イシュラーク・カーン、Kodezi Inc. の CEO兼設立者 – インタビュー・シリーズ

イシュラーク・カーン、Kodezi Inc. の CEO兼設立者は、8歳でプログラミングを始め、中学校の時に最初のスタートアップを立ち上げた、自学のコーダーです。バングラデシュのダッカで生まれ、アメリカに移住した彼は、高校時代にベンチャー資金を確保し、100,000人以上のユーザーを持つ製品を開発するなど、早期の起業家精神を示しました。彼の経歴は、独立した学習、迅速な実験、開発者にとって技術をよりアクセスしやすく強力なシステムを作るという志向を反映しています。

Kodezi Inc.は、Kodezi OSを開発した会社で、Kodezi OSは、エンジニアリングチームのための「AI CTO」として機能する自律プラットフォームです。Kodezi OSは、継続的に問題を検出して修正し、システムを自動で文書化し、API仕様を生成し、コーディング規範を強制し、CI/CDパイプラインに直接統合します。コードベースを自己回復型、自己統治型システムに変えることで、Kodeziは、企業がより信頼性が高く、スケーラブルで、効率的なソフトウェアを構築することを支援します。

あなたは8歳でコーディングを始め、中学校の時に最初のスタートアップを立ち上げました。何があなたをそんなに早くからソフトウェアの構築に引き付けたのですか？また、その経験はどのようにしてあなたの起業家精神を形作ったのですか？

私を引き付けたのは、コントロールでした。私はアメリカに移住した子供で、英語を話せなかったので、最初に流暢に話したのはコードでした。それは、論理が通用する空間で、何かを作って、すぐに反応を見られる場所でした。その即時的なフィードバック・ループは、 привыкになりました。それは、私に考え方を教えました。ただプログラミングのしかたを教えてくれるのではなく、考え方を教えてくれました。

私が中学校の時にTeachMeCodeを作った時、それは会社を立ち上げることではありませんでした。それは、私のような人々のために学習を容易にすることについてでした。しかし、その過程で、私はシステムの挙動、ユーザーの反応、進歩の方法を学びました。それが、私が現在見ている起業家精神の形を形成しました。アイデアについてではなく、フィードバック・ループ、イテレーション、耐久性についてです。

あなたは40の大学、アイビーリーグを含む複数の大学に合格しましたが、大学に通わないことを選択しました。大学に通わないことを決断したのは、どのような時でしたか？

高校を卒業した時、私はすでに、多くの人々が大学でシミュレートすることを実際に経験していました。私は製品を立ち上げ、投資家にピッチし、チームを管理し、実際の問題を解決していました。私は机の上に40の合格通知書を持っていました。アイビーリーグの学校も含まれていました。しかし、私にはほとんどの学生が持っていないものがありました。モメンタムでした。

より大きなリスクは、スピードを落とすことでした。大学は、私にイノベーションの枠組みを教えるでしょう。しかし、私はすでに現実の世界で実験を実行していました。私はシステムを開始する方法を学ぶのではなく、実際に実験を実行していました。私はシステムを停止するのではなく、継続することを選びました。Kodeziは、私が望んだ教育でした。

Kodeziは、まだ十代の時に考え出されたアイデアでした。会社は2019年の設立以来、どのように進化しましたか？また、「AI CTO」というビジョンはどのようにして現れたのですか？

Kodeziは、コードの自動修正という単純なアイデアから始まりました。私たちはスケールアップするにつれて、デバッグが根本的な問題ではないことを実感しました。実際の問題は、コードベースが静止したままであるということではありません。コードベースは進化し、変化し、人間が維持するよりも速く劣化します。

時間の経過とともに、Kodeziは製品から、バグ、テスト、コミットから学ぶオペレーティング・システム、Kodezi OSへと進化しました。「AI CTO」という用語は自然に生まれました。CTOはコードを書くだけでなく、アーキテクチャを維持し、意思決定を導き、システムを存続させます。那がKodeziが行うことです。しかし、継続的に、自律的に行います。

Kodeziの最新モデル、Chronosは、コード生成ではなくコードデバッグ用に特別に設計された最初のAIシステムと説明されています。開発者にとって、この違いは何を意味しますか？

デバッグは現実です。想像ではありません。コード生成は、何が機能するかを推測することです。デバッグは、何が失敗したのかを理解することです。

現在のほとんどのAIツールは、プロンプトベースのアシスタントで、指示されたときに反応します。Chronosは、プロアクティブです。以前のバグを覚えておき、依存関係グラフを理解し、テストを実行し、修正を検証し、問題が実際に解決されるまでそれらを改良します。

それが重要な違いです。開発者は話すアシスタントが必要ではありません。正しく動作するインフラストラクチャが必要です。

あなたが共有した結果は、ChronosがGPT-4.1とClaude 4 Opusを上回っていることを示しています。ベンチマークの背後にあるデータセットと方法論について説明してください。

