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Adarsh Hiremath @ Mercor：シリコンバレーで最も濃密な文化 | E1261

AGIに仕事を奪われたい

18,894 文字

資金調達ラウンドは1億ドルで、評価額は20億ドルでした。私たちは多くのモデルが異なるユースケースを持つ世界に生きることになると思います。私たちはすでにアプリケーション層の企業で、それぞれが特殊なユースケースでモデルを活用しようとしているのを目にしています。私は、リクルーターがどの企業においても最も威信のある職位だと考えています。リクルーターは企業の人材の流入と流出をコントロールする存在であり、企業の人材の流入と流出を見ることで、その企業について知る必要のあることのほとんど全てを把握できます。ソフトウェアのコストがゼロに近づく世界で成功するビジネスは、ネットワーク効果の上に構築されることになるでしょう。
このポッドキャストに出演できることをとても楽しみにしていました。Pat Grady、Nico、Aneel、Scott Sandelから、あなたについて素晴らしい評判を聞いていたので。ポッドキャストに参加させていただき、ありがとうございます。私も大のファンです。とても親切にしていただき、ありがとうございます。事前にストーカー並みの調査をさせていただいたのですが、あなたと共同創業者のSriaはディベートのチャンピオンだったと聞きました。ディベートは起業にどのように役立ちましたか？まずそこから伺いたいと思います。
そうですね。実は私とBrendanとSriaは、かなり昔からの付き合いなんです。私がSriaと出会ったのは10歳の時でした。私たちが意気投合したのは、高校レベルのディベートに参加したい小学生が私たち二人しかいなかったからです。当時、私たちはリンカーン・ダグラス形式のディベートをしていました。これは一対一の形式のディベートです。実際、Sriaとはいくつかのディベートで対戦もしました。
その後、私たちは同じ高校のBmanに進学し、そこでBrendanと出会いました。三人ともディベートチームのメンバーでした。Sriaとはポリシーディベートをすることに決めて、パートナーになり、全米大会に出場しました。ディベートは多くの面で起業と似ています。私はSriaとのディベートパートナーシップを、私の最初のスタートアップのようなものだと考えています。お互いの成功に50-50の持分があり、どちらかがミスをすれば両者の勝算が台無しになってしまうからです。
毎回のディベートの後には、勝敗についての絶え間ないフィードバックループがありました。ポリシーディベートで最も重要な決定は、適切なパートナーを選ぶことです。同様に、スタートアップを立ち上げる際に最も重要な決定は、適切な創業チームを選ぶことです。そういった類似点があります。そして、大きな責任感も共通しています。お互いの成功に利害関係があるのです。
当時、あなたは18歳か19歳だったと思いますが、訂正が必要でしたらお願いします。Brendan、Sriaと一緒に労働市場に興味を持ったきっかけは何だったのでしょうか？
実は、BrendanとSriaと私が一緒に仕事を始めたのは、特にビジネスの野心があったわけではありません。最初は開発ショップを始めただけでした。私たちは「ソフトウェアの作り方を素早く学んで、スタートアップが求めているものを見つけて、一緒に作っていこう」と考えました。そして、開発ショップを手伝ってもらうために、インドから本当に優秀な人材を採用することになりました。
すぐに気付いたのは、ソフトウェアも重要でしたが、私たちは非常に優秀な人材を見つけることができ、それは人材の方がソフトウェアよりも重要だということでした。そこで「これらの人材を完全に手作業で見つけたけれど、この過程を自動化できないだろうか」と考えました。そうして、プラットフォームの候補者側の自動化が生まれました。
そしてすぐに、BrendanとSriaと私が手動で営業を行うのではスケールできないことに気付きました。そこでプラットフォームのもう一方の側、企業向けプラットフォームも自動化する必要がありました。そうしてマーケットプレイスが誕生したのです。
マーケットプレイスが誕生し、プラットフォームの両面を自動化したわけですが、とても興奮しましたね。ただ、その時あなたはハーバードに在籍していたと思います。そして今、とても活気のある機能的なプラットフォームができました。大学を中退するか、従来の道を進むかの決断の瞬間について聞かせてください。
面白いですね。確かに物理的にはハーバードにいましたが、精神的にいたかどうかは分かりません。できる限り授業を避けようとしていました。実は、これについて面白い話があります。Brendanはよく私を訪ねてきていました。当時のルームメイトのArtemisは、とても変わった睡眠スケジュールを持っていました。工学部の建物に行って、完全な夜型生活を送っていたんです。
私たちの典型的な日課は、Brendanが私を訪ねてきて、Artemisのベッドで仮眠を取ります。なぜならArtemisは工学部の建物で課題をしていたからです。そして彼が戻ってきてBrendanを起こし、私たちは一緒に仕事を始め、彼は日中に寝るという具合でした。今日では、Artemisはmordチームに加わっています。まさに典型的な寮の物語ですね。
では、実際にハーバードを去ることを決めた時のことを聞かせてください。言うのは簡単ですが、実行するのは別の話です。その瞬間について詳しく教えてください。
当時は、中退すべきかどうか全く明らかではありませんでした。両親が反対したのも本当によく分かります。というのも、その時点でシードラウンドも調達していなければ、シリーズAも調達していませんでした。Thiel Fellowshipもありませんでした。マーケットプレイスの片側で少し収益が出ていただけの状態で、学位を放棄したいと言っていたのです。
