エンタープライズAIの重要なレイヤー：Gleanの巧妙な戦略がインターフェースの下にインテリジェンスを構築する方法

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エンタープライズAIの重要なレイヤー:Gleanの巧妙な戦略がインターフェースの下にインテリジェンスを構築する方法

カタール、ドーハ – 2025年10月。テクノロジー大手がエンタープライズAIインターフェースの支配権を巡って争う中、水面下では根本的な変化が起きている。エンタープライズ検索ツールとして始まったGleanは、現在、重要な戦略を実行している:強力だが汎用的な大規模言語モデル(LLM)を、ビジネスの特定の権限付きコンテキストに接続する不可欠なインテリジェンスレイヤーの構築である。Web Summit QatarでCEOのArvind Jainが詳述したこのアプローチは、エンタープライズAI導入の中核的な課題、つまり印象的なデモから安全でスケーラブルな展開への移行に対処している。

エンタープライズ検索からAI接続組織へのGleanの進化

エンタープライズAIの状況は現在、目に見えるインターフェースレベルの競争に支配されている。MicrosoftはCopilotをOfficeスイートにバンドルし、GoogleはGeminiをWorkspace全体に積極的に統合している。さらに、OpenAIやAnthropicなどの主要なAIラボは企業に直接販売しており、事実上すべてのSaaSプラットフォームにはAIアシスタントが含まれている。その結果、市場の焦点はチャットウィンドウやサイドバープラグインに集中している。しかし、Gleanの7年間の旅は、同社を異なる位置に置いた。当初は「エンタープライズ向けGoogle」検索ツールとして構想されたが、SlackやJiraからGoogle Drive、Salesforceに至るまで、企業のSaaSスタック全体でインデックス化と接続の理解を深める同社の取り組みが、基礎的な優位性となった。この歴史的背景は、現在の市場での地位を理解するために不可欠である。

基本的な問題:汎用モデルはビジネスコンテキストを欠く

Arvind Jainは中心的な問題を明確に説明している。「AIモデル自体は、あなたのビジネスについて何も理解していない」と彼はEquityポッドキャストの録音中に述べた。「彼らは異なる人々が誰であるかを知らず、あなたがどんな種類の仕事をしているか、どんな種類の製品を構築しているかを知らない。」したがって、LLMはテキストを生成できるが、アクセスや理解ができない独自データに対して確実に動作することはできない。このギャップは、幻覚、データ漏洩、無関係な出力を含む重大なリスクを生み出す。Gleanの提案は、この複雑なビジネスコンテキストをすでにマッピングしており、モデルとエンタープライズのデータユニバースの間の中立的なレイヤーとして機能できることである。

Gleanのインテリジェンスレイヤー戦略の3つの柱

Gleanのソリューションは単一の製品ではなく、多層プラットフォームである。チャットインターフェースであるGlean Assistantは、多くの場合、顧客のエントリーポイントとして機能する。しかし、Jainは、真の定着促進要因は、3つの中核的な柱の上に構築されたその下のインフラストラクチャであると主張している。

1. モデルアクセスと抽象化: GleanはLLMのスイッチボードとして機能する。GPT-4やClaudeなどの単一プロバイダーに企業をロックインする代わりに、Gleanのプラットフォームは、企業が主要な独自モデルとオープンソースモデルを使用、組み合わせ、または切り替えることを可能にする。この柔軟性は、ベンダーロックインから保護し、特定のタスクに最適なモデルを活用することを可能にする。Jainは、AIラボを競合他社ではなくパートナーと見なし、「彼らが市場で行っているイノベーションを活用できるため、私たちの製品はより良くなる」と述べている。

2. 深いシステムコネクター: 真のインテリジェンスには行動が必要である。Gleanは、Slack、Jira、Salesforce、Google Driveなどの中核的なエンタープライズシステムと深く統合し、情報フローを理解し、重要なことに、AIエージェントがそれらのツール内でアクションを実行できるようにする。これにより、AIは会話を超えてワークフロー自動化に移行する。

3. ガバナンスと権限を認識した検索: これは、大規模なエンタープライズ導入にとって間違いなく最も重要なコンポーネントである。「権限を認識したガバナンスレイヤーと検索レイヤーを構築する必要がある」とJainは強調した。システムは、誰が質問しているかを知り、アクセス権に基づいて応答をフィルタリングする必要がある。また、ソースドキュメントに対して出力を検証し、引用を生成し、幻覚を防ぐ。このガバナンスレイヤーは、部門別パイロットと組織全体の展開の間の重要な差別化要因である。

