Salesforce と Microsoft が AI エージェントの未来をめぐって争う理由

大手テクノロジー企業がその技術を所有しようとすると、その新興技術が現実のものになりつつあることがわかります。Salesforce が自律型 AI エージェント市場のリーダーシップを握ろうとしている今、まさにそれが起こっています。

AIエージェントは、タスクを自律的に実行するように設計されたインテリジェントシステムです。Salesforceは毎年恒例のDreamforceイベントでAgentForceを発表しました。 職場向けの自律型AIエージェントその後、Salesforce CEO の Marc Benioff 氏は、大規模言語モデル (LLM) の価値を攻撃し、さらに Microsoft を攻撃することに忙しくなりました。つまり、

• 彼は最近、Microsoft Copilot などの LLM ベースの生成 AI アシスタントは過大評価されていると述べた。Rapid Response ポッドキャストで彼は次のように述べた。「私たちは、これらの LLM モデル企業や Microsoft などの AI 司祭や司祭女から、AI がガンや気候変動を治すとか、データ センターを得るために私たち全員が原子力発電所に接続しなければならないとか聞いたことがあるかもしれません。これらはどれも真実ではありません。」

• そしてマイクロソフトが組織に独自の自律型AIエージェントを作成するCopilot Studioプラットフォーム内で、ベニオフはXに対する残忍なテイクダウン: 「Microsoft が Copilot を「エージェント」としてブランド変更する? それはパニック状態です。現実的に考えてみましょう。Copilot が失敗なのは、Microsoft が真の企業インテリジェンスを作成するためのデータ、メタデータ、およびエンタープライズ セキュリティ モデルを欠いているからです。」

数十億ドル規模の世界的大手テクノロジー企業の多忙な CEO が、なぜ LLM や Microsoft を激しく非難するのでしょうか?

ベニオフ氏は、AI エージェントがいかに重要になっているかを知っているからです。これは次のことを意味します。

• 彼は、AI に関する会話を LLM から AI エージェントへと移したいと考えています。

• 彼はマイクロソフトの AI エージェントへの進出を脅威とみなしている。そうでなかったら、マイクロソフトの発表を無視していただろう。

  
  

そうすることで、彼は AI エージェントの重要性を強調し、マイクロソフトを後押しした。

AIエージェントの重要性

自律型 AI エージェントの市場は急成長を遂げています。AI エージェント市場は、2024 年の 51 億ドルから 2030 年までに 471 億ドルに拡大すると予想されており、 年平均成長率は 44.8% です。Salesforce はこの市場の一部を獲得したいと考えています。

しかし、数字だけではその潜在的な影響を十分に捉えきれません。実際、AI エージェントは AI エコシステムにおける大きな飛躍を示すホットな話題となっています。コマンドに反応する従来の AI システムとは異なり、AI エージェントは積極的に目的を追求し、経験から学び、他のエージェントや人間と複雑な方法で対話することさえできます。

その結果、AI エージェントは、データ入力、カレンダーの管理、レポート作成の自動化など、人々がやりたくない日常的で退屈なタスクを実行できるようになります。言い換えれば、AI がこれまでずっと約束してきたことです。

この自律性は興奮と不安の両方を引き起こした。

ベンチャーキャピタリストのジェレミア・オウヤン氏は、AIエージェントがウェブサイトをひっくり返すなぜなら、企業は、人間の代わりにAIエージェントがウェブ検索を行うために、サイトをどのように再構築するかを考えなければならないからだ。NASAジェット推進研究所の元最高技術・イノベーション責任者であるクリス・マットマン氏は、多くの人々の懸念に同調し、 AIが人間の監視なしで機能する世界への準備。

ガートナーは、「エージェント AI」を2025 年のトップ技術トレンドとして特定し、企業の業務を変革する可能性を強調しています。ガートナーは、2028 年までにエンタープライズ ソフトウェア アプリケーションの 33% にエージェント AI が組み込まれ、日常業務の意思決定の 15% が自律的に行われるようになると予測しています。ただし、ガートナーは、偏見やプライバシーの問題などのリスクを防ぐためのガバナンスの必要性を警告しています。ガートナーは、AI が人間の価値観や意図と一致するようにするためのガードレールを確立することの重要性を強調しています。

マーク・ベニオフ対マイクロソフト

ここで、マーク・ベニオフの話に戻ります。彼は先を見据えています。彼は自律エージェントが未来だと考えており、それに応じて賭けに出ています。セールスフォースは、 150,000の組織アメリカの企業全体に深く浸透すると、あなたの製品は新しいテクノロジーのトロイの木馬になります。たとえば、Salesforce AgentForce は、顧客サービス、営業、マーケティング、商取引業務を強化する自律型 AI エージェントを導入します。

