年の終わり2週間、Temporalは予定をすべてクリアにする。同社はこれを「読書の期間」と呼ぶ。会議は一切なし、ただ探求・学習・構築に充てる時間だ。‘25年の休暇中、共同創業者兼CTOのMaxim Fateev氏は、コーディングエージェントに時間を費やした。同社によると、かつて6ヶ月かかっていた作業が30日以内に完了するようになったという。共同創業者兼CEOのSamar Abbas氏は、この休暇が同社のAI姿勢を決定づけたと評価する。そのような数字を携えて戻ってきた共同創業者こそが、どんな社内指令よりも強力な説得力を持つと彼は語る。

ベテランエンジニアから、Claude Codeを駆使するベテランエンジニアへの変化が、Abbas氏を同社の方向転換へと導いた。Temporalは耐久性のある実行環境を提供しており、クラッシュや障害が発生しても長時間稼働するソフトウェアを支える耐障害性の基盤を提供する。ダウンタイムを許容できない企業向けの製品で、NvidiaやNetflixもそのワークフローテクノロジーを採用している。

2月、同社は$3億の資金調達を$50億の企業価値で完了し、agentic AIを誰でも信頼できる形で提供できるという約束を掲げた。2024年にCTOのFateev氏と役割を交代したTemporalのCEOであるAbbas氏は、まず自社でその実証を行う必要があると判断した。彼はこの取り組みを「TemporalのためのAI」と呼ぶ。

職務要件としてのAI活用

「我々はビルダーの集団です。つまり、エンジニアリングだけの問題ではない」と、Abbas氏はThe New Stackに語る。「会社全体で、ビジネスの進め方やツールの使い方を再評価する必要があります。」

500名以上（うちエンジニア200名）の規模では、再評価の負担は大きい。その負担は全従業員にかかると彼は言う。各自の日常業務を見直し、ツールへの好奇心を持ち、仕事の進め方を変えること。期待は任意ではなく、Abbas氏は私に対して率直に述べた。Temporalは特定の製品を強制はしないが、働き方を変えることを求めている。

「より良くするための適切なツールをまだ採用していないなら、Temporalにはあなたの役割はありません。」

「より良くするための適切なツールをまだ採用していないなら、Temporalにはあなたの役割はありません」と彼は言う。要件は特定の製品を使うことではなく、仕事そのものを採用することだ。

彼はこれを人員削減ではなく成長として位置づける。Temporalは新しい仕事を生み出すために支出しており、同じ規模の会社をより少ない人数で運営するためではないとAbbas氏は語る。利用状況をリーダーボードでランキング化しないのも、誤ったインセンティブを生むと考えているからだ。この要求は同社の企業文化にも逆行する。

Abbas氏はTemporalの従業員に対し、実験的でありながら無謀にならないよう求めている。そして、その文化変革こそが仕事のより困難な半分だと語る。

Temporalの中核的価値観の一つが、Abbas氏が「重力のように信頼できる」と呼ぶものだ。同社は技術スタックに賭ける際、保守的だ。彼は同社に実験的でありながら無謀にならないよう求めている。そして、その文化変革こそが仕事のより困難な半分だと語る。

The AI Operators

Temporal

Samar Abbas · Co-founder & CEO

Stack Spend Team The Win The Fail Hard Truth

Engineering

  • Claude Code: 休暇後に自然採用されたデフォルトのコーディングツール
  • Cursorと主にOpenAIおよびAnthropicの基盤モデルを併用
  • オープンウェイトモデルはセキュリティとプライバシーの観点から未承認

Company-wide

  • Claude Desktopにより非技術者でもアプリ構築が可能
  • Notion + MCPを共有ナレッジベースに、Slack AIをステータス確認に活用
  • Temporal上で自社構築：セキュリティワークフローのDeputyとモデルルーター

今年約5倍、主にコーディングエージェントによる

  • Vantageでベンダーコストを追跡し、支出上限を設定
  • 財務とエンジニアリングが隔週で異常値をレビュー
  • 設計上、従業員のトークン使用量リーダーボードはなし
  • 具体的な金額は非公開

ビルダーの集団

  • 500名以上、エンジニア200名以上、全リモート
  • エンジニアリングだけでなく全機能でワークフローを再構築
  • ツールの強制や利用量リーダーボードはなし
  • 率直なメッセージ：適応できなければ「Temporalには役割がない」
  • 人員削減ではなく成長として位置づけ

