私たちは、テクノロジーがどのように構築され、使用され、体験されるかにおける構造的変化の頂点にいます。大規模な言語モデル（LLM）が広く利用可能になるにつれて、多くの場合、オープンソースでコモディティ化され、深く統合され、インテリジェンス（知能）自体が一種のインフラ（公共財）的なユーティリティになりつつあります。あなたに優位性を与えるのは、もはやアルゴリズムやモデルではありません。それはあなたがそれに基づいて構築する体験の設計です。
インフラとしてのインテリジェンス Intelligence as infrastructure
過去数年間で、膨大な範囲の公開データを使用してLLMのトレーニングに数十億ドルの資金と膨大な計算能力が費やされました。しかし、人工知能（AI）のフロンティアは変化しています。合成データと大規模な推論ワークロードによって推進される次のブレークスルーは高価になり、基礎モデルトレーニングは少数のグローバルプレーヤーの領域になります。
基礎的なモデルトレーニングに注力するチームは少なくなります。大多数は、トレーニング後の構築の最適化、ワークフロー、インテリジェンスレイヤーを通じて革新します。この新しい時代には、LLMはユーティリティのように機能します。高速で、安価で、普遍的に利用できます。
この変化をさらに深遠にしているのは、このテクノロジーとのやり取りが非常に簡単であるということです。コーディングや設定は必要ありません。自分の言語で話すだけです。そして、モデルは残りを行います。実行がコモディティ化されるにつれて、本当の差別化要因は、もはや問題をどのように解決するかではなく、どの問題を解決するか、いつ解決するか、そしてそれが本当に重要な課題に焦点を当てるための明快さと信念を持っているかどうかです。
堀が消えたとき When moats disappear
顧客体験は常に重要でした。しかし、過去には、独自の技術、実行速度、流通ネットワーク、規模の経済など、防御可能な堀とステージを共有していました。企業は、ユーザーエクスペリエンス（UX）がクラス最高でなくても、IP、資金調達、パートナーシップ、またはオペレーショナルエクセレンスの組み合わせを通じて支配力を発揮することができました。
しかし、LLMの時代には、その方程式は根本的に変わりました。テクノロジーはもはや堀ではなく、基礎モデルが広く利用可能でコモディティ化され、すべてに同じベースラインを提供しています。実行もAIによってフラット化され、コードやコンテンツからデザインやマーケティングまですべてを自動化し、少人数のチームでも高速で動くことができます。チャットや音声などのAIネイティブインターフェイスは本質的にバイラルであり、特定プラットフォームに依存しないため、ディストリビューションも優位性を失っています。
これにより、一つ残った持続可能な優位性は体験となります。そして、それは使いやすさだけでなく、プロダクトがユーザーをどれだけ深く理解し、適応し、ユーザーに代わって行動するかということです。
インターフェースが勝つ理由 Why the interface wins
ChatGPT、DeepSeek、Cursor、Lovable、Manusなどのプラットフォームの成功について特に印象的なのは、その基盤となるAI能力が根本的に異なっていなかったことです。多くの場合、それらは同じ基本的なモデルを利用した単に薄いラッパーにすぎなかった。
ラッパー（Wrapper）とは、ある機能や処理を簡単に実行できるように、既存のコードを囲んで機能を追加するコードのことを指します。
しかし、爆発的な採用を達成しました。重要なドライバーは？インターフェースロックイン。
「ロックイン」とは、ある製品・サービスから別の製品・サービスへの乗り換えが困難で、特定のベンダー（企業）に依存してしまう状態を指す。
これらの製品は、強力でありながら広くアクセス可能なテクノロジーの上に、直感的でユーザー中心のインターフェイスを構築し、技術的なパリティを市場のリーダーシップに変えました。
ChatGPTのモバイルアプリは、LLM技術を何億人ものユーザーの手に渡しました。その高度な音声モードは、物事をさらに一歩進め、タイピングの摩擦を取り除き、体験を自然で、会話的で、直感的に感じさせます。
Cursorは、AIをコーディング環境そのものにAIを直接埋め込むことでコーディング体験を再考し、統合開発環境をコードを推論し、リファクタリングし、生成できる共同作業の場所に変えました。Lovableは、コードを使用せずにフルスタックアプリを記述するだけで作成できるようにする環境を提供しました。
これらの製品は派手なマーケティングキャンペーンに頼らなかった。彼らは体験そのものに語らせました。彼らはインターフェースロックインに頼っていました。つまり、製品が他の何よりもユーザーを他の何よりもよく深く理解しているという理由だけで、製品が不可欠になるという考えです。それが新しい競争上の優位性となっています。
トランザクション型から会話型へ From transactional to conversational
