2025 年 11 月のある金曜の夜、Peter Steinberger は OpenClaw の最初のバージョンを構築しました。
プロトタイプはわずか 1 時間ほどで完成しましたが、数週間のうちに OpenClaw は GitHub スター数 145,000 を超え、GitHub 史上最も急成長したオープンソースソフトウェアプロジェクトとなりました。
このプラットフォームは主に AI エージェントによって構築され、チャットボットから自律的でタスク指向の AI への移行を示すものでした。
そして、この移行は加速しています。AI は現在、Google の新規コードの 75%、Microsoft の新規コードの最大 30% を生成しています。GitHub 上の Claude Code の 1 日あたりのコミット数は、2025 年 3 月のローンチ時にはほぼゼロでしたが、2026 年初頭には 134,000 を超えました。
これは、ソフトウェア開発、そしてますますナレッジワークが行われる方法における構造的な変化です。
AI エージェントは、その変化の最前線を築いています。
では、AI エージェントとは正確には何であり、チャットボットや LLM とはどう違うのでしょうか？なぜこれが一時的な流行ではなく構造的なものなのでしょうか？そして、スタックが成熟するにつれて、価値はどこに蓄積され、どこでコモディティ化するのでしょうか？
これらは、私たちが答えようとしている問いです。
その結果、エージェントが実際に何であるか、テクノロジーがどこに向かっているか、そして各レイヤーで誰が勝ち残る位置にあるかについての 5 層のフレームワークが生まれました。
いくつかの答えは、すでに数字に表れています。Anthropic は 17 ヶ月で年換算収益を 10 億ドルから 440 億ドルに伸ばしましたが、そのほとんどはコーディングエージェントによるものです。同時に、オープンソースのエージェントハーネスは現在、月間数十兆トークンを処理しています。どちらの数字も同じ場所を指しているように見えます：ハーネスレイヤーです。
しかし、エージェントは今でも日常的に明白なミスを犯します。2025 年 12 月には、Amazon のコーディングエージェントが自律的に本番環境を削除して再作成し、中国の AWS を 13 時間にわたってオフラインにしました。2026 年 4 月には、Claude を搭載した Cursor エージェントが 9 秒で企業のデータベース全体を削除しました。
本番環境では 4 つの障害モードが繰り返し発生しており、そのほとんどがベンダーの価格表に載ることはありません。
McKinsey の 2025 年 State of AI 調査によると、エージェントを有意義な規模で導入している組織は 10% 未満です。ほとんどの組織はエージェントをまったく使用していません。
技術的に可能なことと、運用上展開されていることとの間のギャップこそが、チャンスです。
私たちの Substack にある 84 ページの入門書は、地図を提供しようとする私たちの試みです。以下がその内容です：
- エージェントの 5 つのレイヤーと、それらがどのように連携するか
- アーリーアダプターが現在どのようにエージェントを展開しているかに関する 6 つのケーススタディ（私の会社 8090 を含む）
- エージェントが本番環境で確実に壊れる 4 つの方法
- モデルがコモディティ化するにつれて、最も永続的な価値が蓄積されると予想されるレイヤー
- 5 つのレイヤーのそれぞれを制御する立場にある企業
購読して読んでいただき、グループでご意見をお聞かせください：https://chamath.substack.com/p/ai-agents-primer
