CursorとSpaceXAI：最速でイテレーションを重ねるチームが勝つ

AIコーディングの潜在的な市場の大きさは、私たちが生きている間に目にする最大級の規模になるかもしれません。そして、この市場が100%開拓されたと考える人はいないでしょう（実際、開拓されている規模はせいぜい1%ほどです）。そう考えると、ベンチャー投資と企業の生産性をめぐる最大の問いは、「最終的に勝ち残る製品をつくるのはどのチームか？どのチームに賭けるか？」です。

最も優秀なチームに賭けますか？

最も豊富な実力、リソース、計算能力を持つチームに賭けますか？

それとも、最も速くイテレーションを重ねるチームに賭けますか？

1つ目を選ぶなら、判断はかなり難しくなります。どのチームも優秀だからです。毎週のように天才的な研究者がラボからラボへと移り、「最も優秀な」チームの顔ぶれも変わります。その基準で賭けるなら、勝算を見極めるのは容易ではありません。

2つ目を選ぶのは、「苦い教訓」―フロンティアモデルが他を凌駕するには、計算能力以外の要素はあまり重要ではない―を信じる人でしょう（ただし、現時点で実際に稼働しているギガワット規模のデータセンターは1つしかありません。それをつくったのは誰なのか、考えてみてください）。

そして3つ目は、過去の経緯から見ても、かなり有望な賭けです。その好例として、CursorとSpaceXAIが提携に至った経緯をご紹介します。このエピソードは後世まで語り継がれるでしょう。

Cursorが生まれるまで

Cursorの歩みは、他のAI企業とは一線を画しています。ラボで基盤モデルを開発するところからスタートしたのではなく、最初からプロダクトとして生まれ、実用性を追求してきた。高品質なAIコーディング製品としては唯一の存在です（Copilotも似ていますが、同列には語れません）。

ほんの数年前まで、AIモデルはコードを書くのがそれほど得意ではありませんでした。面白いプロジェクトに着手することはできても、コードがめちゃくちゃにならないよう、補助的な仕組みを用意する必要がありました。開発者は常にコーディング効率の限界に挑戦していますが、コードベースをそのままGPT-3.5に渡せば、良い結果が得られると考える人はほとんどいませんでした。

黎明期の「AIコーディング」で主流だったのはタブ補完でした。IDEを開いていつものようにコードを書くと、AIモデルが続きを推測してくれます。タブ補完はその後に登場した技術ほど画期的ではありませんでしたが、開発者の時間を節約できる機能であり、実際に需要もありました。

マイケル・トゥルエルとCursorが、この「タブ補完」時代を確立したのは興味深い巡り合わせでした。トゥルエルがAnysphereを立ち上げた当初、目指していたのは別のものだったからです。MITでともに学んだ共同創業者のスアレ・アシフ、アマン・サンガー、アルヴィド・ルンネマルクと最初に取り組んだのは、メールの下書きや管理を支援するAIメールクライアントと、機械エンジニア向けのAI搭載CADツールでした。最近トゥルエルが語ったところによると、 彼らは他のAIコーディングプロジェクトに少し気後れし、この分野はすでに飽和状態にあると感じていたそうです。

しかし、彼はこう続けました。「すっかり夢中になってしまいました。どうしても、この分野から離れられなかったのです。その年の終わりにCursorの開発を始めました。根底にあったのは、自分たちが本当にいいと思えて、使いたいと思えるツールをつくりたい、という気持ちでした。市場に出回っている製品には、その条件を満たすものがありませんでした。…自分たちの開発環境になり、ストレスなく使えて、生産性を半減させるようなこともない製品をつくる、それが目標でした」

ChatGPTのローンチから数か月後の2023年初頭、トゥルエルはHacker Newsに再び投稿し、Cursorを「AIを使ったプログラミングのためのコードエディター」として紹介しました。

トゥルエルがHacker Newsに投稿したさまざまな製品紹介

この投稿に寄せられたコメントは、わずか11件。2023年の大半、Cursorは、いち早くAIを使い始めた人の間でしか知られないニッチなツールでした。しかし、製品の質は高く、AIモデルのコーディング能力も向上していきました。Cursorはゆっくりと、しかし着実にユーザーの支持を集め、「AIで本格的にコードを書くなら、Cursorが一番だ」という口コミが広がっていきました。

