Jonah Midanik, COO & Managing Partner at Forum Ventures

期待を超える：AIエージェントと仕事の次の章

AIエージェント、または自律エージェントは、まだ初期段階にあります。非常に初期段階にあります – 最初のイニングの底にあります。この分野は、革新的な研究から概念実証まで、実用的な応用まで、革新で沸騰しています – すべてがAIの巨大な潜在能力を示唆しています。自律エージェントが各業界を変革することは間違いないです。その能力は、単なるタスクの自動化を超えて、ワークフローを再設計し、複雑なシナリオをシミュレートし、さまざまなプロセスでの人間の介入の必要性を減らすことまで拡大します。エージェントが大規模なシミュレーションを実行したり、マーケティングキャンペーンを再設計したり、または複雑な研究開発テストプロセスを自動化したりする、近い将来を見ています。ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）大言語モデル（LLM）から自律エージェントへの進化的飛躍を強調しています。これらのエージェントは、タスクをエンドツーエンドで実行し、結果を監視し、適応し、ツールを自律的に使用して目標を達成するように設計されています。これらは、真の人工知能に向けた重要なステップを表し、継続的な人間の監視なしに独立して動作できます。市場規模に関しては、自律AIと自律エージェントは、2023年に48億ドルで評価され、2023年から2028年の間で43％以上のCAGRを記録し、2028年には285億ドルに達すると予測されています。私たちがパラダイムシフトの瀬戸際に立っていることは明らかです – 期待、興奮、懐疑、実用的評価に満ちた段階です。このシフトは、技術の進歩だけではなく、私たちが仕事、生産性、イノベーションに取り組むアプローチを再定義することです。ほぼすべての投資家、創業者、開発者、テクノロジー愛好家が、このテクノロジーが私たちの生涯とその先に仕事に与える影響を理解しようとし、運用と戦略的目標への影響を評価しようとしています。しかし、現在のところ、この大規模なシフトがもたらす影響の大きさを完全に理解する能力が欠けています。私たちができることは、推測することだけです。この記事は、私の推測です – 自律エージェントの展開するダイナミクスと、それが創業者、投資家、広範な経済への影響についてです。私たちは、Forum Venturesでこの分野にどのように考え、投資しているかについて話し、市場マップを提供します – 私たちが先導的であると信じている企業とともに。現在の状況研究と概念実証の著しい進歩にもかかわらず、AIエージェントの全容を把握し、活用する方法を理解するために、すべての関係者が奮闘しています。現在のところ、3つのトレンドが一致しています。 AIの熟達度と効率性の向上により、可能な限界が拡大しています。 ChatGPT 4.0などの機能のコストが減り、AIエージェントの使用がより多くの人々に広がり、より広く受け入れられ、テクノロジーの採用が進んでいます。 AIへのアクセスの民主化により、オープンソースまたはそうでないものに関係なく、より広範なエンティティがAIソリューションを探求し、実装できるようになり、イノベーションのペースが加速しています。 新しいテクノロジー、特にこのような大きな変化の場合、解決中の課題が数多くあります。以下はトップ2の課題です。1. 安全性と精度AIエージェントの安全で倫理的な展開を確実にするためのインフラストラクチャーの開発に焦点が当てられています。多くの業界や企業では、ミスは許されません。LLMが0.1％の妄想率を持っている場合、重要なプロセスでは絶対に信頼できません。このエラー率は、10ステップまたは100ステップのプロセスではさらに低くする必要があります。広く採用されるために、この問題を解決することは至上命題です。多くの企業は、LLMをテクノロジースタックの一部または新しい運用方法として受け入れる前に待っています。精度と安全性を確保するためのツール、可視化とユーザーの許可、倫理フレームワークが責任あるAI統合のための基盤を提供するために確立されています。PrivateAIのような企業がこれをうまくやってのばれています。彼らは、企業がプライベートデータでトレーニングしていないことを推論によって確認します。SafeguardAIのような新しい企業も期待しています – 妄想に対する自律AIエージェントで、企業が生成的なAIをより迅速に展開できるようにします。さらに、自動評価メトリクス、人間の評価フレームワーク、診断データセットなどのツールが開発されており、LLMの精度の評価と改善を支援しています。これらのツールは、研究者と開発者がLLMの長所と短所を特定し、分野の進歩を導くのに役立ちます。2. 人間とAIの相互作用ここでの課題は、人間が自律的なソフトウェアとどの程度相互作用するかです。AIシステムが十分な人間の管理なしに動作する可能性のリスクについて懸念があります。ただし、人間の介入が必要なレベルと、人間の偏見を制限し、人間のミスの可能性を減らす安全性を生み出すレベルの人間の相互作用を決定する必要があります。現段階では、これについて十分な回答がないです。楽観的な観点から、私は、人間の管理下で自律的なソフトウェアが動作し、人間がそれを監視して、潜在的に「致命的な」事態（経済の大きなフラッシュクラッシュのようなもの）が起こらないようにする新しいパラダイムを定義できることを願っています。私の意見では、これを実現できる人は勝利し、変革的な機会を提供するでしょう。