側」へ役割を変え、組織も変化に対応できる柔軟な構造へと進化させる必要がある。

技術の進化スピードが速いからこそ、私たちは「非合理的」な挑戦に恐れず、かつメンタルヘルスを保ちながら長期的視点で取り組む姿勢こそが、真の競争優位性を生む鍵となるだろう。