20-30% 同規模チームで機能提供が高速化（Abbas氏談）

  • BDRが最もAIネイティブなチーム。アウトバウンドがTemporalのワークロードとして実行され、所要時間が時間から分単位に短縮
  • 収益は今年約2倍（Abbas氏談）
  • AI利用と収益の直接的な因果関係は未確立
  • 採用準備も時間から分単位に短縮

AIスロップがレビュアーを圧倒

  • 安価な生成により、粗悪な作業の作成コストが低下
  • 作成者ではなくレビュアーがボトルネックに
  • 未レビューAI生成物がスライドやWebサイトにまで到達
  • 対策は文化面：引き渡し前に自らレビューする
“It’s not about shipping features faster. It’s about shipping value customers care about.”

Samar Abbas, Co-founder & CEO

On why faster shipping is not the same as value, a gap he says he still cannot measure.

エンジニアリング側では、ツールの使用は意図的に強制していない。TemporalはCursorや主にOpenAI・Anthropicの基盤モデルといった最上位オプションを有効にし、エンジニアが自ら最適なものを選択できるようにしている。Abbas氏によると、Claude Codeは‘25年の休暇後に自然と主流となった。

同社がまだ行っていないのは、オープンウェイトモデルを社内に導入することだ。Temporalはセキュリティとプライバシー要件を満たしていないとして、オープンウェイトモデルを社内利用向けに広く承認していない。まだ正式なモデルレビュー体制はなく、新たなモデルは中央AIチームがセキュリティを審査した上で全社展開される。

Abbas氏は会社を技術ユーザーとそれ以外という2つの採用課題に分け、両者に同じ要求を課している。最も意外な採用が進んでいるのはエンジニア以外だ。技術者ではないTemporalの採用チームメンバーがClaude Desktopを使って採用ツールを自作したとAbbas氏は語る。職務記述書作成ツールや面接計画作成ツールにより、散漫な準備作業が数時間から短時間で済むようになった。

このプロジェクトは、候補者データをNotionやスプレッドシート間でやり取りし、マッチングをランク付けするソーシングエージェントへと発展している。ソーシングエージェントが参照する知識はNotionに蓄積され、MCPを通じて同社の他の記録システムと連携している。500名規模のリモート企業にとって、この連携は非技術者側にとってコーディングツール以上に価値を発揮しており、ローコードユーザーでもこれまで触れられなかったシステムにアクセスできるようになり、その結果、ワークフロー全体がNotionページに移行している。

日常的な調整はSlackを通じて行われており、Abbas氏によると、SlackのAI機能が以前のステータス確認のためのピンポイント連絡の多くを置き換えたという。

Abbas氏が最も明確な成果として挙げるのは、意外にもエンジニアリングではない。見込み顧客を調査し、アウトバウンドメッセージの下書きを作成するビジネス開発担当者（BDR）チームが、社内で最もAIネイティブなグループになったという。以前は十数箇所からデータを集めて初回連絡の下書きを作成するのに数時間かかっていた作業が、今では同社インフラ上に構築したカスタムワークロードとして数分で完了する。これは「TemporalのためのAI」の好例だ。非エンジニアリングチームが自社インフラを活用して、手作業で遅かったプロセスを高速化した。Abbas氏が興奮するのは、節約された時間と同じくらい、このループ自体だ。

レビューのボトルネックとAIスロップ

他組織と同様、TemporalでもAIがプロセスを改善する一方で、ボトルネックが移動していることが見られる。一つのワークロードにAIを適用して明らかな制約を解消すると、ボトルネックは別の場所に移動する。コードを多く書くようになると、レビューが制約になる。これはAbbas氏が熟知するパターンであり、安易な成功を信用しない理由でもある。

それが顕在化したのは、Temporalのような信頼性重視の企業が最も許容しにくい領域だった。コードの生成コストが下がったことで、レビューのコストが上がった。「AIスロップは実際に存在する」とAbbas氏は語る。AIにより粗悪な作業の作成コストが大幅に低下し、レビュアーがそれに圧倒されていると彼は主張する。

クリティカルインフラでは基準は変わっていない。コミット前にすべての行を人が読む必要があり、作成者ではなくレビュアーが新たな制約となっている。これは他のエンジニアリングリーダーも感じている圧迫だ。Temporalの解決策は文化面にある。作成者が自分で読まずに提出した作業は即座に差し戻すことを容認するようにした。スロップはコードだけではない。Abbas氏は、未レビューのAI生成競合分析がスライド資料に、似たような粗悪な資料がWebサイトにまで到達したのを見てきた。

