Anthropicを解体する：最高のAI企業、そしておそらく組織的発明の一種でもある

出典：海外ユニコーン企業セリア

本日、Anthropicは次世代フラッグシップモデルであるClaude Fable 5と、特定の機関向けに販売されるClaude Mythos 5を発表しました。

公式情報筋が公開したデータによると、これはAnthropic社がこれまでに開発した中で最も高性能なモデル世代である。特にソフトウェア開発、複雑な知識労働、長時間のタスク処理において、従来世代の製品との差をさらに広げている。

しかし、モデルそのものよりも興味深いのは、アントロピックが過去数年間、業界の変化に一貫して対応できてきた理由である。

ほとんどの企業がまだパラメータの規模について議論していた頃、同社はコーディングに注力し、業界がCエンドのトラフィック獲得競争を繰り広げていた時期には、エンタープライズ市場に目を向け、ますます多くの企業があらゆる分野に事業を拡大し始めた頃には、いくつかの重要な方向性にリソースを集中させた。

振り返ってみると、Anthropicの躍進は技術的な奇跡というより、むしろ長期にわたって一定の判断を貫いた結果と言えるだろう。過去1年間で、AnthropicはOpenAIの追随企業と見なされていた状態から、AI業界で最も注目される企業の1つへと成長した。収益、企業価値、そして人材獲得はいずれも急速に上昇している。多くの人が、この成功のすべてをクロードの手腕によるものだと考えている。

しかし、もう少し時間軸を延ばしてみると、クロードは単なる結果に過ぎないのかもしれない。本当に研究する価値があるのは、アントロピックがなぜ常に他社よりも早く重要な方向性を見抜くことができたのか、そしてなぜあらゆる誘惑に屈することなく自制心を保ち続けることができたのか、という点である。

『Fable 5』のリリースは、新たな脚注となる。AI業界における競争は、単にモデルだけの問題ではないことを、改めて人々に思い起こさせるのだ。勝敗を分けるのは、戦略、組織力、そして企業が何を大切にするかという点であることが多い。

この1年間で、AnthropicはAI業界全体において、最も研究に値する企業と言えるかもしれない。

今年初め、同社は人類のビジネス史上最速の爆発的成長を遂げた。年間経常収益（ARR）は90億ドルから450億ドルに増加し、コンピューティング能力の供給がこのまま続けば、年末までに1000億ドル、来年には2000億～3000億ドルに達し、Metaの規模に匹敵する見込みだ。二次市場での評価額はすでに1兆ドルに達し、OpenAIを上回っている。

私たちは、アントロピック社がどのようにして逆境から這い上がったのかをじっくりと研究しました。最終的に、この会社を理解する上で重要なのは、戦略的判断力と組織文化という2つの点を把握することです。

誰もが既にこのことについて断片的な理解を持っているはずだが、全体像は把握できていない。そこで本稿では、より詳細な整理と再構築を試みる。戦略と組織の観点から、外部から寄せられる以下のような興味深い疑問に答えることを目指す。

Anthropicはなぜ2021年に、コーディングが最も重要な方向性かもしれないと気づいたのでしょうか？

ダリオとサムの性格の違いは、どのようにして2つの会社の全く異なる戦略的方向性を決定づけたのだろうか？

アントロピックの人材離職率がこれほど低いのはなぜですか？

なぜアントロピック社のほぼ全員がその企業文化を称賛するのでしょうか？また、急速な事業拡大の中で、この企業文化はどのように維持されているのでしょうか？

01 集中力の重要性は過小評価されている

まず、戦略的な観点から言えば、OpenAIは常に何でも手に入れたいと願う企業のように思えてきた。

モデル機能の面では、OpenAIは数学、科学、コーディング、推論、マルチモーダル、アーキテクチャ革新などに力を入れています。製品面では、Codex、ブラウザ、ロボット、エンタープライズプラットフォーム、スマートハードウェア、チップ、データセンターなどが同時に開発されており、OpenAI内のプロジェクト数はかつて約300に達したと言われています。

それに対し、Anthropicは全く異なるアプローチをとっています。大手3社の中で唯一、早い段階でマルチモーダルを放棄し、アーキテクチャの革新について語ったり、推論モデル、強化学習、継続学習といった概念を強調したりしたことは一度もありません。言語モデルのスケーリングにのみ焦点を当て、コーディングのみを方向性として、まず最も重要な機能を習得することに専念しています。

コーディングがなぜそれほど重要なのかという点に関して、市場は現在、3つの主要なポイントを明確に認識している。

プログラミングはあらゆることへの道を開く。デジタル世界のタスクの大部分はコードで表現できる。

コーディングは、モデル学習に最も適した能力です。結果の検証可能性が高く、フィードバックループが短いため、ユーザーデータをモデルトレーニングに効果的にフィードバックできます。

コーディングは汎用人工知能（AGI）開発の中核を成す加速要因である。主要なAI研究所は既にこの加速サイクルに入っており、今年のモデル改良は昨年よりも速いペースで進んでいる。

最終結果は、コーディングこそが最も重要な方向性であり、他のすべてを凌駕していることを裏付けている。OpenAIは3月になってようやくこのことに気づき、Soraのようなサイドプロジェクトを打ち切り、コーディングを会社の最優先事項とした。

