著者：Simon Taylor
翻訳：深潮 TechFlow
深潮導読：AIがもたらすのは効率の向上だけでなく、これまで存在しなかった新たな顧客タスク——トークン支出、エージェントID、モデルルーティング——である。RampとStripeはこれらのタスクに基づいて新たな収益プールを構築しており、その評価物語は単なる成長ではなく、AIネイティブへの賭けである。この「新たなタスク」マップを理解すれば、投資家は誰が恩恵を受け、誰が淘汰されるかを見分けることができる。
🧠 AIが新しい顧客の質問を生成しました
これらの問題を解決することが、次世代の金融製品が形成される場所です。トークン支出、エージェントID、モデルルーティングは、AI以前にはほとんど存在しませんでした。
Rampは最近、440億ドルの評価額で7.5億ドルを調達した。この資金はおそらく必要ではなかったが、このラウンドでは目覚ましい成長以上のものを購入した*。このラウンドで購入されたのは、AIネイティブになるという一貫したナラティブである。
このストーリーは、AIが生成した顧客タスクを再構築しているため信頼性が高い。たとえば、Routerは各リクエストに対してコストが最も低く、品質が最も高いモデルを特定し、Rampによると顧客のコストを40％削減できる。Stripeは類似のテクノロジースタックを構築中だ：基盤には支払い、Metronomeが使用量に基づく計量と請求を担当し、上層にはOpenRouterが400以上のモデル間でトラフィックをルーティングする。上層には70億ドル以上が支払われたと報告されている。
すべての投資家、特に成長型投資家は、AIの急速な発展から恩恵を受け、より持続可能な企業を探しています。彼らは受益者を保有し、被害者を保有しないよう努めています。
今週、私は3人の創設者と話しました。三人とも、AIネイティブを名目に大規模な資金調達をほぼ完了させています。三人が私に聞いた質問はほぼ同じでした：
私たちはどのようにしてAIネイティブとして位置づければよいでしょうか？私たちの製品とは何でしょうか？
彼らが尋ねているのは位置付けの問題です。私はこれは製品の問題だと考えます。
このコラムは私の回答です。
クイックマップ：
あなたはどの立場にいますか：採用者、受益者、それとも原住民
AIはタスクのステップを生成しました：従来のタスクをより良く実行する；コアの周囲にある新しいタスク；誰も解決していない新しいタスク
なぜあなたのエージェントにはディストリビューション戦略が必要なのですか？
今何をすべきですか
あなたはどの立場にいますか：採用者、受益者、それとも原住民
クリストensenが本記事で最も役立つと指摘した観点は、顧客があなたの製品を買うのではなく、製品を雇ってあるタスクを完了させることである。
金融分野のタスクには、私の費用の精算、私の請求書の照合、不正の管理を手伝ってもらうことが含まれます。これらのタスクはAIが登場する前から存在していました。現代のモデルはその一部をより速く、より安価に、より少ない人的リソースで実行できますが、顧客が目覚めて求めるのは依然として同じことです。
AIは第二のタスクも生み出した：私のトークン支出を監視する；各推論リクエストを最適なモデルにルーティングする；私のエージェントが、全体の身元や銀行口座を明かすことなく買い物をできるようにする。
AIがこれらの問題をもたらす前は、誰もこれらのタスクを持っていませんでした。
AIネイティブは製品を表し、AI創造は需要を表す。
私は2x2行列を通じて、AIネイティブになる方法を考えています。
タスク：従来の顧客タスクは常に存在している（例：不正の管理）、一方でAIが生成するタスクは技術とともに登場した（例：私のトークン支出の管理）。
企業：AIが存在する前からある企業または製品、またはAIによってのみ存在する企業。
両方を合わせると、こんな感じ？
既存顧客タスク
AIが生成した顧客タスク
既存の企業／製品
Nubank / NuFormer
Ramp と Stripe
現代のAIがなければ存在し得ない
ハーヴェイ、ヘビア、ロゴ
OpenRouter と fal
左上は深度注文簿です。NubankはNuFormerを用いてより良いクレジット判断を行いますが、承認は古くからの銀行業務です。
