テンセント、アリババ、バイトダンスがAIスキルストア市場で競争

SkillはAI分野で最も注目されているキーワードの一つとなっています。

スキルは、AIエージェント向けの「操作マニュアル」と考えることができます。これは構造化された指示ファイルであり、どのツールを呼び出すべきか、どのような状況でどのように判断するか、最終的にどのような基準で結果を出力するかが明確に記述されています。エージェントはこのファイルを読み取り、事前に設定された手順に従ってタスクを実行します。

たとえば、経験豊富な製品マネージャーは、製品要件文書を作成する一連のプロセスを1つのSkillとしてパッケージ化でき、誰でもそのAgentにこれをインストールすることで、同じフレームワークに基づいて標準化された要件文書を生成できます。

スキルの数が増加するにつれて、配布プラットフォームが登場しました。この役割を最初に担ったのは、GitHubやClawHubなどの開発者コミュニティで、スキルのアップロード、検索、ダウンロードはすべて技術コミュニティ内で行われました。

大手企業も急速に追随している。今年3月、腾讯、阿里、字節がそれぞれのAgentプラットフォームにSkillストアをリリースした。その後2か月で、智譜、美团、小紅書が次々と参入した。インターネット大手、大規模モデル企業、ローカルライフ大手、さらにはコンテンツプラットフォームまでが、このエントリーポイントを巡って競争している。

スキルストアの争いの本質は、AI時代におけるトラフィックエントリーポイントの確保であり、配信権を握る者がユーザーを掌握する。

しかし、バイトダンスのコズーだけがスキルの有料化を試しただけで、その他のプラットフォームにはすべて無料版が掲載されている。利益が出ない「ストア」なのに、なぜ各社は競って参入するのか？

誰が参加しているのか？Skillストアはなぜ押さえる価値があるのか？

この質問に答える前に、すでに動作しているモデルを見てください。

モバイルインターネット時代において、苹果のApp Storeは30%のダウンロード手数料だけでなく、開発者がiOSエコシステムに参入するためにアプリを開発し、ユーザーがそのアプリを利用するためにiOSエコシステムに留まり、その結果、iCloudの購入やApple Musicのサブスクリプション、アプリ内課金などエコシステム内での継続的な消費が生まれるという点に、より核心的な価値がある。配布権は入口であり、エコシステム内での消費が収益の源泉である。

スキルストアは同じロジックを争っている。ユーザーがどこでスキルを取得するかに応じて、そのエコシステム内でサービスを消費し続ける。違いは、モバイルインターネット時代にはこのロジックがすでに検証されているのに対し、スキルストアはまだ「空想の段階」にとどまっているということだ。この点を理解すれば、三つの参入者の異なる戦略が見えてくる。

第1類は、スキルストアを通じてトラフィックを誘導し、エコシステムで収益を上げるインターネット大手企業です。

阿里は自社のJVS Claw Agentに「蝦小宝」Skillマーケットを組み込み、ユーザーが選択したSkillをワンクリックでツールに同期して使用できます。Skillマーケット自体は無料ですが、ユーザーがSkillを呼び出すと計算リソースが消費され、これが阿里のクラウドビジネスの収益源となります。

両方の路線を並行して推進。火山エンジンが提供するFind Skillは企業顧客を対象に、ClawHubやGitHubなどの複数のSkillソースを統合する。一方、扣子に搭載されたSkillストアは一般開発者を対象とし、作成および利用のハードルを下げるとともに、Skillの販売も可能にしている。目標は開発者層を獲得し、Skillを通じてクラウドサービスと計算リソースの消費を促進することである。

テンセントの戦略はやや異なります。SkillHubは本質的に海外のClawHubのローカライズされたミラーサイトであり、トラフィック誘導とローカライズ対応の機能を担っています。しかし、テンセントの真の強みは微信小程序エコシステムです。数百万の小程序が蓄積した成熟したサービスチェーンを活用し、テンセントはあらゆるオフラインおよびオンラインサービスを標準化されたSkillとしてパッケージ化できます。この道筋が成功すれば、ビジネスモデルは小程序と同様になり、取引手数料と広告収入を稼ぐことになります。

美团はSkillエコシステムを用いて本業を補完している。4月には、AIエージェントエコシステムのナビゲーションを目的とした「xia345」をリリースし、20以上のエージェントと7,000以上のSkillを収録した。その後、5月にはAIコミュニティ「覓遊」をベータテスト開始し、登録エージェントは3,000以上、Skillの総数は4万以上に達した。ナビゲーションからコミュニティへと展開し、ユーザーは「覓遊」で共有コンテンツを閲覧し、「xia345」でSkillをダウンロードして利用する。Skill自体は収益を生まないが、ユーザーが美团エコシステム内に滞在する時間を延ばし、店舗訪問やデリバリーなどのコアビジネスへのコンバージョン機会を増やす役割を果たしている。