Anthropicはどのようにして正確なコーディング方法を選択したのか？

私たちは常に疑問に思っていました。Anthropicはどのようにして最初から正確なコーディング方法を選択できたのでしょうか？遡って調べてみると、それは半分は先見の明、半分は幸運だったことが分かりました。

Anthropicの初期資金調達は非常に困難だった。限られた資金の中で、より効率的な方法で汎用人工知能（AGI）の開発を進める必要があった。商業的なクローズドループを構築できることを証明するために、垂直統合型のシナリオを提示する必要があったのだ。彼らは真剣に検討した結果、もし方向性を一つしか選べないとしたら、コーディングが最良の選択肢かもしれないと考えた。つまり、まずより優れたコーディングモデルを訓練し、それを顧客に提供し、実際のエンジニアリング環境で顧客の使用データを取得し、それをモデルの訓練にフィードバックするという流れだ。これは、潜在的に好循環を生み出す可能性を秘めている。

Anthropicの成長責任者はかつて、同社の共同創業者たちがコーディングに注力すべき理由を説明した社内文書を見たことがあると語った。重要なのは、この文書が2021年に作成されたものであり、当時はまだ誰もこの方向性における実際の市場機会を把握していなかったということだ。

しかし、その後状況は変化し、資金調達が円滑になり、会社により多くのリソースができたため、コーディングラインについては言及されなくなり、より汎用的なモデルベースの構築へと移行した。

転換点はChatGPTの爆発的な人気後に訪れた。AnthropicはCエンドがすでにOpenAIに奪われていることを認識し、残念ながら（しかし後から考えると非常に幸運なことに）戦場をBエンドに移した。この戦略転換は、無謀な賭けではなく、慎重かつ経験に基づいたものだった。

Claude 3の開発を進める中で、Anthropicは意識的にコーディング能力の強化に取り組み始め、Sonnet 3.5で市場から高い評価を得ました。その後、検証を求めながら投資を増やし、商業的価値と研究の加速という両面において、コーディングの可能性に対する判断を徐々に確固たるものにしていきました。こうしてチームはこの方向性に注力し始め、Cエンドの開発を完全に放棄し、マルチモーダルへの取り組みも中止しました。

市場動向への注力に加え、技術的な方向性への揺るぎないこだわりも特筆すべき点です。過去2年間、著名な研究者からは、スケーリング法則は限界に達し、事前学習の限界収益はピークに達したとの声が繰り返し上がっていました。しかし、様々な研究者との対話を通じて、Anthropicはあらゆる研究機関の中で一貫してスケーリング法則に最も自信を持っており、新たなパラダイムにエネルギーを分散させることなく、事前学習とデータ処理を着実に実行してきたことが分かりました。

今振り返ってみると、これはまさに正しいアプローチだった。クロードの能力が飛躍的に向上したのは、主に事前の研修への確かな投資によるものだった。

創業者の人柄

しかし、ここで別の疑問が生じる。なぜAnthropicは、いくつかの重要な方向性において一貫して決定的なトレードオフを行いながら、冷静さを保っているのだろうか？

まず、資金面での制約がある。Anthropicの過去の資金調達額は、OpenAIの約3分の1に過ぎない。しかし、さらに深く掘り下げてみると、両社の戦略的な違いは、創業者たちの個性や経歴にも深く関係していることがわかる。

Anthropicの共同創業者4名は、スケーリング法則に関する論文の中核を担った人物です。ダリオ自身はGPT-3の中核研究リーダーであり、AI分野で10年の経験を持ち、AIの技術進歩を直接体験してきたため、より大胆な判断を下すことができます。さらに、ダリオはFOMO（取り残されることへの恐怖）を全く感じない人物であり、やや自己中心的で頑固な性格で、市場のコンセンサスに左右されることはめったにないと評されています。

2024年、アントロピックがまだ爆発的な成長を遂げていなかった頃、彼はこの会社を理解する上で非常に重要だと私が考えることを言いました。

「過去10年間で私が学んだ最も深い教訓は、市場には必ずいわゆるコンセンサスが存在するということだが、コンセンサスが一夜にして覆される事例をいくつも目の当たりにした後、私は自分の賭けに集中し始めた。私たちの予想が正しいかどうかは分からないが、正直なところ、たとえ50％しか正しくなかったとしても、それはすでに非常に価値がある。なぜなら、私たちは他社にはないものを提供しているからだ。」

これはサム・アルトマンとは全く異なる。サムに近い人たちとの会話から、以下のことが分かる。

サムはシリコンバレーで最も野心的な創業者の一人として知られており、最初から全てを自分のものにしようと目論んでいる。YCでの投資経験も相まって、「複数の場所に種を蒔き、並行して賭ける」という手法に精通しており、それがOpenAIが数多くのサイドプロジェクトを成長させる原動力となった。

サムは技術的なバックグラウンドを持たないため、技術的な方向性に関する判断力はアントロピックほど強くなく、チームがボトムアップで推進していくことを重視している。サムは自身の強みであるリソース管理能力を活かし、各チームに必要なリソースを提供している。

