ほんの数年前まで、エンタープライズソフトウェアの最もホットな話題の一つは「ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）」でした。多くの反復的なビジネスプロセスの自動化を目指したこれらのサービスは、期待に応えられなかったように思われます。しかし、生成型AIの台頭は、こうしたシステムを構築するための鍵となるかもしれません。
シアトルに拠点を置くTektonicは、この分野における新興スタートアップ企業の一つです。GenAIと従来のシンボリック手法を組み合わせた同社は、本日ステルス状態から脱し、Point72 VenturesとMadrona Venturesが主導する1,000万ドルのシードラウンドの資金調達を発表しました。
ここでのアイデアは、ユーザーが自然言語を用いてGenAIエージェントと連携し、ワークフローの自動化を実現できるようにすることです。同社が特に力を入れている分野の一つは見積もりと契約更新です。これらの業務には、企業ごとに独自の、そして多くの場合動的なプロセスがあるため、自動化が難しい一連の手作業が含まれることがよくあります。
Tektonicは、以前Tanium、UiPath、Microsoftでリーダーシップを発揮してきたNic Surpatanu氏によって共同設立されました。「昨年、生成型AIが登場し、これまで不可能だったソフトウェアシナリオの可能性を広げられることに気づきました」とSurpatanu氏は語ります。「UiPathとMicrosoftで学んだことで、従来の自動化をどこまで推し進めることができるかが分かりました。」
おそらくさらに重要なのは、生成AIを魔法の箱のように扱うことはできないと考えていることだと彼は述べた。「シンボリックな手法と組み合わせる必要があります。最大限の効果を引き出すには、より伝統的なソフトウェアと組み合わせる必要があります」と彼は述べた。
スルパタヌ氏は、生成AIは、これまでは不可能だった、そしてRPAがしばしば苦労する、コンテキストへの適応性とユーザーの意図理解をこれらのシステムにもたらすことができると主張しています。これらの古いツールでは、ユーザーインターフェースに大きな変更を加えると、スクリプト化された自動化が機能しなくなります。そして、一度自動化システムを構築したら、それを維持していく必要があります。
AI は、セマンティック エンティティの抽出と、それらをユーザーの意図にマッピングすることも可能にします。
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「私たちのアプローチは[…]短期的には100%の柔軟性を実現するものではありません。そう主張しているわけではありません。しかし、これまでよりもはるかに幅広いシナリオに対応できるだけの柔軟性を導入しています」とスルパタヌ氏は述べた。彼は、現在のモデルが完全自律型エージェントを動かすのに十分な信頼性を備えているとは考えていないため、少なくとも当面は人間が引き続き介入する必要があると指摘した。しかし同時に、Tektonicのようなツールが、現在の最先端技術によるプロセスの自動化を50%から80%に引き上げることができれば、それ自体が大きな前進となるだろうと強調した。
技術面では、Tektonic は、エンティティ抽出と低レベルのアクションに基礎モデルとオープン モデルの組み合わせを活用します。
「営業担当者は、複数のアプリケーションにまたがる手作業ではなく、プロセスを理解して業務を遂行するAIベースのエージェントと連携し、顧客対応に多くの時間を費やすべきです」と、マドロナのスティーブ・シン、テッド・クマート、パラク・ゴエルは本日の発表で述べています。「アプリケーション内のデータサイロを横断的に推論し、タスクをオーケストレーションする能力を持つ生成型AIモデルの登場により、プロセス自動化を再考し、これまでにない領域へと到達することが可能になります。」
Tektonicはまだ設立から間もない段階であり、チームは現在、複数の設計パートナーと協力し、システムのテストと構築を進めています。「3～5年後には、私たちはSaaS企業になるでしょう。お客様がTektonicを導入すれば、私たちがお客様のシステムのAPIに接続できるようになります」とSurpatanu氏は述べています。しかし今のところ、Tektonicを使い始めるには、企業の仮想プライベートクラウドにコンテナとしてシステムをインストールする必要があります。
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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