エンタープライズ・ウェブ・エージェントが登場し、AIが「レンガを動かす」ことで、企業は大金を手にすることができる。

ウェブは人間の処理能力を完全に超えていると考えたことはありますか？毎日、何千ものウェブサイトの価格変更、在庫更新、競合他社の動向を把握する必要があるビジネスを想像してみてください。これらのデータはすべて刻々と変化し、従来のブラウザや手作業では対応しきれません。TinyFishがシリーズAで4,700万ドルの資金調達を完了したというニュースを見たとき、私はこれが単なる資金調達ではなく、まったく新しい時代、つまりエンタープライズWebエージェントの時代の幕開けであることに気づきました。私は長い間、AIエージェントの商業的な採用について考えてきましたが、TinyFishのアプローチは、より現実的で破壊的な方向性に目を開かせてくれました。それは、AIエージェントが単にウェブをブラウズする人間を模倣するだけでなく、エンタープライズグレードのスケール、信頼性、コンプライアンス要件を備えた複雑なビジネスワークフローを実行できるようにするものです。

ICONIQキャピタルが主導した今回の資金調達ラウンドには、USVP、Mango Capital、MongoDB Ventures、Sandberg Bernthalといった大手投資会社が参加しました。ベンチャー・パートナーズなどの著名な投資機関が参加した。特に注目すべきは、サンドバーグ・バーンタル・ベンチャー・パートナーズは、元Meta幹部のシェリル・サンドバーグが共同設立したファンドであり、彼女の参加によってプロジェクトに重要な戦略的価値が加わったことだ。しかし、私が本当に興味をそそられるのは、資金調達そのものではなく、TinyFishがすでにGoogle、DoorDash、ClassPassなどのフォーチュン500企業の本番環境で大規模に展開され、毎月数百万のオペレーションを実行しているという事実だ。これは、TinyFishがデモから実際のビジネス価値へのキャズムを越えたことを意味し、AIエージェントの分野では極めて稀な成果である。

創業チームの経歴も説得力があり、技術的な深さとビジネス洞察力の完璧な組み合わせを反映しています。 CEOのSudheesh Nairは、以前Nutanixの社長であり、エンタープライズ製品の開発とマーケティングに精通しています。CEOのSudheesh NairはNutanixの元社長で、エンタープライズ製品の開発とマーケティングに豊富な経験を持つ。共同創業者のShuhao Zhangは元Metaエンジニアで、GraphQLの開発に携わり、大規模システム構築の技術経験が深い。もう一人の共同設立者であるキース・ザイは、ウォール・ストリート・ジャーナルの元シニア記者であり、彼のメディアにおける経歴は、チームの情報収集と分析にユニークな視点をもたらしている。テクノロジー、ビジネス、メディアの経験を三位一体とすることで、ネットワーク・オートメーションにおける企業の真のニーズを理解し、それに対応する独自の視点が生まれる。シュハオがインタビューの中で述べているように、「マーケティングとポジショニングは、企業を構築する上で本当に難しい部分」であり、キースのメディア経歴はそれを補うものである。

AgentQLからEnterprise Web Agentへの技術進化

TinyFishの進化について学ぶことで、彼らの技術構築についてより深く理解することができました。この会社は、公式にステルス・モードから抜け出したのは今になってからだが、実は20ヶ月前からひっそりと活動していた。彼らの最初の製品であるAgentQLは、エンタープライズグレードのウェブエージェントのための重要な技術的基礎を築いた。agentQLは、長い間開発者を悩ませてきた問題、つまりAIエージェントがウェブ要素を正確に認識し、操作できるようにする方法を解決する。

Shuhao ZhangはAgentQLの開発中に重要なトレンドを観察しました。当時はまだGPT-3.5でしたが、推論する能力と複雑なタスクを処理する能力を本当に目の当たりにしました。そこで本当に欠けていたのは、AIエージェントがネットワークにアクセスするための、よりAIネイティブな方法でした。この洞察は非常に重要だ。従来のウェブ自動化ツールは、CSSセレクタやXPathに依存しており、動的に生成されるクラス名や刻々と変化するページ構造の前では、しばしば失敗するメソッドでした。一方、AgentQLは、開発者が自然言語を使用して、「赤い送信ボタン」や「特定のコンテンツタイトルを持つカード」などのページ要素を記述することを可能にします。