ベンチャーキャピタル出身のサムは、斬新で画期的なアイデアを特に好む。そのため、OpenAIの企業文化は、0から1へのパラダイム革新を重視する一方で、1から10への継続的な改良を同等に重視していない。Sora、Atlas Browser、Voice Modeなど、多くの製品ラインは継続性を欠き、発売後に放棄されている。

サムとマーク・チェン（最高研究責任者）はどちらも「イエス」しか言わず「ノー」は言わない性格だ。サイドプロジェクトに関しては、チームが一生懸命努力する限り、上層部から必要なリソースは提供される。

OpenAIの戦力が様々な副業によって分散されると、Anthropicは戦略的な競争を通じて最も重要な戦場で優位に立つことができる。

戦略の真髄は「巧妙さ」にある

アントロピック社の戦略的焦点は、焦点の重要性が過小評価されているという洞察を与えてくれる。

昨年聴いたポッドキャストで、Foundersポッドキャストのホストであるデビッド・センラ氏が登場していたのを覚えています。彼は過去8年間、ほぼ一つのことだけをしてきました。それは、毎週偉大な起業家を一人ずつ研究することです。彼が読んだ400冊以上の伝記から抽出した起業家経験の本質は何かと尋ねられたとき、彼は「集中力」と答えました。

優れた起業家は、必ずしも学業優秀な学生というわけではなく、むしろ極端なまでに何かに執着する人であることが多い。彼らは、コストコの価格設定、アップルのデザイン体験、バイトダンスのレコメンデーションアルゴリズムとデータ活用といった、自分にとって最も重要な要素を1つか2つ特定し、それを極限まで追求する。競合他社にとっては、もはや不条理とさえ思えるほどにまで突き詰めるのだ。

多くの人が自分は集中していると思っているが、集中することの意味と代償を真に理解していないことを明確にしておく必要がある。いわゆる集中力は、基本的に2つのレベルに分けられる。

判断力：何が最も重要かを理解し、それ以外のすべてを犠牲にする勇気を持つこと。

プレッシャー：主要な要素を突破するために、圧倒的なリソースを投入できること。

前者は認知の問題であり、後者は意志の問題である。どちらも不可欠である。

例えば、Googleが設立された当時、インターネット業界全体では、未来は「ポータルサイト」にあるという共通認識がありました。Yahoo!のような巨大企業は、ホームページにニュース、天気予報、ショッピング、ゲーム、星占いなど、ますます多くの機能を詰め込んでいました。あらゆる機能が「広告価値を高める」ための手段と見なされていたのです。しかし、Googleは、情報量が増えるにつれて、ユーザーが必要とするのはより大きなポータルサイトではなく、最も関連性の高い答えをすぐに見つけられる能力だと考えていました。

つまり、他社がユーザーの滞在時間を延ばそうとする一方で、Googleはユーザーに早くサイトを離れてもらおうとしたのだ。当時、Googleのホームページは検索ボックス以外何もない、極めてシンプルなものだった。ビジネスモデルも同様に一点集中型で、Yahoo!が数十もの収益化手法を持っていたのに対し、Googleは「検索キーワード入札」に全力を注ぎ、本格的に第二の事業分野を検討するまでに10年近くを費やした。

今日に至るまで、Googleの信条の一つは「一つのことを徹底的に極めるのが一番だ」というものだ。

戦略の本質は、何を選びたいかを明確にすることではなく、何を諦めたいかを明確にすることにある。多くの人は「ノー」と言うことが足りないと思う。

02 文化こそ最大の秘訣

Anthropicの最も特筆すべき点は、その戦略ではなく、組織文化にあると言えるだろう。過去6ヶ月間、AI人材獲得競争が激化する中で、Anthropicの人材離職率は他のAI研究所と比べてはるかに低い水準にとどまっている。

以下の2つのグラフは、2021年から2023年までの人材移動データをまとめたものです。最初のグラフは、さまざまなAIラボ間の転職率を示しており、以下のことがわかります。

DeepMindからAnthropicに移籍する10.6人のうち、DeepMindに戻るのはわずか1人だけだ。

OpenAIからAnthropicに移籍する8.2人のうち、OpenAIに戻るのはわずか1人だけだ。

2つ目のグラフは、入社から2年後も会社に在籍している従業員の割合を示しています。Anthropicの人材定着率は80%で、当時主要なAI研究所の中で最高であり、DeepMindの78%をわずかに上回っています。設立間もない急成長企業であるAnthropicが、老舗のDeepMindよりも高い定着率を達成できたことは、決して容易なことではありません。対照的に、OpenAIの定着率はわずか67%です。

注目すべきは、このデータが収集されたのはOpenAIが全盛期で、Anthropicがまだ登場していなかった時期であるという点だ。ここ2年間のニュースを見ると、Anthropicの人材獲得力と安定性はさらに明らかになる。例えば、最近Twitterで話題になった投稿では、有名企業のCTO数名がAnthropicに移籍して一般の技術社員（MTS、技術スタッフ）になることを希望していることが取り上げられた。

その最大の理由は、アントロピックの組織文化にあるとよく言われる。アントロピックのメンバーが録音したポッドキャストを見ると、ほぼ全員がアントロピックの文化について言及しており、中にはこのカルト的な文化こそがアントロピック最大の成功の秘訣だと考える者もいる。

