Adam Mosseri: AIは信頼性を後押しする

Lenny's Podcastのエピソードに、Instagramの責任者であるAdam Mosseriが登場した。彼は、月間30億人以上が利用するInstagramのトップであり、Meta（旧Facebook）で15年以上にわたりプロダクト開発の最前線を歩んできた人物である。デザイナーとしてキャリアをスタートし、Facebookのニュースフィードを設計・リードし、その後Instagramの共同創業者であるKevin SystromとMike Kriegerからバトンを引き継いで、創業者よりも長く同プロダクトを率いている。今回の対話では、2026年におけるプロダクトチームの構造変化、AIがプロダクト開発にもたらす本質的な影響、そしてInstagramのアルゴリズムとAIコンテンツに対する戦略的スタンスが深く掘り下げられた。Mosseriは、AIの進化を単なる効率化の波として捉えるのではなく、人間の「味覚（taste）」や「キュレーション能力」の価値が相対的に高まる時代の到来を予見している。彼の語るプロダクトリーダーシップ論は、単なるテクノロジー談義を超え、不確実性の高い時代における組織論と個人のキャリア戦略にまで及ぶ、示唆に富んだ内容となっている。

02:09プロダクトチーム構造の変革：専門家集団からジェネラリストポッドへ

Meta社内、特にInstagramにおいて、従来の標準的なプロダクトチーム構成は大きく変化している。かつては「baker's dozen（13人前後）」とも呼ばれたチームは、Androidエンジニア2〜3人、iOSエンジニア2〜3人、サーバーサイドエンジニア2〜3人、そしてPM、デザイナー、データサイエンティスト、リサーチャーという専門職で構成されていた。しかし2026年に入り、Metaは「ポッド（pod）」と呼ばれる4〜6人のエンジニアからなるミニチームを採用し始めた。このチームの中核をなすのが「プロダクトスタッフ（product staff）」という新しい役割である。これは従来のPMの進化形であり、デザイナー、データサイエンティスト、リサーチャーの業務の一部を、最新のAIツールを活用しながら自らこなすジェネラリストである。

この変革の本質は、機能間の境界線が急速に曖昧になっていることにある。データサイエンティストの仕事の多く、例えばウォーターフォール分析のような定型的な作業は、社内ツールによって自動化されつつある。その結果、プロダクトスタッフが1年前にはできなかった分析を自ら行えるようになった。もちろん、価格戦略のような高度な専門性が必要な領域や、まったく新しいユーザー体験を設計する場合には、シニアなデータサイエンティストやプロダクトデザイナーといったスペシャリストがアサインされる。しかし、チームのコアは6〜7人と大幅に小型化され、調整コストの削減と意思決定のスピード向上が実現している。Mosseriは、この変化はAIによる生産性向上の恩恵であると同時に、単に小規模チームの方が本質的に効果的であるという組織論の再発見でもあると指摘する。

05:48役割の溶解とキャリアの不安：デザイナーが最も有望な理由

機能間の境界が溶解する中で、多くのプロフェッショナルが自身のキャリアに不安を感じている。特にデザイナーは、エンジニアやプロダクトスタッフがデザイン領域に侵食してくることへの懸念が強い。しかしMosseriは、デザイナーに対しては強気の姿勢（long on designers）を示している。その理由は、デザイナーが本質的に「味覚（taste）」を持っているからだ。AIが生成するコードやデザインには、ClaudeやCursor、Replitといったツールごとに固有の「雰囲気（vibe）」があり、それが何であるかは一目でわかる。Mosseriは、構築が容易になる世界では、何を構築すべきかを決める「味覚」の重要性が飛躍的に高まると主張する。

