Betaworksは、AIのトレンドを新たな法学修士課程ではなく、定義がそれほど単純ではない日常的なタスクを自動化するエージェント型モデル群で捉えています。この投資家が運営する最新のインキュベータ「Camp」は、9つのAIエージェント系スタートアップを育成し、資金提供を行いました。これらのスタートアップは、今日のより退屈なタスクを担うことが期待されています。
これらの企業の多くのユースケースは有望に思えますが、AIは約束を守るのが難しい傾向があります。最新のAIにメールの整理を任せられますか？Webページから情報を抽出し、構造化するのはどうでしょうか？AIが都合の良い場所に会議のスケジュールを組んでくれることに、誰も抵抗を感じないでしょうか？
これらのサービスには、まだ確立されていない信頼という要素があります。これは、私たちの行動を変えるテクノロジーのほとんどに共通するものです。MapQuestで道順を聞くのは、以前は違和感がありましたが、今ではGPSナビゲーションは日常的なツールとなっています。しかし、AIエージェントは本当にその段階に達しているのでしょうか？BetaworksのCEO兼創業者であるジョン・ボスウィック氏はそう考えています。（情報開示：元TechCrunch編集者でDisruptの司会者ジョーダン・クルック氏は、TechCrunchを退社してBetaworksに入社しました。）
「これは私たちが長い時間をかけて考えてきたテーマです」と彼はTechCrunchに語った。「エージェントAIはまだ初期段階にあり、エージェントの成功率などにも課題はありますが、キャンプ開始以来、驚異的な進歩を遂げています。」
この技術は今後も改良され続けるだろうが、一部の顧客は現状のまま受け入れる準備ができているとボスウィック氏は説明した。
「歴史的に見て、製品が『十分に優れている』場合、たとえリスクの高いタスクであっても、お客様は信頼を寄せてきました。オリジナルのBill.comは、OCRやメールスクレイピングといった興味深い機能を提供していたものの、必ずしも正確だったわけではありません。それでも、ユーザーは数千ドル相当の取引をBill.comに託しました。なぜなら、Bill.comは、面倒なタスクを少しでも楽にしてくれたからです。そして、時間の経過とともに、高度にコミュニケーション力のあるインターフェース設計を通じて、こうしたお客様からのフィードバックループが、より優れた、より信頼性の高い製品を生み出していったのです」と彼は述べた。
「今のところ、キャンプの製品の初期ユーザーのほとんどは開発者や創業者、そして技術の早期導入者です。彼らは常にこれらの製品を辛抱強くテストし、フィードバックを提供してきました。その結果、製品は最終的に主流へと躍り出るのです。」
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ベータワークスは最新のキャンプコホートで拡張AIに全力投入：「私たちは非常に興味を持っています」
Betaworks Campは3ヶ月間のアクセラレータープログラムで、選ばれたテーマの企業が製品、戦略、そして人脈作りに関する実践的な支援を受け、Betaworks自身、Mozilla Ventures、Differential Ventures、そしてStem AIから50万ドルの小切手を受け取り、締め切られます。しかし、スタートアップ企業は5月7日のデモデーでその実力を披露します。
事前にラインナップを見てきましたが、その中でも特に印象に残った3つをご紹介します。
Twinは「アクションモデル」を用いてタスクを自動化します。これはRabbitが数ヶ月前から話題にしていたものですが（まだリリースされていません）、ソフトウェアインターフェースを表す大量のデータでモデルをトレーニングすることで、一般的なタスクの実行方法を学習できる（とRabbitは主張しています）。これらのタスクはAPIでは処理できないほど複雑ですが、「賢いインターン」に委任できないほどではありません。実は、この方法については1月に記事を書いています。
つまり、バックエンドエンジニアに特定のタスクを実行するためのカスタムスクリプトを作成させる代わりに、日常的な言葉でそのタスクをデモンストレーションしたり説明したりできるのです。例えば、「今日受け取った履歴書をDropboxのフォルダに入れて、応募者の名前を変更し、Slackで共有リンクをDMで送ってください」といった具合です。そして、そのワークフローを微調整すれば（「おっと、今度はファイル名に応募日を追加しなきゃ」など）、それがそのまま新しいプロセスの流れになるのです。私たちの時間の80%を占める20%のタスクを自動化することが同社の目標であり、それを低コストで実現できるかどうかが真の課題と言えるでしょう。（Twin社は、そのモデルとトレーニングプロセスの性質について詳細を明かしませんでした。）
