A) この記事のポイント

• 流行の終焉: 既存のAIに薄い操作画面を被せただけの「LLMラッパー」や、複数のAIを束ねる「アグリゲーター(中間業者)」は、 大手が機能を拡張した瞬間に飲み込まれて消滅する。
• 優位性の蒸発: 他社の成功事例を「徹底的にパクる(TTP)」手法は、AIを使えば誰でも一瞬でできるようになったため、 ビジネス上の差にならなくなった。
• 個人の勝ち筋: これからのプロダクトの価値は「機能の多さ」ではなく、 開発者が発する「方針・制約・美学(何をやり、何を捨てるか)」に集約される。AIに目的は作れない。

B) 何が起きた?:Googleが鳴らす「エンジン警告灯」

Googleのスタートアップ支援組織を率いるDarren Mowry氏が、 いま蔓延している2つのAIスタートアップのモデルに対して、 「チェックエンジンライトが点いている(危険信号)」という比喩で強く警鐘を鳴らしました。 対象は次の2類型です。

1. AIのガワを被せただけ(LLMラッパー)の限界

   Claude / GPT / Geminiのような既存LLMの上に、UIやプロンプト、軽い機能を載せただけのサービスは、 もはや顧客から見透かされやすい。 「バックエンドモデルが全部やってくれる前提」で成立するビジネスは、 市場の“我慢”が切れてきた、という話です。

   重要なのは、ラッパーが全部ダメという話ではありません。 彼の主張は「薄い知財(IP)だけで戦うな」という一点に集約されます。

2. AIの仲介役(アグリゲーター)の排除

   複数のLLMを一つのUIやAPIで束ね、モデルを切り替えて使えるようにする「アグリゲーター」も危険だ、と指摘されています。 これは2010年代のクラウド黎明期と同じ構図です。

   当時、AWSのインフラを“転売”に近い形で扱う中間業者が増えましたが、 大手が企業向け機能を内製し、顧客が自力運用できるようになった瞬間に、ほとんどが押し潰されました。 同じことがAIでも起きつつある──という見立てです。

   だから彼は、これから始める人に対して実質的に「アグリゲーターに寄るな」と言っています。 ルーティングやアクセスの“便利”だけでは、土台側(モデル提供側)が伸びた瞬間に価値が溶けるからです。

C) なぜ「真似(TTP)」は通用しなくなったのか?

このニュースから読み取るべき最重要の事実は、 「成功例をなぞるだけのコピービジネスが、AIによって完全にコモディティ化した」ことです。

AIが得意なのは、既存の大量データを学習し、典型パターンを再構成すること。 つまり「売れている機能やデザインを徹底的にパクる(TTP)」は、 もはや“努力”ではなく“作業”に落ちました。 APIとテンプレと生成AIがあれば、短時間でそれっぽいものが再現できます。

真似ることが簡単になった世界では、「機能の優位性」は一瞬で消えます。 あなたが徹夜で数週間かけて作った便利機能は、明日には他人がAIを使って短時間で実装してくる。 だから、差は機能ではなく、意思決定の“方向”に移ります。