市場検証とプラットフォーム巨人の問題

投資家はこのミドルウェアテーゼに対する強い信頼を示している。2025年6月、Gleanは1億5000万ドルのシリーズFを調達し、評価額を72億ドルにほぼ倍増させた。大規模な計算コストを持つフロンティアAIラボとは異なり、Gleanは資本効率が高く、ソフトウェア駆動のモデルで急成長するビジネスを運営している。しかし、重要な戦略的問題が残っている:MicrosoftやGoogleなどのプラットフォーム巨人がAIスタックにさらに深く進出する中、この独立したレイヤーは生き残ることができるか?これらの企業はエンタープライズワークフローで広大な領域を支配し、AIを直接統合している。

Jainの反論は中立性と選択肢にかかっている。彼は、企業は単一のモデルまたは単一の生産性スイートのエコシステムにロックインされることを望んでいないと主張する。独立した中立的なインテリジェンスレイヤーは戦略的な柔軟性を提供し、企業が1つのベンダーのウォールドガーデン内だけでなく、異種ソフトウェア環境全体でベストインクラスのモデルを選択し、データを接続できるようにする。最近の資金調達ラウンドは、多くの投資家がエンタープライズバイヤーの心理に関するこの評価に同意していることを示唆している。

AI展開への実世界の影響

このレイヤーの実用的な影響は、安全なAI展開を加速させることである。大規模組織は、すべての内部データをモデルに単純に投入し、ラッパーアプリケーションが後で権限を整理することを期待することはできない。Gleanのシステムは、最初から必要な制御を提供する。たとえば、マーケティングの従業員が製品ロードマップについて質問し、Confluence内のドキュメント、Slack内のディスカッション、Jira内のチケットから合成された回答を受け取ることができる—ただし、これらすべてのソースに対する閲覧権限がある場合に限る。同じ質問をする財務の同僚は、異なる、適切に範囲設定された回答を受け取るかもしれない。この微妙な理解は、生成AIを新規性から信頼性の高いエンタープライズツールに変える。

結論

エンタープライズAIレースは、チャットボットインターフェースをはるかに超えて拡大している。Gleanの戦略は、強力な生成モデルをビジネスデータとワークフローの複雑で管理された現実に接続するインテリジェンスレイヤーの重要な、あまり目立たないニーズを強調している。モデルの抽象化、深いシステム統合、堅牢なガバナンスに焦点を当てることで、Gleanは大規模なエンタープライズAI導入の根本的な障壁に対処している。2025年以降、市場が成熟するにつれて、このインフラストラクチャ重視のアプローチは、モデル自体と同じくらい戦略的に重要であることが証明され、誰がAIを使用するかだけでなく、組織全体でどれだけ安全かつ効果的に使用できるかを決定する可能性がある。

FAQs

Q1: エンタープライズソフトウェアにおける「AIインテリジェンスレイヤー」とは何ですか?
AIインテリジェンスレイヤーは、大規模言語モデル(LLM)と企業の内部データおよびアプリケーションの間に位置するミドルウェアインフラストラクチャです。コンテキストを提供し、権限を管理し、データの関連性を保証し、さまざまなAIモデルがエンタープライズシステムと安全に連携できるようにします。

Q2: GleanはMicrosoft CopilotやGoogle Geminiとどう違うのですか?
CopilotとGeminiは特定の生産性スイート(Microsoft 365、Google Workspace)に深く統合されたAIアシスタントですが、Gleanは、ベンダーに関係なく、企業のソフトウェアエコシステム全体のデータに複数のAIモデルを接続する中立的なプラットフォームを目指しており、クロスプラットフォームガバナンスに強く焦点を当てています。

Q3: エンタープライズAIにとってガバナンスがなぜそれほど重要なのですか?
ガバナンスは、AI応答がユーザーデータアクセス権限を尊重し、機密情報の露出を防ぎ、検証済みソースに回答を根拠づけることで幻覚を減らし、監査証跡を提供します。これは、コンプライアンス、セキュリティ、および大規模な信頼できる展開に不可欠です。

Q4: 「モデル抽象化」とはどういう意味ですか?
モデル抽象化は、単一のプラットフォームを通じて複数のAIモデル(OpenAI、Anthropic、Google、またはオープンソースなど)を使用する能力です。これにより、企業はタスクに最適なモデルを選択し、ベンダーロックインを回避し、技術の進化に応じて新しいモデルを簡単に採用できます。

Q5: Gleanのような企業は主要なテクノロジープラットフォームと競争できますか?
Gleanの競争テーゼは、中立性とベストオブブリードの柔軟性の提供に依存しています。多くの企業は複数のベンダーのソフトウェアを使用しており、1つのプラットフォームの統合されているが制限されたAIエコシステムに縛られるよりも、すべてを接続する独立したレイヤーを好む可能性があります。最近の72億ドルの評価額は、この市場ポジションに対する投資家の強い信頼を示しています。

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