一、核心内容の要約
この万字に及ぶ業界分析では、最近国内のAIオフィス業界で最も注目されている2つの出来事を詳しく解説しています。1つは、字節跳動（ByteDance）が飛書（Lark）チームと豆包（DouBao）チームを統合し、「豆包工作（DouBao Work）」というAIエージェントプラットフォームを発表したこと。もう1つは、テンセント（Tencent）が完全にオープンなWorkBuddy AIエージェントオペレーティングシステムをリリースしたことです。これら2社は一見すると「閉鎖的な深い統合」と「オープンなエコシステムの構築」という正反対の道を選んだように見えますが、実際の目的は次世代の企業オフィスにおける中心的な発言権を争うことです。ただし、この発言権とは、従来の認識のようなAIチャットボックスのトラフィックの入口ではなく、企業が実際の業務や重要な経営データをAIに安心して任せることができる「タスクの実行権と結果の確認権」を指します。
記事では、AIエージェントが60年前の初期のロボットから現在のオフィスシーンでの実用化に至るまでの完全な発展過程を整理しており、現在の業界はまだ非常に初期段階にあると指摘しています。AIエージェント時代の「統一ブラウザ」でさえまだ登場していないため、最終的な勝敗はどちらのサービスのトラフィックが多いか、モデルのスコアが高いかによるものではなく、企業レベルでの信頼関係をどのように構築できるかにかかっています。AIが誤りを犯した場合にその原因を追跡し、処理を取り消し、責任を明確にできるかどうかが重要なのです。
---
二、詳細な解説
1. 「入口争い」の古い考え方に騙されないでください。今回争っているのはクリックではなく「信頼の委託」です
過去のPC時代にはブラウザを、モバイルインターネット時代にはスーパーアプリを争っていましたが、その本質はユーザーのクリック回数を奪うことでした。プリインストールや資金投入によって見栄えの良い日活データを作り出すことができました。しかし、AIオフィスの競争の論理は全く異なります。どの企業も、AIの入力ボックスが見た目が良かったり、回答速度が2秒速かったりするだけで、会社の顧客情報や非公開の契約、財務データを簡単にAIに任せたり、メールの送信や販売見積もりの変更、支払い承認を任せたりすることはありません。
以前から知られているマイクロソフト365のCopilotのようなAIツールも、本質的には「人の横で補助する存在」に過ぎません。ユーザーが指示を出すとAIが動きますが、最終的な操作はすべて人が確認する必要があり、責任も人が負います。今、大企業が争っているのは「タスクのデフォルト実行権」です。例えば、「この四半期に3ヶ月以上連絡が取れなくなった東華地区の顧客のフォローアップ計画を作成して」と言うだけで、AIが自動的に関連データを探し、CRMシステムを操作し、計画を作成し、承認プロセスを進めます。この権限を得るにはトラフィックだけでは不十分で、AIがどのデータを見ていいのか、どのデータには手を出してはいけないのかを明確にし、各操作の記録を残し、誤りがあればすぐに対処できる信頼関係を構築する必要があります。このような信頼関係は補助金では築けません。
2. AIオフィスのエージェントは60年かけてようやく実用化されましたが、以前は「片足で歩いていた」状態でした
多くの人は、エージェントという概念が大規模なAIモデルの登場後に生まれたものだと思っていますが、実際には1966年にスタンフォード大学で環境を認識し、ルートを計画し、物体を動かすことができる最初のロボット「Shakey」が開発されました。しかし、その後数十年間、エージェントはそれぞれ別々の機能で動いており、実際に人の仕事を助けることはできませんでした。
- 「行動の足」：後にマクロコマンドやRPAなどの自動化ツールが登場し、マウスの操作を記録して定型のプロセスを繰り返し実行しましたが、AIは人の言葉を理解できず、すべてのルールを事前に設定する必要がありました。ページのレイアウトが変わるとすぐに機能しなくなりました。
- 「理解の足」：大規模なAIモデルが登場してから、AIはあいまいな指示も理解できるようになりましたが、実際のオフィスソフトウェアにはアクセスできず、チャットボックス内でテキストを表示するだけでした。
2022年以降、「推論＋行動」のアプローチが普及し、AIは外部ツールを自動的に呼び出してデータを探したり、画面を操作したりできるようになりました。これにより、AIは本当にオフィスでの仕事をこなせるようになりました。
3. テンセントと字節跳動は正反対の道を選びましたが、どちらもまだ勝者は決まっていません
字節跳動が飛書と豆包を統合し、テンセントがWorkBuddyのオープンプラットフォームを開発したことから、両社が同質化した価格競争をすると思う人もいますが、実際には全く異なる戦略を選んでいます。
- テンセントの戦略：「大規模なスーパーマーケット」を目指しており、WorkBuddyではすべての業界の仕事を自社で行うつもりはありません。オープンプラットフォームを通じて、金融、法律、医療などの専門家やAIハードウェアメーカーなど、さまざまな業界の開発者を招き、それぞれの機能を「スキル（Skill）」として提供しています。例えば、財務報告の分析を行う場合は専用のスキルを呼び出します。この戦略の利点は、対応できる業界が広いことですが、プラットフォームの品質管理が難しい点です。もしプラットフォーム上の財務報告スキルの8つが間違った計算をしてしまうと、ユーザーは使用をためらうでしょう。テンセントはルールを定め、監査を行い、すべての機能が信頼できるものであることを保証する必要があります。
- 字節跳動の戦略：「高品質な専門店」を目指しており、長年使用されてきた飛書の企業権限システムや文書、カレンダー、会議記録、顧客データを豆包のAI機能と直接統合しています。飛書のアカウントで豆包Workにログインするだけで、AIがどのデータにアクセスできるかが飛書の設定に従います。これにより、データの漏洩が防げます。利点は安定性が高いことですが、外部の機能を統合するのが難しく、飛書を使用していない企業にとってはハードルが高いです。
現時点ではどちらの戦略が正しいかはまだわかりませんが、最終的にはどちらも企業内部のデータを統合する機能を強化する必要があります。
4. 最終的に勝つのはモデルのスコアが最も高いわけではありません。従業員が身につけるべきスキルはもう変わっています
現在、多くの企業が大規模なAIモデルのパラメータや回答速度を競っていますが、それは間違った方向です。オフィス環境ではAIの回答速度よりも、AIに仕事を任せても安心できるかどうかが重要です。例えば、AIが財務報告を作成しても、計算が速くても、計算式を勝手に変更して問題が発生するのでは信頼できません。最終的に勝つのは、ユーザーのニーズを正確に理解し、エラーを迅速に対処できるプラットフォームです。また、従業員が身につけるべきスキルも変わっています。以前はキーボードのショートカットやソフトウェアの隠しメニューの使い方が重要でしたが、今ではAIの方がはるかに優れています。重要なのは、ニーズを明確に伝える能力と、AIの作業結果を正しく評価する能力です。もしニーズを正しく伝えられず、AIの作業結果を評価できなければ、AIに置き換えられる可能性が高くなります。