ハーネスエンジニアリングでも超えられない「組織全体でのAI活用」の壁
DevRevは2020年10月、ChatGPTが登場する約2年前に、Nutanixの元CEO兼創設者であるDheeraj Pandey氏、SVP of EngineeringであったManoj Agarwal氏によって創設された。創業以来、サイロを打破し、AIと人間が協働する「チーム・インテリジェンス」の実現を掲げ、AIソリューションを提供している。
現在、同社において、プロダクト組織、ブランド、マーケティングを包括的に統括し、フラッグシップ製品「Computer, by DevRev」のローンチを主導した人物が、Michael Machado氏（以下、マチャド氏）だ。マチャド氏は、2014年頃からデータ分析、統計学、そしてディープラーニングモデルの応用研究に従事し、2016年にMetaMind買収を通じてSalesforceに参画。同社でVP of Product Managementを務めた後、DevRevに参画した。
DevRev Corporate Vice President（プロダクト＆ブランド担当）Michael Machado氏
撮影場所：WeWork 渋谷スクランブルスクエア（以下、同様）
マチャド氏はSalesforceに在籍していた当時、AIがビジネスにおいて真の能力を発揮し、自律的に業務を遂行するためには、単に人間の指示を言語的に解釈する能力だけでは不十分ではないかと問題意識を抱いた。その指示が発せられた背景や組織の運営状態、すなわち「文脈（コンテキスト）」を把握する必要があるとすでに感じていたのだ。
「AIが本来求めているのは、『推論の基盤となる一貫性のあるデータ』、『自律的に動くための明確な方向性』、そして『安全に稼働するための適切なセーフガード』の3つだと考えました」
この仮説を設計に反映したものこそ、DevRevのフラッグシップ製品である「Computer」だ。マチャド氏は、同製品を「エージェントが仕事にスピードを与えるために必要な明確さを、AIに与えるもの」と紹介する。ここで表現されている「明確さ」とは、組織がどのように運営され、誰がどのような役割と責任を担い、顧客とプロダクトがどのように結びついているのかをAIが正確に把握している状態を指す。
チーム全体の知識を蓄積・共有する具体的なメリットは大きい。仮に、単体のAIエージェントで組織全体の理解を実現しようとすれば、大量のコンテキストをLLMに無理やり流し込む必要が生じ、結果として莫大なGPUリソースの消費、ひいてはトークンコストの高騰を招く。さらに、コンテキストウィンドウからあふれることで出力品質の低下を招く可能性もある。
先に挙げた課題は、近年注目されるアプローチである「ハーネスエンジニアリング」でも解決が難しいとマチャド氏は指摘する。LLMの周囲にプロンプトの仕組みを整えるハーネスエンジニアリングは、特定のユースケースに対して部分最適な理解は進んでも、組織全体を理解することに対しては効果が薄い。DevRevが「Computer」を通じてAIに渡すのは、個別具体のユースケースと組織が提供するビジネスの両方だ。
