AI時代のソフトウェアの戦略や”SaaS is Dead”に関して、Product/AIのPodcastで私の考えを色々話しました。
少しテキストで内容を紹介・補足したいと思います。

①まずビジネス的な話以前の前提として、AIエージェントとかワークフローと呼ばれているものの捉え方について。大雑把には
- AIワークフロー: 手続的に処理を定義して上から実行しますというもの
- AIエージェント: ゴールを伝えると、ゴールに向かって色々試行錯誤しながら進んでいくもの
などと分類されますが、根本的には「そのシステムがどれくらい自律的/agenticか」という、程度の問題だと思います。極端な話、プログラミング言語は、人間がコンピューターでやりたいことをプログラムで表現すると、それを実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるので、コンパイルされた機械語に比べると、ほんの少しだけagenticだと考えています。（コンパイルなど事前定義されたルールに従うものと今のAIは質的に違うという反論はあり得ますが、LLMも計算モデルとしては決定的であり、中身が超複雑なだけで上からデータを事前に決められた通りに処理しているのは変わりません。）雑に書けば機械語 < プログラミング言語 < 古典的なML < LLM、のように、agencyのスペクトラムがあります。大切なのは、必ずしもagencyが高い方が常にいいというわけではなく、速度・安定性・コストとのトレードオフがある中で、ユースケース・UXに応じて、適切なものを選択することだと思います。（Ai Workforceでも、プログラム、AIワークフロー、agentic workflowそれぞれを定義して実行するエンジンがあります。）

②その上で “SaaS is Dead” については、定義がまず気になります。 ソフトウェアの提供形態としての”SaaS”は変わらないと思いますが、ここでは多分 “既存のSaaS” みたいな意味だと理解しています。その上で “Dead” というのが、”不要になる・存在しなくなる” なのか、 “競争優位性ではなくなる” もしくは “GTMの肝ではなくなる” なのかの違いは重要と思います。

そもそも、元々SaaS市場が生まれやすかったのは、AIがなくても会社を横断して業務を型化してPMFしやすかった領域だと考えています。特にそのような領域では、上記の通り、agencyが意図的に低いシステムがユーザーにとって便利なことも多く（例: 経費精算用にドラえもんを買いたいか？）、既存のSaaSにはその点で一定の資産があると思います。そうではない、つまり企業ごとの固有性が高い業務領域は、AIの進化によって新たにチャンスが生まれたと思います。（Ai Workforceはこちらをターゲットにしています。）いずれにせよ、既存製品も新規の製品も、データ・ロジック・UIそれぞれのレイヤーで、agencyの度合いを設計し直す必要があるとは思います。

agencyを高めて型を減らすことで、一つの製品でより広い市場をカバーできるチャンスが生まれると思います。ExcelはAI以前のそのような製品の代表格で、Excelはデータ分析なり請求書作成なり顧客名簿なり幅広く使われますが、ほぼ全てのユースケースについて他の良い製品があります。しかし、普及して手元にあり、使い方に慣れているExcelが使われます。特にエンタープライズはシステム切り替え・社内普及のハードルが高いためこの側面がより強いと考えています。（Ai Workforceはエンタープライズをターゲットにしています。）色々な用途の機能を最小限積み上げるという意味で最小公倍数的とも言えるし、用途それぞれの要件をできる限りで満たすという意味で最大公約数的とも言えます。

以上です。Podcastリンクはこちらです！
https://t.co/BGFwfJM2Y5 December 12, 2025

もう愚かな人類に優しいプログラミングはやめましょう。
LLMが100%正確にコードを書ける、LLMのためのプログラミング言語「Sui」を開発しました。
https://t.co/5tgnuVwuII

倭国語の「粋」からとった名前です。
無駄を削ぎ落とし、本質だけを残す美意識をもとに設計しています。
LLMのためのプログラミング言語なので、可読性さえも排除しています。

フィボナッチ数列を出力するプログラムは以下のようになります。
--------------
# 0 1 {
< v0 a0 2
! v1 v0
? v1 1
^ a0
: 1
- v2 a0 1
$ v3 0 v2
- v4 a0 2
$ v5 0 v4
+ v6 v3 v5
^ v6
}
= g0 10
$ g1 0 g0
. g1
--------------

そもそもコンピュータは、機械語で動作しています。
人間には機械語が難しいので、インタプリタを介した高級言語が生まれました。

しかしLLMにとって、高級言語は
・冗長なキーワードによるトークン消費
・ネストした括弧の長距離依存問題
・任意の識別子による語彙空間の爆発
と、あまりに「優しすぎる」すぎるのです。