「優れた製品をつくりたい」という純粋な思い

2024年に入ると、成長は一気に加速しました。開発者がCursorを見つけて気に入り、友人に勧めると、その友人もまた気に入りました。あるユーザー交流会では、日本から来た参加者が、Cursorの使い方を日本語で解説した本を持って東京から駆けつけたと話していました。まるでソフトウェア界にビートルズが現れたような熱狂ぶりで、私たちもこんな光景は見たことがありませんでした。

Anysphere（通称「Cursor」）は、ソフトウェア企業として史上最速で年間経常収益（ARR）1億ドルに到達しました。大学を中退した20代前半の若者4人が立ち上げたスタートアップが突如として世界の注目を集めるようになったのです。彼らは、私たちが出会ってきた中でも特に非凡な起業家で、何よりセンスが抜群でした。靴を脱いで土足厳禁のオフィスに入ると、あちこちに植物が置かれ、小さな照明がきらめき、共同創業者たちが選んだ「ヒュッゲ」な家具が並んでいました。彼らはAIコーディングに機能性や性能だけでなく、美しさも求めました。

実際、Cursorは美しい製品でした。Cursorは優れたタブ補完モデルを備えており、2024年11月にSupermavenを買収すると、このモデルがさらに進化しました。モデルと対話しながら作業を依頼できるサイドバーもありました。そして何より、モデルを簡単に切り替えることができました。

これは非常に重要な点でした。企業向けAIアプリケーションのエンドユーザーは、結果さえ良ければ使うモデルにこだわらない場合もありますが、コーディングは違います。開発者はコーディング環境へのこだわりが強く、しっかりした意見を持ち、自分の嗜好を貫くために声を上げます。だからこそ、好きなモデルを選び、タスクに応じて切り替えられるというCursorの特色は大きな強みになりました。Cursorは開発者とトークンをつなぐ仲介役となり、開発者自身が主導権を握れるようにしました。補助的な仕組みを整え、スムーズに使える環境を実現したのです。

Reelfulの創業者で、Cursorを長年利用してきたケイト・デイネカも「製品を第一に考える姿勢こそがCursorとラボの違いだ」と繰り返し語っています。「Cursorは今のところ、ラボではなく製品から始まった唯一のAIコーディング企業です。自分たちも開発者なので、開発者の目線を持ち、優れた製品をつくりたいという純粋な思いで取り組んでいます」。だからこそ、IDEに重点を置いた初期の戦略には意味がありました。Cursorは、ワークフローをすぐ放棄するよう開発者に求めませんでした。デイネカの言葉を借りれば、「開発者が利用しているVS Codeの環境に寄り添おうとした」のです。「コーディングをAIに全面的に任せられるようになるまでには段階を踏む必要がある」ため、このような移行期が不可欠でした。彼女が考えたように、Cursorが初期の製品について下した判断は、開発を効率化するとともに、コーディング作業をAIに任せてもよいと思えるほどに開発者の信頼感を高めました。

CursorをOpenAIやAnthropicなどが生み出すトークンの単なる「リセラー」だと批判する人もいました。しかし当時の開発者は、AIモデルをそのまま使えば仕事を任せられるとは考えていませんでしたし、特定のエコシステムに縛られるほどモデル間に大きな違いがあるとも感じていませんでした。モデルにできることと開発者のリアルなニーズとの隔たりを埋める存在が必要であり、その時点での最適解がCursorでした。

試練

2025年までに、基盤モデルはますます進化し、モデルを開発するラボもシェアの拡大を目指すようになりました。そして2025年春、AnthropicはClaude Codeを公開しました。平易な英語でタスクを指示すると、AIがコードベースを読み、コードを書き、コマンドを実行し、エラーを修正するためにイテレーションを重ねるという一連の流れを自動で行います。Cursorが「コパイロット」なら、Claude Codeは「オートパイロット」に近い存在でした。それでも、自動操縦を任せられるほど優れたモデルには至っていませんでした。真面目な開発者は自分でコードを確認したいと考えていたのです。

ところが、2025年の終盤、AnthropicのOpus 4.5を皮切りに新世代のフロンティアモデルが次々に台頭すると、オートパイロットが主流になったように思えました。ラボの売上は急増し、Claude CodeとOpenAIのCodexは、史上最速で成長した製品に数えられるようになりました。最先端のAIラボが勝利をさらっていくかと思われました。

