これから12カ月以内に、あるCFOが予算レビューでこんな質問をするだろう：「リビーって誰？なぜ彼女に月1万ドル支払っているの？」
リビーは契約社員ではない。健康保険にも加入していない。有給休暇も取らない。リビーはSecurityPal（セキュリティパル）が開発したAIエージェントだ。このサンフランシスコを拠点とする企業はCraft Venturesの支援を受け、OpenAI、Figma、Snapなどの顧客向けにセキュリティとコンプライアンスレビューを処理している。そしてリビーは47件のセキュリティ質問票を完了し、3件のベンダーリスク評価を管理し、コンプライアンスチームの約200時間の作業時間を節約した。最も印象的な点は？彼女はこれらすべてを朝のスタンドアップミーティングの前に完了したことだ。
2026年の世界へようこそ。組織図がとても興味深いものになろうとしている。
ダッシュボードからデジタル同僚へ
SecurityPalはConcierge Agents（コンシェルジュエージェント）と呼ばれるAIエージェントスイートを発表したばかりだ。これは顧客のSlack、Teams、またはメールに直接統合される前線配備型の同僚として設計されている。最初のエージェントであるリビーは「ナレッジライブラリアン」として機能し、セキュリティ文書を管理し、質問票に回答し、判断が必要な場合は人間の専門家と連携する。
「20年間、エンタープライズソフトウェアは『プラットフォームがあります、ログインがあります、あとは自分で解決してください』と言ってきました」とSecurityPalの創業者兼CEOのプカール・ハマル氏は述べた。「私たちはそれを逆転させています。人々がソフトウェアに仕えるのではなく、ソフトウェアが現れて人々に仕えるのです。」
Supabaseのビル・ハーマーCISOもその考えに同意する。
「私にはもう一つのダッシュボードは必要ありません」と彼は言った。「必要なのは仕事が完了することです。SecurityPalのエージェントはSlackに現れ、質問票を処理し、重要な場合にはエスカレーションします。この種の作業に対する正しいインターフェースです。」
この変化はUIの微調整以上のものを表している。SecurityPalはこのコンセプトを中心に事業モデル全体を再構築し、席単位ではなく容量と出力によってエージェントの価格を設定している。各エージェントは月に約10件の大規模プロジェクトを完了でき、需要に応じて使用量を増減するオプションがある。
「私たちはコンサルタントに請求するのと同じ方法でこれらのエージェントに請求しています」とハマル氏は説明した。「アクセスに対して支払うのではなく、仕事に対して支払うのです。」
なぜセキュリティレビューが最初なのか
AIエンプロイーがマーケティングや製品開発ではなく、セキュリティ質問票やコンプライアンスレビューの世界で登場しているのは偶然ではない。
企業のセキュリティ業務は特殊な交差点に位置している：大量、高リスク、そして容赦なく反復的だ。主要なソフトウェア販売はすべてコンプライアンスレビューを引き起こす。すべてのベンダー関係はリスク評価を必要とする。すべての監査は文書化を要求する。この作業は不可欠であり、これがなければ取引が停滞する可能性がある。また、優秀なセキュリティ専門家が辞めたくなるような種類の仕事でもある。
「誰もスプレッドシートに記入するために学校に行ったわけではありません」とハマル氏は言った。「しかし、それがほとんどのGRCチームが時間を費やしていることです。」
「セキュリティレビューは大量で、リスクが高く、非常に退屈です。古いモデルはより多くの人を雇うか、より多くのソフトウェアライセンスを購入することでした。新しいモデルは、チームがすでに働いている場所に統合し、単調な作業を処理しながら、人間は判断が必要な部分に留まるAIエージェントです。それがSecurityPalが構築したものです」とハーマー氏は述べた。
その結果、AI拡張に完璧に適したカテゴリーとなっている：自動化するのに十分に構造化され、監視が必要なほど重要で、顧客がそれを外部委託するために支払うほど退屈だ。Figma、Grammarly、Snapなどの企業がSecurityPalを使用しているのは、自分たちでその作業ができないからではない。彼らのセキュリティチームには他の優先事項があるからだ—そして遅延した質問票は遅延した取引を意味する可能性があるからだ。
「AIエンプロイー」への100億ドルの賭け