ここで発想を逆転しました。

愚かな知性しか持たない人間に合わせて作られた言語を、LLMに書かせる必要があるのか？

LLMにはLLMに最適化された言語を書かせ、
人間はインタプリタやLLMを介して「教えてもらう」べきではないか。
これは問題提起です。

以下のように、主役が変わったのです。
従来：人間 → 高級言語 → インタプリタ → 機械
Sui：LLM → Sui → トランスパイラ/LLM → 人間

LLMの特性に合わせたSuiの設計：
✓ 1行1命令 → 各行が完全独立
✓ 括弧は{}のみ → 対応ミスが起きない
✓ 変数は連番 (v0, v1...) → タイポ不可能
✓ 命令は1文字 → トークン効率最大

pip install sui-lang
brew install sui-lang December 12, 2025

人間は読めなくて結構。LLMのための超正確なプログラミング言語「Sui」 https://t.co/GHyoNhk4Vx https://t.co/ut1G3TP7sq December 12, 2025

＞興味がないプログラミング言語は使いたくないやん？

そうかも？
好きじゃないけど、分かりやすい、使いやすいC++
好きだけど、使いどころが限定されるSmalltalk
全く興味がないPython https://t.co/MqyY004J4K December 12, 2025

去年の4月にすでに、プログラミング言語は不要なんじゃないかという話や専用の言語が出るんではという話について書いてた。
こっちのほうが読みやすそう。
https://t.co/l7JmcL3F9Y December 12, 2025

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共作ですかね...？

俺: 「人間が書きやすく調整されたプログラミング言語より、LLMに書きやすいプログラミング言語があってもいいんじゃないかなー」
LLM: 「あるよー」
俺: 「既存研究はセマンティクス過剰にしてLLMに寄り添う方向かー、一方シンタックス上の課題は何があるんだろうなー（調査）」
俺: 「LLMのハルシネーション原因となるシンタックスを徹底的に排除した、面白い言語をつくるかー」 December 12, 2025

"人間は読めなくて結構。LLMのための超正確なプログラミング言語「Sui（粋）」" https://t.co/hyyAhKHwnb
LLMにとって分かりやすくミスが出にくいルールで整理された言語らしい。開発者は倭国人。

・1行1命令
LLMにとってより扱いやすくなるという
変数名は任意の名前でなく連番の数値
ミスタイプや冗長な命名が発生しなくなる

・入れ子構造の回避
複数種類の括弧(「{」や「[」など)が混じる入れ子構造を避けている

・構文エラーの排除
上記の要素や明示的な制御フローにより、書き間違えの要素を排している

・1文字命令
トークン効率を最大化するため、可読性を無視し文字に命令を割り当てている December 12, 2025

「The most disastrous thing that you can ever learn is your first programming language.」
— Alan Kay
（意訳：最初に覚えたプログラミング言語こそ、あなたにとって最悪の“災厄”になり得る）

cf. https://t.co/bZ8llbnXUG December 12, 2025

📕まさに仕事に”即”使えるスライドがこれ！
「スライドがAIっぽくなる」と悩むビジネスパーソンの大半は、過去の私と同じ「デザイン指定の方法を知らない人」だと思っていて…

NotebookLMのスライド生成機能、ボタン一発で出てくるクオリティは正直悪くないのだけど、「なんとなくクリーム色・黄色がかっている」「平成っぽいデザインで野暮ったい」「誰が作っても同じ感じになる」という"AIっぽさ"が気になる人も多いはず。

で、これを解決するのがFUJIさん(@yoshifujidesign)がプロンプトに採用した「YAML式」という指定方法。

難しそうに聞こえるけど、記事の中では「AIに指示や設定を整理して伝えるためのメモ書き」と表現されていて、実際にプログラミング言語のような難解なものではない。配色パレット、タイポグラフィ、レイアウトのルールを倭国語で書いて、スライド生成ボタンを押す前に入れておくだけ。

たとえば「ベース: #E9E9E9」「文字色: #000000」「余白を広く取り高級感を出す」みたいな指定をしておくと、同じソースからでもまったく違うスライドが出てくる。「びっくりするくらい簡単」と書かれているけど、本当にそれだけでAIまかせのデザインから脱却できる。

スライド作成って結局"センス"ではなく"指定の精度"の話なのだと思う。YAMLの書き方さえ知っておけば、毎回ガチャを引かなくて済むようになるので、資料作成に時間を取られがちな人は試してみてほしい。

私が毎週発行している数万文字のニュースレター記事も、スッキリ15枚のデザインスライドとして仕上がりました　↓ December 12, 2025

なんだろこの26年間全く無かった勉強欲が今すごい
プログラミング言語とかほぼ理解してないけど
スクリプトとか、3Dとか、学びが楽しい
プログラミング言語ちゃんと勉強しよかな
完全独学AI頼りそろそろ進化しなかん December 12, 2025