私は長い間AgentQLを使ってきました。"">技術的なアーキテクチャの点で、AgentQLの設計上の決定を特に高く評価しています。shuhao氏は、「言語モデルのトレーニングデータセットには、画像よりもHTMLやDOMのデータが多く含まれています。また、スクリーンショットには物理的な限界があります。長いページ、水平・垂直スクロール、折りたたまれたパネルの後ろに隠されたコンテンツがある場合、スクリーンショットのアプローチには一連の限界があります"。この技術の選択は、AIモデルの能力の限界に対するチームの深い理解を反映しています。

AgentQLの成功は、TinyFishの重要な基盤を築きました。LangChain、LlamaIndex、LFlowといった主要なAIフレームワークに統合され、何億ものAPI呼び出しに対応しています。さらに、Chrome拡張機能や開発者ツールにおける革新的な技術により、開発者は実際にクエリをデプロイする前にクエリの精度を検証することができる。この "what you see is what you get "な開発体験は、使用への障壁を劇的に下げ、最終的なデプロイの信頼性を高めます。AgentQLからEnterprise Web Agentまで、TinyFishは基礎となるツールから完全なソリューションまで、テクノロジーの進化を示しています。

なぜウェブ自動化への従来のアプローチは時代遅れなのか

ここ数年、私は明確な傾向を観察してきました。ウェブはますます複雑になっている一方で、ウェブデータへのアクセスと処理に対する私たちのアプローチは、10年前のままで止まっているのです。TinyFishは最新のブログで、「ウェブのストーリーは常にスケールのストーリーだった」という洞察に満ちた見解を示しています。最初の数少ない静的ページから、ヤフーやグーグルで検索可能な数百万のサイト、eコマースやソーシャル・プラットフォーム、そして最終的にはビジネス全体がウェブに移行した。しかし問題は、ウェブが私たちの処理能力をはるかに上回るスピードで成長していることだ。

ウェブは今や迷路と化している。情報はログイン画面の後ろに隠され、コンテンツはスクリプトやパーソナライズによって変化し、価格は刻々と調整される。TinyFishが言うように、"ウェブは人間の尺度では把握不可能な迷路と化している"。従来のウェブクローリングツールや自動スクリプトは、現代のウェブ環境に圧倒されています。ウェブサイトは動的なローディング、クローラー対策、パーソナライズされたコンテンツを使用しており、そのすべてが従来の方法を頻繁に失敗させています。

さらに、企業アプリケーションでは、個人ユーザーのニーズをはるかに超えた正確性、安定性、コンプライアンスが求められます。TinyFishの創設者であるSudheesh Nair氏は、この問題を深く理解しています。今日のウェブは、何千ものプラットフォームと何十億ものページにまたがっているが、企業はその潜在能力を十分に発揮できていない。この見解は的を射ている。多くの企業が、競合他社の情報を手作業で収集し、市場価格を追跡し、在庫の変動を監視するという、非効率的なだけでなく、ミスを犯しやすい作業に多くの労力を費やしているのを私は見てきた。

TinyFish が注目したのは、「タイニーフィッシュ」です。"">TinyFishは技術シェアの中で、最新のウェブ環境の複雑さを強調しています。shuhao Zhangは、「最新のウェブフレームワークのクラス名は動的に生成されます。ページを更新すると、特定のサイトではすべてが変更されます。コンテンツも動的です。そのため、nth-childも新しいバナーがあると順番が変わり、回転も変わります。"この技術的な詳細は、従来のCSSセレクタとXPathの方法がもはや信頼できない理由を示しています。

TinyFishの指摘には特に同意します。彼らのブログでは、「新しい機会と収益を生み出すには、何千ものウェブサイトで何千ものワークフローが実行され、毎日何十億もの変更が行われる必要があります。人間のアナリストはついていくことができません。コンシューマー向けツール、つまり一人一人のブラウザのために作られたエージェントは、そのような重荷を背負うようには設計されていない。"現代のビジネスに必要なのは、より優れたブラウザではなく、ウェブの複雑さを理解し、それに適応できるインテリジェントなシステムなのです。span leaf="">TinyFishのアプローチは、最初からコンシューマ向けWebエージェントとエンタープライズ向けWebエージェントの根本的な違いを明確に区別しているため、私の注意を引きました。彼らの分析で指摘されているように、"エンタープライズWebエージェントは、コンシューマグレードのブラウザエージェントとは根本的に異なる"。コンシューマーグレードのエージェントは、旅行の旅程を手配したり、閲覧履歴に基づいてパーソナライズされた推奨を提供したりといった、個人的なタスクを処理するのに適しています。しかし、エンタープライズグレードのウェブエージェントは、何千回、何百万回と確実に実行しなければならない複雑なビジネスワークフローを自動化する必要があります。

