ShogunAI

市場

メモリと文脈は、ひとつの市場になりつつある。

この2年ほど、ボトルネックはモデルでした。もうそうではありません。エージェント基盤に出資するファンドの視線は、別の制約に集まっています ── エージェントの有用性は、届く文脈の広さで決まる。そして、ほとんどの人の文脈はどこにも届いていない。

文脈が存在しないわけではありません。火曜日に開いていたウィンドウの中に、実際に決定が下されたスレッドの中に、誰かが期日を口にした会議の中にあります。ただ、エージェントが読める場所には一行も書かれていない。だから毎朝ゼロから始まり、あなたは自分の仕事を毎回説明し直すことになります。下に並ぶ資金が追っているのは、この欠落であってモデルの性能ではありません。

市場の論評の多くは、テーブルの向こう側 ── ファンドの席から書かれています。カテゴリが立ち上がり、予算が動く、という語り方です。私たちは机の側から読みます。制約が文脈なら、直し方は仕事がすでに起きている場所、つまりあなたの端末の中、あなたの一日の中に置くしかない。そのために二つ目のノートを取らせるようでは、意味がありません。

文脈が届くようになって変わるのは、チャット画面ではありません。朝です。読み返すはずだったスレッドは「誰に何を負っているか」の形で先に届き、木曜に自分がした約束は、相手が催促する前に戻ってくる。20分の思い出し作業から始まっていた仕事が、判断から始まります。

シグナル

$24M

Mem0 のシリーズA

AIエージェント向けの専用メモリレイヤーを作るための調達。Basis Set がリードし、Kindred、Peak XV、GitHub Fund、Y Combinator が参加。

$275M

Genspark のシリーズB

Emergence はこれを、モデル中心のツールから成果中心のシステムへの移行と位置づけ、「あらゆる段階で文脈を取得し適用するアーキテクチャ」と表現しました。

76%

エージェントを「同僚」と見る

MIT Sloan Management Review と BCG による経営層調査より。測っているのは認識であって、エージェントの能力ではありません。

10×

狙っている予算の大きさ

Wing の Tanay Jaipuria は、エージェントはソフトウェア予算ではなく人件費の予算を取りにいくため、機会は「ソフトウェア支出より少なくとも一桁大きい」と論じています。

私たちの立ち位置

ふたつの仮説、ひとつのプロダクト

並べて読むと、上の発言はきれいに二分されます。片方は「メモリと文脈が新しい基盤レイヤーだ」と言い、もう片方は「エージェントは同僚のように振る舞ってはじめて価値になる」と言う。後者は、そのレイヤーなしには成立しません。方向が違うだけで、同じ主張です。

出典つきの詳しい記事を読む

メモリと文脈は、インフラである。

チャット画面に後付けする機能ではなく、今期たまたま使っているモデルより長く残るレイヤーです。ShogunAI はそれをあなたの Mac に置きます。だから提供者を乗り換えても、失うものはありません。

文脈に基づいて動くことが、製品の本体。

質問に答えるだけのメモリは、行儀のいい検索ボックスです。一日に何があったかを知る理由は、そこで開いたままのものを片付けるため ── あなたがすでに使っているツールの中で、端末を出るものは必ずあなたの承認を待たせて。

出典について

このページの引用はすべて、記載した各社の公開記事やプレスリリースからのもので、出典は下にすべて挙げています。いずれも市場の行き先についての投資家の仮説 ── 将来についての意見であって、確定した事実ではありません ── であり、ShogunAI について述べたものではありません。

ShogunAI Command Layer

文脈はあちこちにある。AIを毎回ゼロから始めさせない。

一度つなげば、記憶は Mac の中にひとつ。そこから先は ShogunAI が仕事を終わらせます。

アーリーアクセスへの登録に費用は一切かかりません。

macOS ・ 7日間フルトライアル ・ 記憶は端末の中に。