本日、私はCoinbaseの規模を約14%縮小するという難しい決断を下しました
(twitter.com/brian_armstrong)- Coinbaseは全従業員向けメールで、会社規模を約14%縮小し、弱気相場とAIによって加速した業務スピードに合わせて、コスト構造と運営方法を調整すると明らかにした
- Coinbaseは資本と収益源を十分に確保している一方、事業の変動性は大きく、現在は弱気相場にあり、小規模で集中したチームがAIによってより速くリリースできるため、行動しないことが最大のリスクだと見ている
- 組織はCEO/COOの下で最大5階層にフラット化され、リーダーは場合によっては15人超を直接管理し、より小さく文脈共有の多いチームで素早く動こうとしている
- すべてのリーダーは強力な個人貢献者でもあるべきで、Coinbaseはエージェント群を扱えるAI-native人材や「one person teams」のような、より小さなpodの実験によって働き方を変えようとしている
- 削減対象者には個人メールと面談招待が送られ、当日中にシステムアクセス権が削除される。米国の従業員には最低16週間の基本給、勤続1年ごとに2週間の追加支給、次回の株式報酬ベスティング分、6か月間のCOBRAが提供される
Coinbaseの人員削減の決定と背景
- Coinbaseは全従業員に送ったメールで、会社規模を約14%縮小するとした
- 今回の決定は、2つの要因が同時に重なった結果だとしている
- 市場環境: Coinbaseは資本が十分で収益源も多様化しており、厳しい時期を耐え抜ける立場にあるが、事業は依然として四半期ごとの変動が大きく、現在は弱気相場にある
- AIの変化: エンジニアは以前ならチームで数週間かかっていた仕事をAIで数日でリリースし、非技術部門も本番コードをデプロイし、さまざまな業務フローが自動化されている
- Coinbaseは今のうちにコスト構造を調整し、次の成長段階でより俊敏で、迅速で、効率的な組織になることを目指している
- AIによって、小規模で集中したチームが実現できるスピードは大きく変わっており、Coinbaseだけでなくすべての企業が変曲点にあると見ている
- 会社は、行動しないことこそ最大のリスクだとして、Coinbaseをlean, fast, AI-nativeな組織へと作り直そうとしている
運営方法の変化と影響を受ける従業員への支援
- Coinbaseは単なる人員削減やコスト削減を超えて、運営方法そのものを根本的に変えようとしている
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組織階層の縮小
- CEO/COOの下の組織階層を最大5階層にフラット化する
- 階層はスピードを遅らせ、調整コストを生むと見ている
- 今後は、素早く動ける小規模で文脈共有の多いチームを志向する
- リーダーはより多くの責任を負い、場合によっては15人超の直属部下を持つこともある
- 階層の縮小は、あらゆる市場サイクルで機能するより低いコスト構造にもつながる
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純粋な管理職の排除
- Coinbaseのすべてのリーダーは、強く活発な個人貢献者でもなければならない
- 管理職はチームとともに直接働くplayer-coachのように動くべきだとしている
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AI-native pod
- Coinbaseは大きなインパクトを生み出せるよう、エージェント群を管理できるAI-native人材を中心に組織を集中させる予定だ
- エンジニア、デザイナー、プロダクトマネージャーの役割を1人で担う「one person teams」を含め、より小さなpod規模の実験も進めている
- AIをあらゆる業務領域で活用する新しい働き方へとCoinbaseを再編しようとしている
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影響を受ける従業員
- 削減対象者には1時間以内に個人メールで追加情報が送られ、HRBPおよび所属組織のシニアリーダーとの面談招待が届く
- Coinbaseのシステムアクセス権は当日中に削除される
- 顧客情報を保護しなければならない責任があるため、突然で厳しく感じられても必要な選択だとしている
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移行支援
- 米国の従業員には最低16週間の基本給、勤続1年ごとに2週間の追加支給、次回の株式報酬ベスティング分、6か月間のCOBRAが提供される
- 就労ビザを持つ従業員には追加の移行支援が提供される
- 米国外の従業員にも、現地の要件や協議義務に応じて同様の支援が提供される
- 残るチームに対しては、Coinbaseが過去13年間で4度のcrypto winterを乗り越え、上場を果たし、業界で最も信頼されるプラットフォームを築いてきた点が強調されている
- 会社と業界の長期的な見通しは変わっておらず、経済的自由を高めるための新しい金融システムを構築するという使命もそのままだ
1件のコメント
Hacker News のコメント
会社が実質的にどんな理由でも人を解雇できて、特にその理由について嘘をつけるという点がいつも気に障る