同社のエンタープライズWebエージェントには、真のテクノロジーのブレークスルーに目を開かせてくれたいくつかの重要な機能があります。第一に、結果指向の設計です。これらのエージェントは、技術的な能力を示すためではなく、収益の増加、コスト削減、市場シェアの拡大など、測定可能なビジネス結果を達成するために設計されています。第二に、ワークフローを完全にカバーし、孤立したタスクだけでなく、プロセス全体のすべての段階を処理できることです。3つ目は、エンタープライズグレードの信頼性とコンプライアンスで、大規模なグローバル組織のセキュリティ、ガバナンス、アップタイムの要件を満たすことができます。

私が最も感銘を受けたのは、「惑星レベルまでスケールする」能力です。TinyFishのウェブエージェントは、従来の自動化ツールでは不可能なスケールで、一度に何千ものプラットフォームにわたってアクションをオーケストレーションすることができます。世界中の何千ものeコマース・サイトの価格変動を同時に監視し、競合他社のプロモーションをリアルタイムで分析し、これらの情報を実用的なビジネス・インサイトに統合できるエージェントを想像してみてほしい。これは単なる技術的進歩ではなく、ビジネスインテリジェンスの収集方法を根本的に変えるものです。

技術的な実装の観点から、TinyFishは高度な推論モデルを使用して、オンライン環境の変化を理解し、それに適応します。TinyFishのシステムは、推論と探索に高度なAIモデルを使用し、この知識をエンコードすることで、高速で決定論的な実行をスケールアウトできるようにしている。このアプローチは、AIの柔軟性と伝統的な自動化の信頼性を兼ね備えている。さらに、同社のインフラストラクチャーは学習、適応、拡張が可能であり、使用するにつれてシステムがより賢く、より信頼できるようになることを意味する。

私は特に、TinyFishのセキュリティとコンプライアンスへの配慮を高く評価しています。TinyFishのWebエージェントには、エンタープライズグレードのセキュリティ態勢とガバナンスのフレームワークが組み込まれており、すべての操作が完全にログに記録され、監査と追跡が行われるようになっています。TinyFishのエージェントは、企業が必要とする規模、信頼性、コンプライアンスで動作するように特別に設計されています。このように企業のニーズを深く理解していることが、フォーチュン500社への導入に成功した主な理由です。

技術アーキテクチャの設計において、TinyFishは最新のAI技術を深く理解しています。従来のツールでは、ウェブはより複雑でアクセスしにくくなっている。"しかし、これらの同じ推論モデルは、TinyFishのEnterprise Web Agentに、今日のウェブの複雑さを理解し、対処する能力を提供し、同社が安全に業務を拡張し、複雑さをビジネスの利点に変えることを可能にします。

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実際のビジネスケースが価値を証明

たとえ理論が優れていても、実際に検証される必要がある。この分野でのTinyFishの実績には感心しています。TinyFishは、さまざまな業界の主要企業で大規模な導入を実現しており、これらの事例は、エンタープライズグレードのWebエージェントの真のビジネス価値を実証しています。TinyFishは現在、フォーチュン500企業や高成長企業向けに、毎月数百万のオペレーションを実行する数十万のエンタープライズWebエージェントを運用しており、この規模自体が技術の成熟度と市場の需要の真価を物語っています。

ホスピタリティ業界において、TinyFishのGoogle向けウェブエージェントは長年の技術的課題を解決します。日本の数千のホテルは、Googleの検索アグリゲータと直接統合できない古い予約システムを使用しています。従来のソリューションでは、これらのホテルはITシステム全体をアップグレードする必要があり、コストがかかり、導入が困難でしたが、TinyFishのウェブ・エージェントは、これらのホテルの在庫情報を自動的に集約し、ホテル側でインフラを更新することなく、消費者がGoogleのホテル検索でこれらの部屋を検索し、予約することを可能にします。これは、エンタープライズクラスのWebエージェントが、既存のシステムを混乱させることなく、新しいビジネス価値を生み出すことができることを示す完璧な例です。