第2類は、スキルストアでユーザーを囲い込み、モデルの呼び出しで収益を上げる大規模モデル企業である。

智谱は4月、自社のAgentプラットフォーム「Auto Claw」に「AgentMore Skills」広場をリリースし、公式厳選、Skill Hub、オープンソースコミュニティの3つのモジュールを統合し、ワンクリックでToken不要でインストール可能にしました。

月之暗面はより早期に行動し、2月にKimi Clawをリリースし、ユーザーはウェブページ上でOpen Clawをワンクリックでデプロイし、スキルライブラリを設定できるため、ブラウザ内で直接各種Skillをインストールして呼び出せる。

大規模モデル企業がスキルの配信を行うのは、最も自然な選択に見える。モデル自体がスキルの実行基盤であり、スキルストアを開発することで、自社の大規模モデルへの継続的な利用を促進し、ユーザーを自社のエコシステムに留めることができる。

大規模モデル企業のエージェントエンジニア、何宇は、自社開発のスキルが自社のベースモデルとより高い互換性を持ち、使用体験も優れていると述べた。本質的に、スキルは「エサ」であり、モデルの呼び出し量が「魚」である。

第三類はコンテンツプラットフォームで、Skillを新しいコンテンツカテゴリとして扱い、トラフィックと広告収入を得る。

小紅書は最近、Red Skillをリリースし、現在ベータテスト中である。ユーザーは投稿の下にSkillのリンクを掲載でき、クリックするとインストールコマンドがコピーされる。従来のSkill配布が検索から設定までのフローであるのに対し、小紅書はコンテンツ推奨のアプローチを採用し、Skillを閲覧・推奨可能なコンテンツ形态に変換している。小紅書が得るのはSkillそのものの収益ではなく、このコンテンツによってもたらされるトラフィックと広告収益である。

三種のプレイヤーのロジックは一貫している：Skillストア自体は収益を生まないが、ユーザーの獲得と維持の入口である。真の収益はSkillの外にある。

ただし、この判断が成り立つのは、開発者とユーザーが実際に使用を望む場合に限られます。

独立開発者の杉森楠は、大手企業の製品に組み込まれたSkillストアの実際の魅力はそれほど大きくない可能性があると指摘した。これらは製品内の付属機能に過ぎず、存在感が薄く、大手企業の主要な推進方向でもない。一方、コンテンツプラットフォームにはSkillの配信段階で天然の拡散力がある。

つまり、店は構えたが、魅力がまだ十分ではない。

Skillストアというビジネスがうまくいくかどうかを判断するには、最も直接的な方法は利益が出るかどうかを見ることです。

現在、ByteのCozeのみがSkillの取引をサポートしており、クリエイターは自らのSkillに価格を設定して販売できます。他のプラットフォームではほぼすべてが無料で配布されています。実質的に「取引」と言えるのは、むしろ誰かが闲鱼で情報の非対称性を利用して、オープンソースのSkillをパッケージ化して転売しているケースです。

「商店」というスキルはまだ比喩にすぎません。問題はどこにありますか？

最初の障壁は、Skillの価格を設定するのが難しいということです。

App Storeが成立しているのは、明確な機能、安定した体験、評価とユーザーのレビューという一貫した評価体系によるものです。さらに重要なのは、同じアプリを誰が実行しても、その効果が同じであることです。

Skillが欠いているのは、このような一貫性である。モデルを変更したり、コンテキスト環境を変更したりすると、Skillの出力結果は大きく異なる可能性がある。杉森楠は「AIX財経」に、異なるAgent製品の性能には差があり、搭載されているモデルの能力も異なるため、同じSkillを異なる製品やモデルで実行した場合、出力結果は制御できないと語った。同じ製品、同じモデルでも、AI自体のランダム性により、出力が一貫しない場合がある。

何宇はもう一つの視点を追加した：一般ユーザーを対象とした汎用的なスキルの多くはオープンな出力を伴い、唯一の正解が存在しない。業界全体でも、その効果を評価する統一された基準が欠けている。高品質なスキルは効果的に識別できず、ユーザーの選別コストは非常に高い。

効果が不安定だと、評価体系を構築できません。評価体系が構築できないと、ユーザーは支払いの根拠を欠きます。

第二の壁は、コストが不透明であることです。

同じタスクを完了する際、異なるスキルが消費するトークン量は数倍異なる可能性がありますが、ユーザーはインストール前にその情報を得られません。同じ機能を持つ二つのスキルのうち、どちらがより「トークンを節約」するかは比較できません。