今日でもほとんどのアプリは、検索、比較、予約など、トランザクション（取引）を中心に設計されています。ユーザーは、自分が何を望んでいるのか、どこをクリックするのか、そしてその通りに進む方法を知っていることが期待されています。インターフェイスは、ホームページ、ハンバーガーメニュー、画面にきれいにレイアウトされた一連のオプションなど、静的なエントリポイントを中心に展開します。ユーザは運転席に座り、固定された構造をナビゲートして目的を果たす仕組みです。
しかし、AIの能力が進化するにつれて、このメンタルモデルは壊れ始めます。明日のアプリは反応するだけでなく、会話もします。選択肢を提示するだけでなく、状況を理解します。インターフェイスは静的から適応型に、メニュー駆動型からインテント駆動型に移行します。彼らは声を優先し、視覚的に豊かで、あらゆる環境に深く統合されていきます。
最も重要なことは、UXがますます見えなくなることです。あらゆる可能なアクションを前もってユーザーを表示するのではなく、インターフェースは必要に応じて変貌します。ボタン、プロンプト、提案は、関連する場合にのみ表示され、そうでない場合は消えます。アプリ自体が生き物のように流動的で、先回りし、状況に応じて反応する存在になります。
この世界では、ユーザーはアプリの使い方を学ぶ必要はありません。アプリがユーザーにサービスを提供する方法を学びます。
記憶によるハイパーパーソナライゼーション Hyper-personalization through memory
次世代の顧客体験（UX）の2番目の柱は記憶です。AIツールは、単に関与するだけでなく、シグナルを収集するために、会話を続けるようにますます設計されています。すべてのクエリ、すべての設定、すべてのアクションは、永続的なユーザープロファイルのデータポイントになります。
倫理的に、ユーザーの同意を得て行われるこの長期記憶は、複合的な利点を生み出します。あなたが誰であるか、あなたが何が好きで、どのように振る舞うかを記憶するアプリは、すぐにあなたが明確にする前にあなたのニーズを予測できるようになります。この予測層は、パーソナライズされたマーケティングだけでなく、パーソナライズされた体験など、これまで見た中で最も強力なパーソナライゼーション形式を強化します。
これにより、真のパーソナライゼーションが解き放たれます。「Aを購入したユーザーはBも購入した」のような共同フィルタリングだけでなく、「あなたは子連れで手軽なビーチ休暇を好むので、直行便と子供用プールやキッズクラブ付きのホテルを提案する」といった具体的で個別の提案が可能になります。
アプリを使えば使うほど、あなたを知ることができます。使えば使うほどアプリは賢くなり、便利さと定着力が増します。あなたのことを知れば知るほど、価値提案はより説得力があり、離れるのが難しくなります。
エージェンティック体験：単に提案するのではなく、実行へ Agentic experiences: Doing, not just suggesting
最後に、私たちが目撃しようとしている最も強力な変化は、推奨から行動へのものです。AI 搭載アプリは、単に提案やアドバイスをするだけでなく、あなたのために何かをしてくれます。これは援助から代理への飛躍です。
たとえば旅行アシスタントが、チケットの価格が安いときだけ教えてくれるだけでなく、ご希望の航空会社で予約し、クレジットカードのポイントを使用し、パスポートの詳細を記入し、チェックインし、搭乗券をお送りします。しかもあなたが電話中や夕食中に、すべて裏で実行してくれます。あるいは健康アプリが検査結果を表示するだけでなく、診察予約を取り、タクシーを手配し、保険会社にメールまで送ります。ま
これらのエージェンティックアプリケーションは、調査を代行し、あなたのために決定を下し、購入を完了し、電話をかけ、予約などを行います。エージェンティックAIこそ究極の到達点です。そして、旅行、健康、金融、教育など、各ドメインで最も信頼でき、直感的で信頼できるエージェントを構築する者は誰でも勝者となります。
本当の堀は体験です The real moat is experience
LLMの時代では、インテリジェンスへのアクセスはもはやボトルネックではなく、体験がボトルネックです。勝者となるのは、最高のモデルウェイトを持つ者ではなく、それらの重みを意識させないような美しいインターフェース、永続的なメモリ、シームレスな自律性、そしてユーザージャーニーへの深い共感を備えた者です。
「モデル ウェイト（Model Weight）」とは、AIモデルが学習した知識を数値化したもので、ニューラルネットワーク内のパラメータとして存在する。
ユーザーがあなたの製品に戻ってくるのは、あなたのモデルの重みのせいではありません。どのように理解され、助けられ、力を与えられ、安心したと感じさせるからです。誰もが同じモデルにアクセスできる世界では、最高のインターフェースと最も人間的で、予測的で先回りするエージェンティックな体験を提供する者が勝つからです。
ルールが変わった。新しい堀はアルゴリズムではなく、体験そのものです。
【出典：Phocuswire 翻訳記事提供：業界研究 世界の旅行産業】