全く明らかな決断ではありませんでした。でも、このような決断のほとんどは、完全に感情的に行われるものだと思います。私は単純に、親友たちと一緒に仕事がしたいと思ったのです。
ビジネスを始めたい、あるいはすでにビジネスを持っている学生たちに、中退するべきか、従来の道を進むべきかについて、どのようなアドバイスをしますか？
多くの場合、それは感情的な決断です。中退やスタートアップ立ち上げを合理化しようとしたり、必要な前提条件の正確なセットを見つけ出そうとしたりできます。でも、例えば私の場合、中退を決意した瞬間は、パロアルトにオフィスを持っていた時でした。オフィスにはちょうど3つのデスクがあり、Brendan用、Sria用、私用でした。
私はSriaに「俺たち、中退しようか？」と聞きました。すると彼は私を見て、「なんだよ、そんなに難しいことか？」と言いました。論理的な議論ではありませんでしたが、その瞬間に私は「やろう、中退しよう」と思ったのです。
その時点でのビジネスの状況を確認させてください。シードラウンドなし、少しの収益、シリーズAなし、Thiel Fellowshipなし、何もない状態でしたね？
そうです。私たちはただの三人の友人で、パロアルトの小さなオフィスで、インドにいる素晴らしいチームと一緒に働いていただけでした。
シードラウンドについて教えてください。どのように進んだのか、タームシートを受け取った時のことを覚えていますか？その時あなたは18歳か19歳でしたよね。
そうですね、当時19歳でした。それは本当に非現実的な体験でした。最初に起こったのは、私たちがニューヨークに会社を置きたいと考えたことです。これは私の判断ミスだったと認めますが、すぐにそれが間違った決定だと気付きました。
シードラウンドを調達する前にニューヨークに引っ越していたのですが、私にとって最も非現実的だった瞬間は、実はお金が入金された時ではありませんでした。Gustoで私たちの給与を月500ドルに変更した時でした。その時、私たちは成功したと感じました。「すごい、ニューヨークに引っ越して、給与を月500ドルに変更した」と。その後でシードラウンドをクローズし、お金が振り込まれた時は、ただアカウントを見つめていました。
そのプロセスについて詳しく教えてください。多くのベンチャー投資家にピッチをしましたか？ラウンドはすぐに成立しましたか？調達額はいくらでしたか？特別な瞬間だったと思うので、詳しく聞かせてください。
300万ドル以上を調達し、とても早く成立しました。General Catalystがラウンドをリードし、MaxとNicoと仕事ができて本当に楽しかったです。
あなたの会社は、シリコンバレー、アメリカ、そしてスタートアップ全般の中で、最も急速に成長している企業の一つですね。11月時点で年間収益が5000万ドルで、私の引用が間違っていたらすみませんが、今はもっと大きくなっていますね。当時は30人の従業員でした。
そして、996（午前9時から午後9時まで、週6日）で働いているという噂を聞きました。それが本当かどうか、なぜそうしているのか、実際にどのように機能しているのか、説明していただけますか？
そうですね、面白いことに、多くの人がこの996の質問をしてきます。実は、これらの数字を出したのは、チームが日曜日に働かないようにするためだけです。996のことは、目的というよりも副作用だと考えています。
私たちは、ミッションを深く大切にする人々と働くことを非常に慎重に選んでいます。その副作用として、彼らは月曜日まで待って会社を前進させたくないと感じるのです。人々は本当に、お互いと一緒にいることを楽しみ、自分たちの仕事を楽しんでいるから、そうしているのです。
996で働くことで、ハッスル文化を作り出すことを心配していませんか？
ある程度、これはmercorに特有のことではありません。歴史的に見て、全ての成功している企業は、かなり強烈な文化を持っていました。それはスタートアップの特性なのです。他の誰よりも一生懸命働かなければなりません。
明らかに、持続可能な成功の方法ですが、一つ言えることは、モメンタムは非常にエネルギーを与えてくれるということです。チームの全員がエネルギーに満ちていると感じています。
私が話した全ての人が、あなたたちが最も野心的な若い人材を引き付けていると言っていました。以前はScaleやかつてのStripeに行っていた人材が、今はあなたたちの元に行くようになったと。最も野心的な若い人材が今、あなたたちの元に行きたがる理由は何だと思いますか？
私たちがmercorで人材を選ぶ際に気付いたことの一つは、技術的なことであれ、マーケティングであれ、何であれ、多くのことを人々に教えることはできますが、唯一教えることができないのは「気にかけること」だということです。これは私たちが採用プロセスで非常に重視している点であり、本当に探している特質なのです。
あなたたちは連続して毎月50%の成長を続けていると聞きました。その成長を維持するのは大変だと思います。それは社内でどのように感じられ、最初に壊れるのは何ですか？
私はその水準の成長について、事業への永続的なストレステストのように考えています。プロセスであれ、ギャップを埋めるために通常よりも早く人を雇う必要があるにせよ、常に何かが壊れています。
しかし、重要なのは、会社の全員が自分自身の成長を続けなければならないということです。自分たちにとって何が可能かを再定義し、新しい役割を引き受けていく必要があります。
誰も教えてくれないスケーリングについての教訓で、教えてもらいたかったことは何ですか？
