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ソフトウェア3.0とは

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Andrej Karpathy氏が語る「Software 3.0」時代とは何か？

AIの進化が止まらない中で、元OpenAI・TeslaのAI責任者であるAndrej Karpathy氏が、Y Combinatorの「AI Startup School」で行った講演が話題を呼んでいます。

本記事では、その内容をわかりやすく要約し、「Software 3.0」時代が何を意味するのか、今後の開発者やスタートアップがどのようにAIと向き合うべきかを解説します。

🎥 講演動画（YouTube）

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

🧠 Softwareの進化：1.0 → 3.0

Karpathy氏は、ソフトウェアの進化を以下の3段階で整理しています：

✅ Software 1.0

  • 開発者が明示的にコードを書く従来のソフトウェア。
  • 制御フロー、条件分岐、データ構造などがすべてコードで表現される。

✅ Software 2.0

  • ニューラルネットワークや機械学習によって、コードの一部がデータで置き換わる。
  • 特に画像認識や自然言語処理において活躍。

✅ Software 3.0

  • 自然言語プロンプトやエージェントが新たなプログラミング手法に。
  • 開発者はコードを書くのではなく、プロンプトや構成でAIを“調整”して使う。
  • 複数のAI同士が連携してタスクを自律的に遂行。

⚠ 完全自動化の幻想と現実

💡 「Autonomy Slider（自律度スライダー）」の提案

Karpathy氏は、エージェントやLLMを用いた完全自動化はまだ非現実的であり、むしろユーザーとAIの共同作業が重要であると強調しています。

❝ Keep AI on a leash. （AIは綱につないでおけ）❞

これに関連して「自律度スライダー」という概念を紹介。

  • 自動化レベルを0〜100%で調整可能な設計。
  • ユーザーが安心してAIと協業できる環境を作る。

🔁 高速な「生成→検証」のループ

LLMは自然言語生成が得意ですが、その正確さの検証は人間任せになりがち。

Karpathy氏は、生成と検証のループを高速化するためのUI設計やツールの工夫が、プロダクト成功の鍵になると述べています。

☁️ クラウド vs オンデバイス LLM

現在主流のクラウドベースLLM（例：OpenAI）は、高性能ながらコストと通信の課題があります。

将来的には、以下のようなローカル実行が現実的になると予測：

  • オンデバイスLLM（例：AppleのCore ML、Gemmaなど）
  • コスト削減、安全性向上、レスポンス向上が期待される

🌐 Web構造の再設計が求められる

LLMやエージェントがウェブを正しく読み書きするには、以下の点が重要です：

  • 明確なAPI設計
  • データ構造の整備
  • アクセス制限やセキュリティへの配慮

「Software 3.0」時代には、こうしたマシンフレンドリーな設計が欠かせません。

🔚 まとめ：開発者に求められるマインドセット

ポイント 内容
Software 3.0 AIが"プログラマー"のように動く世界
自律度調整 完全自動化ではなく「人間との共創」
UI設計 高速な生成・検証ループが重要
LLMの配置 クラウド or ローカル、ユースケースに応じて選択
Web/API設計 エージェントに優しい構造へ

📝 最後に

今コードをガリガリ書いているエンジニアは段階的にAIにコードを書かせて、自分はシステム設計やセキュリティなどにフォーカスしていくのがいいのかもしれません。近い将来プログラマーの仕事は大きく変わる、というか変わっていますよね。

📌 ご感想や意見があれば、ぜひコメント欄やX（旧Twitter）で教えてください！

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