またしても、生成AIベンチャーが巨額の資金を調達した。そして、これまでの他のベンチャーと同様に、壮大な計画を掲げている。
IBMリサーチ部門でグローバルAIソリューション部門の元責任者を務めたサティア・ニッタ氏を含む共同創業者を擁するエマージェンスは、月曜日にラーン・キャピタルから9,720万ドルの資金調達と総額1億ドルを超える信用枠を獲得し、ステルス運用から脱却した。エマージェンスは、ナレッジワーカーが通常行う多くのタスクを実行できる「エージェントベース」システムを構築していると主張しており、これらのタスクをOpenAIのGPT-4oのようなファーストパーティおよびサードパーティの生成AIモデルにルーティングすることで実現している。
「エマージェンスでは、進化を続ける生成型AIエージェントの分野の様々な側面に取り組んでいます」と、エマージェンスのCEOであるニッタ氏はTechCrunchに語った。「当社の研究開発ラボでは、エージェントシステムの科学を発展させ、『第一原理』の観点から取り組んでいます。これには、計画や推論といった重要なAIタスクだけでなく、エージェントの自己改善も含まれます。」
新田氏によると、Emergenceのアイデアは、教育向けバーチャルアシスタントを開発するMerlyn Mindを共同設立した直後に生まれたという。彼は、Merlynで開発された技術の一部が、ワークステーションソフトウェアやウェブアプリの自動化にも応用できると気づいたのだ。
そこでニッタ氏は、同じく元IBM社員でMerlyn Mindの共同設立者でもあるラヴィ・コック氏とシャラド・スンダララジャン氏と協力し、ニッタ氏の言葉を借りれば「AIエージェントの科学と開発を前進させる」ことを目標に、エマージェンスを設立した。
「現在の生成AIモデルは言語理解においては強力ですが、エージェントの源泉である、より複雑な自動化タスクに必要な高度な計画・推論能力には依然として遅れをとっています」と新田氏は述べた。「まさにこれがエマージェンスが得意とする分野です。」
エマージェンスは非常に野心的なロードマップを描いており、その中には「Agent-E」と呼ばれるプロジェクトが含まれています。これは、フォームへの記入、オンラインマーケットプレイスでの商品の検索、Netflixなどのストリーミングサービスのナビゲーションといったタスクの自動化を目指しています。Agent-Eの初期バージョンは既に利用可能で、合成データと人間がアノテーションしたデータを組み合わせた学習済みです。しかし、エマージェンスの最初の完成製品は、ニッタ氏が「オーケストレーター」エージェントと表現するものです。
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月曜日にリリースされたこのオーケストレーターは、すべてのタスクを自ら実行するわけではありません。むしろ、ワークフロー自動化のための一種の自動モデルスイッチャーとして機能します。モデルの機能や使用コスト（サードパーティ製の場合）などを考慮し、オーケストレーターは実行するタスク（例えばメールの作成）を判断し、開発者がキュレーションしたリストからモデルを選択してタスクを完了します。
Emergence のオーケストレーターは、モデルを「つなぎ合わせて」タスクを実行し、その後ワークフローが正常に実行されたことを「検証」しようとすることでワークフローを作成することもできます。
「開発者は適切なガードレールを追加し、ワークフローとアプリケーションに複数のモデルを使用し、コスト、迅速な移行、可用性などの問題を心配することなく、オンデマンドで最新のオープンソースモデルまたはジェネラリストモデルにシームレスに切り替えることができます」とニッタ氏は述べています。
Emergenceのオーケストレーターは、AIスタートアップMartianのモデルルーターとコンセプトが非常に似ているようです。Martianのモデルルーターは、AIモデル向けのプロンプトを受け取り、稼働時間や機能などに応じて異なるモデルに自動的にルーティングします。別のスタートアップCredalは、ハードコードされたルールに基づく、より基本的なモデルルーティングソリューションを提供しています。
新田氏は類似点を否定していない。しかし、彼はエマージェンスのモデルルーティング技術が他社よりも信頼性が高く洗練されていることを、さりげなく示唆している。また、手動モデルセレクター、API管理、コスト概要ダッシュボードといった追加の設定機能も提供していることにも言及している。