文化のスケーリングは、ソフトウェアのスケーリングよりも難しいです。チームに急速に人を加えていく時、最初の20人程度で作り出した文化が、ある意味で最も強い文化になるという力学があります。会社が成長し、新しいことを行い、新しい人々が加わっていく中で、その文化を強く保ち続けることは本当に難しいのですが、それは伝説的な会社を作る上で最も重要な部分の一つなのです。
先ほどScaleについて触れましたが、あなたの投資家の一人が、あなたたちは主にファウンデーションモデル向けのデータラベリングを行っていると私に言いました。それは公平な評価だと思いますか？また、それはニッチ市場なのか、それともあなたの考えではもっと大きな市場への入り口なのでしょうか？
実は、市場についての私たちの洞察は、人間のデータと人材評価が実際には同じものになってきているということです。5年前を振り返ると、このデータラベリングや人間のデータに関する仕事は、本質的にクラウドソーシングの問題でした。例えば、Weoが大量の画像にラベル付けをしたい場合、世界中の人々に依頼して、停止標識の周りに枠を描いてもらい、モデルの停止標識の分類精度を向上させていました。
しかし、今日に至ると、人間のデータ作業の性質は大きく変化しています。今では、GPT-4oやその他のモデルが特定の領域で十分な性能を発揮していないため、その領域でモデルを改善するために実際に専門家が必要になっています。そしてその専門家が誰であるべきかを見極めることは、100%人材評価の問題であり、プラットフォームの完璧な適用例なのです。
私たちが協力している多くのラボでは、非常に特定の領域で優れた人材を見つけ出し、その人々にラボと協力してもらうことができています。これについて興味深いのは、本質的に私たちの長期的な目標を実現する力になっているということです。
mercorがグローバルな統一労働市場を構築することを考えた時、これを実現するために何が必要でしょうか？プラットフォーム上に多くの優秀な人材が必要で、それらの人々の職務遂行能力を予測し、彼らが何をすべきかを見極める能力が必要です。これは、多くのAIラボが直面している問題と全く同じ問題セットなのです。
今日のAIラボについて考える時、あなたが言及したように、トップクラスのAIラボのmercor専門家と協力していると聞きました。これらのラボとのパートナーシップはどのようなものですか？理解を助けてください。
それは、どの企業に人材を配置する場合とまったく同じです。mercorがスタートアップの初期採用を支援したり、より伝統的なフルタイムの形で企業が採用を行ったりするのと全く同じように、多くの大手AIラボでも同じことが行われています。彼らはmercorのプラットフォームを通じて人材を採用し、本質的にはポストレーニングモデルを支援します。
今日を見た時、採用の成功率はどの程度ですか？90%の採用が成功しているのか、60%なのか、どのような指標を使用していますか？また、ビジネスの成功を測る最も重要な指標は何ですか？
顧客が私たちとの関係を継続的に拡大しているということです。純保持率は100%をかなり上回っています。つまり、彼らが拡大を続けているということは、私たちが適切な人材を見つけることができているということです。
採用が失敗する時、共通の原因はありますか？
それは全て役割によって異なります。何を求めているかによって異なります。最終的には共通点があるかもしれませんが、それは全て役割に大きく依存します。
思いつく例は多くありますが、異なる企業は異なることを重視します。彼らが何を重視するかによって、人材予測を修正することができます。
どの役割が最も得意で、どの役割が最も苦手ですか？
興味深い質問ですね。なぜなら、私たちは企業のあらゆる種類の人材を配置しているからです。ソフトウェアエンジニアから弁護士、医師、財務アナリスト、コンサルタントまで、すべてを扱っています。
実は、mercorプラットフォームの大きな部分は、これらの特定の役割のために特別に構築することではなく、むしろ非常に上手く一般化できる技術を構築することなのです。
例えば、AIインタビュアーがあります。私たちはそれを、人の経歴を事前に処理し、その人がどの役割に挑戦しようとしているかに関係なく、完全に自動化された方法でカスタマイズされたインタビューを実施できるように構築しました。文字通り10秒以内でこのインタビューを立ち上げることができます。
例えば、このポッドキャストについて考えてみましょう。あなたはかなりの時間を研究に費やしたはずです。でも、エージェントに誰かのプロフィールの情報を全て取り込ませて、超人的なインタビューや超人的なポッドキャストを組み立てることができると想像してみてください。それは今や可能です。そして、ほぼ全ての役割で可能なのです。
インフラストラクチャの観点から、今日どのようなモデルの上に構築されていますか？
興味深いことに、モデルの状況は非常に急速に変化しています。私たちは様々なモデルを活用しており、特にOpenAIのモデルには非常に感激しています。
常にOpenAIが主力だったのですか？
何らかの形でOpenAIは常に使用してきました。モデルのどの側面が改善されれば、今日のビジネスと製品に最大の改善をもたらすと思いますか？
具体的な例を挙げると、AIインタビュアーでしょう。私たちは、モデルが改善されるたびに、プラットフォーム上の応募者の体験も大幅に向上するように製品を構築しています。
一般的に、これは私たちの心にあることです。モデルがどんどん良くなっていく大きな波があり、私たちはその波に乗って製品をどんどん良くしていけるでしょうか。
つまり、要約すると、私たちは製品全体でLLMやこれらのモデルを活用していますが、モデルが良くなれば製品全体が良くなると考えています。具体的な例の一つがインタビュアーです。
トレーニングデータの前に、次世代のモデルがどのような形になると思いますか？
