LabelboxとWipro、業務から学習するAIエージェントで提携

Labelboxは2026年11月10日に、組織での経験から学ぶよう設計された企業向けAIエージェントの本番環境への導入を支援するため、Wipro Limitedと新たに提携したと発表した。

LabelboxのCEO、Manu Sharma氏は、顧客ごとの知識、ワークフロー、基準を、厳格に評価し、継続的に改善し、大規模に責任ある形で導入できるAIシステムに変えることが目標だと述べた。両社は、Labelboxの強化学習技術と、Wiproの導入チームおよびWiproのAI搭載プラットフォーム、ソリューション、サービスを統合した統一スイートであるWipro Intelligenceを組み合わせる。

導入支援と顧客による管理

Wiproの顧客現場に展開するエンジニアが、ワークフローの選定、システム統合、専門知識の取り込み、パフォーマンス測定を支援する。エージェントを顧客の既存プロセスに適合させるために必要な、技術的な接続と業務知識の移転が、エンジニアの担当範囲となる。

初期のユースケースは、評価と保守に重点を置く。データ品質の問題を特定し、モデルの変更時に評価を再実施し、実験結果を比較して次の手順を提案する。これにより、初期導入後も、モデルの変更や実験結果に連動した確認作業が行われ、提携を通じて対応する業務が明確になる。

顧客は、権限、基準、機密性の高い操作に対する管理権限を維持する。Wipro LimitedのAmericas 1部門CEOであるMalay Joshi氏は、複雑な現実世界の課題に対応するモデルにおいて、強化学習の重要性がますます高まると見込んでいると述べ、両社の提供内容を「有望なパイロットから、測定可能な本番成果へと、より迅速かつ統制された形で進む道筋」と表現した。

RecursionとHorizonが実現する学習サイクル

Labelboxによると、組織は自社のワークフロー、システム、知識、基準に合わせて構成された、管理対象のエージェント、トレーニング環境、評価ツールを単一のプラットフォーム上で利用できる。Recursionでは、エージェントが複数の業務アプリケーションにまたがるタスクを連携して進め、各結果の根拠を示し、レビュー済みの業務から得た教訓を次の実行に引き継げる。Horizonはトレーニングと評価を担い、強化学習環境に加え、推論、コーディング、ツールの利用、コンピューターの操作に関する評価を提供する。この2つの製品により、システムのテストとガバナンスを行いながら、業務経験を活用してシステムを改善するサイクルが生まれる。

このアーキテクチャでは、評価がエージェントの運用サイクルの一部となる。レビュー済みの業務から得た教訓は次回以降の実行に活用され、モデルの変更をきっかけに新たな評価を実施できる。また、Wiproによるパフォーマンス測定により、システムが企業の要件を満たしているかを、導入段階で確認できる。したがって、ワークフローの選定と専門知識の取り込みは、エージェントがどのタスクを実行するか、結果をどのように評価するか、どの教訓を次に引き継ぐかを左右する。

シリーズEの資金調達の背景

提携発表に先立ち、両社の投資面でのつながりはすでに築かれていた。2026年10月14日、LabelboxはシリーズEの資金調達で1億ドルを超える資金を調達したと発表した。調達資金は株式と融資枠で構成され、プレマネー評価額は12億5,000万ドルだった。この資金調達ラウンドはInfinitum Partnersが主導し、Wipro Venturesも参加した。

この提携の最大の課題は、顧客が基準や機密性の高い操作に対する管理権限を維持できるようにしながら、Wiproの導入チームがこのアーキテクチャを測定可能な本番成果につなげられるかどうかだ。