交通と移動の分野では、大手オンラインタクシー会社がTinyFishを使用して、毎月数百万の価格変数を収集し、ほぼリアルタイムで動的な市場調整を可能にしています。この機能により、競合他社の価格戦略に迅速に対応し、自社の価格モデルを最適化し、最終的に市場競争力と収益性を向上させることができる。このデータを手作業で収集・分析するためにどれだけの人的資源が必要になるか、またデータの適時性と正確性を確保することがどれほど難しいか、想像してみてほしい。

eコマーススペースでのアプリケーションは、ウェブエージェントの力をさらに示しています。グローバルブランドは、競合他社の価格設定を追跡し、在庫の変化を監視し、何千もの小売サイトで同時にプロモーションデータを取得することができます。このリアルタイムのマーケットインテリジェンスにより、企業は価格戦略を迅速に調整し、新しい市場機会を特定し、重要なビジネス情報を見逃すことを防ぐことができます。さらに、このデータの収集と分析は完全に自動化されているため、運用コストを大幅に削減できます。

TinyFishの顧客範囲も拡大しています。GoogleやDoorDashのようなハイテク大手に加え、ClassPassのような成長企業も同社のサービスを利用しています。これは、エンタープライズWebエージェントの価値が大企業に限定されるものではなく、中堅企業もその恩恵を受けられることを示している。特に小売業界や旅行業界において、TinyFishは動的な価格監視というコア・アプリケーション・シナリオに重点を置いており、競合他社の価格、プロモーション、納期、在庫レベルをリアルタイムで追跡できるよう支援しています。

DoorDashのデータサイエンス担当ディレクターであるAbhi Shah氏のコメントが特に印象的でした。DoorDashに加え、TinyFishは、ホスピタリティ、eコマース、マーケットプレイスプラットフォーム全体の重要なワークフローを強化し、組織が変化するウェブデータを取得し、迅速に行動し、継続的な変化を測定可能な結果に変換できるよう支援しています。実際のユーザーからのこのような支持は、どんな技術デモよりも説得力がある。

ビジネスモデルの観点から見ると、TinyFishの成功は、技術的な目新しさを追求するのではなく、組織の真のペインポイントを解決することにフォーカスしている点にあります。TinyFishは、AI主導のアプローチを通じて、ウェブ環境の急速な変化に対応する、より堅牢で拡張性の高いソリューションを提供しています。

投資家がこの方向性に強気な理由

このラウンドをリードするというICONIQキャピタルの決定は、私に多くのことを考えさせた。ICONIQは成長段階への投資に特化したトップクラスのVCであり、その投資は通常、深い戦略性を持っている。彼らのパートナーであるアミット・アガルワルは、投資決定を説明する際に、TinyFishはすでに製品化され、大規模な顧客に導入されている。彼らはTinyFishを運用化し、製品化し、この種のものを自分たちで構築するための社内開発リソースをすべて持っている2つの大口顧客のために大規模に配備しました」。とアガルワルは語った。

この見解は重要なものであり、GoogleやDoorDashのような、自社でウェブ自動化ツールを開発することが完全に可能なハイテク企業が、TinyFishのソリューションを選択したという事実は、次のことを示している。TinyFishは、単純な技術的実装を超えた価値を提供しています。私は、この価値は主に3つの側面に反映されると考えている。すなわち、専門化の度合い、スケール効果、そしてイノベーションを継続する能力である。特化の度合いは、TinyFishがエンタープライズWebエージェント分野に深くフォーカスしていることに反映されています。汎用のAIプラットフォームを作ろうとするのではなく、ウェブ自動化における企業特有の問題を解決することに特化しているのです。