市場全体が強化学習にシフトしています。すでにo1、o3、Deep seekのモデルでそれが見られます。その結果、特定のドメインで非常に強力な推論能力を持つモデルが登場すると思います。それは本当にエキサイティングで、様々な産業やドメインで膨大な数のユースケースを開放することになるでしょう。
私たちは、多くの特殊化されたモデルが非常に断片化された世界に生きることになるのでしょうか、それとも1つか2つの非常に水平的なプラットフォームを持つモノリスの世界に生きることになるのでしょうか？
私たちは、異なるユースケースを持つ多くのモデルのある世界に生きることになると思います。すでにアプリケーション層の企業で、それぞれが特殊なユースケースでモデルを活用しようとしているのを目にしています。
私たちにとっては、採用であり、人材マネージャーを大幅に上回る成果を上げることです。他の企業にとっては、特定のドメインでの財務分析かもしれません。これらのユースケースそれぞれについて、企業は自社の目的のためにモデルを改善する必要があるでしょう。
モデルの状況が、クラウドの状況と非常によく似ているという類推をどう思いますか？つまり、率直に言って3、4の巨人がいて、そこから切り替えるのが非常に難しいという状況です。切り替えが難しいということに同意しますか、それともモデルの移行性を考えると、実際にはもっと簡単で、その点ではずっと防御が難しいと思いますか？
全ての人が利用できるファウンデーションモデルを構築できる企業は、ほんの数社しかないでしょう。OpenAIはその良い例です。その類推は大まかには当てはまります。OpenAIのように活用できるファウンデーションモデルを提供する企業が20社もあるとは考えられません。
ポストトレーニングデータについて、今後人間のデータと合成データの割合がどうなっていくと思いますか？
私は、今後多くが人間のデータになると思います。その良い例が評価です。評価は定義上、モデルの能力の外側にある必要があります。特定のタスクでモデルが上手く機能しているかどうかを確認するには、そのタスクについてモデルよりも優れた人間によって作成された評価セットが必要です。
人間はそこで大きな役割を果たすことになります。例えば、SFT、RHF、RL環境など、明日のモデルがトレーニングされる方法は全て、モデルをより良くするために、これらの専門家である人間を必要とします。
データがコンピューティングやアルゴリズム以上に、モデルの改善を妨げているボトルネックだと言えますか？
データがボトルネックだというのは、正確な表現だと思います。
では、Jonathan at Groを含む多くの人々が、合成データがしばしばより高品質だと私に言うのはなぜでしょうか？インターネットの欠点、例えばRITなどが含まれないため、実際に低品質の人間のデータではなく、高品質の合成データを主に使用することで、モデルのパフォーマンスが指数関数的に向上するのを目にするだろうと。それが間違っているのはなぜですか？
まず第一に、これはゼロサムゲームではありません。次世代のモデルにとって人間のデータが非常に重要な世界でも、合成データも重要にならないというわけではありません。
合成データは確実に方程式の一部となりますが、多くの点で、次のレベルのインテリジェンスを解き放つためのボトルネックは、専門家である人間となるでしょう。これは、あなたが使った表現と質問に戻ります。低品質の人間のデータ？低品質の人間のデータは確かにモデルを何も良くしません。高品質の人間のデータは改善をもたらします。
繰り返しになりますが、それは人材評価の問題です。例えば、これらのポストトレーニングセットを作成する際のデータ品質における最大のレバレッジは、適切な人材を見つけることです。これは本当に難しいことです。
コンピューティングとアルゴリズムについて、今日それらがボトルネックとなっているかどうかをどのように考えていますか？データがボトルネックだと言いましたが、コンピューティングとアルゴリズムもそうでしょうか？
それらは全て同じパズルのピースです。今後、コンピューティング、データ、アルゴリズムは全て、AIを前進させ、次のレベルのインテリジェンスを解き放つ方程式の一部となるでしょう。
しかし、私たちが入りつつある時代は、非常に特殊なユースケースでモデルを改善するために、本当に専門家である人間を必要とします。
それはどのくらいの期間続くと思いますか？
非常に、非常に長い期間です。
なぜですか？私たちはこれを排除しようとしていたのではないですか？
モデルができないタスクには、膨大な長いテールがあります。人々が...ちょっと待ってください、教えていただけますか？
はい、はい。一般的な労働について少し戻って考えてみましょう。数百年後、モデルが全ての仕事をこなせるようになり、人間がもはや何の仕事もする必要がない時点に達したとしたら、社会は非常に異なるものになっているでしょう。
私たち全員が普遍的基本所得で生活し、一日中ビデオゲームをして過ごすかもしれません。でも、その時点が来るまでは、モデルができないタスクの集合が存在し続けます。それは、コンサルタントができる仕事のような特定の経済的価値のあるタスク、あるいはエンジニアリングの特定のカテゴリー、さらには特定の趣味でモデルを改善するといったより専門的なことかもしれません。
そして、特にそのロングテールにおいて、私たちは常にギャップを埋める必要があるでしょう。さらにHarryさん、もう一つ言えることは、人々がAIと人間の関係を一方向的なものとして考えすぎていると思います。「私が何かできないことがあって、それをAIに与え、AIが完了まで持っていく」というような考え方です。
しかし、より現実的な内訳は、特定のユースケースに対してAIが60%、70%、80%まで到達できるかもしれませんが、残りの40%、30%、20%については、完了まで持っていくために人間が必要になるということです。そして現実には、その人間を見つけることは、スペクトルの70%、75%、80%、85%、90%とより完璧に近づくにつれて、より難しく、より価値のあることになっていくでしょう。
