【Genspark】30人のチームが未来も変える｜創業者の思想から学ぶ、エンジニアが「調べる人」から「作る人」になる方法

更新：2026年7月23日

「探すに莫大な時間を使っている」その根本原因を、Gensparkを使って解決。Gensparkの挑戦は「AIエージェント統合プラットフォーム」で「彼らは、我々が悩んでいる分断を、AIの世界で解決」
データが分断される製造業の闇を無くし、エンジニアは真の作る人になる。

こんにちは、SHOWです。

2026年1月28日、東京の原宿でGenspark Japan Launchイベント発表会が開催されました。一部Youtubeで配信されています。

また、2026年1月30日18時から、東京で300名限定のGensparkリアルイベントが開催されています。

テーマは、「なぜそれを作ったのか」「どう世界を変えようとしているのか」。

単なる技術論ではなく、Gensparkの創業者たちが語るプロダクト思想とAIエージェント時代の設計に迫る90分。

参加が叶いませんでしたが、
このタイミングでGensparkに出会った時に
Gensparkが目指している世界は、すごい未来がきた！と。
製造業が抱える課題の解決策そのものだからです。
建築や物流、医療分野なども同様だと思います。

今回の日本進出のイベントに合わせて、
「なぜそれを作ったのか」
「どう世界を変えようとしているのか」を私自身想像で考えてみました。

改めて、
・製造業の未来について、
・製造エンジニアの未来について

未来は待っていても来ない。
今日から一緒に作り始めませんか？

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Google Cloud上で、Gemini APIとBufferを連鎖させて、毎日9投稿・月30本の動画・週3本のnote朗読を、人手ゼロで自動生成・配信するシステムです。

この記事で使ったコマンドの延長線で、あの仕組みが構築できます。

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💻 環境構築：僕が実際に揃えたもの

※本セクションはアフィリエイトリンクを含みます

「本気で勉強するには、環境がいる」
これは断言できる。
集中を邪魔する要素を消すことに、投資しない理由はない。

以下、僕が実際に使っているものを紹介します。
全部Amazonアソシエイトリンクなので、購入頂けると、僕の次の投資に回せます。よろしくお願いします。

📱 iPhone 17

Genspark はモバイルアプリも強力。
移動中、風呂上がり、寝る前
「思いついた瞬間」に Speakly（音声入力）で放り込むことで、
思考が資産化される。iPhone は"第二の脳の入り口"だ。

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Genspark はブラウザベースで動くので、正直マシンパワーはそこまで要らない。でも、画面の広さと、キータッチの気持ちよさが、思考の連続性を支える。

📖 iPad Air

読書と、ちょっとした資料確認。
Kindle と Genspark を並べて開けるのが最強。
読みながら、AIに要約させるという、5年前には想像できなかった読書体験ができる。

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深夜執筆の相棒。ノイズキャンセリングは正義。家族が寝てから、静かに世界を消して、Gensparkと1対1で対話する時間が、僕にとって最高に贅沢な時間だ。

実際に使っているものを紹介したが、並べてみて気づいた。
全部Apple。
ストレスなく使えるもの。＝Appleになったということだろうか。

最近AirPodsを買い替えした。
予算の都合もあるが、円安や昨今の情勢、AI半導体需要などで、
昨今は「今日が安い」と思って行動している。

📚 読んだ本：この本が特に効いた

環境と同じくらい、言語化された知識は効く。
特にこの2冊は、AI時代の働き方を考える上で強く推せる。

📖最短で最大の成果を上げる AIアウトプットの全技法

タイトルの通り、「AIを使って何を出力するか」の技法本。
Gensparkのようなツールを持っていても、「何を頼むか」を言語化できないと成果は出ない。この本は、その"頼み方"の型を教えてくれる。