「私は、企業文化こそがアントロピックの秘密兵器だと確信しています。それは、当社にとって最も防御可能で、他に類を見ない資産です。これは自然に生まれるものではなく、経営陣が多大な投資を行ってきた結果です。」

------ アモル・アヴァサレ、人間成長リーダー

この問題に特別な意識を持って取り組まなければ、気づかないかもしれません。なぜなら、人々が文化や価値観について語る時、それはしばしば曖昧で、単なるスローガンのように思われがちだからです。しかし、あらゆる一次情報や公開インタビューを重ね合わせると、非常に印象的な事実が見えてきます。

人間活動の3つの特徴

具体的に見ていくと、Anthropicを他のAI研究所と区別する3つの特徴は以下のとおりです。

使命志向

Anthropicの使命は「世界が変革をもたらすAIへの移行を安全に進められるようにすること」であり、つまり、あらゆる活動は安全性を中心に据えている。

多くの企業が使命感を掲げていると主張するが、Anthropicのその真剣さは、ある意味宗教的なレベルに達している。Anthropicは、強い倫理観を持つ最先端の研究所であり、汎用人工知能（AGI）が世界を救うことができると心から信じていると同時に、AGIが世界を滅ぼす可能性もあると心から信じており、この二つの現実の間の狭い綱渡りを皆が歩めるよう導こうとしている。

クロード・コードの代表であるボリス・チェルニーはかつてこう言った。「アントロピックでは、廊下で誰かに『なぜここにいるのですか？』と尋ねたら、必ず『安全のため』という答えが返ってくるだろう。」

彼とプロダクトマネージャーのキャット・ウーは昨年、アントロピックを離れてカーソルに移籍したが、アントロピックの社風が恋しくなり、わずか2週間で戻ってきた。皆が純粋に高みを目指して努力しているという雰囲気が、アントロピックに入社する前は懐疑的だった人もいたが、入社してみると「いやあ、社内の雰囲気は外から言われているよりもずっと真剣だ」と感じたという。

初期の従業員の中には、全体会議で「もしアントロピックが最終的にその使命を達成したとしても、会社自体が失敗したとしても、それはそれで良い結果だ」と発言した者さえいた。この発言は、アントロピックという会社について多くを物語っている。

ほとんどの企業の論理では、商業的な成功が常に最優先事項であり、ミッションは単なる飾りです。しかし、Anthropicの最も特別な点は、社内に会社の存続よりもミッションを優先する人々が実際に存在することです。Anthropicが実際に行っていることを検証してみると、非営利信託を念頭に設計されたガバナンス構造、説明可能性に関する研究、安全性への様々な投資（最近では価値観の衝突により米国国防総省との2億ドルの契約を放棄する意思を示したことなど）といった、この原則に沿った取り組みが見られますが、ここでは詳しく説明しません。

高い信頼、低いエゴ

他の主要な研究室と交流する際、内部の政治的な駆け引きや派閥争いについて耳にすることがよくあります。しかし、Anthropicにはそういった問題は一切ありません。それどころか、皆が非常に団結しており、互いに助け合う姿勢を持っています。

最も注目すべき点は、最先端AIはスター文化と資源争奪戦が容易に発生する場所であるということだ。AI研究者は世界で最も優秀で自己顕示欲の強い人々であり、彼らは当然ながら異なる解決策を提案し、独自の派閥を築き、名声を得ようとする。しかし、資源は非常に限られているため、部門間の対立が頻繁に発生する。

GoogleからAnthropicに移籍したダニエル・フリーマン氏は、他の模範的な企業は社内でそれぞれが独立した領地のような雰囲気があり、各自が自分のことを管理し、密かに競争し合っているが、「Anthropicではそのような感覚を一度も感じたことがない」と語った。

Stripeの元CTOであるラフル・パティル氏は、昨年秋にAnthropicに入社した際、最も印象に残ったのはこの会社の文化だったと語った。これほど優秀な人材が集まりながら、同時にこれほど謙虚であるとは想像しがたい。彼は一つの基準を示した。「もし明日、会社から『あなたにとって最適なポジションは、経営幹部として続けることではなく、IC（個人貢献者）になることです。それが会社の使命に最も貢献できるからです』と言われたら、あなたは喜んでそうしますか？」彼は、Anthropicの社員は100％、エゴを捨ててそうするだろうと確信している。

強い人文主義的背景

ニューヨーカー誌のあるライターが数ヶ月間アントロピックを綿密に取材し、そこにいる人々について興味深い描写を2つ残している。

本好きの変わり者

アントロピック社の従業員には、小説家や詩人の子供が異常に多いようだ。

言い換えれば、ここにいる人々は典型的なシリコンバレーのエリートや、従来の技術オタクのイメージとは似ていない。彼らは少しばかり読書好きで、少しばかりオタク気質で、少しばかり理想主義的だ。多くの人が、作家や詩人の家庭で育ったような印象を与える。

これは、クロードモデルの命名規則にもある程度表れています。俳句、ソネット、作品は、それぞれ簡潔な俳句、シェイクスピアのソネット、古典的な大作に対応しています。対照的に、OpenAIのGPT-4 / 4o / o1はエンジニアリング番号で命名され、GoogleのGemini Ultra / Pro / Flashは古典的な製品ラインにちなんで命名されています。これは、両者の違いをある程度示しています。