完璧に近づくにつれて頻度が非常に少なくなるため、より少ない人間しか必要としないのではないですか？
それは素晴らしい質問です。そしてそれは、後の労働市場がどのようになるかという問題を提起します。重要なのは、市場が専門性と洗練性に向かって移動するということです。つまり、50年後に見られる仕事の種類は、より専門的で、多くの場合、その特定の分野でより高度な洗練性を必要とするものになるでしょう。
クライアントに売り込む時、彼らが「わ、mercorを使わなければ」と感じる瞬間はいつですか？
ソフトウェアのコストで、何百倍もの価値のある優秀な人材を見つけることができる時です。しかし、今日の営業サイクルにおいて、彼らがイエスと言うのはいつですか？AIインタビュアーを見た時ですか？価格を見た時ですか？候補者に会った時ですか？その「わ」という瞬間は彼らにとってどの時点ですか？
通常、最初の数人の候補者が彼らと働き始めた時です。
彼らはどのように契約を結ぶ傾向にありますか？一度に一人ずつ採用するのですか？人材ベースですか？期間ベースですか？mercorとの取引はどのように進むのですか？
mercorについて興味深いことの一つは、営業チームがいないということです。創業者以外に営業に携わる人は一人もいません。最近では、ほとんどが顧客からの問い合わせです。他のmercorを通じて採用した人々から素晴らしい評判を聞いて、私たちに連絡してくるのです。そこから話が進みます。現在は、戦術的あるいは調整された営業活動というよりも、キャパシティの問題です。
採用のどのくらいの割合がソフトウェアによって完全に自動化され、どのくらいが人間の介入を必要としますか？
私たちの側では、プロセス全体が自動化されています。これには、候補者がmercorについて知り、求人情報を通じてmercorプラットフォームに行き、履歴書、給与の期待値などを取り込み、彼らの経歴と役割の両方に基づいてパーソナライズされたインタビューを実施し、仕事に対して報酬を受け取れるようにすることまで、全てが含まれます。そのプロセス全体が自動化されています。
候補者一人あたりの手数料はどのくらいですか？
それは全て品質に帰結します。Uberの例に少し戻りますが、Uberに乗る時、4.8点のドライバーと4.9点のドライバーの間にそれほど大きな違いはありません。なぜなら、仕事の単位が指数関数的ではないからです。
しかし、mercorのような場合、上位0.1%と80パーセンタイルの人の間には大きな違いがあります。通常、顧客にとってそれは価格の問題ではなく、品質の問題です。そして、私たちがソフトウェアのコストで、確実に上位0.1%や1%の人材を見つけ、顧客を喜ばせることができれば、私たちの手数料は二の次になることが多いです。
申し訳ありませんが、その手数料はどのくらいなのですか？標準化された手数料なのですか？それともケースバイケースですか？
ケースバイケースです。一部の顧客では30%以上になることもありますし、一部ではそれより少なくなることもあります。
候補者の完了率について、今日のインドと世界の他の地域の割合はどのくらいですか？あなたたちは特にインドで素晴らしい人材を見つけることに特化していると知っています。
インドから始めた理由は、SriaとI、つまり私たちの両親がインドから移民してきたからです。彼らは素晴らしい学校に通っていたので、私たちは特にそれらの学校から採用キャンペーンを始めました。
実際、一般的な労働市場とそれに関連する非効率性に本当に興奮した理由の一つは、私が今まで一緒に働いた中で最高のエンジニアの一人を、Facebookの広告を通じて見つけたからです。私が直接面接をしましたが、実は彼は面接に落ちました。
しかし、私たちが彼を採用することになった理由は、面接で何が間違っていたのか、どのように修正すべきかについて、とても長いメッセージを私に送ってきたからです。私は「この人と一緒に働かなければ」と感じました。それが私たちがインドから始めるきっかけとなりました。
しかし、今日までに進むと、実際にmercorプラットフォームを通じて仕事を得ている労働者の最も多い場所は、実はアメリカ合衆国です。
割合的には60%くらいがアメリカ式ですか？
かなり高い割合です。
クライアントも全てアメリカですか？
ほとんどアメリカです。
今日、多くの若い優秀な人々に、もはやCSを勉強すべきではないと言われています。なぜならAIによってCSが非常に自動化されており、現在コードの41%がAIによって書かれており、5年後にはその割合は法外に高くなるからです。あなたはこのアドバイスに同意しますか？また、若い人々が今日プログラミングを学ぶべきかどうかについて、どのように考えていますか？
私の考えでは、プログラミングは今日むしろより重要になっています。ただし、それは異なる抽象化のレベルで行われることになります。アセンブリからPythonへの飛躍は、実はPythonから自然言語への飛躍よりも大きかったかもしれないと議論することもできます。
したがって、私の答えは、プログラミングの定義の仕方が非常に異なるものになるということです。今日の基準では平均的なコンピュータサイエンスのスキルしか持っていない人が、何千もの超人的なコーディングエージェントを調整して、私たちが可能だと思っていた以上のことを達成するかもしれません。
しかし、異なる抽象化レベルでのプログラミング、つまり英語でのプログラミングと定義できるそのスキルセットは、非常に重要になるでしょう。
過去2年間で、あなたのプログラミングの方法はどのように変化しましたか？
はい、私は確かに多くのAIツールを使用しています。それらは本当に優れたものになっています。良い例を挙げると...
