2026/01/16 3:54
データこそ唯一の防衛壁です。
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要約▶
Japanese Translation:
AI エージェント市場は不均衡です。販売やサポートエージェントは存在しますが、高品質なスライド生成は遅れています。現在最も成功しているのはコーディングエージェントで、採用しやすく豊富なトレーニングデータを生成できるためです。しかし、解決や採用が難しい市場―例えば複雑なエンジニアリングワークフロー―こそが将来的に最大の成長をもたらします。
コーディングエージェントは細かいフィードバックループから恩恵を受けます。各提案の採否がトレーニングデータとなり、改善速度を加速させます。「採用しやすく解決しやすい」四分円は競合が多く粘着性も低いため、OpenAI、Google、Anthropic などの主要ブランドが主導する可能性が高いです。対照的に「解決・採用が難しい」問題は注目度が低いものの、人間時間を大量に消費するため価値が大きくなります。
企業 AI の採用は、e‑commerce の返品やパスワードリセットなど「明白」で迅速に勝てる問題によって推進され、Sierra や Decagon などの既存企業に収益をもたらします。投資家はハード・トゥ・ソルブ領域の大規模スタートアップを事実上の既存企業と見なし、小規模プレイヤーはコスト競争か技術的なモート（防御壁）構築で対抗しなければなりません。
最も難しい市場は、推論モデルが改善され、コーディングエージェントがワークフロー設定を容易にすることで、次の 12〜24 か月間で急速に成長すると予想されます。ただし、データ取得速度はコーディングより遅いです。UX の革新―たとえば Claude Code のブラウザベースエージェント―は IDE やターミナルを使うのが苦手なユーザーに対する採用障壁を下げる可能性があります。
企業内での利用者は、内部ワークフローを学習するより粘着性の高いソリューションを得て、置き換えが難しいデータモート（防御壁）を構築します。ハード・トゥ・ソルブ市場に成功裏に参入した企業は新たな既存企業になる可能性があります。小規模企業はコスト優位か明確な技術的モートで競争しなければなりません。全体として AI エージェントの風景は、モデルと UX が改善されるにつれ、より高価値で採用が少ない問題へシフトしていくでしょう。
本文
理論上、今頃は私たちの生活にあるすべての課題に対して素晴らしいAIエージェントが存在するはずです。人材もあり、資本も確実に揃っており、モデル自体もますます強力になっています。それなのに、成果は偏っているように見えます。なぜ、営業リードの探索やサポートチケットへの回答などを正確にこなすエージェントはある一方で、高品質なスライドを継続的に生成できるエージェントがほとんど存在しないのでしょうか？
最も単純な説明は「複雑さ」だと思われます。比較的容易な問題（例：サポート質問への回答）は自然と先に解決され、スライド生成のようなオープンエンド型の課題はより多くの労力を要します。しかしこれは必ずしも当てはまりません。コーディングは明らかに単純ではない分野ですが、今日最も優れたエージェントの一つであり、実際には他のどんな単一エージェントユースケースよりも速く進化しています。
どうやってこうなったのか？
- 採用の容易さがデータ収集をスケールアップさせ、その結果コーディングエージェントの改善を加速した。
- 開発者は承認不要で5分以内にCursorへ切り替えられました。これにより、Cursorチームは時間とともにより優れたアプリケーション体験（コード生成におけるComposerモデル）が構築できるようになりました。
技術的複雑さと採用難易度の組み合わせが、興味深い2×2マトリクスを生み出します：
| 採用容易 | 採用難しい | |
|---|---|---|
| 解決しやすい | (E S) | (E H) |
| 解決が難しい | (H S) | (H H) |
- 「採用容易」の四分円にいることは理想的です。データを多く得られるという意味では、ビジネス構築の有効な方法ですが、同時に「置き換えやすい」リスクも伴います。
- 採用が難しいプロダクトは、自社内で深く根ざした「データモート」を持ちます。企業内に埋め込まれると、その組織の運営方法を学び、製品が置き換えられにくくなります。
どちらの四分円に属しても、データは唯一の防御壁（モート）です。
採用容易・解決しやすい (E S)
