> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://weekly-essay.mikey.wang/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://weekly-essay.mikey.wang/ja/2025/w01-reviewing-changes-in-the-ai-field-in-2024.md).

# W01-2024年のAI分野の変化を振り返る

2024年のAI分野の変化を振り返る。主に自分の視点から、いくつかの主要企業に絞り、情報配信とCodingという二つの領域だけを見る。

まずOpenAI。中核チームの大きな変動は企業統治の難しさを露呈した。賭けてきた事前学習の道筋は追加的な成果の余地が縮まり、持続可能なビジネスモデルもまだ確立していない。個別市場では先行機会を繰り返し逃し、検索ではPerplexity、CodingではClaudeに追い越された。それでもChatGPTの月間利用者は6億人近く、2位を大きく引き離す。消費者市場では、ブランド認知の誘導力が技術差をはるかに上回ることがわかる。大半の利用者はモデルの優劣を見分けられず、AI製品を最も効率よく選ぶ方法は、やはりブランドを選ぶことだ。

Claudeは2024年に明確な戦略を示した。基盤モデルはCodingに集中し、経営陣は安定し、Amazonの後ろ盾もある。Sonnet 3.5以降、開発者の領域で圧倒的な優位を得た。開発者が多ければ、モデルAPIの呼び出しも増える。MCPを公開すると、開発者を起点とした成長戦略はさらに明確になった。Stripeに似たやり方で、まず開発者の認識を押さえ、商業エコシステム全体を動かす。

CursorとDevinは、ともにCoding分野の新星であり、コンテキストが鍵であることを示した。Devinは使ったことがないが、主にB2B向けで、より未来を感じさせるという。CursorのDXがCopilotを大きく上回るのは、コンテキストの扱い方と対話設計にある。ただし、人にはまだ遠く及ばない面もある。時間と空間の理解が足りない。たとえば同じコード行に異なる変更が加えられた場合、対応する時間的文脈は重要な分析材料で、それがわからなければ変更同士の関係を正しく推論しにくい。複数の背景の関係や、離れた箇所まで視野に入れる思考もそうだ。monorepoの構成、使うパッケージマネージャー、導入済みの社内基盤ライブラリなどは、開発者にとって日常の常識だが、Cursorはまだ十分理解できない。

ソフトウェアは、次の時代で最も大きく増えるものかもしれない。実践している人は、その生産方式とコストが大きく変わろうとしていると感じる。モバイルインターネットが生産したのはコンテンツで、次の時代に生産するのはソフトウェアだ。コンピューターサイエンスの背景がない人も、自分でソフトウェアを作って問題を解こうとするようになる。従来のメディアの後に個人メディアが現れ、誰でも発信できるようになったのと同じだ。従来の開発者の後には、自分のために開発する人が現れ、誰でもソフトウェアを書けるようになる。