どのようなツールを使用していて、それはどのようにあなたの仕事の方法を変えましたか？
良い例はcursorです。私たちのチームの多くのメンバーがcursorを使用しており、私もその一人です。
それはどのようにあなたの仕事の方法を変えましたか？
多くの時間がかかることを、とてもシンプルでエレガントにしてくれます。良い例はテストです。数回のプロンプトで、誰も想像できなかったよりも徹底的なテストスイートをアプリケーション用に生成することができます。
あるいは、コードベースの一部から同じ一貫性を持ってきて、別の部分用にリファクタリングすることもできます。今日では、cursorで指を鳴らすだけでそれが完了します。これは考えられないほど驚くべきことです。
そして、私はソフトウェアへの影響として、これらのコーディングエージェントが本当に優れたものになるにつれて、ソフトウェアは非常に急速にコモディティ化されるだろうと思います。
ソフトウェアがコモディティ化された世界はどのようなものになりますか？それはどういう意味ですか？
それは、人々が歴史的に可能だった以上に速くアプリケーションを構築できるようになることを意味します。また、ソフトウェアのコストがゼロに近づく世界で成功するビジネスは、ネットワーク効果の上に構築されることを意味します。
コードベース全体を無料で提供しても生き残れる企業です。マーケットプレイスや、MetaやAirbnbのような、本当に強力なネットワーク効果を構築した企業が繁栄することになるでしょう。
「SaaSは死んだ。なぜなら企業は自分たちでソフトウェアを構築するだろうから」と言う人々に同意しますか、それとも異なる考えを持っていますか？
私たちがSaaSと考えるものは変化すると思います。次世代のSaaSは、完全なサービスを置き換えることになるという意味で。mercorのような採用エージェンシーの端から端までのプロセスや、他の非常に手作業で、非常に反復可能なサービスがそうです。
ネットワーク効果について言及されましたが、もし私がmercor内の最も強力なネットワーク効果について突っ込んで聞くとしたら、それは何だと思いますか？
2つのカテゴリーに分けて考えています。一つは、UberやAirbnbのような労働市場マーケットプレイスに見られるネットワーク効果です。mercorを通じて採用する企業が増えるごとに、マーケットプレイスは強化され、mercor上の候補者が増えるごとに、マーケットプレイスは強化されます。なぜなら、選択できる本当に優秀な人材のプールが大きくなるからです。
二つ目のネットワーク効果、あるいはデータのフライホイールは、職務予測に関するものです。私たちは誰が仕事で良いパフォーマンスを発揮しているか、そしてなぜ良いパフォーマンスを発揮しているのかについての具体的な理由を見ることができます。そして、人々の成果に関するこの端から端までのデータを使用して、たとえ彼ら自身がそれを知らなくても、特定の役割に最適な人材を簡単に見つけ出すことができるのです。
粘着性と切り替えコストの構築、そして5000万ドルの収益が本当に持続可能であることを確実にすることについて、どのように考えていますか？
それは全て品質から始まります。私たちの世代の最高の製品や企業の多くは、使用量ベースでした。Stripeはその良い例だと思います。その収益が本当に粘着性が高い理由は、顧客と候補者のために、6つ星の体験を作り出すことができるからです。
これは、私たちの収益が非常に急速に成長している理由の一つだと思います。
今日の製品について考える時、BrendanとSriaが最も変更を許さないであろう、あなたが最も変更したいことは何ですか？
mercorの内部採用プロセス全体を完全に自動化して運用することです。つまり、BrendanとSriaと私が、誰かがオフィスに来る時に全く会話をせず、会議室に入って初めて会った時に「わ、この人は素晴らしい」と思うようなことです。「私たちが一日中毎日探していても、この人は見つけられなかっただろう」というような。私たちはそこに近づきつつあり、それは本当にエキサイティングです。
リモートとリモート対対面について、どのように考えていますか？
996を効果的に行うには、対面でなければできないと思います。
その動機付け、同じ部屋で感じる強度は...