ICONIQの投資チームはTinyFishの技術力を高く評価しており、アミット・アガーワル氏は「TinyFishの革新的なエンタープライズWebエージェントは、Web上での人間の行動を大規模に再現し、企業が必要とする機能を備えています。TinyFishの革新的なEnterprise Web Agentは、Web上での人間の行動を大規模に再現し、企業が必要とする機能を備えています。これは、ビジネスとアプリケーションがウェブと対話し、インテリジェンスを収集し、ワークフローを自動化する方法に大きな変化をもたらす基礎を築くものです。TinyFishはすでに今日、顧客の本番環境で結果を出しています。"

スケールの効果は、今度はインフラ投資によってもたらされます。何十万ものウェブエージェントを同時にサポートするためのインフラを構築するには、ほとんどの企業にとって不経済なテクノロジーへの莫大な投資が必要ですが、TinyFishはそのインフラを「惑星規模」の処理能力で構築しており、これが彼らにとって大きな競争障壁となっています。

ビジネスで最高であり続けること。"">革新を続ける能力は、最も重要な要素でしょう。ウェブ環境は常に変化しており、新しいクローラー対策技術、新しいサイトアーキテクチャ、新しいセキュリティ対策が次々と登場しています。TinyFishのチームは、ウェブ環境の変化に合わせて進化するソリューションで、これらの課題に取り組むことを専門としています。TinyFishのチームは、ウェブ環境の変化に合わせて進化するソリューションで、これらの課題に取り組むことを専門としています。企業のお客様にとっては、ウェブ自動化ツールのメンテナンスやアップデートを心配することなく、コアビジネスに集中できることを意味します。

市場のタイミングとしては、投資家は今がエンタープライズグレードのウェブエージェントが爆発的に普及する重要な時期だと考えています。TinyFishは、この極めて重要な時期に、技術的なリーダーシップと顧客基盤を確立し、急速に成長する市場を活用する体制を整えました。

今回の資金調達により、TinyFishは3～4年間の成長資金を得ることができ、製品開発への投資と市場開拓事業の拡大を続けることができます。 スディッシュ・ナイール最高経営責任者（CEO）は、目標は単に企業を支援することではないと明言しています。スディッシュ・ナイール最高経営責任者（CEO）が明言するように、その目標は単に企業の経費節減を支援することではなく、「企業がより多くの利益を上げるのを支援する」ことである。単にコストを最適化するのではなく、増分価値を創造することに焦点を当てるというこの経営哲学が、投資家が強気である主な理由だ。

AIエージェント技術の主なブレークスルーと今後の課題

AIエージェント技術の主なブレークスルーと今後の課題

技術的な観点から、TinyFishの成功は、大規模な言語モデルと推論機能における最近のブレークスルーと切り離すことはできません。過去の自動化ツールは、ハードコードされたルールやスクリプトに依存しており、ウェブ環境のダイナミックな変化に対応することができなかった。対照的に、AIモデルは現在、ウェブページの構造を理解し、インターフェイスの変化に適応し、異常を処理する人間のような推論能力を備えている。しかし、TinyFishが観察しているように、"生成的AIと新しくリリースされた推論モデルの進歩により、ウェブはより複雑になり、従来のツールではアクセスしにくくなっています。"

私は特に、TinyFishが企業環境でAIエージェントが直面する中核的な課題にどのように対処しているかに興味があります。まず、精度の問題があります。コンシューマーグレードのアプリケーションでは、時折のエラーは許容できますが、エンタープライズグレードのアプリケーションでは、最大限の正確さが要求されます。tinyFishは、エンタープライズグレードの信頼性基準を維持しながら、学習と適応を行う特許取得済みのインフラストラクチャによって、操作の正確性と一貫性を保証します。

規模の問題も同様に重要です。個人ユーザーは一度にいくつかのサイトを扱うだけでよいかもしれませんが、企業ユーザーは何千ものプラットフォームを同時に監視する必要があります。これは単に量的な増加ではなく、質的な変化です。大規模なデプロイメントでは、リソース管理、エラー処理、ロードバランシング、その他の複雑な問題を考慮する必要があり、TinyFishの "惑星規模 "の能力は、この分野における彼らの専門知識を示している。彼らのシステムは、推論と探索のために高度なAIモデルを使用し、その知識をエンコードすることで、スケールでの高速かつ決定論的な実行を可能にしている。

