意思決定プロセスを資産化 Salesforceを超えるAI基盤「コンテキストグラフ」の正体（3/3 ページ）

[湯川鶴章、エクサウィザーズ AI新聞編集長]

巨人を出し抜く新興勢の「3大戦略」

　この論考はFoundation Capitalの投資先を例示しながら、スタートアップが取り得る3つの戦略を提示する。

　第1は「既存の記録システムをゼロから作り直す」道だ。

　投資先のAIスタートアップ、米Regieは、この戦略の代表例である。従来の営業支援ソフトウェアは、人間の担当者が手順に沿って顧客にアプローチすることを前提に設計されており、複数ツールをつなぎ合わせた複雑な操作を人間が担っていた。

　製品の「Regie」は、この前提を根本から変え、AIエージェントが見込み客の発掘、アウトリーチ文書の生成、フォローアップ、ルーティング、人間へのエスカレーションまでを一貫して担う営業プラットフォームとして設計されている。人間の担当者はエージェントの判断を監督・修正する役割を担い、その修正の一つ一つが意思決定の記録としてシステムに蓄積されていく。営業活動の履歴が積み重なるほど、エージェントの判断精度が上がる仕組みだ。

　第2は「特定の業務を部分的に置き換える」道だ。投資先の米Maximorは、この戦略を財務領域で実践している。

　企業の財務業務には、入出金の管理、月次決算、会計処理の照合など、担当者が膨大な時間を費やす反復作業が多い。しかし、それを担うERP（企業資源計画）システムを丸ごと入れ替えることは、コストと移行リスクの面で現実的ではない。

　製品の「Maximor」はこの問題を、ERPはそのまま残しつつ、その上に乗る形で財務ワークフローを自動化するアプローチで解決する。照合ロジックの判断や例外処理の承認記録は、Maximorが一元管理し、最終的な数字だけをERPに書き戻す。どこで誰がどういう判断をしたかという経緯は、Maximor側に積み上がり、財務チームにとっての「判断の記録庫」になっていく。

　第3は「これまで存在しなかった記録システムを生み出す」道だ。

　投資先の米PlayerZeroは、この戦略を体現している。エンタープライズのシステム運用現場では、障害が発生したときにSRE（サイト信頼性エンジニア）、サポート、品質保証、開発者がそれぞれ断片的な情報を持ち寄って原因を突き止める。

　「なぜ壊れたか」「この変更をデプロイしたら本番環境に影響が出るか」。こうした問いに答える情報は、各担当者の経験と記憶に頼るしかなく、体系的に記録されることはなかった。PlayerZeroは、まずサポート対応を自動化する形でこの現場に入り込む。そのプロセスで、コードの変更履歴、インフラの構成、顧客の行動履歴がどのように絡み合って障害につながるかのパターンをグラフとして蓄積していく。

　このグラフが厚みを増すほど「過去に似た状況でどんな判断が正解だったか」という問いに答えられるようになり、既存のどのシステムも担えなかった「システム運用の判断記録庫」としての役割を果たすようになる。

　また、こうした意思決定の記録が大規模に蓄積されると、エージェントがどのような判断をしているか、どこで失敗しているかをリアルタイムで把握する仕組みが不可欠になる。

　アプリケーションの稼働状況を監視するシステムがソフトウェア開発の現場で欠かせないインフラになったように、AIエージェントの判断品質を監視・改善するための専用インフラが次の重要基盤になるとガーグ氏らは論じる。投資先の米Arizeは、その役割を担うべく開発を進めている。

次世代エンタープライズ市場は「数百兆円規模」

　この論考の結論は挑発的だ。法律・保険・医療・金融・調達・セキュリティのあらゆる企業分野には、数十年にわたって蓄積された組織知がある。それは一度も構造化されず、活用もされず、運用可能な形にもなったことがない。その知こそが、弁護士の1時間2000ドルの価値を支えているという。

　最新のAIモデルは「誰でも一定水準の仕事ができる」という底上げをもたらしている。だが「その組織ならではの判断力」という上限には届いていない。その上限を規定しているのは、特定の状況の下で、その企業がどのように意思決定をするかという、長年の経験と実績に裏打ちされた判断の蓄積だ。それはより優れたベースモデルでも複製できないものであり、今まさに記録・構造化・学習の対象になりつつある。

　消費者向けプラットフォームは、行動の記録を積み重ねて数百兆円企業を築いた。企業向けでその同等のことが初めて可能になろうとしている。コンテキストグラフを構築しているスタートアップが、次のエンタープライズ価値の時代を定義すると、ガーグ氏らは結んでいる。

消費者向けプラットフォームは、行動の記録を積み重ねて数百兆円企業を築いた

本記事は、エクサウィザーズが法人向けChatGPT「exaBase 生成AI」の利用者向けに提供しているAI新聞「『コンテキストグラフ』が大企業向けAIの次の競争軸」（2026年4月8日掲載）を、ITmedia ビジネスオンライン編集部で一部編集の上、転載したものです。

著者プロフィール

湯川鶴章

AIスタートアップのエクサウィザーズ AI新聞編集長。米カリフォルニア州立大学サンフランシスコ校経済学部卒業。サンフランシスコの地元紙記者を経て、時事通信社米国法人に入社。シリコンバレーの黎明期から米国のハイテク産業を中心に取材を続ける。通算20年間の米国生活を終え2000年5月に帰国。時事通信編集委員を経て2010年独立。17年12月から現職。主な著書に『人工知能、ロボット、人の心。』（15年）、『次世代マーケティングプラットフォーム』（07年）、『ネットは新聞を殺すのか』（03年）などがある。