その通りです。だからこそ、私たちはサンフランシスコで対面を行っています。BrendanとSriaと私は、人々と一緒にいることで大いにエネルギーをもらいます。実際、mercorに関する私たちの最高のアイデアの多くは、会議中ではなく、ただ座ってリラックスして話し合っている時に生まれました。そして、その「アハ」の瞬間が訪れるのです。対面には本当に特別なものがあります。
最悪の製品の決定は何でしたか？
ある時点で、BrendanとSriaと私は全員、チャットがすべてのUIの未来だと考えていました。そのため、mercor製品のある版では、チャットインターフェースを中心に構築されていました。mercorのチャットボットを使用する以外に、人を採用する方法はほとんどありませんでした。私たちはチャットにとても強気だったからです。
今では、チャットと他のものを適切に組み合わせたり、他の方法でLLMを活用したりするようになりました。しかし、しばらくの間、明日のウェブアプリの概念は死んでいて、全てのウェブアプリとのインターフェースは完全にチャットだけになると考えていました。
つまり、ボタンをクリックして誰かを採用するのではなく、チャットボットに人を採用するよう伝えるようなものです。将来的にはそれも可能かもしれませんが、私たちはタイミングを少し間違えていたかもしれません。
資金調達について、あなたはキャップテーブルに最高の投資家を持っていますね。最初にGCについて言及しましたが、かなり短期間で何度もラウンドを調達したと聞きました。それについてどのように考え、お金が手に入る時には受け取るべきだという意見に同意しますか？
私たちの全ての資金調達ラウンドについて興味深い力学があります。その時点で資金調達をする意図はなく、それは自然と私たちのところにやってきたのです。Benchmarkの例に戻ると、誰かがBrendanをVictorに紹介し、Brendanは集中して作業中だと言いましたが、Victorは彼に会話をするよう説得し、その後は歴史となりました。
それはどのように進んだのですか？BrendanがVictorに会い、その後あなたたちがVictorに会って話をする、どのように進んだのですか？
BrendanがVictorと最初の会話を持ちました。その後、Brendanは「仕事に戻ろう」と思っていました。そして、VictorはBrendanにヘリコプターに乗ったことがあるかと尋ね、Brendanが「ない」と答えると、気が付いたらBrendanはBenchmarkのPeter Fentonとヘリコプターに乗っていました。
私たちは彼らが一緒に仕事をしたい企業だとすぐに分かりました。そしてBrendanが戻ってきて「ねえ、彼らは私をヘリコプターに乗せてくれたよ。やろう」と言いました。Victorとベンチマークチームとさらに会話を重ね、彼らが最高だということは明らかでした。私たちは彼らと取引をし、一緒に仕事をしたいと思いました。彼らは本当に素晴らしかったです。
その後、次のラウンドまでどのくらいの期間がありましたか？
次のラウンドは約6ヶ月後だったと思います。
6ヶ月後ですか？その時点でお金は必要なかったはずです。そのラウンドについて話してください。どのように考えましたか？
興味深いことに、私たちは再び資金調達に集中していませんでした。8桁の収益を上げるビジネスを構築していて、「よし、集中しよう」と考えていました。しかし、Benchmarkの時と同じように、私たちはSnepとFelicisと素晴らしいチームと一緒にビジネスをしたいと感じました。それは明らかな選択でした。
資金調達を楽しんでいますか？
あまり楽しんでいません。本当に楽しんでいないですね。
取締役会はありますか？
はい、BrendanとSriaと私、そしてBenchmarkが取締役会メンバーです。
それだけですか？
はい。そして、私たちは資金調達を楽しんでいません。創業者が最も楽しむのは、常にビジネスを前進させることです。そこに集中してきました。時には資金調達をする意味があるだけです。
先ほど8桁の収益があると言いましたが、そのラウンドを調達した時、収益の急速な成長を認識していましたか？お互いを見て「これは信じられない」と思っていましたか？
確かにそのような瞬間がありました。そしてそのラウンドを調達した時点では、成長がどれほど加速するかは分かっていませんでした。あるいは、それを知っていて確信を持っていましたが、私たちの期待をさらに上回ったという事実は、今年の第1四半期を締めくくる中で、私たち全員が本当に興奮していることです。
この新しい資金調達について教えてください。これはFelicisのラウンドでしたか？
はい、新しい資金調達はFelicisがリードし、GC、Benchmark、その他の素晴らしい投資家も参加しました。
このラウンドの規模はどのくらいでしたか？
ラウンドは1億ドルでした。
評価額は？
20億ドルでした。
素晴らしいラウンドですね。本当に、希薄化の観点からも素晴らしいラウンドです。5%の希薄化で1億ドルをバランスシートに獲得する、企業にとって素晴らしいラウンドですね。
ありがとうございます。私たちはSnepとFelicisチームとのパートナーシップに本当に興奮しています。彼らは素晴らしいです。
お金は必要ですか？これは最大の敬意を込めて、そして私はあなたをとても好きなので聞くのですが、1億ドルを何に使うつもりですか？
お金を調達したから、すぐにそれを使わなければならないと考えるのは非常に危険だと思います。私たちの目標は、明日1億ドルを投入することではありません。