📖 部下としてのAI 世界一流エンジニアの進化術』

こちらは思想寄り。
「AIを部下として扱う」というメンタルモデルが、今回のGenspark 6.0 の GenTeam とも直接繋がる。読んでおくと、有料パートの GenTeam の話がスッと入ってくるはず。

📖Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門

コンテンツを生成し、継続的に運用するには、Cloud環境が必要。
この記事でも紹介しているが、僕がCloudを使うための基礎的な知識を学んだのはこの本。

📖Python実践入門

ホームページも基本ノーコード。CloudShellでも基本はGensparkが生成しているが、どんなアルゴリズムで動いているか？あっている。あっていないの判断は基本人間である。基礎的な知識を入れるにはこの本が最適だった。

【アフィリエイトプログラムについて】
本セクションには Amazon.co.jpリンクを含みます。
FLATWorksはAmazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイトプログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。

裏側の環境も含めて、そのままお見せしました。
同じ環境を組み立てたい方は、ぜひ参考にしてくださいね。

Gensparkの成長ストーリー: 30人から始まった挑戦

Gensparkは、2023年12月にアメリカ・パロアルトで創業されました。

創業時のメンバーは約30人。
しかし、そのメンバーは並大抵ではありません。

ドリームチームが集結し、特に3名の方はとても素晴らしい経歴をお持ちです。

• Eric Jing(CEO): Microsoft Bingの創設メンバー

• Kay Zhu(CTO): 元Google、Pandaアルゴリズムの共同発明者

• Wen Sang(COO): MIT博士、Y Combinator出身の起業家

検索とAIの世界的エキスパートが集まり、たった一つの問いに挑みました。

そして、驚異的な成長速度で進化していったのです。

• 創業5ヶ月: ARR 5,000万ドル達成

• 創業9ヶ月: ARR 1億ドル(約150億円)突破

• 創業20ヶ月: ユニコーン企業(評価額12.5億ドル=約1,250億円)

この数字だけ見ると「すごいスタートアップだな」で終わるかもしれません。
でも、重要なのは数字ではなく、彼らが作ろうとしている未来が注目ポイントかなと感じています。

製造業の課題とGensparkの重なり

ここからが本題になりますが、
私はエンジニアとして、ずっとある課題を感じてきました。

「なぜこの部品、前に使ったか分からないんだ…」と、
製造業の現場あるあるの悩みからスタートしました。
その根本原因と、AIを使った解決策に迫りたいと思います。

【本題】なぜ製造業のデータは分断されるのか？

どこに何のマスターのデータがあるか分からない。ということになります。
なぜこうなるのか?

検索性がゼロ = 無駄だらけと感じているのも多いのではないでしょうか？

• 「あの図面、誰が持ってる?」→ 分からない

• 「この部品、前に使ったことある?」→ 分からない

• 「この解析、誰かやったことある?」→ 分からない

結果、別の人が同じものを作り直すためにお金や工数をかけて、無駄の温床となる。そういった部分をまだ製造業はくりかえている実態もあるようです。

Gensparkが得意としていること: 「各AIを繋げる」

Gensparkは、単なる「AI検索エンジン」ではありません。
AIエージェント統合プラットフォームです。
実際にGensparkを開いてみると、シンプルで分かりやすいUI（ユーザーインターフェイス）になっています。（2026年2月1日時点の画像です。）

単なる「新しいAIツール」の登場ではなく、
AIが調べたことについてまとめたページを作成したり、シートや資料化したりドミュメンを生成することもできます。
実際にGensparkでできる機能（エージェント）一覧です。

Gensparkにスーパーエージェントというボタンがあります。

Gensparkの使い方:製造業務効率化の実例

スーパーエージェントを使用します。
こちらもChatGPT同様に、非常にシンプルです。
「Genspark AIって何？上司に説明するので資料もお願い」

という感じに回答があります。
「ん？普通の生成AI（Gemini・ChatGPT）と同じじゃない・・・」

そうなんです。
「上司に説明するので資料もお願い」
これが、今回Gensparkスーパーエージェントのすごいところ。

※2/3追記※
作成した資料はこちら。（私自身何も手を入れていません。）

https://drive.google.com/file/d/1bH6Vo_vMWvOyPQTAFYZbl31MuHMwFT2o/view?usp=sharing