その結果、Cursorは難しい課題に直面しました。

2025年を通して、Cursorを疑問視する声が上がっていました。AIのサブスクリプションサービスは構造的に脆弱で、いずれ「ショートスクイーズ」に見舞われる、という主張です。（ちなみに、私たちはこの見解に賛同したことはありません） そして今度は、Cursorの成功を支えた基盤であるIDEそのものが、時代遅れだと言われ始めました。手作業でコードを書くにはIDEが不可欠で、タブ補完の時代になっても依然として必要でした。しかし、「コーディング」が次第に「コーディングエージェントへの指示」を意味するようになると、IDEは必ずしもプログラミング体験の中心ではなくなってきました。エージェントに任せれば仕事をこなしてくれ、コードを確認する必要がないくらい出来が良いなら、そもそもIDEは必要なのでしょうか？

もちろん、すべての人に当てはまる話ではありません。真面目な開発者は依然としてコードを確認し、コードベースを把握しておきたいと考えます。しかし、AIコーディングは急激に進化しました。強力なコーディングエージェントが登場し、AIが代わりに作業してくれるようになると、タブ補完とLLMチャットはそれほど魅力的ではありません。1～2社がコーディング能力で圧倒的にリードし、オウンドチャネルへ積極的に資金を投じる姿勢を見せれば、モデルを切り替えるメリットも薄れます。Cursorが用意した補助的な仕組み、モデル選択の柔軟性、慣れ親しんだコーディング環境の価値があらゆる方面から疑問視され、2026年1月には、ネット上でCursorは有力な競争相手とは見なされなくなっていました。

活路は突き進んだ先にある

批判的な人々は、Cursorについて次の2つを過小評価していましたが、それが大きな違いを生みました。

1つ目は、世界中の開発者がCursorのプラットフォーム上で開発したことで蓄積された、膨大な量の高品質なコーディングデータです。Cursorは、こうしたデータの価値が大きく高まった時期には、優れたコードと優れたコーディングの進め方を知っていました。2025年10月には、Cursorが独自に開発した新しいコーディングモデル「Composer」がリリースされました。このモデルは高速でありながら安価で、使い勝手が良いにもかかわらず、当時は意外なことに注目されませんでした。

Cursorのジョーダン・トポレスキーCOOによると、同社は長らく「計算能力が不足していたため、限られた計算資源で、ますます高性能なコーディングモデルを開発していた」そうです。そこで、Cursorだけが持つ強み、つまり多くの開発者が愛用している製品に注力することにしました。そして「オープンソースのベースモデルと、大規模な展開によって蓄積された独自のデータを組み合わせれば、会社の規模をはるかに上回るほどの競争力を持つ、特化型のコーディングモデルを創出できる」という仮説を立てました。

2つ目は、Cursorのチームが状況を冷静に見極めていたことです。2025年末にフロンティアモデルの能力が大幅に向上すると、2026年1月5日にトゥルエルは全社会議を開きました。Cursorは、顧客が多様なモデルから選べるという付加価値の高い選択肢を引き続き提供しながら、世界最高水準のコーディングモデルを開発する必要がありました。そのために不要な会議をすべて取りやめ、急遽新しいチームに入り、過酷な長時間労働に取り組む覚悟が必要だと、トゥルエルは伝えました。

Cursorがこれほど短期間で事態を打開できるとは、到底思えませんでした。しかし、イテレーションのスピードは重要です。そしてCursorは迅速に動きました。2026年2月、CursorはComposer 1.5を発表。旧バージョンから大幅に改良し、驚くほど安価なモデルをまたしても実現しました。ただし、AnthropicやOpenAIのフロンティアモデルにはまだ及びませんでした。

5週間後にはComposer 2が登場しました。MoonshotのKimi 2.5をベースモデルとし、コーディングに合わせて大規模な追加学習と強化学習を行ったモデルです。Composer 2は、AnthropicとOpenAIを上回るコストパフォーマンスを実現しました。さらに8週間後には、Composer 2.5が登場。さらなる追加学習と強化学習によって、性能は飛躍的に向上しました。Cursorが自社開発したモデルは、コストパフォーマンスのみならず、絶対的な性能でも最先端のラボと競える水準に近づいていました。進化は着実に進んでいたのです。