しかし、デザイナーの求人が伸び悩んでいる現実について、Mosseriは「ビジネス理解」の欠如を指摘する。優れたデザイナーは、インタラクションやビジュアルデザインだけでなく、プロダクト戦略やビジネス、Go-to-Marketについても強い意見を持つべきだ。実際にInstagramでは、シニアデザイナーがプロダクトスタッフにロールチェンジする事例が出始めている。Mosseri自身もFacebookでデザイナーとしてキャリアをスタートし、後にPMに転身した経験を持つ。彼は、データサイエンスやユーザーリサーチといった隣接領域の専門職についても、将来的にはシニアなスペシャリストとジェネラリストへの二極化が進むと予測する。すべての機能がシニアIC（個人貢献者）だけになるわけではなく、将来のシニア人材を育成するためのジュニア層も必要だが、チーム全体のサイズは縮小し、スペシャリストへの道を選ばない人材はジェネラリストとしてのキャリアを模索することになるだろう。

14:01採用基準の変化：好奇心と「バカに見える勇気」が最優先

AI時代の採用において、Mosseriが重視する特性は変化している。従来から変わらないベースラインとして、彼は「グリット（やり抜く力）」「学習の速さ」「自己認識（self-awareness）」の3つを挙げる。これらを兼ね備えていれば、最終的にはどんなことでも習得できるというのが彼の信念だ。しかし、今後5〜10年を見据えた場合、さらに重要な要素として「好奇心（curiosity）」と「自分をさらけ出す勇気（put yourself out there）」が浮上する。

Mosseriは、ロシア語学習の経験を引き合いに出しながら、新しい言語を習得する上で最も重要な予測因子は「バカに見えることを厭わないかどうか」だと語る。間違えて訂正されても気にせず、改善を続けられるかどうか。これはAIツールや新しいモデルに対してもまったく同じことが言える。誰も確かなことがわからない時代だからこそ、とにかく試してみる姿勢が不可欠だ。逆に、大規模な組織をマネジメントする能力の需要は減少するだろう。チームがより小さくなるにつれて、何千人もの組織を率いるリーダーのポジションは減っていく。また、AIは個人のパフォーマンスを「リセット」する効果もある。かつてコードを書くのが遅かったエンジニアが、コードレビューやプランニングに比重が移ったことで評価を高めたり、逆にコードを書くことが大好きだったエンジニアが新しい仕事のスタイルに適応できずに苦戦するケースも出てきている。

19:38AIコストとトークン管理：焼却炉を止めよ、しかし過度な制限はまだ不要

Meta社内では、AIの利用コスト管理について興味深いアプローチが取られている。Mosseriは、トークン消費量の「リーダーボード」を作ることは「ひどいアイデア」だと断言する。実際に彼らは、価値を生まない「トークン焼却炉（token incinerator）」を特定し、それらを停止することでコストを抑制してきた。しかし現時点では、エンジニアやプロダクトチームに対してトークンの上限（cap）を設定していない。これは、GPUやCPU、ストレージ、ラベル付け予算、人件費など、他のリソースと同様に、トークンもまた配分すべきリソースの一つに過ぎないという考え方に基づく。

Mosseriは、将来的には優秀なエンジニア一人のトークン消費量が、その人の給与と同等かそれ以上になる可能性があると予測する。その時点では、チームや個人のROIに応じた上限を設けることが健全になるだろう。しかし、現在はまだそこに至っていない。フロンティアモデル間の価格競争が激化しているため、トークン価格は今後低下すると見ている。重要なのは、コストが上がる前に下がるのか、下がる前に上がるのかというタイミングであり、彼は「ジェットコースターのような状態」が続くと表現する。AIツールの価値は、その時点の価格と得られる知能レベルのバランスで判断すべきであり、1年前の同じ価格帯で得られていたものと比較して、現在のモデルがどれだけ優れているかを冷静に評価する必要がある。

30:36プロダクトリーダーシップの本質：ビジョナリーではなくキュレーター

Mosseriは、自身がこれまで出会った最高のプロダクトリーダーたちに共通する特徴として、彼らが「ビジョナリー」というよりも「キュレーター」であることを挙げる。もちろん、アイデアを次々と生み出す天才的なリーダーも存在する。しかし、本当に優れたリーダーの多くは、人材のキュレーター、アイデアのキュレーター、テクノロジーのキュレーター、戦略のキュレーターとして機能する。彼らにとって重要なのは、自分自身がすべての戦略を考え出すことではなく、優れた戦略が存在し、チーム全員がそれにコミットして実行することだ。そのためには、優れたアイデアが自然と湧き上がってくる環境を作り、その中から最適なものを選び取る能力が求められる。