技術アーキテクチャの実装の詳細から、Shuhao Zhangは開発中に多くの興味深い技術的決定に直面しました。例えば、AgentQLの開発では、AIモデルトレーニングのデータと技術的限界に対する深い理解に基づいて、ページを分析するためにスクリーンショットではなくDOMを使用することを選択しました。また、ネストされたiframeやシャドウDOMなどの技術的な詳細を含む、現代のウェブページの複雑な構造を処理するための洗練された前処理システムも開発しました。

セキュリティとコンプライアンスも重要な課題です。TinyFishのWebエージェントには、エンタープライズグレードのセキュリティ体制とガバナンスのフレームワークが組み込まれており、すべてのオペレーションがコンプライアンスに準拠していることを保証します。特に、ユーザーのアイデンティティと認証ステータスの取り扱いに関しては、Shuhao Zhangはインタビューの中でセキュリティリスクを強調しています。非常にグレーな領域です」。彼は、組織はAIエージェントのために別のIDと認証システムを構築すべきだと提案している。

ウェブの複雑さに対処するTinyFishの革新性にも注目しています。現代のウェブサイトは、CAPTCHA、行動分析、IP制限など、自動アクセスを防ぐためにさまざまな技術を使用しています。TinyFishのウェブ・エージェントは、一貫したアクセスを維持するために、これらの対策に適応します。この適応は一度限りのものではなく、継続的な学習と改善のプロセスです。彼らは、アンチクローラ検出に対処するために、実際のブラウザのフィンガープリントを模倣することで、これらの制限を回避する「ステルスモード」まで開発しました。

しかし、課題は残っており、Shuhao Zhangは、無限スクロールのような複雑なシナリオに対する完璧な解決策が見つかっていないことを認めています。常にコンテキスト・ウィンドウに合わせてスクロールをカットする必要があり、停止した場所を覚えておき、もう一度やり直す必要があるのです」。この技術的な誠実さは、技術の境界を明確に理解し、未来への道を指し示している。

企業のデジタルトランスフォーメーションへの遠大な影響

TinyFishが代表するエンタープライズWebエージェントのトレンドは、企業のデジタル変革に大きな影響を与えると思います。同社のブログで述べられているように、"インターネットを分析可能なデータに変えることができれば、これは根本的に、他の誰も持っていない優位性をビジネスにもたらすでしょう"。従来の企業情報システムは、構造化データとAPIインターフェイスに大きく依存していましたが、ウェブ上の多くの貴重な情報は、構造化されていない形でまだ存在しています。エンタープライズWebエージェントは、この情報にアクセスし、活用する新しい方法を提供します。

この変化の意義は、技術的なものだけでなく、戦略的なものです。企業の競争優位性は、情報取得のスピードとそれを分析する能力にますます依存しています。TinyFishのウェブ・エージェントによって、企業は市場環境全体をリアルタイムでモニターすることができます。スディッシュ・ナイールが言うように、TinyFishの目標は、組織が単にお金を節約するだけでなく、「より多くのお金を稼ぐ」ことを支援することです。

Web Agentはまた、「Webエージェント」とも呼ばれます。"">ウェブエージェントはコスト面でも大きなメリットがあります。従来の市場調査や競合分析は、多大な人的投資を必要とし、リアルタイムで更新されないことがよくあります。エンタープライズWebエージェントは、手作業よりもはるかに少ないコストで、より高い精度と一貫性を保ちながら、24時間365日働くことができます。このような効率性の向上により、組織はより多くのリソースをコアビジネスやイノベーション活動に充てることができます。

私は、サプライチェーン管理、リスク管理、市場予測におけるウェブエージェント・アプリケーションの将来について、特に楽観視しています。サプライチェーン管理では、サプライヤーの状況、価格変動、在庫レベル、その他の情報をリアルタイムで監視する必要があります。リスク管理では、ビジネスに影響を与える可能性のある外部要因をタイムリーに検知する必要があります。市場予測では、大量の市場データやトレンド情報を分析する必要があります。TinyFishは現在、小売業と旅行業に焦点を当てていますが、その技術は他の産業にも十分に拡張可能です。

さらに重要なことは、ウェブ・エージェントは、企業が外部情報にアクセスする方法を変える可能性があるということです。従来、企業はサードパーティのデータサービスを購入したり、調査会社に依頼したりしていました。しかし、ウェブエージェントを使えば、企業は最新で最も正確な情報をソースから直接入手することができ、中間リンクを減らし、情報の適時性と信頼性を向上させることができる。生の情報に直接アクセスできるこの能力は、企業にとって競争優位の重要な源泉となるでしょう。