左下はHarvey、Hebbia、Rogoの位置です：これらの製品は、現代のモデルが登場する前には存在しえませんでしたが、既に存在していた法律および金融研究の作業を担っています。
右側は順風が吹いている場所です。AIが顧客に新しい購入アイテムを提供するとき、RampとStripeはすでに事業を展開しています。OpenRouterとfalが意味を持つのは、推論が一つの産業となったからです。
これは、1つの企業が複数のマスを占めることを意味する。Rampの支出製品は左上にあり、そのトークンパネルとRouterは右上にある。Stripeの支払い事業は左上にあり、MetronomeとOpenRouterがそれをテーブルの右側に引き寄せた。物事は2x2マトリックスにきれいに収まることはめったにない。
それでは、もう一つの概念をお話ししましょう。
私は、企業の姿勢を説明するのに3つのラベルが非常に適していると感じました：
採用者は、AIサービスを既存のニーズに活用しています。おそらく副操縦士を追加しただけです。ここには真の価値があります。これらはより速く、より安価に、より簡素化できますが、販売パイプラインの構造は変わりません。ほとんどのエージェントを追加したSaaS企業がこのタイプです。
受益者は従来のタスクをより良くこなし、隣でAIが生み出した新たな需要を捉える。RampやStripeが最も明確な例である。支出管理は依然として核心的なタスクであり、トークンコスト管理とモデルルーティングはその横にある新たな収益源である。
先住民は新しい需要によって存在する。OpenRouterは400以上のモデル間でリクエストをルーティングする。falは生成メディアの推論を大規模に実行する。推論を販売できない世界では、この両社ともビジネスが成り立たない。
この図は需要がどこから来ているかを示しています。
タスクは、機会がどこにあるかを教えてくれます。AIネイティブになることは段階的です：下層は馴染み深いもので、上層は未解決の輝かしい課題です。では、一緒に登っていきましょう。
AIを使って自分自身を運営する
AI駆動の運用モデルは、企業の形態、ガバナンス、オペレーティングシステムを変革しました。チームは従業員を中心に外掛を構築し、内部データに接続し、スキルを共有し、誰が何をできるかを変えてきました。プロダクトマネージャーやデザイナーがコードをリリースし始め、エンジニアが製品領域にさらに深く入り込み、チームは自社の内部ツールを構築しています。（詳細はAI運用モデルレポートをご覧ください。）
これは入場券です。これを使用すると加速できますが、単独では何を販売するかを変えることはできません。
レベル1：従来のタスクをAIでより良く実行
一部のAIネイティブ製品は、非常に古いタスクにサービスを提供しています。これはそれらのネイティブ性を低下させません。
AIが登場する前、コンプライアンススクリーニング、ドキュメントとメールの照合、法的調査、財務報告は面倒な事務作業だった。Beacon、Sardine*、Gradient Labs、Harvey、Hebbia、Rogoは、現代のモデルを使って数百のドキュメントとデータソースを統合し、回答を導き出したりプロセスを管理したりする。これらの製品は数年前には実現できなかったが、そのタスク自体は古くから存在していた。
私はSardineのアドバイザーです。
レベル2：コアの横にある新しいタスク
支出管理、アカウント管理、または支払い支援を行っている場合、従来の顧客タスクは引き続き存在しますが、その横に新しいタスクも登場しています。いくつかの異なるタイプがあります。
タスク：AIの使用を管理する。Rampのトークンダッシュボードは、既存の製品内に存在するAIが生成したタスクである。あなたは「コストダッシュボードは新しくない」と反論するかもしれない。VantageやDatadogは、長年にわたりクラウドおよび計算コストを価格設定してきた。しかし違いは請求書にある。AIがトークンの請求書を提供する以前は、誰もトークンコストを分類したり、予測したり、COGSとOpExを区別したりする必要がなかった。Rampでは、AIトークン支出は2025年6月から2026年6月の間に20.7倍に増加した。Metronomeは現在Stripeに属しており、この使用量の計測と請求を担当している。