クロード・コードの代表であるボリスは、ポッドキャストで興味深いエピソードを披露した。アントロピックでの最初のランチの席で、彼はハードSF作家グレッグ・イーガンの非常にマイナーな本について何気なく話した。どれほどマイナーだったかというと、それまで読んだことのある人に会ったことがなかったという。彼はその本の筋書きの一節を何気なく引用したところ、驚くべきことに、テーブルにいた全員がそれに気づいたのだ。

彼はこのことに大きな衝撃を受け、自分が正しい場所に来たのだと確信した。SF好きの読書家は、しばしば人間性への深い関心と歴史的責任感を持ち合わせており、バタフライ効果に関する優れた推論能力も備えている。読書への関心に基づくこうした共通認識は、ここが人工知能の限界を押し広げるのに最適な場所かもしれないという彼の確信を強めた。

文化はいかにして制度化されるか

次の疑問は、この純粋で、ほとんどカルト的な文化はどのようにして維持されているのか、ということだ。

結局のところ、Anthropicはもはや小さなAI研究所ではなく、3,000人の従業員を抱える大企業であり、史上最速のペースで成長しながらも、その文化的な密度を維持することに成功している。

この点に関して、ダリオは、アントロピックの企業文化を良好に保つために、おそらく時間の3分の1から40％を費やしていると明言した。技術、製品、資金調達、そして政治的・ビジネス的な関係など、数え切れないほどの業務を抱えているにもかかわらず、彼にとって最も重要な仕事は、アントロピックを高い結束力を持つ、優秀な人材が働きたいと思う場所にすることだと考えている。

具体的な実践方法については、以下の点が挙げられます。

特別な採用基準

Anthropicの採用方法は、多くのAI研究所とは異なっている。

一方、人材選考の面では、有名人材を競い合う多くの企業とは異なり、Anthropicは無名の人材を採用することを好む。外部の肩書きよりも、「独自調査を行ったことがあるか、真に洞察力のあるブログを書いたことがあるか、オープンソースコミュニティに多大な貢献をしたことがあるか」といった、能力を示す直接的な証拠を重視する。

一方、Anthropicは非常に厳格な文化審査を行っています。文化面接専用のラウンドがあり、1時間で15～20のシナリオ質問が出されます。オンラインで出回っている面接質問に基づくと、彼らは次の3つの点に重点を置いています。

あなたは本当に安全性を最優先事項として考えていますか？典型的なスクリーニング質問は、「Anthropic社が安全性を確保できないという理由でモデルの発売を見送った場合、あなたの保有株がゼロになることを受け入れられますか？」というものです。

あなたは優しくて謙虚な人ですか？これには、親切心、共感力、対人スキル、そして自分の無知や過ちを認める能力が含まれます。

複雑な問題に対処できますか？Anthropic社内で扱われる問題の多くは非常に複雑で多岐にわたります。そのため、体系的な思考力があり、意思決定の二次的な影響や、ある決定が他の側面にどのような影響を与えるかを深く考察できる能力が重視されます。

彼らは採用活動において「逆スクリーニング」に多くの時間を費やしており、その結果、トップ10xの優秀な開発者を多数手放すことになった。ラフル・パティル氏は、アントロピックに入社する前に、当時のアントロピックのCTOと長時間話し合ったと述べている。CTOは彼を説得して入社させるどころか、入社すべきでない理由を2～3週間かけて説明し、アントロピックの文化やミッションに真に共感できない限り、入社する価値はないと丁寧に助言したという。

したがって、アントロピック社の採用戦略は、できるだけ多くの優秀な人材を集めることではなく、むしろ不適格な候補者をできるだけ早い段階で選別することに重点を置いている。「私たちは、金銭や名声目当てで来る者を排除することに非常に長けている。」

対照的に、OpenAIは規模が大きくなるにつれて、もはや文化的な面接を専門に行わなくなり、それが経営上の問題を引き起こしたと報じられている。これは、Metaが最近行った採用ラッシュの際に特に顕著だった。Metaの法外な報酬パッケージに直面したOpenAIの対応は、市場の常識に近いものだった。つまり、対抗オファー、引き止めボーナス、そして株式の権利確定を早めるために新入社員の権利確定期間を短縮する措置である。Anthropicの対応は、いかにもAnthropicらしいものだった。彼らは従業員に対し、自分たちがここに来たのは主にミッションのためであり、外部入札で価格を上げ続けるためではないと伝えた。マーク・ザッカーバーグがたまたまあなたに目を留めたからといって、同等の資格を持つ同僚の10倍もの給与を提示することはない。それは不公平であり、辞めたいなら辞めればいい、と伝えた。

この状況の最終的な結果もまた、多くのことを物語っている。報道によると、OpenAIは数十人の従業員を失ったのに対し、Anthropicはわずか2人しか失わなかった。しかも、その2人はMetaでそれぞれ6年と11年間勤務していた。