Cursorのチームはモデルの能力を高める一方で、モデルを中心とした製品体験も一新しました。10月には「Cursor 2.0」を発表し、複数のエージェントと並行してやり取りできるようアプリを再設計しました。4月には「Cursor 3」が登場。もはや従来型のIDEとは大きく異なり、Composerモデルの能力を中心に据えた、「エージェントを活用してソフトウェアを開発するための統合ワークスペース」になっていました。

それでもCursorには、決意やイテレーションだけでは解決できない問題がもう一つありました。戦い続けるためには、より多くの計算能力が必要だったのです。

当時、OpenAIとAnthropicは数ヵ月ごとに数百億ドルを調達し、膨大な計算資源を確保していました。巨大なクラスター上でますます大規模化するモデルを学習させていたのです。学習手法やデータをどれほど工夫しても、ある段階から先は計算能力がものを言います。最先端のラボに勝負を挑むCursorは、何としても計算資源をスケールする必要がありました。問題は、それをどこから確保するかです。

ロケットを飛ばす男

あまり知られていないかもしれませんが、xAIはCursorと同じ月に設立されました。イーロン・マスクが2023年3月に設立した当初、xAIは当然ながらCursorよりはるかに大きな注目を集めました。マスクの目標は「宇宙の本質を理解」できる「好奇心旺盛な」AIを生み出すことでした。AIをめぐる競争に勝つことを目指していたのです。

その後の2年間で、イーロンはテネシー州とミシシッピ州の州境にまたがる巨大データセンター、Colossus 1とColossus 2を前例のない速さで建設しました。xAIは、OpenAIやAnthropicを上回る計算能力を手にしました。しかし、コーディング能力の差を埋めることはできませんでした。2025年には、コーディングで勝てなければAI競争にも勝てないことが明らかになりました。マスクは、xAIが「最初から正しく構築されていたわけではなかった」と認めながらも、諦めようとはしませんでした。「最高のものになるかどうかは、まだわかりません。でも、私は絶対に諦めません。絶対に」と、2026年5月に語っています。

「xAIのコーディングモデル戦略のイテレーションを重ねるイーロン・マスク」

そこでマスクは、ごく限られた計算能力で自社のコーディングモデルに驚くほど高い性能を発揮させていたトゥルエルに連絡を取りました。

2026年4月、その年の初めにxAIを傘下に収めていたSpaceXは、Cursorの買収に向けた合意を発表しました。これは、いわばCursorを買収するコールオプションのようなものでした。SpaceXは600億ドルでCursorを買収する権利を持ち、買収が成立しなければ、現金15億ドルと計算資源85億ドル相当を解約金として支払うという内容です。6月12日、SpaceXは史上最大規模のIPOで上場しました。その4日後、マスクは、SpaceXがCursorを600億ドルの全額株式交換で買収する意向を明らかにしました。ベンチャーキャピタルの出資を受けたスタートアップの買収としては史上最大規模となります。

SpaceXAIのデータセンターを利用できるようになり、Cursorの挑戦は新たな段階に入りました。ジョーダンによれば、この提携によってCursorは「桁違いの計算能力」を得て、「これまでよりはるかに多くの実験を実施し、はるかに多くのデータを活用できる」ようになります。これは特に事後学習で大きな意味を持ちます。計算能力が向上すれば、優れたベースモデルを実用性の高いコーディングモデルへ磨き上げる特殊な手法のイテレーションをより迅速に重ねられるようになり、モデルと製品を密接に連携させることもできます。ジョーダンの言葉を借りれば、同社の強みは「モデルと製品を別々のものと考えず、最も役立つモデルと製品体験を目指して、両者を融合させること」にあります。

CursorとSpaceXAIは企業文化の面でも相性が抜群です。どちらも、常軌を逸したスピードと集中力で仕事を進め、イテレーションを重ねることを信条としています。最初の間違えに続き、2回目、3回目、さらには10回目や20回目に失敗しても構いません。大切なのは、とにかく進み続けることです。正しい方向へ、誰よりも速く突き進めば、きっと勝てるはずです。それを体現しているのが、SpaceXのファルコンからテスラの完全自動運転に至るマスクの歩みです。そして、Cursorの歩みにも同じことが言えます。Cursorは、これまでに二度生まれ変わりました。最初はメールクライアントから、タブ補完機能を備えたIDEとトークンのリセラーへ。次に、タブ補完機能を備えたIDEとトークンのリセラーから、AIラボ兼トークンクリエイターへと変貌を遂げました。この進化を4年足らずで成し遂げたのです。

