コディングエージェントを汎用シナリオに拡張することは、システムレベルの競争である。

文章作成者、出典：窄播AI

AI分野にとって、今週は次々と重大なニュースが発表された週だった。黄仁勲がAI PCを再定義し、マイクロソフトがBuild 2026で「エージェント優先」を掲げ、OpenAIがChatGPTとCodexを統合すると発表したほか、微信のエージェント進展が明らかになり、千問がサードパーティのスキルに接続を開始し、豆包が有料化の噂に応じ、美团の決算説明会でサービス型AIエージェントの重要性が強調された。

以前有人问过，曾经大火的OpenClaw怎么没人提了？本周传出的这些消息用实际行动回答了这个问题——大家不再提及OpenClaw，是因为Coding Agent已成为执行任务的通用方案，并与Chatbot融合，同时与之配套的Skill和Agent生态也开始构建，新的付费探索也正在推进中。

大手企業は、OpenClawから得た示唆を実際のビジネス進展に変換しています。この過程において、OpenClawや現在私たちが見ている製品は、AI製品の最終形態ではない可能性があります。腾讯のチーフAI科学者である姚順雨が2026年腾讯雲AI産業応用大会で述べたように、長期にわたる変革はようやく始まったばかりであり、真の製品形態、ビジネスチャンス、使用方法はまだ十分に発明されていません。

私たちが確実に言えるのは、エージェントが大手企業のAIにおける核心的な戦場となっており、この競争の形態は以下の4つの主要な軸に沿って継続的に進化しているということである：誰がより多くの生産性シナリオのユーザーを拡大できるか、誰が内部製品をより深く統合できるか、誰が十分に豊かなスキル・エージェントエコシステムを構築できるか、誰が十分なコンテキストを蓄積できるか。

「同事」がエージェントの競争の焦点となる

「同事」は現在、Agentを説明する際に最も頻繁に使用される語である。マイクロソフトのScoutは「同事のように」動作するように設計されている；コツ3.0は、人間とAIチームが協力することを強調している；OpenAIがリリースしたAgentプラグインは、「入社済みで、すべてのプロセスを理解した新入社員」と表現されている。

これらの表現は、生産性シナリオが大手企業のエージェントにおける競争の焦点となっていることを意味する。

マイクロソフトが提供するScoutは、OpenClawフレームワークに基づいて構築されたエージェントで、Microsoft 365に常駐し、Teams内で動作します。OutlookやOneDriveなどのオフィスアプリと連携し、メールやカレンダー、業務メッセージを閲覧し、会議の競合を自動で解決し、返信を起草し、タスクを推進します。また、マイクロソフトは企業向けにAgent 365をリリースし、エージェントのID、権限、ポリシー、リスクを一元管理できます。

OpenAIは、発表会のテーマを「Intelligence at Work」と直接設定しました。この発表会で、OpenAIはCodexに3つの核心的なアップグレードを実施しました：カスタマイズ可能なAgentプラグインの導入；局所的な注釈編集機能をコードとウェブページからドキュメント、スプレッドシート、PPTまで拡張；ウェブサイトを生成して成果を報告する機能。

また、豆包は有料機能に関する返答で、専門家向けの生産性要件に対応するため、豆包プロフェッショナル版をリリース予定であり、ソフトウェア開発、データ分析、専門デザイン、プロセス自動化、金融分析、科学研究などの専門サービスを含むと述べています。

これらの製品アクションは、生産性のシナリオ——伝統的な意味での企業シナリオだけでなく——が、実際の資金によってその価値が検証されたことを意味しています。

OpenAIが公開したデータによると、今年2月以降、Codexの週間アクティブユーザー数は6倍に増加し、500万人に達しました。そのうち、知識労働者の増加率は開発者の3倍です。Anthropicの第2四半期の収益は109億ドルに倍増すると予想され、営業利益は5.59億ドルに達する可能性があります。同社の収益の大部分は企業とスタートアップから生じています。

内部製品の統合と接続が継続して深化しています

製品の更新とイテレーションは、より深層的な製品アーキテクチャの再構築を意味します。一方で、現在の大手企業はほぼすべてがChatbotおよび1つ以上のAgent製品に展開しており、これらの製品の統合がすでに始まっています。その中でも最も積極的なのは、OpenAIによるChatGPTとCodexの統合です。

OpenAIは、ChatGPTを単なる対話入口から協力エージェントの作業メインインターフェースへと昇格させ、Codexをオフィス、科学研究、企業プロセス、データ分析、ビジネス運営など複数のシナリオに対応する汎用エージェントプラットフォームへと昇格させることを目的としています。その核となるのは、コーディングエージェントの使用シーンの汎化です。この統合を通じて、OpenAIはCodexをChatGPTの膨大なユーザー層に広め、有料ユーザーの基盤を拡大することを期待しています。

また、OpenAIがAIブラウザAtlasもこのスーパーアプリの統合に参加させる計画であるという情報があります。

一方では、大手企業が従来持つインターネット製品の能力やサービスが、SkillやAgentの形でAI製品に迅速に統合されています。アリババが通義千問に外食注文、タクシー呼出、淘宝での買い物の機能を追加したのは、比較的早期の試みでした。現在では、バイトダンス、メイツゥ、テンセントも同様の取り組みを進めていることが確認できます。

バイトダンスは豆包に抖音商城を統合した後、飲食、映画チケット、民泊などのローカルライフサービスの店舗や团购パッケージの推奨を強化している。美团は決算説明会で、AIアシスタント「小团」が美团APPに組み込まれ、五一小長週期間中に1億人以上のユーザーにサービスを提供し、飲食・娯楽・移動・診療などのシーンをカバーしたと発表した。腾讯ドキュメントは、これまで蓄積してきたドキュメント処理機能をSkillとして変換し、WorkBuddyに呼び出させている。