作業：私のエージェントにあなたの製品を接続させ、作業を完了させます。Mercury、Visa、Ramp などの企業はすべてコマンドラインインターフェース（CLI）を提供しています。老舗のStripeは7年前に自社のCLIをリリースしました。しかし、Claude Codeの登場以降、その利用量が急増しています。CLIはアプリやウェブページではなく、コマンドライン（ターミナル）を使用するユーザーインターフェースです。エージェントはこれらのインターフェースの方がナビゲートしやすいと感じています。また、CLIを使用すると消費されるトークンがはるかに少ないです。たとえば、Ramp CLIを--agentモードで実行すると、トランザクションはJSON形式で返され、約105トークンです。同じトランザクションを--humanモードで実行すると、フォーマット表示に280トークンが必要です。これが「非人間の顧客」向けに設計された製品インターフェースです。
仕事：私の店舗がAIエージェントに見つかるようにする。Z世代の約3分の1が、購入品を調査するためにGoogleではなくAIを使用している。あなたの店舗やSKUがそこに存在しない場合、機会を逃す可能性がある。Shopify、WooCommerceなどの企業、およびeコマースビジネスを支援する支払いサービスプロバイダー（PSP）も、今この分野を最適化している。
AIは、あなたの既存のビジネスの横に新たな需要のカテゴリーを生み出しました。あなたの機会は、その需要に応えるためのインターフェースを構築することです。すぐに全体のビジネスを転換する必要はありません。
しかし、エージェントがインターネットトラフィック、ビジネス、経済の80％から90％を占める未来を想像してみてください。もしこれが少しでも現実であるなら、あなたは企業とナラティブをどのように再定義しますか？あなたが創造するコアバリュー単位とは何ですか？それはその顧客にどのように適用されますか？
この思想実験では、AIを既存のビジネスに追加される機能として捉える発想から脱却しなければなりません。
第3レベル：AIによって生じた新しい仕事
AIの爆発的普及以前には存在しなかった問題がある。それらは単純なAIの利用から生じるものではない。
どのようにして、このエージェントが私のデータを処理したり、その判断を下したりすることを信頼できるのでしょうか？私たちは、サードパーティが開発したエージェントがあなたのビジネスとやり取りする世界へと向かっています。それらが安全で信頼でき、プライバシーを管理し、背後に法的責任主体が存在することを保証する仕組みが必要です。単純なモデルは、エージェントが既存の企業契約に基づくSaaSプロバイダーの内部に位置することです。しかし、エージェントはますます製品そのものとなってきています。Anthropicのような研究室、スタートアップ、または内部部門から提供される可能性があります。私は、企業がこれらのエージェントをラッピングするために、Shellやコントロールプレーン（例：Primitive）を構築または購入しているのを見ています。別のアプローチとして、AIUCはエージェントの保険と認証を目的としています。
どのようにしてこのエージェントによる取引を信頼できますか？もしエージェントがあなたの店に現れて商品を購入しようとした場合、その評判や作成者はどのようにして確認できますか？ユーザーはそのエージェントが買い物を行うことを認証していますか？現在、GoogleのA2A、VisaのTrusted Agent Protocol、そしてFIDOが構築中のアイデンティティ標準など、新興の標準が登場しています。しかし、まだ非常に初期段階です。Natural Payments、Skyfire、A-commといった企業がこの分野に参入しています。これらはエージェントビジネスワークフローにおけるエージェントの実際の資金移動を管理しています。