コンテキスト共有の文化

Anthropicは、内部情報に関して非常に高い透明性を有している。

まず、ダリオ自身が積極的に、頻繁に、そして繰り返し、意義を伝えています。彼は会社全員と情報を共有するために、2週間に1回程度の頻度で「ダリオ・ビジョン・クエスト」と呼ばれる全体会議を開催しています（ダリオ自身も、この名前の伝道的な響きが露骨すぎて、まるで山に行って何か啓示を受けたかのようだと冗談を言っています）。彼は通常3～4ページの資料を携え、1時間かけて全社員の前で、会社の方向性や製品戦略から業界の変化まであらゆることを議論し、その場で直接質問に答えます。

社内の多くの従業員は、彼が非常に率直で正直な話し方をすると言う。「ダリオは私がこれまで出会った中で最も率直な人物です。彼は計算ずくで話すのではなく、自分の考えをそのまま口にします。」

全体会議に加えて、彼はSlackチャンネルに、飾り気のない文章で自分の考えを頻繁に書き込んでいる。最近の社内の出来事、心配事、そして皆に関わる問題についての見解などだ。こうした文化のおかげで、社内の誰もが意思決定のプロセスや優先順位を把握できる。そのため、複雑で変化の激しい状況下でも、各個人が比較的一貫性のある分散型の意思決定を行うことができる。

さらに、この透明性は一方的な情報伝達ではなく、異議を唱えることも可能です。例えば、全員が参加する会議でダリオの発言を聞いて意見が合わないと感じた人が、直接ダリオのノートチャンネルにアクセスして「あなたの判断には同意できません」と公に発言し、その場で議論を交わすこともできます。リーダーシップに公然と異議を唱えることは推奨されます。

さらに、このライティング文化はダリオだけのものではなく、全員が関わる思考メカニズムです。Anthropicの多くの社員は、個人のTwitterフィードのようなノートブックチャンネルを持ち、その時々の思考、行動、進捗状況を記録しています。他の社員は購読したり、閲覧したり、議論に参加したりできます。多くの社員が、この会社のライティング文化を非常に気に入っているとコメントしており、Slackは様々なことが展開される巨大な宝庫となっています。

このように、Anthropic社は社内で非常に良好な連携体制を築いているようで、社員一人ひとりのプロジェクト、見解、アイデアが十分に透明性があり、柔軟に共有されている。中には、財務データまで透明化されていることを嘆く者さえいる。

（しかし、対照的に、技術的な機密保持は非常に厳格に守られており、一部のチームは意図的に隔離され、一緒に食事をすることもほとんどないと言われている。その結果、他社の研究者の中には、重要なノウハウが様々な人々の頭の中に散在しており、数人の人材を引き抜いただけでは全体像を把握できないことを嘆く者もいる。）

7人の創設者が均等な株式を保有する、設立構造そのものが文化的な仕組みである

アントロピックの設立構造は、商業的な常識に反する設計になっている。7人の創設者がいるが、ダリオは自分の取り分を増やすのではなく、全員に平等な株式を与えることを断固として決めたのだ。

当時、誰もが彼に、これは大惨事になると忠告した。そうでなければ、リーダーシップが曖昧になり、インセンティブがずれてしまい、内部抗争によって会社が崩壊しやすくなるからだ。しかし、ダリオは、会社は特定の創業者ではなく、ミッションを中心に据えるべきであり、平等な株式保有こそがこの哲学を最も明確に示す証拠だと信じていた。

7人の共同創業者たちは長年共に仕事をしており、互いに高い信頼関係を築いていた。均等な株式保有は、本質的には経営権を定めるためのものではなく、むしろコミットメントの証であり、文化を浸透させるための仕組みである。7人の共同創業者たちは、それぞれ異なる方向性でより広い層に価値観を発信する、7つの文化伝播拠点として機能する。こうすることで、会社が拡大しても、創業当初の文化が希薄化する可能性は低くなる。

対照的に、OpenAIの経営陣は非常に不安定で、創設メンバー11人が相次いで退任し、現在残っているのはサム・アルトマン、グレッグ・ブロックマン、ヴォイチェフ・ザレンバの3人だけとなっている。新たに任命された経営陣はさらに不安定で、2026年初頭以降、製品責任者が休職し、マーケティング責任者が健康上の理由で退任、広報責任者が退職、オペレーション責任者が異動、そして財務責任者も疎外されている…。

ワンチームを極めて重視し、派閥主義を避ける

AnthropicのCTOはかつてポッドキャストで、AIラボは従来の企業に比べて全体的にボトムアップ型であり、権力と創造性が下から上へと流れる逆ピラミッド型の組織構造になっていると述べていた。

最も重要な仕事は最前線で行われます。なぜなら、最前線の担当者はAIの新たな挙動に最も近いところにいるからです。彼らは日々実験を行い、モデルが何ができるかを最も直感的に理解しています。製品アイデアの大部分は、経営陣のロードマップではなく、最前線の担当者によって提案されます。

しかし、これには問題も伴います。判断が分散されると、各チームが自らの問題認識や価値観に固執しやすくなり、互いに反発し合う個々の派閥へと成長してしまう可能性があるのです。