最も直感的で取り組みやすい領域です。2023年に「Google検索がカスタム回答に取って代わる」という予測を立てたのは、驚くほど遠回りではありませんでした。人々は面白い事実を探したり、医療アドバイスを求めたりする際、すべての質問に対してカスタム回答が欲しいと考えていました。この分野はファウンデーションモデル提供者の主力であり、PerplexityやYou.comなど多くの新規参入企業もこの領域へ集まっています。
価値の罠
- エントリーバリアは低いですが、最先端ラボにとってはほぼゼロです（あるいはすでに構築済み）。
- 「明白な」ユースケースなので既存のチャットアプリが最も多く利用されます。OpenAI・Google・Anthropic はこの分野で数百万件のデータポイントを収集し、モデル改善に活かしています。
- ロイヤリティは低いです。ユーザーはユースケースごとに複数のエージェントを使い分けるため、ブランドリーダーは主にモデルプロバイダーになります。
採用容易・解決が難しい (E H)
コーディングは表面上最も難しい課題の一つですが、採用が簡単だったため急速に進歩しました。2023年には開発者がChatGPTへコードスニペットを貼り付けるだけで済み、Cursor はさらに手軽にし、フィードバックループを高速化しました：受理・却下された提案はすべて将来のモデル改善のトレーニングデータになります。
細かなフィードバックが得られない市場（例：スライド生成）は進歩が遅いです。解決が難しい領域では、トークン使用量・技術人材・最終的にはモデル学習やRLに対する投資が必要になります。採用の容易さはデータ取得を加速し、より深い投資を可能にします。先進ラボは広く使われるプロダクティビティエージェントを自社領域と見なし、コーディングエージェントで競争しており、ドキュメントエディタ以外のオフィススイートツールも投入予定です。
スティッキー（粘着性）は低い
多くは複数のコーディングエージェントを同時に使用し、オフィスプロダクティビティが向上すれば「もっと美しいスライドを作るアプリ」に乗り換える理由がありません。粘着性の根拠は企業固有のカスタマイズ（例：Cursorルール・ブランドテンプレート）ですが、相互運用性や単一標準化が進む可能性があります。
採用難しい・解決しやすい (H S)
ここでは過去2年間でエンタープライズAIのブームが見られます。組織導入が必要な「簡易解決」問題（サポートチケット、ITヘルプデスクなど）は企業にとって魅力的です。この分野を差別化する二つの要因は次の通り：
- 採用は個人ではなく組織レベル – エージェント購入は購買委員会による意思決定です。
- エンタープライズ統合は難しく手間がかかります。既存システムをナビゲートできるチームに大きな優位があります。
ここでのデータモートはより限定的ですが、各顧客の業務プロセスについて深く掘り下げることで、製品の粘着性が高まります。次のエージェントがその専門知識を再現するのは困難です。
投資家は大規模スタートアップを事実上の既存企業とみなします。まだイノベーションの余地はありますが、資本がGTM（市場投入）か明確な技術モート（例：コーディング専用モデル）に使われているか不透明です。もし前者だけなら、スタートアップは価格競争に迫られる可能性があります。
採用難しい・解決が難しい (H H)
この四分円は相対的に注目度が低いです。複雑なエンジニアリングや運用ワークフローを解決する価値は高く、通常人間が数時間から数日かけて行うタスクです。しかしこれらのワークフローは企業ごとにカスタム化されるため、評価・実装が煩雑になります。
我々の見方
次なる成長フェーズは「ハード‑ハード」市場から来ると予想します。理由は以下：
- 推論モデルはより複雑なタスクを計画し対処できる。
- コーディングエージェントが進化すれば、ワークフロー構築・設定も容易になる。
- 企業は既に低いハンギングフルーツ（簡易解決）を摘み取っており、そろそろ次の段階へ移行する。
データモートは最も複雑で価値が高くなります。1社のワークフロー専門知識は再現が難しいです。コーディングエージェントよりも改善サイクルは遅く、データ量が少なく検証性も低い。
見通し
- マップは固定ではありません。モデル能力の向上に伴い境界線は変わります。
- UXは未開拓領域です。Claude Code on the web のような新しいパラダイムが採用パターンを変える可能性があります。
- 今後12〜24か月で、勝者は主に「ハード‑ハード」四分円から出現すると予測します。成長はSierraやDecagonのようにスムーズではなく、評価サイクルが長く成功率も低いですが、プロセス改善とデータによるモデル強化で大きな収益を生み出すことが可能です。
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