「当社のオーケストレーターエージェントは、エンタープライズシステムに必要な拡張性、堅牢性、可用性を深く理解した上で構築されており、世界で最も大規模なAI展開のいくつかを構築してきた当社のチームの数十年にわたる経験に支えられています」と彼は述べた。
エマージェンスは、今後数週間以内に、API経由で利用可能なホスト型プレミアム版をリリースし、オーケストレーターを収益化する予定です。しかし、これは同社の壮大な計画のほんの一部に過ぎません。同社の壮大な計画は、請求や文書の処理、ITシステム管理、SalesforceやZendeskなどの顧客関係管理システム（CRM）との連携による顧客からの問い合わせのトリアージなど、様々な機能を備えたプラットフォームを構築することです。
この目的に向けて、エマージェンスは、サムスンおよびタッチディスプレイ企業のニューライン・インタラクティブ（両社とも、偶然とは思えないが、既存のマーリン・マインド顧客である）と戦略的提携を結び、エマージェンスの技術を将来の製品に統合すると述べている。
具体的にどのような製品がいつ登場するのか？新田氏は、サムスンのWADインタラクティブディスプレイとニューラインのQおよびQ Proシリーズディスプレイだと答えたが、2番目の質問には答えず、まだ初期段階であることを示唆した。
AIエージェントが今、話題になっていることは否定できません。生成AIの大手OpenAIとAnthropicは、タスク実行型のエージェント製品を開発しており、GoogleやAmazonなどの大手テック企業も同様です。
しかし、スタート時に多額の現金を投入していること以外に、Emergence の差別化要因がどこにあるのかは明らかではありません。
TechCrunchは最近、AIエージェントのスタートアップ企業であるOrbyを取り上げました。Orbyも同様のセールスポイントを掲げており、様々なデスクトップソフトウェアで動作するように訓練されたAIエージェントを売りにしていました。Adeptも同様の技術を開発していましたが、4億1500万ドル以上を調達したにもかかわらず、MicrosoftまたはMetaからの救済措置の瀬戸際に立たされていると報じられています。
エマージェンスは、他の企業よりも研究開発重視の姿勢をとっています。いわば「エージェント版OpenAI」であり、エージェントがどのように計画、推論、自己改善を行うかを研究する研究所を有しています。また、エマージェンスは素晴らしい人材プールを有しており、多くの研究者やソフトウェアエンジニアは、Google、Meta、Microsoft、Amazon、そしてアレンAI研究所出身です。
新田氏は、エマージェンスの指針は、オープンに利用可能な研究成果を優先しつつ、研究成果を基に有料サービスを構築することだと述べている。これはSaaS（Software as a Service）分野から借用した戦略だ。エマージェンスのサービスの初期バージョンは既に数万人が利用していると新田氏は主張する。
「私たちの取り組みが、将来、複数の企業のワークフローを自動化するための基礎となると確信しています」と新田氏は語った。
懐疑的かもしれないが、Emergenceの50人規模のチームが生成AI分野の他のプレイヤーを圧倒できるとは思えない。また、幻覚やモデル開発の莫大なコストといった、生成AIを悩ませている包括的な技術的課題を解決できるとも思えない。ソフトウェアの構築とデプロイにおいて最高性能を誇るエージェントの一つであるCognition LabsのDevinでさえ、GitHub上の問題解決能力を測るベンチマークテストでは、成功率がわずか14%程度にとどまっている。エージェントが監視なしに複雑なプロセスをこなせるようになるには、明らかに多くの課題が残されている。
エマージェンスには今のところ、試すだけの資金がある。しかし、ベンチャーキャピタルや企業が生成型AI技術のROI達成への道筋にますます懐疑的な見方を強めているため、将来的にはそれができなくなるかもしれない。
新田氏は、1億ドルを調達したばかりのスタートアップ経営者らしい自信をのぞかせ、エマージェンスは成功に向けて好位置につけていると主張した。
「エマージェンスは、企業にとって明確かつ即時のROI（投資収益率）をもたらすAIインフラの根本的な課題解決に注力しているため、回復力に優れています」と彼は述べた。「当社のオープンコアビジネスモデルとプレミアムサービスを組み合わせることで、安定した収益源を確保しながら、開発者やアーリーアダプターのコミュニティの成長を促しています。」
すぐにわかるでしょう。
