AI エージェントを開発する際、AI ネイティブ プラットフォームを採用すべき理由
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AI を業務に導入している組織は、主要なサービスや製品の向上と競争力維持の両面において、AI を業務プロセスに組み込む難しさに直面しています。この変化は、過去 20 年間に設立された企業を含む多くの既存企業に、AI 機能の統合または買収を迫る要因となっています。技術革新の軌跡をたどると —— PC 革命からインターネットブーム、そして現在の AI 変革まで —— 明確なストーリーが浮き彫りになります： 単独のソフトウェアアプリケーションは、歴史的に堅牢であり統合され、柔軟なオペレーティングシステムに依存して発展してきています。
1990 年代における Windows OS と Microsoft Office の統合による相乗効果
1990 年代のテクノロジーの発展を振り返ると、Excel 、Word 、PowerPoint などの Microsoft Office アプリケーションが従業員の生産性向上に重要な役割を果たしたことが明らかになります。しかし、その効果は Windows オペレーティングシステムとの統合によって大幅に強化されました。この深い統合により、これらのアプリケーションは Windows が提供する基盤となるハードウェアとソフトウェアの機能、例えばグラフィカルユーザーインターフェースの革新、システム全体でのクリップボード管理、アプリケーション間のシームレスなデータ共有を可能にする OLE（Object Linking and Embedding）を最大限に活用することができました。
この統合の成功は、Office アプリが Windows の自然な拡張機能として感じられるように設計された点にあり、後付けで追加されたものではなかったからです。これらの機能は、ドラッグアンドドロップ、コンテキストに応じたヘルプ、ネイティブシステム通知などにおいて明確に表れています。統合はパフォーマンス最適化、セキュリティ、更新にも及んでおり、Windows の基盤となるハードウェア機能、セキュリティモデル、更新メカニズムを活用することで、オペレーティングシステムと Office アプリケーションが効率的かつ安全に動作するように確保されています。さらに、Windows API は Office アプリケーションの広範なカスタマイズと拡張性を可能にし、開発者が生産性とユーザー体験を向上させるカスタムソリューションを作成できるようになります。この深い統合は、機能性と安定性を向上させるだけでなく、Office アプリを Windows エコシステムの不可欠なコンポーネントとして確立し、ユーザーに一貫性と信頼性の高いコンピューティング環境を提供します。
2000 年代におけるオープンソースアプリケーションの成長における Linux の役割
オープンソースのアプリケーションとプラットフォームにおいても同様の傾向が観察されました。2000 年代に Apache Web Server、MySQL、PostgreSQL などのオープンソースアプリケーションが進化を遂げた背景には、Linux プラットフォームの役割が大きな要因となっています。このプラットフォームのオープンソースの本質が、継続的な開発と協業に適した環境の構築に大きく寄与してきました。オープンソースライセンスの下で、世界中の開発者コミュニティはソフトウェアを検証し、貢献し、改善することができます。これにより、これらのアプリケーションの堅牢性、セキュリティ、効率性が向上するだけでなく、ユーザーの特定のニーズを満たすことも保証されます。Linux の役割は、透明性、コミュニティ主導の開発、アクセシビリティを重視するエコシステムを支える点で不可欠です。これらは、ソフトウェアツールのイノベーションと信頼性を促進する重要な要素です。
これにより、Linux は単なるプラットフォームの選択肢ではなく、オープンソースアプリケーションにとって不可欠な要件となり、ソフトウェアの開発、テスト、改善を共同的で透明性の高い方法で進めるための必要なインフラストラクチャを提供します。
AWS と VMware の戦略的な融合：2010年代におけるクラウド導入の先駆的取り組み
2010 年代のクラウドサービスによる移行期において、先駆的なアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、プラットフォームとアプリケーションの深い統合が成功したクラウドエコシステム構築における戦略的重要性を示しています。AWS の初期段階では、クラウド向けに設計されたスケーラブルなストレージプラットフォームである Amazon S3（Simple Storage Service）が導入されました。クラウド環境の仮想化の可能性を認識した AWS は、VMware ソリューションの統合にも注力し、ユーザーが AWS インフラ上で VMware ベースの仮想マシン（VM）を直接実行できるようにしました。この統合は、既存の VMware 顧客がアプリケーションの再設計や既存の仮想化投資の放棄を必要とせずに、クラウドのスケーラビリティと効率性を活用できるため、極めて重要でした。