タスク指向から目標指向へのシフトAIエージェントが触れられない業界や分野はありません。多くの変化が近い将来に起こります。私の意見では、AIエージェントがもたらす最も深刻な影響の1つは、タスク指向から目標指向へのシフトです。今日、コンピューターに何かを入力します。例えば、「AIエージェントについての社説を書いてください」というように。コンピューターは何かを返します。それをあなたが実行します。これは、非常にタスク指向的なプロンプトです。まだ、ユーザーがエージェントをトレーニングする必要があります。目標とトーンに応じて、しかし、これは限界があります。出力は、トレーニング入力の質と、ユーザーの事前決定された（そしておそらく限られた）目標によって決定されます。これはまだ人間の行動に大きく依存しています。AIエージェントの未活用の力は、目標指向の仕事の力にあります。将来は、単純なステップバイステップのプロセス記述や複雑なプロンプトエンジニアリングではありません。企業やリーダーは、自律的なルールベースのプロセスを構築し、目標を定義し、エージェントが最適なパスを決定する方法について考え方を変えるべきです。（例えば、「ニューヨーク市で100人のプロフェッショナルとイベントを開催してください。米国のヘルスケア市場でAIがどのように浸透しているかについて、当社のスピーカーから学びましょう」）。このような場合、AIは、単純なタスクでは達成できない、戦略的な思考を実現し、目標を達成するために活用されます。これは、まったく新しい考え方と働き方です。コンピューターと共に追求している目標のセットは、ほとんどがまったく異なる方法で追求されることになります。これは、私たちが自分自身を向き、仕事を考え、実行する方法の根本的な変化です。収益化と市場のダイナミクスAIがビジネスモデルに不可欠になるにつれて、従来の収益化戦略が再評価されています。例えば、現在、企業向けソフトウェアでは、顧客がシートと使用量を購入します。一方、消費者向けでは、アプリ内購入が行われます。私たちの仮説は、ソフトウェア企業がツールではなく成果を販売できるようになるということです。結果に対して人々や企業は支払うでしょうか。目標を達成するために支払うでしょうか。まだわかりません。しかし、これは、価値ベースのエンゲージメントへのより広いトレンドの反映です。ただし、AIテクノロジーの計算コストの高さにより、収益性を予測し、コストを管理することは課題です。最も初期の段階で誰に、また何に投資するかを決定する私たちがこのような初期段階で投資するとき、創業者は私たちが行う最大の賭けです – 創業者と市場のフィットと創業者の個性を見ています。AIエージェントの場合、このレンズはさらに重要です。未知のことが多いため、今日構築されているソリューションは、明日構築されているものと同じではありません。しかし、創業者は同じままです。したがって、私たちは創業者と市場のフィットだけでなく、問題への取り組み、既存のパラダイムとは異なる問題へのアプローチ、未知への適応性と、変化する市場のペースを維持するための柔軟性を探します。創業者の次に、私たちは市場と、信頼できる10億ドル収益機会への道筋があるかを見ます。私たちは、プロプテックやサプライチェーンのような既存の市場と、フィンテックや電子商取引のようなより前向きで柔軟な市場の両方にオープンです。ただし、スタートアップのソリューションまたはツールが古い方法よりも大きな改善をもたらす必要があります。AIエージェントのソリューションを評価する際の私たちの3番目の焦点は、ツールがAI中心のソフトウェアの将来とそのマーケット内のスタックにシームレスに統合し、強化するかどうかです。現在、コストベースの予測は適切に行うことができません。AIビジネスは、基本的にSaaSビジネスよりも収益性が低いです。AIシステムでのデータ処理と分析のコストはすぐに蓄積します。AIの効率を高め、運用コストを削減する近期の進歩が必要です。理想的には、AIセクターでモーセの法則のような進歩があり、電力とチップのコストが増加する投資により削減される場合があります。AIが革新的なだけでなく、経済的に持続可能であるバランスを見つけることができれば、それで完璧です。しかし、まだ多くの未知があり、ほとんどの人は（優雅に言えば）情報に基づいた推測をしています。新しい世界多くの人は、ChatGPTの導入をAIの「アイフォーンの瞬間」と見なしています。しかし、私はまだそこに達していないと思います。現在のチャットインターフェースは、基本的にワークフローをストリームライン化すること以外にはなりません。これらのツールは、間違いなくタスクを管理しやすくしましたが、アプローチはまだ基本的にタスク指向的です。より広いビジョンは、ダイナミクスを完全に変えることです。AIは、人間からの入力がさらに少ない場合に、戦略的な思考を実現し、複雑な出力を実行できるようになります。真のアイフォーンの瞬間は、AIエージェントがデフォルトのB2Bアプリケーションセットとして公開されたときです。これは、仕事の将来に大きな影響を与えるでしょう。10年後には、タスクのリストではなく、戦略的な目標を設定し、AIがそれを反復して改良するのを待つというアイデアに驚くでしょう。この目標指向の仕事環境へのシフトは、技術の進化だけでなく、仕事やアプローチの概念の変革を表します。前進する道は不確実性で満ちていますが、AIが業界を変革し、人間の潜在能力を高め、有意義な進歩を促し、持続的な価値を提供する可能性は間違いありません。私たちの取り組みは、これらの不確実性を乗り越え、初期段階のAIイニシアチブと、それを実現しようとしている優れたマインドを特定し、支援することです。