しかしHarryさん、私たちのビジネスについて言えることは、労働力の集約とこの統一労働市場の構築には長い時間がかかるということです。私たちは単に、その長期的な目標に見合うバランスシートを確保したいだけなのです。
クイックなフライラウンドをしたいと思います。私が短い発言をして、あなたにすぐに考えを言ってもらうというのはどうでしょうか？
やりましょう。
周りの人々が信じていないことで、あなたが信じていることは何ですか？
リクルーターは、どの企業においても最も威信のある職位だと思います。なぜなら、リクルーターは企業の人材の流入と流出をコントロールする存在であり、企業の人材の流入と流出を見ることで、その企業について知る必要のあることのほとんど全てを把握できるからです。これは私がmercorを始めた理由の一つです。
「より少ない人数でより多くのことをする」という効率性、一人あたりの効率性は、mercorと採用担当者の重要性に反するのではないですか？
実際には、それは一致します。なぜなら、効率性は適切な人材を見つけることでのみ可能だからです。そしてそのマッチングの問題を解決し、適切な人材を見つけることは、スケールしない手作業のプロセスでは本当に難しいのです。
あなたの仕事で世界最高の人は誰だと思いますか？また、その人から何を学びましたか？
興味深いことに、私はこれについてmercorチームのメンバーと話し合ったことがあります。私たちが冗談で言うのは、企業の幹部は多くの面でアスリートに似ているということです。勝ちたいという強い欲求と意欲があるのです。
私は以前、バスケットボール選手になる夢を持っていました。今の仕事とは全く違いますが、その勝利への考え方を本当に体現している人の一人はLeBronです。私は彼のことが大好きです。
幹部がアスリートのようだとすれば、あなた自身をアスリートとしてどのように扱っていますか？
勝つために自分を押し上げ、正しいことに集中し、毎日より良くなるという要素があると思います。それは私が考えることです。明日はどうすれば自分の最高のバージョンになれるか、そして次の日にはさらに良いバージョンになれるか、それを10年、20年と継続させていくことです。
過去12ヶ月で、何について考えを変えましたか？
その一部は、先ほどお話したSaaSについての答えです。時間とともに、次世代のSaaSは完全なサービスを端から端まで置き換えることになるということが、私にとって非常に明らかになってきました。この認識は、私たちがmercorをこのように構築してきた理由の一つでもあります。
今やめるべきだと思っているが、まだやっていることは何ですか？
正直に言うと、おそらくオフィスまでのライムでの移動です。朝のスタンドアップに遅れそうな時です。私たちは毎日午前9時に始めますが、時々、午前8時55分に私のアパートを出て、サンフランシスコの坂を最も危険な方法で直接下っていくんです。おそらくそれはやめるべきですね。
mercorを始めた時に知っていたら良かったと思うことは何ですか？
このようなビジネスを構築することがどれほど難しいかということです。以前お話しした通り、mercorを始めることを決めた時、それは完全に感情的な決断でした。Sriaが私を見て「どれほど難しいことがあるんだ？」と言い、Brendanが楽観的に加わってきて、私たちはそれを実行しました。そのことには感謝していますが、このようなビジネスを構築することがどれほど難しいかということは、本当に理解していませんでした。
取締役会メンバーとして誰でも選べるとしたら、誰を選びますか？
Sam Altmanを選ぶと思います。
Sam Altmanに何でも質問できるとしたら、何を聞きますか？
おそらくAGIがどのようなものになるかについて、もっと詳しく聞きたいです。
彼の答えにどのようなことを期待しますか？
それは好奇心からの質問です。
Samはそれを逆にあなたに向けて「なぜ先に私に教えてくれなかったの？」と言うでしょう。AGIを達成した時、またはAGIについて考える時、それはどのようなものになると思いますか？
確かに、それは経済的により価値のある仕事をより多く行うことを含むでしょう。より多くの経済的に価値のある仕事が、ある程度自動化され、研究もある程度自動化された時、私は広くそれをAIの範疇に入れると思います。
2035年、mercorはどこにいますか？その時点であなたたちがどれくらいの規模で、何人を配置し、mercorがどこにいるのか、その絵を描いてください。
少し逆算する必要があります。求職者は何人いるでしょうか？大まかに言って数十億人です。各人が何個の仕事を持つでしょうか。人々は役割を変えていきます。AIエージェントのためにmercorが作る仕事は除外して、人のための仕事だけに大まかに焦点を当てると、一人あたり数十の仕事を作ります。
mercorは1000億の仕事を作り出し、統一された労働市場を構築しています。つまり、企業が特定の仕事やタスクのために誰かを採用したい時は全てmercorを通じて行い、候補者が特定の仕事やタスクのために企業を検討したい時も全てmercorを通じて行います。そしてmercorは、全ての役割、全ての企業にわたってマッチングの問題をシームレスに解決できるのです。
いつかmercorが上場企業になることを望みますか？
いつかは。
Adarshさん、私は多くの質問を投げかけましたが、私の非常に気まぐれなスケジュールの進め方に付き合ってくださり、ありがとうございます。素晴らしかったです。
ありがとうございました。とても楽しかったです。

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