腾讯グループ上級執行副総裁のタン・ダオシェンは、2026年腾讯雲AI産業応用大会期間中に、過去の多くの従来アプリの機能をエージェントが呼び出せる能力に変換することで、これまで蓄積されてきた価値をさらに引き出すことができると述べました。そのため、今年企業微信は、従来の一部のデータ機能をAPIやSkillを通じて開放し、他のエージェントが呼び出せるようにしました。このような開放の傾向はますます明確になっています。

サードパーティのエコシステム構築が議題に上りました

Agentと従来の製品との核心的な違いは、ツール呼び出しの機能を備えていることです。これには、Agentの背後にある十分に豊かなツールエコシステムが必要です。大手企業であっても、単独でこのエコシステムを構築するのは困難です。そのため、サードパーティによるSkillまたはAgentエコシステムの構築が不可欠です。

このエコシステムの構築はすでにagendaに上がっています。

千問がアリババ内部の第一方製品・サービスの統合を完了した後、サードパーティのAgentおよびSkillに全面的に開放し、すべての企業が千問上で自社ブランドのAgentを運営できるようにしました。今週、瑞幸、ケンタッキー、蜜雪冰城、東方航空がすでに千問にSkillをリリースしました。その後、企業は千問上でAgentのキャラクター設定と具体的なサービスをカスタマイズできるようになります。

腾讯は一方で、美团の小美を元宝に統合し、ユーザーに外食注文や配達などのサービスを提供しており、他方でWeChat Agentエコシステムの構築を加速しています。

メディア報道によると、WeChatのAgentはプロトタイプテストを完了し、今月にも公開リリース前のコンプライアンス審査プロセスを開始する予定です。このAgentはWeChatミニアプリを操作し、注文、タクシーの手配、チケット予約、ショッピング、地域ライフサービスなどの複合的なサービスを実現します。

また、WeChatは、Huawei、XiaomiなどのスマートフォンメーカーとAgent同士の接続を構築しようとしており、自社の基本機能をスマートフォンメーカーのAgentが呼び出せるようにしています。つまり、スマートフォンメーカーもWeChat Agentエコシステムの新たなエントリーポイントとなり、複数のエントリーポイントが1つのAgentエコシステムを共有するアーキテクチャが実現されます。

OpenAIのエージェントプラグインは、職務に必要なツール、知識、スキルを一度にパッケージ化できます。たとえば、クリエイティブ制作プラグインは、ブリーフに基づいてキャンペーンボード、展示広告バリアント、製品ライフスタイル画像、EC画像セットを生成し、Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Falなどのツールを呼び出すことができます。簡単に言えば、これはエージェント向けに構築された職業継承システムです。

現在、Codexのエージェントプラグインは62の人気アプリと110のスキルをカバーしています。今後、OpenAIはパートナーにプラグインエコシステムを開放し、サードパーティがCodexおよびChatGPT内で自らのプラグインを直接作成・デプロイできるようにする予定です。

コンテキストがより重要になります

姚順雨は、モデルは複雑な入力を出力に変換する能力が高まっているが、その前提是十分に質の高い入力が得られることであると述べた。そのため、ユーザー側では、モデルやエージェントに十分に詳細で有用な情報を提供し、モデルやエージェントが「あなたは誰か」「何をしているのか」「どのような答えがあなたにとって価値があるのか」などの正しい道を導くための問いを理解できるようにする必要がある。

開発側では、AI製品の開発にあたって十分なコンテキストの共有が不可欠である。姚順雨と湯道生は、上記のイベントでの対談で、AI製品の開発には、製品フィードバックをもとにモデルが何を報酬とし、何を罰とすべきか、どのような回答が優れており、どのような行動が劣っているかを決定する必要があると指摘した。これは、モデルチームと製品チームがコンテキストを共有するプロセスを通じてCo-Designを実施し、より良い体験を共に創出することを意味する。

したがって、AI製品はユーザー側で複数のコンテキスト情報を接続・蓄積し、どの情報を提供し、どの情報を提供しないかを判断することで、エージェントのタスク意図と整合性を図る必要があります。開発側では、モデルチームと製品チームの開発目標を整合させ、体験の最適化を加速するためのスムーズなフィードバックメカニズムを構築する必要があります。

ユーザー側のコンテキストの蓄積と開発側のコンテキストの共有は、単なる開発の問題ではなく、組織の問題でもあり、協働を通じてコンテキストの蓄積と共有を実現する必要があります。

これが、OpenAIが今年1月からチームを再編し、製品チームと関連する基盤モデルを担当する研究者たちをより密接に連携させ、その後、ChatGPT、Codex、およびAPIチームを一つの部門に統合し、Thibault Sottiauxが担当するようになった理由です。

同時に、文脈への重視は、ハードウェアをエージェント化し、ハードウェアをユーザーの文脈を収集する有効な手段とする可能性もあります。マイクロソフトのProject Solaraプロジェクトは、この探求を進めています。いつでもどこでものコミュニケーションは、エージェント用デスクトップ端末や携帯デバイスを開発する唯一の目的ではなく、デスクトップやモバイルシーンでエージェントがタスクを実行する際により多くの文脈情報を提供することが主な目的です。

過去数年間、AI業界は比較的明確な技術的道筋をたどってきた：事前学習→後学習→エージェント→コーディングエージェント。この道筋が未来の唯一の主要な流れではないかもしれないが、大手企業が現在捉えられる最も効果的な主要な流れである。

私たちが抽出した4つのトレンドは、固定されたパスに沿って連鎖的に結びついた基本的な座標であり、最終的にはCoding Agentを汎用的なシナリオに拡張することを目的としています。これはまた、システムレベルの競争でもあります。