Skejは、2人（あるいは3人、4人…）の都合の良い会議時間を見つけるという、時に面倒な作業を軽減することを目指しています。メールやSlackのスレッドにこのボットをCCするだけで、全員の都合や希望を調整するプロセスが開始されます。スケジュールにアクセスできる場合はチェックし、木曜日なら午後が希望という人がいればそれに合わせて調整します。優先する人を指定することもできます。優秀なエグゼクティブアシスタントと一緒に仕事をしたことがある人なら、その人がかけがえのない存在であることは分かっていますが、おそらくすべてのエグゼクティブアシスタントは、「これはどう？ いや、これはどう？」といった質問ばかりのタスクに時間をかけたくないと思っているはずです。
人間嫌いの私には、このようなスケジュール管理の問題はありませんが、他の人が抱えている問題には共感できます。また、結果にただ納得する「設定して忘れる」タイプのソリューションの方が好ましいと思っています。そして、これは今日のAIエージェントの能力の範囲内であり、AIエージェントは主にフォームではなく自然言語の理解を任務としています。
Jsonifyは、比較的構造化されていないコンテキストからデータを抽出できるウェブサイトスクレーパーの進化形です。これは長年行われてきましたが、情報を抽出するエンジンはそれほどスマートではありませんでした。大きくフラットなドキュメントであれば問題なく動作しますが、サイト上のタブや、人間がクリックできるようにコーディングが不十分なビジュアルリストなどでは、うまく動作しない可能性があります。Jsonifyは、今日のビジュアルAIモデルの高度な理解力を活用し、単純なクローラーではアクセスできない可能性のあるデータをより適切に解析・分類します。
つまり、特定のエリアでAirbnbのオプションを検索し、Jsonifyを使ってそれらをすべて構造化されたリストにまとめ、価格、空港からの距離、評価、追加料金などの列で表示させることができるのです。そして、Vacasaで同じことをして、同じデータを抽出できます。おそらく同じ場所のデータが抽出されるでしょう（先日、私もこれを使って150ドルほど節約できましたが、このプロセスを自動化できればよかったと思っています）。あるいは、プロ並みのことをする、といった具合です。
しかし、LLMに内在する不正確さは、LLMをこの仕事に使えるツールとして疑問視させるのではないでしょうか？「私たちは、非常に堅牢なガードレールとクロスチェックシステムを構築することができました」と、創業者のポール・ハンキン氏は述べています。「実行時にページを理解するために、いくつかの異なるモデルを使用しており、それらはある程度の検証を提供します。また、私たちが使用するLLMは私たちのユースケースに合わせて微調整されているため、ガードレール層がなくても通常はかなり信頼性があります。ユースケースにもよりますが、通常、抽出精度は95%以上です。」
これらはどれも、おそらくテクノロジーを重視するあらゆるビジネスに役立つと思います。他のコホートは、もう少し技術的または状況に応じた内容です。残りの6つは次のとおりです。
- Resolvd AI – クラウドワークフローのエージェントによる自動化。カスタム統合が追いつくまでは便利だと感じます。
- Floode – メールを読み取り、重要な内容を見つけ、適切な応答とアクションを準備する AI 受信トレイ ラングラーです。
- Extensible AI – AIは退化していませんか？Extensibleが貴社の導入に最適なテストおよびログ記録インフラかどうか、ぜひご相談ください。
- 対戦相手 ― 子供たちが様々な交流や遊びを楽しめる仮想キャラクター。倫理的にも法的にも地雷原のような気がしますが、誰かがそこを通り抜けなければなりません。
- High Dimensional Research – インフラの担い手。WebベースのAIエージェント向けフレームワークで、従量課金制なので、企業の実験が失敗しても、わずかな費用で済みます。
- Mbodi – ロボット工学のための生成AI。学習データが比較的少ない分野です。アフリカの言葉だと思っていましたが、実は「embody（具現化する）」という意味です。
AIエージェントが、近い将来、ますます自動化が進むソフトウェアワークフローにおいて何らかの役割を果たすことはほぼ間違いないだろう。しかし、その役割の性質と範囲はまだ定まっていない。Betaworksは、一部の製品がまだ一般市場への投入準備が整っていないとはいえ、早期に市場参入を目指していることは明らかだ。
5月7日には、各社が自社のエージェント製品を披露する様子を見ることができます。
訂正: このストーリーは、Jsonify の創設者が Ananth Manivannan ではなく Paul Hunkin であることを反映するように更新されました。
