今日のAIにおける最大の恐れ
AIの創業者、投資家、開発者の間で最も一般的な懸念の1つはシンプルである：
"OpenAI、Anthropic、他のモデル提供者は最終的にすべてのAIアプリケーションレイヤーの機会を吸収するのか？"
ベンチャーキャピタルの巨人a16zによると、答えはノー。
大規模なAIラボは特定の横方向のユースケースを支配するが、スタートアップや企業が特化型AIシステム、縦のワークフロー、業界特有のソリューションを構築するための大きな機会が残っている。
彼らのこの未来を理解するためのフレームワークは「イエローブリックロード対オズの他の部分」と呼ばれている。
黄色いレンガの道：AIラボが支配する場所
黄色いレンガの道は、OpenAI、Anthropic、Googleのような企業が自然な利点を持つ領域を表しています。
これには以下が含まれます：
◾ コード生成
◾ 執筆支援
◾ 画像生成
◾ 一般的なアシスタント
◾ 水平的生産性ツール
これらの製品はファウンデーションモデルが改善されるにつれて直接改善します。
新しいモデルのリリースがあるたびに、これらの製品は大規模なワークフローの再設計を必要とせずにスマートになります。
なぜならAIラボがコントロールしているからです：
◾ モデル
◾ 配布チャネル
◾ 価格設定
◾ インフラストラクチャ
これらのカテゴリーで直接競争することはますます難しくなります。
本当の機会：黄色いレンガの道を超えて
a16zによると、最も価値のあるビジネスはファウンデーションモデルプロバイダーの直接的な道の外で出現します。
これらの機会は次のように存在します：
◾ 保険
◾ ヘルスケア
◾ 法律サービス
◾ 会計
◾ 金融サービス
◾ 企業運営
◾ 営業自動化
◾ コンプライアンスが厳しい業界
これらの環境では、成功は生のAIインテリジェンスよりも次のことに依存します：
◾ ワークフローデザイン
◾ 業界の専門知識
◾ コンプライアンス管理
◾ 人間の承認
◾ ガバナンスシステム
◾ ビジネス特有の自動化
価値は一般的な知能を提供することではなく、実世界の運用問題を解決することから生まれます。
なぜ垂直AIが防御可能なアドバンテージを持っているのか
1. 専有ワークフロー知識
多くの業界は次のように運営しています：
◾ トライバルナレッジ
◾ 内部手続き
◾ 書かれていないルール
◾ 歴史的な意思決定パターン
この情報は公的なトレーニングデータセットにはほとんど存在しません。
業界のワークフローに埋め込まれた企業は、実世界の運用から継続的に学び、強力な競争優位を生み出します。
2. データフライホイール
各ワークフローは生成します：
◾ フィードバック
◾ 修正
◾ 例外
◾ 決定
◾ パフォーマンスデータ
時間が経つにつれて、これらは貴重なトレーニング資産になります。
何千もの契約をレビューする法的AIや、何千ものアンダーライティングの決定を処理する保険AIは、競合他社が簡単に模倣できない知識を発展させます。
3. マルチモデル最適化
アプリケーション企業は次のように利用できます：
◾ OpenAIモデル
◾ Anthropicモデル
◾ オープンソースモデル
◾ 微調整された専有モデル
各タスクは、最もコスト効率が高く、正確なモデルに割り当てることができます。
大規模なラボは一般的に自社のモデルに最適化し、アプリケーション企業は顧客の成果に最適化します。
4. コスト効率
すべてのタスクがフロンティアの知能を必要とするわけではありません。
成功したAIアプリケーションは、知的に作業をルーティングします：
◾ 複雑な推論のためのプレミアムモデル
◾ 標準タスクのための中程度のモデル
◾ 繰り返しの操作のための小さなカスタムモデル
これは品質を維持しつつ、利益を大幅に改善します。
5. ガバナンスとコンプライアンス
企業顧客はますます次のことを要求しています：
◾ 監査証跡
◾ 権限
◾ 規制コンプライアンス
◾ 説明可能性
◾ 人間の監視
ヘルスケア、金融、法律、保険などの業界は、水平AIプラットフォームが包括的にサポートするのが難しい独自の規制フレームワークを持っています。
これは専門的なプロバイダーにとって長期的な機会を生み出します。
なぜ営業AIが強力な例なのか
販売は表面的には簡単に見えます。
実際には、以下が含まれます：
◾ 見込み客の特定
◾ リードエンリッチメント
◾ CRM統合
◾ 資格
◾ アウトリーチ
◾ フォローアップ
◾ コンプライアンスチェック
◾ パフォーマンス追跡
各段階はカスタマイズされたワークフローとドメイン固有のインテリジェンスを必要とします。
課題はテキストを生成することではありません。
課題は測定可能なビジネス成果を生み出すことです。
この区別は、専門的なAI企業が繁栄する余地を生み出します。
保険は同じパターンを示しています
保険のワークフローには以下が含まれます：
◾ リスク評価
◾ アンダーライティングの決定
◾ エスカレーションパス
◾ 規制要件
◾ 人間のレビュー処理
この知識の多くは組織内部にのみ存在します。
AIシステムがこれらの環境内で繰り返し運用されると、ファウンデーションモデルの提供者が簡単にアクセスできない運用メモリを蓄積します。
時間が経つにつれて、ワークフローインテリジェンスはモデルのインテリジェンスよりも価値が高くなります。
耐久性のあるAIビジネスを構築しているかどうかを知る方法
あなたが黄色いレンガの道にいる場合：
◾ あなたの製品は主にファウンデーションモデルをラップしています
◾ あなたは一般的なコネクタに依存しています
◾ 顧客はネイティブのOpenAIまたはAnthropicソリューションに簡単に切り替えることができます
◾ あなたの価値は主にモデルの能力から来ています
あなたは「オズの残り」にいる場合：
◾ あなたはワークフローを所有しています
◾ あなたはコンプライアンスを管理します
◾ 複数のシステムを統合します
◾ あなたはビジネス成果を提供します
◾ あなたは顧客業務にとって不可欠になります
◾ 顧客は、どのモデルがそれを支えているかにかかわらず、あなたのプラットフォームに依存しています
重要な投資のポイント
未来のAI市場はおそらく二つの勝者のカテゴリーを持つでしょう：
ファウンデーションモデルの勝者
最も強力なAIモデルを構築し、配布する企業。
ワークフローシステムの勝者
ミッションクリティカルなビジネスオペレーションにAIを組み込んだ企業は、特定の業界のオペレーティングシステムになります。
ファウンデーションモデルは数ヶ月ごとに変わる可能性があります。
ワークフロー、運用知識、ガバナンス層、および顧客関係は、置き換えるのがはるかに難しいです。
ここが次世代のAIユニコーンが出現する可能性が高い場所です。
最後の考え
AIアプリケーション層は死んでいません。
OpenAIやAnthropicと直接競争するのではなく、成功する企業は、ワークフローインテリジェンス、コンプライアンス、ガバナンス、および運用知識が生のモデルパフォーマンスよりも重要な複雑な業界特有の問題を解決することに焦点を当てます。
最大の機会は黄色いレンガの道にはありません—それらはオズの他の部分に隠れています。
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