TinyFishは、そのテクノロジー・ビジョンの中で重要なポイントを挙げています。テクノロジーは背景から消え去り、人間の仕事の重要性に取って代わります"。この哲学は、テクノロジーの価値に対する深い理解を反映している。最高のエンタープライズ・グレードのテクノロジーは無形であるべきで、ユーザーは技術的な詳細よりもビジネス目標に集中できる。これこそが、エンタープライズグレードのウェブエージェントの核となる価値なのです。

課題と今後の展開

私はWebエージェントについて非常に楽観的です。私はエンタープライズWebエージェントの将来について非常に楽観的ですが、この分野が直面しているいくつかの重要な課題がまだあります。1つ目は技術的な課題です。Web環境は常に変化しており、新しいクローラ対策技術やセキュリティ対策が常に出現しています。tinyFishはこの分野で大きな進歩を遂げていますが、終わりのない技術競争です。彼らが言うように、"ウェブの複雑さを障害から機会に変える"。

法的・倫理的問題も重要な課題です。ほとんどのウェブ情報は一般に公開されていますが、自動化されたアクセスには法的・倫理的な論争がつきまといます。TinyFishは、技術的な能力とコンプライアンス要件のバランスを見つける必要があります。特に、データ・プライバシーとユーザー・アイデンティティの保護については、業界標準とベスト・プラクティスを確立する必要があります。

競争の激化も現実的な課題です。エンタープライズWebエージェント市場が急速に成長するにつれ、この分野に参入する企業はますます増えていくでしょう。TinyFishは、競争力を維持するために革新を続ける必要があります。TinyFishは、競争力を維持するために革新を続ける必要があります。しかし、現状では、彼らはすでに大きな先行者利益と技術障壁を確立しています。

チームビルディングの観点から、TinyFishは典型的なテック系スタートアップの課題に直面している。という事実を反映している。しかし、共同創業者であるキース・ザイのメディア経歴は、この分野でチームに重要な補足を提供している。

TinyFishの成功のための戦略は、いくつかの重要な分野に焦点を当てるべきだと思います。1つ目は、特に複雑なネットワーク環境と大規模な展開を扱う能力において、技術的な堀を深め続けることです。AI推論機能、ネットワーク回復力、エンタープライズグレードの信頼性において、技術的リーダーシップを維持する必要がある。2つ目は、顧客ベースを現在の大企業から中堅企業市場へと拡大することである。3つ目は、他のエンタープライズソフトウェアベンダーとエコシステムやパートナーシップを構築し、Web Agentをより大きなデジタルソリューションの一部にすることだ。

製品開発の観点から、TinyFishはAgentQLのような基礎的なツールから完全なエンタープライズWeb Agentソリューションへと進化しています。彼らは、今後1、2ヶ月で正式に会社を立ち上げる予定であり、その時に製品の詳細が発表されるかもしれない。技術的なアーキテクチャについては、実行環境のインフラ、アプリケーション層でのビジネス・ロジック処理、観察、監視、認証システムなど、技術スタック全体を構築している。

業界発展の観点から、私はエンタープライズWebエージェントがエンタープライズ技術スタックの標準的な一部になると予測しています。今日の企業がCRM、ERP、その他のシステムを使用しているように、将来の企業では、外部情報へのアクセスと分析にWebエージェントが一般的に使用されるようになるでしょう。この市場規模は数百億ドルに達する可能性があり、TinyFishのようなアーリーアダプターに大きな成長機会を提供します。

結局のところ、TinyFishは単なる新しいテクノロジー・ソリューションではなく、ビジネスとオンラインの世界との関わり方を根本的に変えるものだと思います。情報が競争優位性を持つ時代において、ウェブ上の情報をよりよく理解し活用できる企業は、持続可能な競争優位性を得ることができるだろう。TinyFishが言うように、「心を動かすものに集中しよう。4,700万ドルの資金調達は、この変革の始まりに過ぎず、真の価値創造はこれからだ。ウェブの複雑さをビジネスチャンスに変えることが、エンタープライズ・ウェブ・エージェント時代の核となる提案です。