作りたいゲームのためにゲームエンジンやらプログラミング言語やらを作れる人間からしたら、今のバイブコーディングでプログラム書くなんてそりゃまだまだな技術だよなあ…… December 12, 2025

30分本のつづき勉強してモバイル用OS、組み込み用OS、サーバー用OSのことに触れ、ようやくプログラミング言語の基礎という項目に！
このほん買った本来の目的。

でも頭使うのと集中が切れたので一旦休憩

近所の区営の施設にお散歩いって、またはタブレットとノート持っていきそこで続きを
やる！ December 12, 2025

https://t.co/NrLitNUv09
LLM用の効率的なプログラミング言語「Sui」が開発されました。
SuiはLLMが100%正確にコードを書けることをコンセプトにしています。
可読性は低いですが、LLMに特化した設計がされています。 December 12, 2025

これ作った人、現代のAI作ったこと無いだろうと思うね。
逆にAIが苦手な要素がてんこ盛りなってる。
「AIに優しい」とはAttention機構を極力使わないということだよ。
閉じタグなんてもってのほか。

人間は読めなくて結構。LLMのための超正確なプログラミング言語「Sui」 https://t.co/ZGPswjpWsD December 12, 2025

人間は読めなくて結構。LLMのための超正確なプログラミング言語「Sui」 - PC Watch https://t.co/X34NryN7F9 December 12, 2025

個人的に最高の記事でした。リンク先の記事も読んでしまいました。

AI時代に適した〇〇を考えるというのは現在のトレンドであり、ビジネスチャンスでもあります。

そしてプログラミング言語について考えると、この記事は核心に迫れている気がします。 https://t.co/ur3Wwb3ri7 December 12, 2025

最近、新しいプログラミング言語を学び、それらを使って簡単なアプリケーションを開発してみたことで、技術的に大きな進歩を感じています。 December 12, 2025

お話をしていて、特定のプログラミング言語で書いたコードがどう動くかを会話するみたいなのってあんまり面白くなくて、その場に妙な構文とか妙な評価戦略とかが書いてあった上で書いてあるコードの動作を会話する方が面白そう
まぁ、ただの論理クイズになってしまうし準備するのは大変だよな December 12, 2025

📚Solidity分析を強化するSlitherMCP

✅概要

この記事ではSlitherMCPという新しいツールが紹介されています。
これはSolidity（スマートコントラクトの主要なプログラミング言語）を解析するための静的解析ツールSlitherを、LLM（大規模言語モデル）が直接使えるようにした仕組みです。
LLMがコードを探したり関係性を理解したりする作業を、より正確で高速にしてくれるのが特徴です。

LLMは文章から推測して動くため、コード構造を正確に把握するのが苦手な場面があります。
SlitherMCPを使うことで、LLMがSlitherの解析結果を元に正確な「事実」を参照できるようになり、監査やコード理解の精度が大きく向上します。

✅SlitherMCPとは

SlitherMCPは「MCP（Model Context Protocol）」に対応したサーバーとして動作し、Slitherの静的解析機能をLLMから呼び出せるようにする仕組みです。

静的解析とは、コードを実行せずに内容を読み取り、関数構造や継承関係、潜在的な脆弱性などを調べる方法のことです。SlitherはSolidity向けの代表的な静的解析ツールで、監査業務では広く使われています。

これまではLLMがSolidityコードを理解しようとすると、何度もファイル読み込みをしたり、grepのような文字検索で必要箇所を探したりしていました。
しかしこれらは誤検知が多く、手間もかかります。
SlitherMCPは、Slitherが持つ正確な解析結果を直接返すため、迷わずに必要な場所へたどり着けます。

✅どう役に立つのか

例えば、ERC20.transferという関数の本体を見つけたい場合、複雑な継承や似たファイルの存在によって、正しいコードを見つけるのが難しいことがあります。

SlitherMCPでは「get_function_source」のような機能を使うだけで、対象関数のソースコードを一発で取得できます。

見つけられるのは具体的に以下のような情報です。

・関数がどこで定義されているか
・どの関数が呼び出しているか
・どのコントラクトに継承されているか
・インターフェースの実装がどこにあるか
・Slitherの脆弱性検出結果

これらはすべて静的解析に基づくため、LLMが推測で探すよりもはるかに正確です。

初心者にとっても、コードの全体像を理解しやすくなり、監査の敷居が下がります。

✅セットアップのシンプルさ

SlitherMCPは開発ツールに簡単に追加できます。
例としてClaude CodeやCursorへの設定方法が紹介されています。
必要なのはコマンドを1つ追加したり、設定ファイルに数行書くだけです。
特別な環境構築は不要です。

また、Slither本体と同じくAGPLv3で提供されていますが、商用利用したい企業向けにデュアルライセンスも用意されています。これにより、プロダクトのソースコードを公開せずにSlitherの機能を使用できるようになります。 December 12, 2025