顧客からの問い合わせへの回答、セールスリードの選別、マーケティング キャンペーンの最適化などの日常的なタスクを自動化する必要がありますか? そのためのエージェントが AgentForce です。Salesforce からデータに基づく洞察をより効率的に取得する方法が必要ですか? AgentForce は Atlas Reasoning Engine を使用してデータを分析し、意思決定を行い、タスクを自律的に実行します。

マイクロソフトは、このすべてを黙って受け入れるつもりはない。10月21日、マイクロソフトは発表された:

• Copilot Studio を使用して自律エージェントを作成する機能。
• 販売、サービス、財務、サプライ チェーン機能の能力を構築するために、Dynamics 365 に 10 個の新しい自律エージェントを導入しました。

Microsoft は自社のブログで、AI エージェントの潜在的な影響について次のように説明しています。

Copilot はあなたのために働く AI アシスタントです。Copilot Studio を使用すると、エージェントを簡単に作成、管理し、Copilot に接続できます。エージェントは、AI を活用した世界のための新しいアプリと考えてください。すべての組織には、単純なプロンプトと応答から完全に自律的なものまで、さまざまなエージェントの集団が存在します。エージェントは、個人、チーム、または機能に代わって、ビジネス プロセスを実行および調整します。Copilot は、これらのエージェントとやり取りする方法であり、リード生成の加速、販売注文の処理、サプライ チェーンの自動化など、あらゆることを行います。

事実上、Microsoft は自社のトロイの木馬と戦うことになります。Fortune 500 企業の 60% が Microsoft 365 Copilot を使用しています (Microsoft 調べ)。

マイクロソフトのCEOはベニオフとの口論を避けた。代わりに、ジャレッド・スパタロに頼ってベニオフの軽蔑的な発言に答えようとしている。 CRNに伝える「お客様によって道のりは異なりますが、全体的に見ると、Copilot for Microsoft 365 のお客様からはまったく異なる声が聞こえてきます。先四半期だけでも、顧客数は 60% 以上増加し、毎日のユーザー数は 2 倍以上に増えました。これは、Copilot が市場で価値があることを明確に示しています。」

マーク・ベニオフ対法学修士

Salesforce と Microsoft の戦いがどうなるかはわかりません。しかし、人間のプロンプトに基づく LLM ベースの AI アプリケーションを攻撃するのはベニオフ氏の誤りだと思います。ChatGPT が市場に登場してからまだ 2 年しか経っていませんが、LLM に基づく既製の生成 AI 製品はすでに私たちの生活を変えています。さらに、企業がプライベート データに基づいて独自の生成 AI モデルを開発するのはまだ初期段階です。

私たち全員に影響を与える 2 つの業界、金融サービスとヘルスケアについて考えてみましょう。

• 金融サービス: LLM は金融サービスの業務方法を変えており、BlackRock などの企業は LLM を使用して市場データを分析し、投資機会を特定しています。BlackRock の体系的なアクティブ株式チームは LLM を使用して膨大なデータセットを処理し、従来の方法では見逃される可能性のあるパターンを発見しています。190 億ドルのポートフォリオを管理するヘッジファンド Bridgewater Associates は、市場調査などの複雑なタスクに AIA プラットフォームで LLM を使用しています。
  
• ヘルスケア: 病院は、救急室の受け入れの合理化から臨床ケアの改善まで、全般的に効率を向上させるために LLM を使用する方法を模索しています。たとえば、テネシー州の HCA Healthcare は、病院に LLM を統合し、診察中に患者との会話のメモを記録するなど、時間のかかる作業の改善に重点を置いています。

上記の例は、テクノロジーがどのようにして世界を変えていくかを示しています。一度に 1 つのタスクずつ。時には目に見える形で。多くの場合は舞台裏で。

ベニオフ氏がテクノロジー企業に LLM ベースの AI モデルを改善するよう圧力をかけるのは正しい。AI は間違いを犯し、偏見や知的著作権などの問題で批判にさらされる。しかし一方で、AI エージェントも同様だ。AI エージェントを適切に訓練し、人間と連携して間違いを訂正し偏見を防ぐことは極めて重要だ。しかし、同氏は LLM が間違いから学ぶという事実を見落としている。LLM は改善する。しかも早い。むしろ、LLM ができること、そしてこれから行うことの影響は過小評価されている。