Cursorと大企業

ジョーダンの推計によると、タブ補完モデルは開発者の生産性を5～10%向上させ、さらにエージェントの導入後は、その向上率が約35%に達しました。Cursorは今、第三の段階に差しかかっています。複数のエージェントを同時並行で長時間稼働させ、複雑な企業環境でも実用に耐える仕組みを整える段階です。エージェントの稼働時間は数時間に及び、大企業の平均的な顧客では、本番環境で使用されるコードの約65%がAIによって生成されています。

ジョーダンが面談したフォーチュン500企業のあるCIOによると、Cursorの導入後、同社が生成するコード量は、週約15万行から80万行へと増加したそうです。効果は明らかでしたが、それに伴う新たな問題もすぐに表面化しました。コード量の増加によって、コードレビューのプロセス全体が追い付かなくなったのです。本番環境に投入する間にコードの品質を確保することが、新たなボトルネックになりました。

そこでCursorは、ジョーダンが「アウターループ」と呼ぶ領域、つまりコードのレビュー、統合、テスト、本番環境へのデプロイといったプロセスを迅速化する必要がありました。ソフトウェア開発ライフサイクルの中で、コード生成の前後にある工程にも対応しなければなりません。そこで登場したのが、BugBot、Origin、SDK、自動化機能、クラウドエージェントなどの製品でした。コード生成が劇的に安価かつ高速になったことで生じる新たな問題に対応する製品です。必要とされていたのは、コードを書く能力だけでなく、生成されたコードの品質を保証する能力でした。

こうした変化は数字にも表れています。2025年初頭、Cursorの売上の「80%以上」はまだB2C事業が占め、B2B事業は成長途上でした。しかし、その構成比は瞬く間に逆転しました。SpaceXと提携時には、売上の約80%をB2Bが占めていました。この変化は、大口顧客に導入されたCursorの急速な浸透を反映しています。導入初期の大企業顧客では、最初の1年で利用量が10倍以上になることも珍しくありません。Cursorの効果が組織全体に広がるにつれ、利用企業の支出は「100万ドルから1,000万ドル、そして1億ドルへ」と拡大していきます。

ある大手エンターテインメント企業では、6ヵ月の月日と120万ドルの予算を見込んでいたレガシーコードの移行を、7～8名のエンジニアがわずか3日間のハッカソンで完了しました。NVIDIAでは、最初の概念実証（PoC）を経て導入が始まると、わずか数ヵ月で開発者全員がCursorを利用するようになり、週間アクティブユーザー数は3万人を超えました。NVIDIAが全社的に利用してきたツールの中で最も速く、最も広く普及したものとなったのです。また、ナショナルオーストラリア銀行では、100～150人のエンジニアからなるチームが、9ヵ月かかると見込まれたレガシーシステム（.NETモノリシック）から新システム（JavaのバックエンドとReactのフロントエンド）への移行をわずか9週間で完了しました。ジョーダンによると、その後、5,000～6,000人のエンジニアがCursorを利用するようになったそうです。同行のCIOは、コストを抑制しながら利用規模を拡大できる点を、Cursorのマルチモデル設定の利点として挙げています。

Grok Bot @bot

Introducing Grok Bot, now in early beta.

Bots are AI teammates that do real work for you. They sign in to your tools, use them just like you do, and come back with finished work.

• 5:09 PM · Aug 11, 2026
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先日公開されたGrok Botは、SpaceXAIとCursorがともに切り拓く次のフロンティア、すなわち開発チーム以外の部門へのAI活用の道を拓きました。社内の誰もが開発者のようにAIを活用できる環境を整えることは、AI導入における究極の目標の一つでした。しかし、それを実現するには、AIエージェントが確実に機能しなければなりません。タイムラインに寄せられた最初の反応は、単に「仕事をこなしてくれる」という評価にとどまらず、「これ、すごく楽しい！」という、ひときわ印象的な投稿でした。こうした投稿からも、製品が特別な魅力を備えていることがわかります。心から楽しんで使ってもらえれば、生産性が向上するだけでなく、仕事の満足感や楽しさも生まれるでしょう。