このキュレーション能力は、チームビルディングにおいても極めて重要だ。Mosseriは、あるリーダーシップチームを編成する際、個々のメンバーのスキルや弱みだけでなく、メンバー間の「相性（vibe）」や「化学反応（chemistry）」を重視する。信頼と Rapport が強固なリーダーシップチームは、どんな困難も乗り越えられるが、それが欠如していると些細なことでも問題に発展する。これは「アートでありサイエンス」であり、直感的に判断する能力が求められる。彼は、自分自身は何かに特化して卓越しているわけではなく、「レンジ（幅広さ）」が強みだと自己分析する。この自己認識こそが、彼を優れたキュレーターたらしめている所以でもある。

34:23Instagramアルゴリズムの真実：人々が思うほどユーザーを理解していない

Instagramのアルゴリズムに関する最大の誤解は、その高度なセマンティック（意味論的）理解力にある。多くのユーザーは、アルゴリズムが自分たちの興味や嗜好を詳細に理解していると思い込んでいるが、実際にはそうではない。過去5〜10年のレコメンダーシステムの進歩は、主に大規模な埋め込みモデル（embedding models）によって支えられてきた。これらのモデルが生成するのは、人間には読解不可能な巨大なベクトル（多次元空間上の数値の集合）であり、「あなたはサーフィンが好きだ」といった意味論的な理解ではない。単に、サーフィンと相関する巨大な数値が存在するに過ぎない。

しかし、この状況は変わりつつある。LLM（大規模言語モデル）の登場により、これまで解読不能だったベクトル空間を、自然言語で記述することが可能になった。Instagramが最近公開した「Your Algorithm」機能は、ユーザーがこれまでインタラクションしてきたすべてのコンテンツを埋め込み空間にマッピングし、LLMにその空間の特徴を説明させるものだ。例えば「それは、ディープなドリップコーヒーのスノッブ趣味だ」といった具合に、ユーザーの興味を言語化できるようになった。これにより、ユーザーは自分のアルゴリズムを「見て」、興味のあるトピックを追加・削除するなど、ある程度の主体性（agency）を取り戻すことができる。Mosseriは、人々が長年想定してきたような高度な理解を、今ようやくアルゴリズムが実現しつつあると述べている。

40:56AIコンテンツは追い風：合成コンテンツの時代に人間の創造性が輝く

AIコンテンツの台頭は、Instagramにとって逆風（headwind）ではなく、追い風（tailwind）になるだろう。これがMosseriの明確な見解である。もちろん課題はある。AIコンテンツのランキングはまだ最適化されておらず、優れたものと質の低いものが混在している。しかし、彼はより本質的なトレンドに注目する。それは、長年にわたって続く「組織から個人へのパワーシフト」だ。スポーツ界でチームよりも個人選手の方が影響力を持つようになったように、クリエイターエコノミーにおいても個人の重要性は増している。合成コンテンツが溢れる世界では、人々は「創造性」「真正性（authenticity）」「人間」をより強く求めるようになるだろう。

Instagramは、単なるコンテンツ消費の場ではなく、常にコンテンツの背後にいる「人」が重要だった。その人の視点、共有する理由、パースペクティブこそが価値を持つ。Mosseriは、AIコンテンツをツールの種類で判断すべきではないと主張する。重要なのは、そのコンテンツが面白いかどうかであり、それがAIで作られたかどうかではない。ただし、コンテンツがAI生成であることをユーザーが知る権利は保障すべきだ。長期的には、AIコンテンツに「AIラベル」を付けるよりも、カメラで撮影された「非AIコンテンツ」にラベルを付ける方が実用的かもしれない。また、アカウントレベルでの真正性も重要であり、AIを使ったスパムや詐欺アカウントへの対策は引き続き強化する必要がある。彼自身が愛好する「Plastic Dream Sequence」のような、明確な創造的・美的視点を持つAIクリエイターは、まさにこの新しい時代の象徴である。