Anthropicの独自性は、判断を分散化する必要があるからこそ、積極的に団結を育むことがより重要だと早期に認識した点にある。ダリオは、安全部門が安全が最も重要だと一方的に主張し、製品部門が製品が最も重要だと一方的に主張し、すべての対立を上層部に押し付けて解決を求めるような状況を望んでいない。彼の経営理念の中核の一つは、トレードオフを各個人に分散させ、全員が創業者の視点を少しずつ持ち、それぞれの役割において大規模なトレードオフ処理に参加することを可能にすることだ。

そのため、彼らは一つのチームを重視し、また、経営幹部レベル以下の役職を区別しない、全員を技術スタッフと一律に呼ぶ、「研究者対エンジニア」、「シニア対ジュニア」、「アーキテクト対実装者」といったアイデンティティの定義を意図的に軽視するなど、責任間の境界を弱めるための様々なシステムを設計している。

これは、常に研究者文化が強く、内部に明確な「軽蔑のヒエラルキー」が存在するOpenAIとは対照的である。研究者＞研究エンジニア＞ソフトウェアエンジニア。その結果、製品開発は研究部門に支配され、研究部門の意見はほとんど反映されない。また、意見の対立が生じた場合でも、研究部門は製品開発部門との協力に消極的である。

製品イノベーションにおいて、OpenAIは研究者主導型という強い特徴を持っている。研究チームが新たな成果を生み出すと、製品チームはメールを受け取るだけで、まるでハンマーで釘を探すように、その成果を製品に反映させようとする。一方、Anthropicでは、製品チームとモデルチームがより密接に連携しており、製品がモデルの機能を効果的に影響を与え、定義づけることができる。

これは実際、OpenAIの製品力がAnthropicほど強くない理由の一つです。

文化の二つの起源

次の疑問は、なぜアントロピック社はこのような独自の組織文化を形成したのか、ということだ。おそらく、それは二つの側面から捉えることができるだろう。

ビジネス自体の要件

2年前、ある大手企業のHRリーダーの講演を聞いた時のことを覚えています。その講演は私に深い感銘を与え、組織文化の真の意味について初めて深く考えるきっかけとなりました。組織文化の本質は、従業員の行動パターンが企業の成功を左右する重要な要素であるということです。

したがって、組織文化の第一原則は、事業の性質が組織文化を決定するということである。

AI競争における重要な強みは、「優秀な人材に面倒な作業を任せる」ことにある。特にコーディングやエージェンシーの分野では、表面上はモデル能力の競争のように見えるかもしれないが、より深いレベルでは、実際にはエンジニアリング能力の競争である。これは、数人の天才がひらめきを得ただけで解決できる問題ではなく、むしろ、多くの面倒で、断片的で、詳細なシステムエンジニアリングを必要とする問題なのだ。

最も重要な障壁はデータです。従来のチャットデータは単なるテキストデータでしたが、コーディングデータやエージェントデータはより複雑です。これらには、対話記録だけでなく、タスク自体、環境設定、実行軌跡、そして評価および検証システム全体が含まれます。

これには多くの地味な作業が伴い、それを正しく行うことは非常に重要ですが、論文を発表したり新製品を発売したりといった個人的な功績にはつながりません。

一部の研究者から寄せられたフィードバックによると、OpenAIの現在の主要な課題の一つは、数百人もの優秀な人材を組織化し、データ分析や面倒な作業に真摯に取り組ませることに苦慮している点にある。OpenAIは、優れた経歴と高い志を持つ、いわば「階層構造」から選りすぐりの人材を採用している。誰もが当然ながら自分の利益を優先したがるため、複雑な作業に取り組んだり、データの補完をしたりする意欲のある人材は少ない。

OpenAIが過去にこれほど成功を収めたのは、確かにいくつかのコアパラダイムのブレークスルーを通じて大きなリードを築いたからである。しかし、姚俊宇氏が最近のインタビューで述べたように、「個人の英雄主義の時代は終わった」し、「AIにはそれほど多くの知力は必要ない…最も重要な特性は信頼性と細部への注意である」。

この時点で、Anthropicの謙虚さ、強い結束力、そして使命感に満ちた雰囲気が、同社の強みを大きく高めていることが明らかになる。Anthropicの共同創業者であるジャレッド・カプランは、毎日自らチームを率いてデータを取り扱い、他社には真似できないほど綿密なデータクレンジングを行っていると言われている。

（これはまた、次のような現象も説明している。OpenAIのモデルは、競技プログラミング課題において最も強力である。なぜなら、これらの課題は研究課題としての側面が強いからである。しかし、日常的なエージェントタスクにおいては、多くの場合、Anthropicほど優れた性能を発揮しない。後者は、データ、システム、実行の詳細をテストする、より工学的な課題だからである。）

創設チームの経歴

企業価値は創業者の価値観の一部であると言える。より正確に言えば、創業者の価値観は多くの場合、二つの源泉から成り立っている。一つは創業者が当初信じていたことであり、もう一つは彼らが過去に深く軽蔑していたことである。