GensparkのAIエージェント統合プラットフォームとなっており、最適なAIを組み合わせて生成してくれます。

今回の例で言いますと、
・検索
・文章生成
・画像生成
・リサーチ分析
・プレゼン資料AI などを同時に行い、ユーザーへアウトプットします。

スーパーエージェントは、
①を生成AIと同じように聞きたいことを入力すれば、
②から④に対しGensparkで対応します。

Gensparkは、製造業の業務効率化に特化したAI活用プラットフォームです。
より分かりやすくするために、具体例を入れて確認してみましょう。

製造業に必要なのも同じ: 専門ツールが協業する世界

Gensparkのアプローチを製造業に当てはめると、こうなります

理想の製造業プラットフォーム

エンジニアは、「この部品の強度を確認したい」と伝えるだけで完結します。

プラットフォームが調べる作業をAIに任せ、エンジニアは「判断」「設計」に集中できるのです。

Gensparkが描く未来: エンジニアの仕事が変わる

Gensparkが目指しているのは、「調べる時間」をゼロにすることです。
エンジニアの本質的な価値は「作る」「考える」なのに、「調べる」に時間を取られる課題がありました。
こうした課題を変えるには、エンジニアは「調べる人」→「作る人」「考える人」へ変革することができます。

まずは「自分の課題」を認識する

 「あなたの業務で、"探す"に時間を使っていることは何ですか？」と

【Before】調べるに8割の時間

【After】作るに8割の時間

今後のGensparkに期待すること(エンジニア視点)

という形で、私はGensparkに出会い、製造業が日本お社会にとってより競争力のある業界になるのでは？と感じました。
まだまだ私もGensparkを触って期間が短いので、今後このような機能があれば、よりエンジニアやプロジェクトをマネジメントが効率よく進むと感じました。

製造業特化のエージェント統合

• 図面解析AI: CATIAの図面を読み取り、寸法/公差/材質を自動抽出

• 部品検索AI: 過去の部品データから「似た部品」を提案

• 規格確認AI: JIS/ISO規格に適合しているかを自動チェック

• コスト試算AI: 材料費/加工費/組立費を自動計算

部門を超えたデータ連携

• デザイン → 開発 → 製造 → 販売のデータを1つのプラットフォームで統合

• 「誰がどこに何を持っているか」が分かる世界

• 無駄な重複作業を削減

エンジニア同士の知見共有

• 「この問題、誰かが解決したことある?」が分かる

• ナレッジベースが自動で蓄積される

• 新人エンジニアも即戦力に

結論: 30人から始まった挑戦が、製造業の未来を変える

Gensparkは、30人の小さなチームから始まりました。
しかし、彼らが目指しているのは、
「調べる」という作業を世界から無くすことです。
生成AI同士が競争し、協業する世界Gensparkが示している未来は、こうなのでは？と想像して見ました。

これは、製造業が抱える課題の解決策そのものです。

エンジニアの未来は「調べる」から「作る」へ

Gensparkのような革新的なツールが、
エンジニアの可能性を広げることができるのではと感じました。

製造業の未来は、データが繋がり、専門ツールが協業する世界です。
そして、その未来を作るのは、Gensparkのような挑戦者たちです。

そんな皆様をいて、私も勝手に想像し応援しています。
私は製造エンジニアとして、「エンジニア×AI」の未来を一緒に作っていきたいと思っています。

未来は待っていても来ない。今日から一緒に作り始めませんか？

今回も取り上げたGensparkについて、無料プラン（1日100クレジット）で試せます。
一度触ってみてください。
・Genspark
https://www.genspark.ai/
・Genspark（youtube）

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