「旧来のウェブ」への賭けが実を結んだ創業者の物語

Craig Campbell氏は、AIに流れる投資マネーの川から離れ、あろうことかウェブサイトを立ち上げた。もちろん、AI企業を始めることもできたかもしれない。彼はMetaの元エンジニアであり、2022年にShopifyを利用する企業向けのeコマースツールの前のベンチャーを売却した経験豊富なテック創業者だ。その売却はAIブームが盛り上がる真っ只中に行われた。「以前のVC投資家たちは『別の何かを始めろ。白紙の小切手を書くから』と息を荒げていた。」しかし、彼には別の考えがあった。

一般に、人々はウェブサイトビジネスに飛び込もうとはしない。「Google Zero」の事象が迫っているからだ。Campbell氏はひるまず、サービス「Past Maps」を持続可能なビジネスに育て上げた。そして、それをますますあり得ない方法で成し遂げた。オーガニック検索を通じてだ。

Past Mapsはその名の通りだ。このサイトでは、特定地域の歴史地図を現代の地図に重ねて表示できる。不透明度を調整して2つのビューをフェードさせることが可能だ。地図は米国地質調査所などの公開ソースから取得しているが、人々がこのように探索できるツールはCampbell氏が開発した。彼は金属探知の趣味を助けるためにこれらのツールを構築した。古い建造物や小道の現代の場所を特定することで、遺物を探す新しい場所を見つけられる。彼は自分の地図ツールをRedditで他の金属探知愛好家と共有し始め、他の人々も彼の作品を手に入れたがっていることに気づいた。こうして彼の最新のテックベンチャーが始まった。

文字通りの宝を探していなくても、Past Mapsを楽しめる。自分の周りに好奇心を持つ人にとっては、それ自体が宝の山だ。私はこれを使って、デュワミッシュ川が船舶の航行のために直線化される前の形状を理解するのに役立てた。Campbell氏の顧客は、系図調査から毎日古い油井をマッピングするユーザーまで、幅広い目的で利用している。研究ツールであると同時に、純粋に楽しいものだ。

成長軌道は着実だ。Campbell氏によると、トラフィックは月間平均アクティブユーザー2万人から、3年目には月間30万人以上に増加した。収入はCampbell氏と妻（ビジネスを手伝っている）を養うのに十分だ。しかし、もしVC投資を受けてAIに取り組んでいたら、どれほどの収入があっただろうと考えずにはいられない。「私が今稼いでいるのは、FacebookのE4、つまりミッドレベルのエンジニアだったときと同じくらいだ。」

Past Mapsの最大のトラフィック源はGoogle検索結果だ。Campbell氏は早い段階で、人々が関心のある場所の歴史情報を検索するとき——例えば祖母が通っていた教会や、特定の郡の廃鉱山——にPast Mapsが検索順位を上げていることに気づいた。地図やウェブページをGoogleが理解できる方法でタグ付けすることで、サイクルが始まった。「このデータを爆発的に拡散し、ついにGoogleがアクセスできるようにしてウェブ上に居場所を与えると、トラフィックが構築され始めた。」

「これこそがウェブの本来の動作方法だ。これは実際には旧来のウェブだ」と彼は言う。「それは健在だが、ごくごく小さなニッチにしか存在しない。」

10年か15年前の旧来のウェブパブリッシャーは、収入の大部分をディスプレイ広告に頼っていただろう。Past Mapsでは無料アカウントで試すことができるが、さらに深く利用するには週9ドルまたは年間52ドルのサブスクリプションが必要だ。サブスクリプションは、変動するマーケティング予算や、Googleが大部分を支配する広告テクノロジー業界の気まぐれからCampbell氏を守る。米国司法省は2025年にGoogleを違法な独占と判断した。

AIがオープンウェブを食いつぶしているかもしれないが、Campbell氏はビジネス運営にAIツールを完全に取り入れている。彼はかつて、すべてのサービスリクエストを自分で処理し、定型応答やFAQではなく長いメールを書くのに1日1〜2時間費やしていた。現在は、デスクトップ上のローカルエージェントモデルに一次対応を任せている。その事前スケジュールされたタスクは、ラップトップの電源が入っていれば1時間に1回実行され、Gmailにアクセスできる。スパムやマーケティングメッセージをふるい分け、注意が必要なものを特定し、応答を下書きする。これにより、カスタマーサービスにかかる時間は1日約10分に短縮されたという。

「時々怒っている顧客がいます」とCampbell氏は言う。「彼らが返金を求めてきたら、Stripeで返金とサブスクリプションキャンセルリクエストをキューに入れます。すべて実行した後、私に通知が来ます。」その時点で、彼はリクエストを確認し、承認または拒否し、送信前にメッセージをチェックする。

Campbell氏はまた、古い地図で動作するOCRツール——光学式文字認識——の構築にAIを活用している。「地図製作者はくそったれだ」と彼は冗談を言う。歴史地図は既存のOCRシステムにとって特に難しい課題だ。ラベルは川などの地形に沿って曲がり、間隔が不統一で、時には互いに重なり合っている。Campbell氏は、既製のツールではこれらの地図を解析できないことを発見した。推論を用いた最新のLLMでより成功したが、「これらの地図をOCRする」ようにエージェントに促すだけの単純な問題ではないと彼は言う。

代わりに、ツールだけに頼るのではなく、人間の実験感覚とLLMの能力を組み合わせることで成功を見出した。「それでも、人間レベルの推論のひらめきや創造性、そして何十年もの間このようなツールを使ってきた経験を結びつける能力はもたらされない」と彼は言う。「その人間の火花をミックスに加えなければならない。」

Campbell氏は、いわゆるAIゴールドラッシュから離れたかもしれないが、そうすることで、Claude CodeやAI要約の時代にオンラインビジネスを成功させるレシピを作り出したようだ。情熱を注げるものから始め、役立つものを作り、同じような人々と共有する——それがかなり良い基盤となることがわかる。Campbell氏の日常は、10年前にウェブサイトを構築・運営する方法とはまったく異なるが、ビジネスを今日成功させているものは徹底的に人間的だ。