Peter Zhu（ピーター・ジュー）氏はY Combinatorが支援するAI会計企業Minervaの共同創業者。彼は15歳からAIソリューションの開発に取り組んできた。
過去20年間、SaaSはテクノロジー業界を席巻してきた。創業者たちは機能主導型製品につながる洞察を重視し、ソフトウェアが世界を飲み込む中でサブスクリプション販売に奔走した。しかし今日、AIはそのプレイブックを書き換えている。AIは機能を提供するのではなく、かつては人間だけが行えた判断力を要する高度な変動性を持つタスクを実行できるサービスを提供する。
私はAI会計スタートアップMinervaの創業者だ。Y Combinatorやシリコンバレーの投資家から資金調達していると伝えると、多くの人はAIソフトウェアを開発して企業や会計事務所に配布していると想像する。しかし実際は、そのようなものではない。
私たちは会計事務所だ。その通り—私たちはサービス企業であり、会計士が他の会計事務所と同じように顧客の帳簿を締め、税務申告を行う。違いは、AIエージェントが会計士の反復的で単調な作業を自動化することで、彼らが複雑な問題解決や顧客とのエンゲージメントにエネルギーを集中できる点にある。
この記事では、人間によるサービスとAIを効果的に組み合わせて高い効率を達成する方法と、ビジネスオーナーがこの新しいパラダイムシフトで価値を獲得するためのいくつかのアイデアを説明する。
AIとサービスの交差点：機会とリスク
現在のAIの最適な活用領域は、従来のコードでは自動化するには複雑すぎる、特殊すぎる、またはエッジケースが多すぎるために、まだ手作業で行われているタスクだ。会計の照合、契約管理、コンプライアンスワークフローなど、通常は専門家によって行われるサービスを考えてみよう。
しかし、課題は残る。AIは間違いを犯す。大規模言語モデルのハルシネーション（幻覚）は広く知られている。正確性がコストや時間の節約よりも重要なミッションクリティカルな領域では、盲目的な自動化はリスクをもたらす。
答えは、従来の意味での手動チェックポイントという「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチではない。むしろ、機会はAIによって強化された人間にある。学生がAIを使って試験準備を加速し、開発者がAIを使ってコードベースの足場を構築するように、あらゆる業界の専門家がAIを使って成果を増幅できる。
例えば会計では、カスタムAIプラットフォームで訓練されたスタッフが照合時間を数時間から数分に短縮できる。法律では、パラリーガルがAIの支援を受けて契約書を作成し、弁護士は高価値の詳細を洗練させることに集中できる。これは代替ではなく拡張—AIがスケールを処理し、人間が繊細さを扱うハイブリッドモデルだ。
リーダーが今すぐ価値を獲得する方法
AIをサービスとして採用しようとする組織は、3つの優先事項に焦点を当てるべきだ：
1. 機械的なワークフローを特定する。
AIがサイクルタイムを短縮できる、摩擦の多いコンテキスト特有のタスクを探す。例えば、カスタマーサポートチームが、QAソフトウェアでは自動化できない単純な質問に対応するために、特定の顧客のデータベースから特定の詳細を検索する必要があるケースで行き詰まることはないだろうか？これは、顧客固有の情報を使用してリクエストに応答するエージェントを構築できるシナリオだ。
私たちはこれを、銀行取引明細書にすべてのACH送金がバンドルされていた顧客で経験した。何十ものACH取引が1行にまとめられて集計され、APの処理や照合が困難になっていた。従来は、会計士がすべてのACH送金を含むファイルを見つけ、試行錯誤で数字を手動で追加して、どの取引がどのバンドルに対応するかを特定する必要があった。AIを使用して、このプロセスを自動的に行うワークフローを構築し、月あたり約10時間の手作業を30秒のコンピュート時間に変換した。
2. ドメイン固有のAIプラットフォームを構築する。
汎用モデルは強力だが、業界に合わせてチューニングすることで信頼性が向上し、リスクが軽減される。ベースラインのAIモデルは汎用アシスタントとしては優れているが、適切な指示でモデルをプロンプトエンジニアリングしたり、さらに一歩進んでオープンソースモデルをドメイン固有データの数千のサンプルでポストトレーニングしたりすることで、大幅に改善する余地がある。
私たちは多くの数字を扱うため、AIシステムが確率的に合計を生成するのではなく、正確な数学的計算を実行するコードを書くようにしている。これは、数字の文字列を合計する必要があるときに呼び出すよう、エージェントオーケストレーターにプロンプトを出す別の「計算エージェント」モジュールを構築することで実現している。
3. スタッフをAIオペレーターとして訓練する。
最も見過ごされている価値創出領域の一つは、AIネイティブなスタッフを持つことだ。ClaudeやLindyなどの既存の公開AIツールを使用することで、チームはこれらのツールをワークフローに組み込むだけで大幅な改善を得ることができる。
そのため、Minervaでは、AIツールを開発してギャップを埋めることに時間を費やすのと同じくらい、スタッフをAIオペレーターとして訓練することに重点を置いている。未来はまだ非常に人間中心だが、AIを活用できる人々の手にある。
サービスとしてのAIの未来
SaaS時代は機能の構築と販売が中心だった。AI時代はスケールを伴うサービス提供が本質である。AIと強化された人間チームを組み合わせることでこの変化を受け入れる企業は、説明責任を犠牲にすることなく新たな生産性曲線を解き放つことができる。
私たちは機械が人間の判断を完全に置き換えられる世界にはいない。しかし、AIがソフトウェアが決してできなかった方法で人間のサービス提供を増幅できる世界にいる。勝者となるのは、AIを単なる別の機能と考えるのをやめ、サービスが製品でAIがエンジンであるビジネスを構築し始める企業だろう。