解雇理由を裏づける証拠の提示を法的に義務づけてほしいとさえ思う。その理由が立派で高潔である必要はなく、世に出る情報が少なくとも正確であってほしいという意味だ。今は企業が人を切るためのAI の言い訳として使っているように見える
「リーダーははるかに多くを担い、直属レポートが15人を超えることもありうる… Coinbase のすべてのリーダーは、強く積極的な個人貢献者であるべきだ。マネージャーは、チームと一緒に泥にまみれるプレーヤー兼コーチのようでなければならない」という一節はかなり刺さる
残った管理職にさらに多くの直属部下を持たせたうえで、管理以外の仕事もたくさんやれという意味だ。管理業務だけでも直属15人以上は多すぎるし、一人ひとりの必要に十分に向き合う時間なんてあるはずがない。解雇メール自体はかなりよく書けているが、Coinbase が変わっていく先のような会社では働きたくない。非技術チームが本番コードをデプロイするとか、「AI-native pods」みたいなのはごめんだ。1人チームのアイデアは好きだが、企業が LLM にどう適応するかまだ手探りなのは分かるとしても、これはやりすぎだ。それでも解雇対象者に出す退職パッケージはかなりしっかりして見える
https://news.ycombinator.com/item?id=48021843
今のマネージャーは、他のマネージャーと話したり毎週 1:1 をしたりする雑務が多い。マネジメント層については、何も生み出していないのに自分を重要に見せているだけだという文章がすでに大量にある。昔は、マネージャーはチームで最も優れたエンジニアか、昇進を望んだ人だったし、技術力そのもので尊敬されながら、依然としてフルタイムの貢献者であることが期待されていた。今ではマネージャーやディレクターというと、まったく別分野の MBA を取った人を意味することさえあり、政治や無意味な会議が増える。感情を確認するための毎週の 1:1 も、マネージャー同士で足並みをそろえつつ自分のキャリアに有利な政治的判断を下す層も、さらなる門番層も要らない。すべてのマネージャーが悪いという意味ではないが、この茶番は行き過ぎている
今は AI が部下とのコミュニケーション帯域を2倍にして、自由時間も2倍にしてくれるってことなのか？ 最も効率的なチーム形態は3人のセルだと思う。1人だとやや不安定だ
そんな責任まであったなら、どうやってチームに十分な時間を注げたのか想像もつかない
そのうえ個人貢献者でもあるなら、自分が書いたコードを使う人たちの支援もしなければならないし、部下の意思決定も分析して承認しなければならない
「AI First」と呼ぶのではなく、「採用しすぎたうえにビットコイン価格が暴落した」と正直に言ってほしい
叩かれるかもしれないが、この程度なら出せる解雇メールとしてはかなり良い方だと思う
理由を説明し、去る人たちが受け取る補償を先に詳しく述べ、感謝も伝え、残る人たちにも語りかけている。解雇は難しいし、この選択が正しいかどうかも確信はない。直属15人を抱えながら同時に本番コードを定期的にデプロイしたいとは思わない。それでも CEO の仕事はこうした決断を下すことだ。結局は結果が証明する。今後1年くらいで Coinbase がこの新方針のもとでどうなるかを見れば、これが賢明だったのか愚かだったのか分かるはずだ。人材が大量に流出するのか、大きな侵害事故が起きるのか、それとも予想以上の利益で平常運転なのか、時間が答えを出すだろう
「去る」人たち、つまり追い出される人たちに語った直後に、Coinbase はこれでより強く健全になると言っている。そうなると、去る人たちが不健全な部分だったという結論を避けにくい。CEO が実際にはそう思っておらず、単にコストを減らしたいだけなのかもしれないが、文章が醸し出す含意はかなりよくない
「AI-native な人材に集中する」というのは、「年配の人たちをみんな切る」という暗号なのか？
英語に堪能な人だけを採るとは言えても、ネイティブ話者だけを採るとは言えない、という理解でいる。ネイティブ条件は保護対象の複数の集団を差別しうるからだ。これも似て見える。習熟度は正当な職務要件になりうるが、その年のワークフローを最初から身につけている人だけを期待するのは年齢差別だ。暗号資産企業に倫理的な行動は期待していないし、訴訟で消えても悲しくはならないだろう
自分にはあまり良く見えないし、できるだけ長く避けたいタイプの従業員に近い
AI-native とは、AI を受け入れて適切に活用する方法を学ぶ人のことだと思う
「訴訟で消える」というより、強制仲裁と「妥当な和解金」に置き換わる可能性が高い
自分の勤め先も似たようなやり方で崩れた。大規模なAI 人員削減で始まり、今はかろうじて持ちこたえている
マネージャーが vibe coding をして、みんなが本番環境をいじっている。十分な金が入ってこなかったという理屈は理解できる。ただ、「AI-native な人材がエージェントの艦隊を管理する」という一節を読むと叫びたくなる。自分を雇ってくれ。なぜそれがだめなのか説明してやる
「従業員は最低でも基本給16週間分、勤続1年ごとに2週間追加、次回の株式ベスティング分、COBRA 6か月を受け取る」という条件は、大手テックで何度も解雇を経験してきた立場から見てもかなり手厚い条件に見える
