米国法に従業員監視の制限がないため、業務フローデータの生産拠点が米国に集まる
MCIがこのような形で機能するのは、米国労働法の特殊な偶然によるものだ。米国の連邦法は、会社支給端末上で従業員を監視することに制限を設けていない。欧州の従業員は別の制度の下にある。EUの一般データ保護規則、すなわちGDPRは、EU全域で同等の監視を行うことをおそらく禁じるだろう。メタのプログラムは、設計上、米国に限定されている。
次世代の法人向けAIエージェントのための学習データを生成できるのは、自社の従業員を大規模かつ合法的に「データ計測の対象」にできる企業である。つまり、業務フローデータの生産拠点は、静かに、そして確実に特定の司法管轄区（米国）へと集約されつつある。米国に従業員を抱えるすべてのハイパースケーラー（巨大クラウド業者）は、今メタと同じ損得勘定をしており、米国に従業員を持たない企業は、より高くつく別の選択肢を模索している。
2026年の「堀」は業務フローデータ、社内生産できる企業は1社しかない
現実の仕事をこなすAIエージェントを訓練する企業には、現実の仕事の記録が必要だ。その記録が存在する場所は2つしかない。誰も手を出せない企業顧客のシステム内か、従業員自身である。そしてメタは、その従業員の場所に記録ソフトウェアを持って現れた。
AIエージェントの投入を急ぐすべてのハイパースケーラーが、このデータを必要とする。大半は自力で生成できない。つまり、その周辺に市場が形成されることになる。買収、ライセンス供与、合成データの提携、あるいはあまり検討されていない道として、自社の米国オフィスでMCIのやり方をまねることだ。すべての企業が、その法的コスト、評判上のコスト、従業員との関係に生じるコストを引き受けられるわけではないし、引き受ける意思があるわけでもない。それができない企業は、できる企業から買うことになる。
評判コストは、一見、メタにとっても障害に見える。だが実際には、他社の追随を阻む「堀」（参入障壁）として機能しているのだ。2022年の堀は計算資源だった。2024年の堀はモデルだった。2026年の堀になりつつあるのは業務フローデータだ。そして現時点で、この規模でそれを社内生産する政治的意思を持つ企業は、ただ1社しかない。