前者はあなたが何になりたいかを決定し、後者はあなたが絶対に何になりたくないかを決定づける。

人間社会には明らかに両方の要素があり、後者の形成力は前者よりも大きいかもしれない。ダリオの経験を例に簡単に見てみよう。

ダリオはBaiduのAI研究所で初めてAIに触れ、そこでスケーリング法則を初めて観察し、次第にスケーリング法則の確固たる信奉者となった。

ダリオはその後OpenAIに入社し、GPTシリーズの開発に深く携わった。OpenAIはかつて、全計算能力の50～60%を彼に割り当て、GPT-3プロジェクトを率いさせた。しかし、ダリオは独自の価値観と意見を持つ人物であったため、OpenAIの他の人々との間で組織哲学の違いが生じ始めた。

例えば、グレッグ・ブロックマンはかつて衝撃的なアイデアを提案した。将来、汎用人工知能（AGI）は国連安全保障理事会の核保有国に売却される可能性があるというのだ。ダリオはその場で辞任寸前までいった。彼にとってこれは単なる商業的な意見の相違ではなく、根本的な価値観の問題だったからだ。

グレッグとダリオの道は年月を経て分かれていき、サム・アルトマンは両者の仲介役として板挟みになった。サムはこの時、自身の最も得意とする能力の一つ、つまり、異なる派閥の双方に自分が味方であると感じさせる能力を発揮した。短期的にはこれは綱渡りのような行為だったが、長期的には信頼の喪失につながった。後に、サムがダリオに約束したこととグレッグに約束したことが根本的に異なっていたことに、誰もが気づいた。

ダリオは次第に社内で緊密な同盟関係を築き上げ、彼がパンダ好きだったことから、この小グループを「パンダたち」と呼ぶ者もいた。戦略的な選択や組織運営といった問題に関して、彼らとOpenAIの経営陣との意見の相違は次第に大きくなり、最終的には深刻な政治的対立へと発展していった。

上層部の間では深刻な対立も発生した。サムはダリオとダニエラ（ダリオの妹で、後にアントロピックの共同創業者となる人物）が、自分の知らないところでネガティブな情報を流していると非難した。二人はこれを否定し、サムの情報源を呼び出して問い詰めた。その結果、情報源は事件について全く知らなかったと主張し、サムは今度は自分が非難したことを否定した。

この出来事をきっかけに、ダリオと妹は完全に信頼関係を失い、口論になってしまった。

同様の内部抗争は数多く存在する。要するに、ダリオは両者の対立を信頼をめぐる道徳的危機へと高めたのだ。彼は、これほど強力な技術を操る企業には、誠実で信頼できるリーダーが必要だと考えていた。もしトップが不誠実であれば、危険な方向へと進むことになる。

こうしてダリオは最終的に、GPT-3プロジェクトの中核メンバー数名と共にOpenAIを離れ、現在のAnthropicを設立した。

したがって、今日のAnthropicの文化は、ダリオの生来の性質だけでなく、OpenAIでの政治的な闘争という彼の個人的な経験によっても大きく形作られている。彼は、エゴの強い優秀な集団が資源の競争や価値観の相違によっていかに簡単に分裂してしまうかを明確に理解しており、そのため彼らは本能的にAnthropicを正反対の方向へと構築したのだ。

バランスを取ることが信頼を損なう可能性があることを目の当たりにした彼らは、誠実さと透明性をより重視するようになった。

激化する政治闘争を目の当たりにしてきた彼らは、誰もが対立に正面から向き合い、早期に話し合うことを奨励している。

イデオロギーの違いによって組織が崩壊するのを目の当たりにした彼らは、厳格な文化的選別基準を設けた。

スーパースターたちの間の権力闘争を目の当たりにしてきた彼らは、自己顕示欲を抑えることを重視し、大物スターを優遇しない。

今日のAnthropicの組織文化は、OpenAIが残した経験に対する反動として形成された部分が大きい。

03 結論

要約すると、AnthropicとOpenAIは、実際にはかなり異なる背景を持つ2つの企業である。前者は理想主義的で使命感に溢れ、結束力の強いカルト的な組織である一方、後者は野心に満ち、多角的な事業展開を進め、常に次世代の画期的なスーパープラットフォームを追求している。

さらに明確にするために、両社の主要な側面をいくつか並べて比較してみましょう。

しかし、これまで人間中心主義の多くの利点について議論してきたものの、ある文化が常に他の文化を凌駕すると結論づけるのは難しく、3か月後の戦場を予測することも困難です。AIの世界は変化が速すぎ、例えばOpenAIは現在市場で過小評価されています。

コーディングは既に明確な優先事項となっており、OpenAIも追いつく可能性が高く、開発者がClaude CodeからCodexへ移行する傾向が顕著に見られる。

需要は誰もが予想していた以上に爆発的に増加しており、計算能力が新たな決定要因になりつつある。一方、OpenAIは早い段階でAnthropicをはるかに凌駕する計算リソースを確保した。

OpenAIのオープンな探求文化には大きな利点があり、OpenAIはより積極的に新しいパラダイムを探求し、それに賭け続けており、次の飛躍は状況を一変させる可能性を秘めている。

2026年から過去3年間を振り返ってみると、Anthropicは確かに業界全体にとって記憶に残る模範を残したと言えるだろう。

AI時代においては、勝利は必ずしもより大きな野心、より多くの探求、そしてより優れた才能に依存するものではない。時には、その逆、つまりリスクの少なさ、謙虚さ、そして素朴な使命感から勝利がもたらされることもある。