以前Forbesに所属していたアレックス・コンラッド氏が1月にSecurityPalを取り上げた際、その記事は「シリコンピークス」—ネパールのカトマンズで世界クラスのテクノロジー事業を構築するというハマル氏のビジョンに焦点を当てていた。同社は180人のフルタイム従業員を雇用し、市場平均以上の賃金を支払っていた。同社は200万件のセキュリティ質問を処理し、デロイトやビッグ4から静かに顧客を獲得していた。
1年も経たないうちに、数字は成長した—月間100億ドルの企業契約価値を処理し、300万件以上のセキュリティ質問を完了し、人間のチームは200人以上の認定専門家に拡大した。しかし、より大きなニュースはハマル氏が裏で構築していたもの、つまり人間の判断に根ざしながら自律的に作業できるAIエージェントのためのインフラストラクチャだ。
「1月の記事はモデルの証明についてでした」とハマル氏は言った。「今回の発表はそれを拡大することについてです。」
同社は従来のコンサルティング会社からシェアを奪いながら収益性を維持しており、これは現金を燃やすAIスタートアップが散在する分野では珍しい組み合わせだ。
人間とAIの比率
SecurityPalの戦略で最も直感に反する側面は、おそらく採用戦略だろう。同社は機械のスピードで作業できるAIエージェントを展開する一方で、人間の労働力を縮小するのではなく拡大している。
これは人員削減の取り組みではない。再均衡だ。
「AIを間違って扱っている企業は、それを人間の代替として扱っている企業です」とハマル氏は言った。「AIは反復的で大量のタスクに非常に優れています。判断力、ニュアンス、文脈には驚くほど不得手です。勝者となるのは、正しい比率を見つける企業であり、全員を解雇してボットが解決することを期待する企業ではありません。」
SecurityPalのエージェントは、自動運転レベルに似た階層型自律モデルで動作する。日常的で予測可能なタスクは自律的に処理される。ポリシーの解釈、機密性の高い顧客とのコミュニケーション、法的影響を持つリスク評価など、重要な決定は、カトマンズにある同社の24時間体制のコマンドセンターの人間の専門家に転送される。
「私たちはそれを『ヒューマン・イン・ザ・ループ』と呼んでいますが、それでは過小評価です」とハマル氏は言った。「むしろ、人間が判断層であり、AIが実行層です。両方が必要なのです。」
ソフトウェアが職名を持つとき何が起こるか
AIを従業員として扱う影響は、単一企業の製品発表を超えて広がる。初期の兆候が示すように、このモデルが広がれば、いくつかの変化が起こる：
予算カテゴリーがあいまいになる。
AIエージェントはソフトウェア費用なのか、それとも人件費なのか？人員上限にカウントされるのか？財務チームと調達部門は、12カ月前には存在しなかったカテゴリーのための新しい枠組みを必要とするだろう。
オンボーディングが逆転する。
人間にソフトウェアの使用方法を教える代わりに、企業はソフトウェアに人間との協働方法を教えることになる—会社のポリシー、文書化の好み、エスカレーションプロトコルを学ぶ。
説明責任が個人的になる。
従来のソフトウェアが失敗すると、「システム」を非難する。AIエンプロイーがエラーを起こすと、質問はより鋭くなる：エージェントは何をしたのか？なぜ？何を学習したのか？監査証跡と監視モデルは進化する必要がある。
組織図が拡大する。
「2年以内に、『あなたの会社には何人のAIエンプロイーがいますか？』が標準的な質問になるでしょう」とハマル氏は言った。「人員数、テクノロジースタック、年間収益と並んで。」
より大きな賭け
SecurityPalの発表は、AI業界が信頼性の問題に直面している時期に到来する。2年間のハイプの後、多くの企業バイヤーはAIツールが約束を果たすかどうか懐疑的なままだ。幻覚、一貫性のない出力、統合の頭痛の種が熱意を和らげている。
ハマル氏はその懐疑論を認めつつも、それを利点と見なしていると述べた。
「誰もが機能しないAIに苦しめられてきました」と彼は言った。「だからこそ、私たちは独自のデータに基づいたエージェントを構築し、すべての出力に人間による品質保証を行っています。私たちはオープンウェブをスクレイピングして最善を期待しているわけではありません。すべての回答は検証されたコンテンツと専門家のレビューに基づいています。」
市場がAIエンプロイーの準備ができているかどうかは未解決の問題のままだ。しかし、SecurityPalの賭けが成功すれば、同社は単に新製品を発表しただけでなく、新しいカテゴリーを定義する手助けをしたことになる—あなたの次の同僚が人間ではないかもしれないカテゴリーだ。
