バーベル戦略は、バーベルの両端に重りを付けるといった 2 つの極端な手段を使って不確実性 (リスク) に対処するアプローチであり、破滅を回避しながら同時に投機的な利益を得ることを目指します。

バーベルの一方の端には、極端なリスク回避（安全）があります。もう一方の端には、極端なリスクを好む（投機）があります。避けるべきは、バーベルの「真ん中」、つまり、間違いを起こしやすい中程度のリスク態度です。

バーベル戦略:安全と投機の両極端を組み合わせた二重戦略で、「モノモーダル」戦略よりも堅牢であると考えられており、多くの場合、反脆弱性の必要条件です。

『ブラック・スワン』からのよりわかりやすい定義は次の通りです。

バーベル戦略: あらゆる不確実性から資産を保護しながら、高リスク戦略に少量を割り当てることにより、防御的な姿勢と過度に積極的な姿勢を同時にとる手法。

AI が一夜にして専門職のカテゴリー全体を消滅させ、従来の資格は獲得するよりも早く価値を失い、デジタル プラットフォームが一夜にして億万長者を生み出すことができるようになると、不安定な世界で安定性をどう定義するかが問題になります。

「合理性の反対は非合理性ではなく、正常であることだ」

チャンスもある。適切なタイミングでバイラルになったクリエイターは、1週間で両親が1年かけて得た富よりも多くの富を生み出すことができる。運のいい暗号通貨取引は、従来の貯蓄の10年（または20年）を上回る成果を上げることができる。控えめに言っても、富への道は再考され、中間の道は消えつつあるように感じられる。

かつてないほどの富の創出の機会が増えている一方で、適度な繁栄への確実な道筋が消えつつあるという、豊かさのパラドックスの一形態です。

アルゼンチン（国）は40億ドルのミームコインを発行したが、何千人もの人々が何百万ドルも失い、大統領は今やその責任から逃れようとしている。

皮肉なことに、MCP の目標は断片化を解消することですが、この初期段階ではすべての AI プラットフォームやモデルが MCP をすぐにサポートしているわけではありません。Anthropic の Claude が主な推進力となっており (Claude Desktop と統合により MCP がネイティブにサポートされています)、Cursor や Windsurf などのツールもサポートを追加しています。ただし、ChatGPT やローカル LLaMA モデルなど、別の AI を使用している場合は、直接的な MCP サポートがまだない可能性があります。一部のオープンソースの取り組みでは、これを橋渡ししていますが (OpenAI 関数が MCP サーバーを呼び出せるラッパーなど)、MCP がより広く採用されるまでは、AI アシスタントがそれを活用できるかどうかが制限される可能性があります。

アプリを接続する自動化プラットフォームで知られる Zapier は、2024 年後半にエコシステムへの MCP インターフェースをリリースし、膨大なアプリ統合カタログを AI が使用できるツールに実質的に変えました ( Zapier MCP )。これは画期的なことです。AI エージェントは、Slack メッセージの送信、Google カレンダー イベントの作成、CRM レコードの更新、e コマース注文の開始など、Zapier がサポートするあらゆるアクションを、サービスごとにカスタム API コーディングすることなく実行できるようになりました。

Zapier MCP を発表できることを嬉しく思います。Cursor、Windsurf、またはサポートする AI アシスタントから 8,000 以上のアプリと 30,000 以上のアクションに直接アクセスできます。

Zapier MCP は、AI がツールとして呼び出すことができる単一の MCP サーバー エンドポイント (URL)を AI に提供することで機能します。そのエンドポイントの背後で、Zapier は AI が要求する特定のアプリとアクションへのルーティングを動的に処理します。たとえば、AI は (MCP 経由で内部的に) 「Gmail アクションをトリガーして、件名を「フォローアップ」として customer@example.com にメールを送信してください」と言う場合があります。Zapier MCP サーバーはそれを受け取り、ユーザーのリンクされた Gmail 統合を介して認証し、メール送信アクションを実行します。AI の観点からは、それは単なる 1 つのシームレスなコマンドでした。Zapier の説明にあるように、「これで、AI はメッセージの送信、データの管理、イベントのスケジュール設定、レコードの更新などの実際のタスクを実行できます。会話ツールからアプリケーションの機能拡張へと変化します」

これは本質的に、実用的なビジネスおよび生産性タスク向けに AI エージェントを強化するものです。以前は、テキストを適切に推論または生成できる AI があったとしても、チームが使用するすべてのサービスにそれを接続するのは困難でした (それぞれに API キー、プラグインなどが必要)。Zapier MCP を使用すると、AI は、Salesforce にリード情報を追加したり、Teams にステータスを投稿したり、Asana にタスクを作成したり、複数のステップを接続したり (「顧客からのメールが届いたら、それを要約して Notion に保存する」) などの操作を即座に実行できます。これにより、AI は知識労働者から行動労働者へと移行します。

ゲーム開発に目を向けると、Unity MCP は、AI がゲームやインタラクティブなシミュレーションの構築にどのように役立つかを示しています。Blender と同様に、Unity には、開発者が多くの時間を費やす豊富な API (C# 形式) とエディターがあります。Unity 用の MCP サーバー (Miguel Tomas らが作成) を使用すると、AI が Unity エディターを操作できます。オブジェクトの作成、コンポーネントの構成、エディター メニュー コマンドの実行などを行うことができます。実質的に、「Unity MCP は、AI モデルに Unity エディターへの直接アクセスを提供します」。つまり、ゲーム開発者が「NPC キャラクターをシーンに追加し、パトロール スクリプトを与え、マップの周囲に 5 つのヘルス ピックアップを生成する」などの指示を出すと、AI が MCP を介して Unity でそれらの手順を実行します。

Claude が Unity と直接対話できるMCPを構築しました。これにより、1 つのプロンプトからゲーム全体を作成できます。

最も話題になった MCP デモの 1 つがBlender MCPです。Blender MCPでは、AI アシスタントが簡単な言語を使用して Blender で 3D シーンを作成および変更できます。オープンソースで Python でスクリプト化可能な Blender は、MCP サーバーに最適な候補であり、コミュニティがそれを実現しました。

Blenderで高品質の3Dアセットを生成するには、必要なアセットを記述するだけで、Blender に表示されます。

どのように動作するのでしょうか? Blender MCP サーバーは、Claude (または他の AI クライアント) を Blender の Python API に接続します。接続すると、プリミティブ シェイプの作成、マテリアルの適用、モデルのインポート、照明の調整など、サポートされる操作のリストを AI に提供できます。

結果は驚くべきものでした。ユーザーからは、説明だけでかなり複雑なシーンを生成できるという報告がありました。あるユーザーの証言では、「クロードに説明するだけで、適切なマテリアルを使用した複雑なローポリシーンを作成できました。何時間もかかっていた作業が、わずか数分で完了しました」とありました。

Blender の使用例は、3D アーティストだけでなく、それが示唆する、MCP を介したあらゆる複雑なクリエイティブ ソフトウェア (Photoshop、CAD ツール、ビデオ エディターなど) での AI 主導の作成にも刺激的です。AI がそのようなアプリとインターフェイスする方法の青写真ができました。つまり、スクリプト API を MCP サーバーのバックボーンとして使用します。その意味は、将来的には、デザイナーがツールを操作できる AI エージェントと対話することで、シーン、アニメーション、またはモデル全体を構築するようになるということです。これは、クリックしてドラッグするのとは根本的に異なるパラダイムであり、賢い共同制作者と共同作業するようなものです。そして、MCP はこれを標準化された繰り返し可能な方法で可能にします。