未来は、もうここにあります。しかも、素晴らしい未来です。

Cursorの未来に栄えあれ

マイケル・トゥルエルには静かな自信があります。彼が「時代を代表する企業をつくる」と言うと、信じたくなります。2024年6月、彼が私たちのオフィスで、企業がVS Codeを使い続けるのではなくCursorを導入する理由を自信たっぷりに語りました。当時はにわかには信じがたい話でしたが、彼はシリコンバレーを代表するサクセスストーリーの主人公になると私たちは確信していました。

ベンチャーの世界では、常にこうしたストーリーを探し求めています。スティーブ・ジョブズやジェフ・ベゾス、Googleの創業者たちのように、ガレージで会社を立ち上げた無名の若者が、予想外の形で登場し、急速に頭角を現すストーリーです。スティーブ・ジョブズ、パルマ―・ラッキー、トラビス・カラニックのように、一度は表舞台から遠ざかりながら、奇跡の復活を遂げる物語、そして、企業の命運を分ける存亡の危機の物語です。1990年代のAppleや2010年代のUberを思い浮かべてください。イーロン・マスクの企業は常にそうした危機に直面しているようです。

Cursorのストーリーを際立たせるのは、そのスピード感です。古典的なサクセスストーリーの多くは10年、20年、あるいは30年をかけて展開します。一方Cursorは、驚異的な成長、存続が危ぶまれる局面、戦略的な自己変革、600億ドルでの買収という一連の展開を、わずか4年ほどで経験しました。

買収は、企業の幕引きを象徴する出来事として受け止められることがあります。今回のニュースにも、多くの人がそうした反応を示しました。マイケル・トゥルエルが過去にHacker Newsへ投稿の画像や、2022年・2023年に彼から届いた「チームに加わらないか」という勧誘メッセージのスクリーンショット、Cursorのチームがどれほど懸命に働いてきたかを物語る逸話が共有されました。しかし、こうした反応はイーロン・マスクとCursorの双方を大きく見誤っています。もし彼らが幕引きを望んでいたなら、マスクはマスクではなくなり、Cursorもすぐに世間から忘れ去られていたでしょう。

Mia @MiaAI_lab

Elon Musk buying Cursor might be one of the smartest moves he's ever made IMO

• 7:49 PM · Aug 13, 2026
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イーロン・マスクとSpaceXAIが目指すのは、AIコーディング競争に勝つことです。そのための最適解がマイケル・トゥルエルと手を組み、両者のペースについていける唯一のチームかもしれないCursorとの提携です。彼らの見立てでは、GPU当たりのコーディング能力が世界最高水準にあるCursorが、突如として膨大な計算資源を利用できるようになります。SpaceXAIの巨大なデータセンター、SpaceXの幅広いインフラ、そして新たな計算能力を驚くほど速く稼働させるマスクの力を味方につけたのです。今週公開されたGrok 4.6では、Cursor がParetoフロンティアモデルを生み出す能力と、SpaceXAIの計算資源を組み合わせることが、最先端分野における強力な存在になり得ることを、すでに示しています。

ほんの数年前まで、AIコーディング市場はほとんど存在しませんでした。そして数年後にどのような市場になっているのかも見通せません。このような市場では、最も速く動くチームに賭けるべきでしょう。非常に優秀で、最初の製品も素晴らしかったにもかかわらず、状況に応じた自らを変革できず、当初の優位性を失い、人々の記憶から消えていった企業は数多くあります。変化に適応できなかった有望なスタートアップは枚挙にいとまがなく、今も増え続けています。

Cursorとイーロン・マスクはその対極にあります。すべての判断が正しかったわけではありません。どんなに賢く、有能な人でも誤った判断を下すことはあります。しかし彼らは、たゆまずイテレーションを重ねてきました。そして、勝ちたいとひたすら願っています。

Cursorの買収から数日後、マイケル・トゥルエルが、今となっては遠い昔の2019年にNeoのアクセラレータープログラムで競い合っていた頃のエピソードが話題になりました。当時のメンターたちは、彼の成熟した姿勢、好奇心、そして「いたずらっぽい自信」を振り返っています。あるメンターによると、チーム対抗のコンペでマイケル・トゥルエルは自分のチームに勝つ気満々の名前を付けたそうです。その名は「ウィニングチーム」でした。