この広がりをもたらしたものが、「AIに詳しくない人でも使える」ことを売りにしたGensparkのユニバーサルな設計思想だ。サン氏は「ユーザーはAIに詳しい層だけではありません。AIモデルの違いやオーケストレーションを理解する必要もなく、誰でも簡単に使いこなせることがGensparkの搭載ツールの特徴」と説く。
個人や小規模事業者にとっては、Gensparkを導入することが1人で多数の業務を担う際のリソース不足を補うための打開策にもなる。一方、大企業においても日々大量に生まれる議事録や、その他のドキュメントを「組織の集合知」として集約し、自動化された業務フローに転換できる可能性が生まれる。
最新のAIワークスペース 6.0においても、多くの処理が効率性に優れたモデルを用い、複雑な推論や高い精度が求められる処理にはより高性能なモデルを割り当てるという、従来の設計思想が活きている。品質とコストの両立を図ることにも腐心してきた。
複数のエージェントによる回答の相互検証に加え、検索ツールや信頼性を確認したデータセットを活用することで、ハルシネーションの抑制と回答精度の向上も目指す。ジュー氏によると、エージェントの実行過程についても別のLLMが各処理を評価し、その結果をモデルの選択やシステムの改善に反映する仕組みを採用しているという。さらにプロンプトインジェクションへの対策として、独自のガードレールによる検知機能を実装している。最新のフロンティアモデル自体も攻撃への耐性を高めており、複数の対策を組み合わせることでリスクを極小化しているのだと、ジュー氏は説明を加えた。
日本市場に3年間で1億ドルを投資
同社は2026年1月、東京に日本法人とオフィスを構えた。製品・営業・技術支援などチームは全方位に拡大を続けている。日本は同社の成長戦略における大事な市場のひとつに位置付けられている。サン氏は、今後3年間でさらにマーケティングの強化と、企業のAI導入支援を加速させるため、日本国内でさらに1億ドル（約164億円）を投資することも記者会見の場で表明した。
サン氏はまた、日本企業からの要望に応える形で、エンタープライズ向けのプランを契約するクライアントに向けて、国内でデータを保管するデータレジデンシーへの対応も進める方針を示した。ローカルサポートについても、コンサルティングからテクニカルソリューション、カスタマーサクセスまで国内で行う体制を強化する。
「最先端のAIは、誰にとっても簡単に使えるものであるべきだ」と同社のキーパーソンは口を揃えて強調する。そして今後も世界に10億人以上存在するナレッジワーカーのために、AIエージェントを構築することをGensparkのミッションとして掲げた。
連載：デジタル・トレンド・ハンズオン
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