私たちの評価は、宣伝目的ではなく、実証的なものです。Chronosは、SWE-bench、Defects4J、BugsInPyなどのパブリックデータセット、および匿名化されたエンタープライズデータから抽出された数千の実世界のデバッグ・ケースでテストされています。

各ベンチマークは厳格です。モデルはパッチを生成し、それを適用し、テストケースをすべてパスする必要があり、後続のエラーはありません。手作りの例、チェリーピッキングの成功はありません。

Chronosは、SWE-bench Liteで67.3パーセントの修正精度と80.33パーセントの解決率を達成します。一方、GPT-4.1とClaude 4.5は15パーセント以下です。違いはサイズではありません。専門化です。Chronosはデバッグ自体、1500万の実デバッグ・セッションでトレーニングされています。パターン・マッチングだけでなく、診断します。

あなたはKodeziを「AI CTO」として、会社のコードベースを自律的に維持、進化させるものと説明しています。完全に自己回復可能なインフラストラクチャが本格的に導入されるには、どのくらいの期間が必要だと思いますか？

決定論的なシステムの場合、多くの人々が思っているよりも近いと思います。今日、Kodeziは、コンテキストデータと歴史的記憶を使用して、CIまたはCDの失敗、テストの後退、ランタイム・エラーを多く自律的に修正できます。

完全に自律的なプロダクション・メンテナンス、インフラストラクチャが自己診断、自己修復、自己展開する時代は、段階的に進化していきます。まず、制御されたCI環境内で、次にステージング環境で、最終的に人間の監視の下でプロダクション環境で進化します。

創造的、建築的、倫理的な決定については、常に人間をループに含めます。しかし、linting、リファクタリング、テストの回復などの繰り返し、エラーの多い作業は、介入なしで行われるようになります。

あなたは「静かに正しいことを行う」システムについて話しました。AIガバナンスと責任ある自動化の文脈では、その哲学は何を意味しますか？

私にとって、「静か」は沈黙を意味しません。デフォルトで信頼できることを意味します。設計されたAIシステムは、継続的な入力や検証を必要とすべきではありません。予測可能に、透明に、安全に動作すべきです。

責任ある自動化は、AIが行う決定が説明可能で、取り消し可能で、ログに記録されることを意味します。Chronosは、その理由付けと行動を文書化します。なぜ変更したのか、どのようにテストを検証したのか。

ガバナンスはシステム自体に組み込まれています。隠された変更、ブラックボックスの結果はありません。目標は、AIが大きな音を立てる、目立つものではなく、表面下で重要なところで世界を改善することです。

「クワイエット・テック」という用語は魅力的です。テクノロジーが強力で、しかも目立たないことを示唆しています。エンジニアリングにおける人間とAIのコラボレーションを、どのようにして変えるでしょうか？

クワイエット・テックは、強力で、しかも目立たないインフラストラクチャです。最良のテクノロジーは、邪魔をしてはなりません。統合されなければなりません。

エンジニアリングでは、それはツールが「何をして欲しいのか」を尋ねるのではなく、すでに何に注意が必要かを知っていることを意味します。壊れた依存関係を修正し、ドキュメントを更新し、進みます。人間が定義する意図と方向性を、AIが実行し、維持し、最適化します。静かに、バックグラウンドで。生産性は、より多くの相互作用からではなく、より少ない摩擦から来ます。

多くの開発者は、AIツールが自分たちの仕事を奪うことを心配しています。ただ、自動化は人間が考えられるように、人間を置き換えるのではなく、解放するべきだと主張しています。Kodeziは、そのバランスをどのように体現していますか？

AIは開発者を置き換えません。開発者を取り巻く退屈な作業を置き換えます。エンジニアは、早くタイプすることによって価値があるのではなく、はっきり考えられることによって価値があります。

Kodeziは、デバッグ、テストのメンテナンス、リファクタリング、ドキュメンテーションなどの繰り返し作業を自動化します。人間のレイヤー、創造性、システムの設計、トレードオフの推論は、置き換えられません。

長期的には、AIはエンジニアリングを、実行からオーケストレーションにシフトします。開発者は、シンタックスの実行者ではなく、行動のアーキテクトになります。Kodeziは、その移行を可能にするために構築されています。機械がメンテナンスを担当し、人間が想像力を発揮するように。

あなたはKodeziを「生きているインフラストラクチャ」と表現しました。5年先、ソフトウェアが自己を維持する世界では、開発者の役割はどうなりますか？

5年後、開発者は、過去のクォーターに構築したものを修正するのに半分の時間を費やすことはありません。彼らの役割は、反応的なメンテナンスから、予防的なガバナンスへと移ります。

リポジトリが記憶を持つ世界を想像してください。システムが自身の決定を追跡し、後退を自己修復し、新しい依存関係とともに自動的に進化する世界です。生きているインフラストラクチャです。

その世界では、開発者は、管理人として機能します。彼らはポリシーを定義し、行動を検証し、意図を設計します。コードベースは、適応し、学び、自身を維持する生きている有機体になります。

それが私たちがKodeziで構築しているものです。ただ実行するのではなく、持続するソフトウェアです。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Kodeziを訪れてください。