より低コストの推論と計算リソースをどのように得るか？Brexは、企業が初めてOpenAIまたはAnthropicのAPI費用を発生させてから5ヶ月以内に、最初のオープンコンピューティングプロバイダーを追加すると述べている。5ヶ月。一瞬前はモデルラボにAPI費用を支払っていたのに、次の瞬間にはTogether AI、Fireworks、Basetenを比較している。あなたはワークロードをどこで実行するかを決定し、財務にコストのヘッジを尋ねる。AIはソフトウェアサプライチェーンを生み出し、その下に資本スタックを構築し始めた。Nvidiaとウォールストリートは、この層を中心に5,000億ドルを動員しようとしている。
出典：Brexベンチマーク；Brexカードおよび請求書支払いデータ、2021年1月–2026年6月
これらの作業は機能以上です。製品、データ、アイデンティティ、資金にまたがっています。これらが製品にまたがると、問題は顧客がその上に誰が座っているかを信頼するかになります。
あなたのエージェントにはディストリビューション戦略が必要です
私はあなたのエージェントは必要ありません。私のエージェントをあなたの製品に導入したいのです。
ほとんどのビジネス顧客は、最終的に何らかのコントロールプレーンまたはシェルを実行します。これは、彼らが所有するエージェントを、使用するツール全体でオーケストレーションするための場所です。CFOの財務エージェント、エンジニアのコーディングエージェント、オペレーションチームの調達エージェントは、製品の上位層から予算、認可、監視が行われます。
消費者にも彼らのバージョンがある。Grokbot でも Instinct でも、OpenAI や Google の新しい消費者向けアプリでも、Apple が最終的に Siri をもう少しマシにしても、いずれかの製品がユーザーのことを考えているはずだ。
ガリー・タンは、既存のソフトウェアが直面する脅威について的確に述べました：
レコードシステムは、外壳に必要なデータ、権限、および配布を既に備えています。それらの課題は、新しいオーケストレーション層をその上に配置することで、下位の各製品を呼び出し可能なベンダーに変えることができる点です。
これは三つの戦略的選択肢をもたらします：
整理を所有する。顧客が各エージェントを確認、承認、管理する場所となる。
信頼できるコントロールポイントを保有する。たとえ他人が外殻を所有しても、アイデンティティ、レピュテーション、ルーティング、調達、決済は価値を維持する。
最も重要なエクステンションに対して最も簡単に呼び出せる製品になる。CLI、API、エージェントインターフェースが配布手段である。（これは、あなたたちの多くにとって正しい答えであり、思っている以上に多い）
Salesforceと銀行のコアシステムは、既に獲得した粘着性の楔を簡単に手放すことはない。これは単なる集約理論ではない。レコードシステムは殻になることができ、専門家は制御点を保持でき、製品はこれらすべてを通じて配布される。
この張力がまさにポイントです。賞品はコントロールプレーンである可能性があります。あるいは、すべてのコントロールプレーンに不可欠なそのアイテムである可能性もあります。
今何を構築すべきか、そして誰も解いていない課題
先ほど話した三人の創設者に戻ります。
答えは常に作業です。ロケーションフォロープロダクト。
あなたがすでに提供した価値の横でAIが生み出す仕事を探してください。それにインターフェースを構築してください。
そして、それがどのように広がるかを決定します。殻の中に信頼できる制御ポイントを持つこともできますし、すべての殻から美しく呼び出せる製品にすることもできます。
これが自分自身を再発明することの意味です。まずAIを使って自分自身を運営し始めます。次に、それを用いて従来の仕事をより良く行います。そして、モデルが顧客に問題を引き起こす前に存在しなかった仕事へと登り詰めます。
Rampが440億ドルに達したのは、手数料管理が最も優れているからではない。投資家がAIがコアの周辺で持続的に新しい需要を生み出すと信じており、Rampがその速さを捉えたからである。
仕事を選択します。インターフェースを選択します。それに割り当てます。
（金融業界の基準に基づくと、Rampの成長は異常です：3月までのTPV（総取引額）は前年同期比で170％増加し、これは3年間で最も速い成長率であり、事業規模は20倍に拡大しました。）