52:05批判との向き合い方：トレードオフを可視化するコミュニケーション

Instagramの責任者として、Mosseriは常に批判の矢面に立つ立場にある。ニュースフィードのデザイン変更、フィードの全面的なリニューアル、そしてCambridge Analytica問題に至るまで、彼は数多くの論争の中心にいた。この役割は、彼自身が望んで引き受けたものである。Facebookニュースフィードを担当していた頃、議論は自分たちが参加するしないに関わらず起こるものだと考え、自ら積極的にTwitter（当時）で発信するようになった。Mark Zuckerbergが「自分たちのプラットフォームを使えばいい」と提案したことも、彼が公の顔となる後押しとなった。

批判に対処するための彼の哲学は「視点を変えること」だ。2009年のニュースフィードの大規模リデザインで、最初のコメントが自分に対する差別的な中傷だった経験から、彼は「ユーザーの机を無断で整理した」という比喩を思い浮かべるようになった。ユーザーが怒るのは当然であり、それを理解することで批判を客観視できる。重要なのは、すべての難しい問題には「トレードオフ」が存在するという事実を伝えることだ。プライバシーと安全性、発見と関連性、これらは二者択一ではない。彼は、自分に反対する人々を説得しようとは思わない。むしろ、会話を見ている第三者のために、賛否両論のすべての要素を列挙することを目指している。また、大規模な実験がリークして炎上するリスクに対しては、実験を始める前から「リークした場合の声明」を準備しておくなど、プロアクティブなコミュニケーション戦略が不可欠だと語る。

01:00:21最大の失敗：Facebook HomeとReelsの誤った立ち上げ

Mosseriのキャリアにおける最大の失敗は二つある。一つ目は、PMとして初めて担当したプロジェクト「Facebook Home」である。これはAndroidをフォークしたOSレベルのプロジェクトで、HTCとのハードウェア協業も含む壮大な試みだったが、「 spectacular failure（壮絶な失敗）」に終わった。しかし、この経験から彼はキャリアの中で最も多くのことを学んだ。キャリア、OEM、認証プロセス、オペレーティングシステムなど、全くの未経験領域に飛び込み、プロジェクトを終了させる決断を下したことで、市場適合性のないアイデアを実行することの価値を学んだ。

二つ目は、InstagramにおけるReelsの初期バージョンだ。2019年、彼は急成長していたStoriesの基盤の上にReelsを構築することを決断した。しかし、Storiesの読了率は低く、ほとんどのReelsは消費されずに消えてしまった。もし2020年夏にリリースした最終版のReelsを1年前にリリースできていたら、TikTokの爆発的な成長（2020年のパンデミック時）に対抗できていたかもしれない。この判断ミスは、結果的にTikTokに大きな経済的機会を提供することになった。Mosseriはデザイナーとして、新しいプリミティブを追加するよりも既存のものを拡張することを好んだが、それが裏目に出た。この失敗は、プラットフォームの進化のスピードと、時には大胆な決断が必要であることの教訓として、彼のプロダクト哲学に深く刻まれている。

結びに

このエピソードがリスナーに残すものは、AI時代における「人間らしさ」の再定義である。Mosseriは、AIがコードを書き、データを分析し、さらにはコンテンツを生成する世界において、人間の「味覚」「判断力」「キュレーション能力」の価値がこれまで以上に高まると力強く語る。彼のプロダクトリーダーシップ論は、単なるテクニック論ではなく、不確実性と向き合い、トレードオフを可視化し、批判を恐れずにコミュニケーションを続ける姿勢そのものだ。特に印象的なのは、彼が「自分は何かに特化して優れているわけではない」と自己認識しながらも、その「レンジ」こそが強みだと語る場面である。これは、スペシャリゼーションが極限まで進んだテック業界において、ジェネラリストの価値を再発見する重要なメッセージである。また、自身の子供に「バイブコーディング」を教えるエピソードは、テクノロジーの巨人が自らのプロダクトに対して抱く複雑な愛情と、次世代への責任感を象徴している。