AIの請求額も急速に増加している。AIコストは今年約5倍に増加したとAbbas氏は語り、その大半がコーディングエージェントによるものだ。Temporalはすべてのベンダー請求をVantageに集約し、厳格な上限を設定している。隔週で財務とエンジニアリングが異常値をレビューし、使用パターンに基づいて個別に上限の引き上げ・引き下げを判断する。ただし、同社はこれをスコアボード化することはない。

「多くの企業がトークン消費量のダッシュボードを作成しています。我々はそれが好きではありません。トークン消費量でトップにならなければならないという競争を生むからです。」

「多くの企業がトークン消費量のダッシュボードを作成しています」とAbbas氏は語る。「我々はそれが好きではありません。トークン消費量でトップにならなければならないという競争を生むからです。」同社は利用データを保持しているが、それを従業員向けのリーダーボードとして公開したり、業績評価に結びつけたりはしていない。

Abbas氏は以前の会社で、暴走したワークロードがAWSで$400万のコンピュート費用を発生させたことを思い出す。Temporalの答えは「一緒に飛ぶ」という価値観だ。人々に予算を与え、自分の金のように使うことを期待し、恥ではなく上限で暴走を防ぐ。

自動化を行った領域では、ソフトウェアのように自動化を構築した。Temporalのセキュリティチームは、脆弱性をチケットとして起票し、エンジニアが機能開発を優先するのを待つという、チーム間の絶え間ない摩擦を生んでいた。今では、同社自身が構築したTemporal上の長時間稼働する耐久性ワークフローとして、脆弱性の検出から修正生成、PR作成、マージ、CI実行、ロールアウトまでを一つのライフサイクルとして実行している。セキュリティチームの役割は、問題の起票から修正の提供へと移行した。

エージェントのための耐久性実行

この社内取り組みは、商用面での主張にもなっている。長時間稼働する作業を障害をまたいで維持するという、Temporalが長年取り組んできた問題は、今まさに本番環境向けエージェントを構築する多くのチームが直面している問題だ。

「これらのエージェントは、より長寿命で、非同期で、ミッションクリティカルになりつつあります」とAbbas氏は語る。「それはまさに、耐久性実行で解決しようとしてきた問題領域です。」

彼はTemporalの中核を、オープンな基盤モデルとして位置づける。モデル・言語・クラウドに依存せず、企業が自ら実行できるオープンソースサーバーを備えている。Temporal内部では、これが具体的な形を取っている。Abbas氏によると、非技術者でもClaude Desktopにアプリを説明し、ワンクリックでデプロイできるプラットフォームをTemporal上に構築したという。

ガードレール、アイデンティティ、セキュリティ、MCP接続は事前に組み込まれており、Temporal独自のモデルルーターにより単一プロバイダーへの依存を防いでいる。同社は5月のReplayカンファレンスで、サーバーレスワーカー、耐久性ストリーミング、エージェントワークロード向けのその他の機能を紹介し、同じ主張を顧客に対して行った。

そのすべてにおいて、Abbas氏は異例なことに、それが価値あるものだと証明できないと率直に認めている。エンジニアリングは同規模チームで機能提供を20〜30%高速化しており、収益は年初から約2倍になったと彼は言う。ただし、両者の間に直接的な因果関係は確立していないと慎重に付け加える。

“It’s not about shipping features faster. It’s about shipping value customers care about.”

彼は、請求額を正当化するために用いられるPR数やコード行数といった tidy な生産性指標に懐疑的だ。また、以前のファウンダープレイブックが問題の一部だと考えている。投資家から得たアドバイスは、製品についてファーストプリンシプル思考を行い、財務・採用・市場開拓については標準的な方法で優れたリーダーを雇うというものだった。AI時代には、それは逆だと彼は言う。以前はプレイブックからコピーしていた機能こそ、最初から再構築すべきものだ。

残るのは、彼が欲しくても持っていない数字だ。「重要なのは機能の提供を速くすることではなく、顧客が価値を感じるものを提供することだ」とAbbas氏は語る。そして、自社のAI利用とその成果を直接結びつける指標はまだ見つかっていない。

Temporalはツールのコストを知っている。それらが会社を高速化することは知っている。しかし、顧客が出力を吸収できるかどうかをまだ証明できない。それが今、エージェントがまだ解消できていないボトルネックだ。

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