編集者注：企業AIの基盤を巡る争奪戦
AI革命が企業界を席巻する現在、単純なチャットボットではもはや需要を満たせない。企業AIは複雑なワークフローを自律的に実行できる「エージェント型」システムへと急速に移行している。この変革の核心的な問題は：データ、ツール、従業員を結ぶ「AI層」を誰が支配するのか？TechCrunch記者のTheresa Loconsoloは2026年2月12日の報道で、GleanのCEO Arvind Srinivasにインタビューを行い、彼は率直に、将来は大規模言語モデルを提供するだけのプレイヤーではなく、企業向けAIインフラを構築する企業に属すると指摘した。本記事は原文に基づき、業界トレンドと組み合わせて、このトピックを深く分析する。
企業AIの「問答」から「実行」への飛躍
企業AIの発展を振り返ると、企業は当初、ChatGPTエンタープライズ版やMicrosoft Copilotなどのチャットボットを通じて、従業員の問い合わせに答えたり、レポートを生成したりするためにAIを導入していた。この「検索拡張生成（RAG）」モデルは内部知識ベースの検索に依存しているが、明らかな限界がある：受動的に応答することしかできず、能動的に行動することができない。OpenAIのGPT-4o、AnthropicのClaudeなどのモデル能力の向上に伴い、企業AIは「AIエージェント」（AI Agents）へと転換し始めている。これらのエージェントはAPIを呼び出し、多段階のタスクを処理し、部門間の作業を調整することさえできる。
マッキンゼーのレポートによると、2025年の企業AI市場規模はすでに500億ドルを超え、2030年までに3倍になると予測されている。主な推進要因は生産性の向上だ：ガートナーは、2027年までに企業ソフトウェアの30%がAIエージェントを組み込むと予測している。しかし問題がある：これらのエージェントはどのように企業の膨大なデータにアクセスするのか？コンプライアンスとプライバシーをどのように確保するのか？これが「AI層」の概念であり、データのインデックス化、権限管理、ツール統合を担当する統一された中間層である。
「企業AIはもはやチャットツールではなく、組織全体のオペレーティングシステムだ。この層を支配した者が、未来を勝ち取る。」——Glean CEO Arvind Srinivas
Gleanの華麗な転身：検索からAI作業アシスタントへ
Gleanは2019年に設立され、当初は「企業版Google検索」として位置づけられ、従業員がSlack、Notion、Salesforceなどのツールから情報を素早く検索できるよう支援していた。2023年、生成AIの台頭に伴い、Gleanは大規模モデルを統合してインテリジェントな問答を提供する「Glean AI」を発表した。最新の進化は「AI作業アシスタント」で、これは単に質問に答えるだけでなく、「仕事をこなす」ことができる：販売提案の自動生成、会議のスケジュール調整、財務データの分析など。
Srinivasはインタビューで、Gleanの独自の優位性は「基盤データプラットフォーム」にあると強調した。SalesforceやWorkdayなどのSaaS大手とは異なり、Gleanは「AI-first」で、企業のすべてのデータソースをリアルタイムでインデックス化し、統一された知識グラフを形成する。これにより、他のAIアプリケーションに「プラグアンドプレイ」のインフラストラクチャを提供できる。例えば、HRチームはGlean駆動のエージェントを使って履歴書を自動的にスクリーニングし、マーケティングチームはそれを使ってパーソナライズされたキャンペーンを生成する。
誰がAI層を所有するのか？CEOの3つの論点
Srinivasは、AI層の帰属は3つの次元に依存すると考えている：
1. データ主権とプライバシー：ChatGPTのような汎用AIは機密データを漏洩しやすく、企業はローカル展開を必要とする。Gleanは「連合学習」とゼロトラストアーキテクチャをサポートし、データが企業のファイアウォールから出ないことを保証する。
2. 統合の深さ：企業には数百のSaaSツールがあり、AI層はシームレスに接続する必要がある。Gleanはすでに500以上のアプリケーションと統合しており、競合他社を大きく上回っている。
3. 経済性：大規模モデルの呼び出しは高価だが、Gleanはインテリジェントルーティングとキャッシュを通じて、トークン消費を70%削減する。
彼は、2028年までに企業の80%がマルチエージェントアーキテクチャを採用し、Gleanのようなプラットフォームが「AIオペレーティングシステム」の勝者になると予測している。競争環境では、マイクロソフトのCopilot Studio、GoogleのVertex AIが強敵だが、Gleanは「非構造化データ」処理に焦点を当てており、より柔軟性がある。
業界背景：AIエコシステムの「オペレーティングシステム争奪戦」
この見解は業界トレンドと呼応している。AppleのiOSとAndroidの争いに似て、企業AIは「プラットフォーム+アプリケーション」エコシステムを形成している。Glean、Adept、Cohereなどの基盤プラットフォームがインフラストラクチャを担当し、上層は垂直エージェント（DeelのHRエージェントなど）である。2025年、AmazonはBedrock Agentsを発表し、競争をさらに激化させた。
中国企業もフォローしている：アリババクラウドの通義千問エンタープライズ版、百度智能クラウドのERNIE Botは、すでに類似のワークフローツールを発表している。グローバルに、EU AI法などのプライバシー規制により、企業はセルフホスティングプラットフォームを好む傾向にある。
編集者分析：機会と課題が並存
Gleanの野心は評価に値するが、課題も少なくない。まず、モデル依存：OpenAIやAnthropicのAPIを呼び出す必要があり、サプライチェーンリスクが高い。次に、採用のハードル：中小企業は展開コストを負担できない。最後に、標準化の欠如：統一されたプロトコルがないため、断片化を招く可能性がある。
将来を展望すると、AI層の所有権争いは企業ソフトウェア市場を再編するだろう。Srinivasのビジョンは「AIの民主化」で、すべての従業員に専用のエージェントを持たせることだ。Gleanが成功すれば、次のSnowflakeになるかもしれない——データ分野のユニコーンで、すでに40億ドルの評価額を持つ同社は、IPOを加速している。
要するに、企業リーダーは早期に布陣し、信頼できるAI層パートナーを選択する必要があり、そうすることでAI時代をリードできる。
（本記事約1050字）
本記事はTechCrunchより編訳
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