企業は現在、慣れ親しんだツールやワークフローを維持したままクラウドに移行できるようになり、クラウド導入の障壁を大幅に低減することが可能になりました。これらは、AWS のサービスにおける今後のイノベーションと拡張の道筋を築くものでした。なぜなら、これらは AWS が深い統合を通じて多様な顧客ニーズを支援する姿勢を示したからです。さらに、この統合の成功は、より広範なトレンドを浮き彫りにしました。すなわち、AWS のような堅牢なクラウドプラットフォームと VMware のような多機能なアプリケーションとの相互依存関係は、技術の導入を促進し、プロバイダーとユーザー双方に新たな可能性を開くことができます。クラウドへのシームレスな移行を可能にすることで、 AWS は自社のサービスラインナップを拡大するだけでなく、プラットフォームとアプリケーションの深い統合がスケーラビリティ、信頼性、ユーザー満足度において何を実現できるか、業界における基準を確立しました。
AI ネイティブプラットフォームが AI エージェントの潜在能力を最大限に引き出すための重要な役割
本質的に、現在の AI 変革をこの文脈で捉えることが重要です。AI エージェントは、企業の AI 変革において不可欠なツールであり、業務の効率化、意思決定の向上、顧客とのインタラクションの改善に重要な役割を果たします。これらのエージェントは、ルーティンタスクの自動化（自律型AIエージェント）により、人間の従業員の負担を軽減し、より戦略的な活動に集中できるようにします。この自動化は、カスタマーサービス（ AI エージェントがサポート担当者を支援する拡張型 AI エージェント）やデータ分析（アナリスト AI エージェント）など、多様な分野に及んでいます。後者では、人間よりも効率的に大量のデータを処理できます。さらに、AI エージェントは相互作用とデータから適応し学習し、パフォーマンスを継続的に向上させ、より良いビジネス成果につながる洞察を提供します。既存システムとの統合可能性とビジネスニーズに応じたスケーラビリティは、オペレーション効率の向上、コスト削減、企業内イノベーションの促進において不可欠な役割を果たします。しかし、これらのAIエージェントは、上述の目標を実現するために AI ネイティブプラットフォームが必要です。AI ネイティブプラットフォーム上で AI エージェントを構築しない場合、AI エージェントは AI 機能の深い統合が欠如するため、極めてカスタマイズされ、脆弱で、活用度が極めて低いものとなります。
このようなエージェントは、基本的なタスクを実行したり会話能力を模倣したりするかもしれませんが、AI ネイティブアーキテクチャを基盤としていないため、本質的には高度なチャットボットに過ぎません。これらのチャットボットは、AI 機能が深く組み込まれていない非 AI ネイティブシステムの特徴に制約されており、AI機能は表面的に追加されているに過ぎません。その結果、AI の潜在能力の全範囲を活かすことができません。例えば、文脈理解、継続的な学習、予測分析などです。
ServiceNow（2004 年設立）と C3.ai（2009 年設立）は、テクノロジー業界におけるビジネス拡大における 2 つの異なる戦略的アプローチを体現しています。ServiceNow はプラットフォームベースのアプローチを採用し、IT サービス管理をはじめとする多様な業界に対応する柔軟で拡張性の高いプラットフォームの提供に焦点を当てました。このアプローチにより、ServiceNow はエコシステムと機能の急速な拡大を実現し、多様な顧客基盤向けのカスタマイズと統合を可能にしました。これにより、2009 年の $19 億ドルの市場資本から、2024 年には驚異的な $1590 億ドルの市場資本へと成長を遂げました。
一方、C3.ai は、特定の企業ニーズに合わせたカスタム AI ソリューションの開発に注力し、複雑な業界固有の課題に特化してきました。このアプローチにより、C3.ai はニッチ市場で強い存在感を確立しましたが、ServiceNow と比較してスケーラビリティが制限され、2024 年までに $3.2 億ドルの評価額に達する成長を遂げました。この違いは、プラットフォーム中心の戦略が企業の事業範囲と影響力を大幅に拡大し、カスタムメイドのプロジェクトベースのソリューションに焦点を当てるよりも、より高いスケーラビリティと柔軟性を提供できることを示しています。
したがって、AI の変革的な力を真に活用しようとする企業にとって、AI ネイティブプラットフォームへの投資は不可欠です。これらのプラットフォームは、単に AI エージェントの機能を高めるだけでなく、これらのエージェントを企業の知能と運用能力の真の拡張機能として機能させ、単なる自動応答システムを超える存在へと変革します。この根本的な違いが、真にインパクトのある AI エージェントと後付けの AI ボットを区別するポイントです。今後の記事では、DevRev の AI ネイティブプラットフォーム AgentOS が、企業における AI の真のポテンシャルを実現するために AI エージェントをどのように支援するかを深く掘り下げていきます。
この記事は、「AgentOS」に関するブログ、ケーススタディ、ホワイトペーパー、ポッドキャストのシリーズの第 1 弾です。 今後の情報に ご期待ください…