労働者とその家族が健康保険給付を失ったとき、自発的・非自発的な失職、労働時間の減少、転職、死亡、離婚などの特定状況において、限られた期間、従来の団体健康保険給付の継続を選ぶ権利を与える
https://www.dol.gov/general/topic/health-plans/cobra
3年前に解雇されたときは2週間分の給与と COBRA 1か月分だけだった。テック企業ではあったが大企業ではなかった
どうせ本人が全額負担するのに、COBRA を制限するのもあまり意味が分からない
「非技術チームが今や本番コードをデプロイしていて、多くのワークフローが自動化されている」という文言が引っかかる
Brian がここにいるなら、もう少し説明してもらえる？ いったいどんな非技術人材がどんな本番コードをデプロイしているんだ？ Coinbase の株は持っていないが、上場企業がこう言うのが賢明なのかも疑問だ。株主なら不安になると思う
Twitter の投稿へと誘導しただけだ。良いマネージャーのおかげで4年いたが、Brian は自分が経験したリーダーの中でも最悪に近かった
ほぼすべての中堅〜大手テック企業が深刻な過剰人員で、人員を減らしてAI 優先になれば巨大なキャッシュ創出源になり、株式報酬による希薄化も止められるという話を売り込んでいる状態だ。セルサイド、アクティビスト投資家、未公開市場の配分を管理する人たちからこういう話を聞いている
エージェントがコードを変えて GitHub にプルリクエストを作り、技術チームがレビューしてからマージする。マーケティングチームはほぼ全員が非技術職だ
とはいえ暗号資産企業だから驚きはない。できるだけ早く金持ちになるために最悪のアイデアに飛びつく場所だからだ。ICO や NFT が、いま「コーディングを解決した」と言っている状況に最も近い
そもそも暗号資産に引かれる投資家のタイプは、こういうのを好みそうだ。暗号資産兄弟と AI 兄弟の握手みたいな構図だ
現実的には Coinbase は取引量で稼いでいて、今は暗号資産の弱気相場だから売上が落ちている
だから会社を黒字に保つか投資家の期待に合わせるには、コストを下げる必要がある。AI が生産性向上に役立つ可能性はあっても、根本理由は AI ではない
AI が生産性向上なら、その価値を取り込むためにエンジニアや技術職をもっと採るべきではないのか？ それとも「我々は、スーパ―エンジニアが増えても何をさせればいいか分からないテック企業だ」と言っているようなものなのか
2025年4Q はここ数年で初めて1株利益がマイナスだった四半期だ。2026年1Q に対するアナリスト予想も大半が引き下げ方向だ。今回の「難しい決断」は、悪い決算発表の前に先手を打とうとしているように見える
Coinbase は政治的対立と経済的不確実性で揺れる株式市場に強く結びついていて、解雇に踏み切るのは明らかに見える
「売上が落ちたので人を減らさなければならない」ではない
「この1年で、エンジニアが AI を使って、以前ならチームで数週間かかっていたものを数日でデプロイするのを見てきた」という話は違う
実際に見たのは、エンジニアが AI で、以前ならチームが数週間かけて作ったもののように見える何かを数日でデプロイした、ということだ。機能が何度か進化すると、実際にデプロイされたものはまったく同じではなかったと気づく。Anthropic の C コンパイラも最初は人間ならもっと長くかかったように見えて良さそうだったが、結局は本当に使えるものに変えるのが難しかった。「エージェントの艦隊を管理して大きな影響を出す AI-native な人材」とは、自分が理解していないコードをデプロイし、そのせいでエージェントが作ったアーキテクチャ上のミスを直せない人のことに近い。1年もすれば、そういうソフトウェアは進化不能になり、そこからが本当に面白くなるだろう。AI はソフトウェア開発者をさまざまな形で助けられるが、そういう形ではない
プロトタイプのソフトウェアを量産するのはもともと速かったし、今はものすごく速い。だがこうした LLM は Happy Gilmore のようなものだ。一撃でグリーンまで飛ばせるが、ショートゲームは非常に怪しく、ホールの周りをうろつくことになる。強みは並列化できる点にあるが、それでも成果物はレビューしなければならない。そうしないと、壊れたテレビ塔の残骸が旗竿の上で火花を吹く中、ワニと格闘する羽目になる
うちは毎日これをやっている。悪いが実際に数週間かかっていたことを数日でデプロイしている
ほとんどの開発者は、最先端の低レイヤーのミッションクリティカルなシステムなんて作っていない。AI はそういう一般的な機能開発には素晴らしい。自分が個人的に知っているすべての会社が、この7か月で何百万人もが毎日使う機能をすばやくデプロイしてきた。うちのチームも同じだし、AI 生成コードの限界も理解している。ある程度の経験があれば、良い面と悪い面を簡単に見抜けるし、だからこそAI 生成ソフトウェアを進化させられるように計画する。2025年1月なら同じことは言わなかっただろうが、今はかなり違うし、すでに動いている
以前なら何か月もかかっていた複数の機能を、実際に作ってデプロイしたが、1週間もかからなかった。そのかなりの部分は LLM 中心の機能で、LLM が文字通り自己評価と自己最適化を行える。一般的な機能から始めて、悪意ある合成データを作り、機能を実装し、最適化し、新たな改善ポイントを見つける。1年前ならチーム全体で何か月もかかっていた仕事が、今では2〜3日作業だ