何宇は、同じプラットフォーム上で2つの長文を用いてSkillを処理し、同じドキュメントに対して同じ指示を出したが、消費されたToken量に大きな差が生じたという例を挙げた。この差は、Skillを選択する際に全く判別できなかった。ユーザーはSkillを有料で購入したにもかかわらず、追加で不確実なToken消費コストを負担しなければならず、この費用はどのように計算されるのか？

第三の障壁はセキュリティリスクです。

今年に入り、Skillのポイズニング事件には既に事例が存在しており、悪意のあるSkillは人気のあるSkill名を模倣してアップロードされ、ユーザーのデータを窃取します。各プラットフォームは次々と審査メカニズムを導入していますが、これにより開発者がSkillをアップロードするハードルが上がりました。

杉森楠は小红書にSkillをアップロードする際に制限に遭遇し、プラットフォームはMarkdownファイルとTSDファイルのみのアップロードを許可していたため、複雑なSkillを完全にアップロードできず、最終的に1つのPromptに簡略化せざるを得なかった。セキュリティレビューと開発者エクスペリエンスの間には、まだバランスが見つかっていない。

最後の障壁は、標準化プロトコルの欠如です。

同じタスクでも開発者によって記述方法が異なり、モデルの理解にずれが生じ、実行結果にばらつきが出る。何宇は、記述の曖昧さによりSkillの実際の体験を制御するのが難しくなり、「使いやすい」ことが神秘的になると述べた。

標準化された権限境界の欠如により、「一度開発して複数プラットフォームに配布する」という理想的な効果は実現できません。

この4つの壁は、すべて同じ原因を示している：Skillは本質的にパーソナライズされたワークフローであり、標準化に天然に抵抗する。一方、商業化の前提はまさに標準化である。

したがって、現在のSkillストアは、商品が並べられているだけのショーケースのような状態で、ユーザーはどれを選べばいいのかわからず、選んでも実際に使えるかどうかわかりません。本物の「取引」に到達するには、まだ長い道のりがあります。

まず目をプラットフォームから開発者に向けよう。

独立開発者の陳旭は、過去に扣子に有料のSkillをアップロードした。審査通過当日に6人が支払いを行い、ホーム推奨により継続的な露出を得られた。しかし、その好調な状況は長く続かず、彼はすぐに、自分自身がホーム推奨に再び選ばれる機会がなくなり、ユーザーが自ら検索しないと見つけられず、広告配信もできないことに気付いた。ホームへの露出機会は完全にプラットフォームが管理しており、ランダム性が非常に強い。

これは少なくとも二点を示している。第一に、Skillの有料化には実際の需要があること。第二に、現在のプラットフォームでは開発者の配布能力が極めて限られていること。

では、Skillストアは次のApp Storeになることができるでしょうか？現在のところ、2つの障壁があります。

一方では、Skillには統一された評価体系が存在しない。陳旭は、Skillを選ぶ際、ユーザーの実際の検証を経たGitHubのスター数を基準にしていると述べたが、国内プラットフォームの人気ランキングは海外と乖離しており、指標が歪む可能性がある。プラットフォームを横断した標準化された評価体系が欠如しているため、ユーザーは運に頼って選ぶしかない。

一方で、Skillは強い個性化属性を持っています。杉森楠は、市場に存在するほとんどの汎用Skillの効果は限定的であると指摘しています。真正に使いやすいSkillは、個人のワークフローに密接に沿っており、実際の業務の中で繰り返し調整され、独自の方法論が蓄積される必要があります。たとえば、「ライティングアシスタント」として同じカテゴリに属する2つのSkillでも、適応されるワークフローや出力スタイルはまったく異なる可能性があります。

評価システムが構築できない限り、Skillストアは展示棚の段階にとどまってしまう。

しかし別の視点から見ると、スキル本体は新しい形の商品である。過去にはユーザーが「確実性」のために支払い、機能が必要であればアプリをダウンロードしていた。現在では「可能性」を購入し、創造力や再利用可能な方法論を手に入れるのである。

何宇は有料ベースのシナリオを二つに分類した。一つ目は、契約審査やデータレポート生成などのプロセスが固定されたオフィス必須のシナリオで、企業の支払い意欲が高い。二つ目は、就職活動用履歴書の最適化や留学申請書の作成などの個人ツール系シナリオで、有料化への変換率が比較的高い。

問題は、誰がこの空間を本当のビジネスにできるかということだ。

三つのタイプの参入者にはそれぞれ利点があるが、欠点も各有する。

インターネット大手はシナリオに最も近いが、Skillストアはそれらにとって「付加品」に過ぎず、コアリソースを投入することはない。大規模モデル企業はモデル適応において天然の利点を持つが、エコシステムは大手に劣り、Skillストアは付加価値サービスに過ぎず、本質的にはユーザーがモデルを継続的に利用することを望んでいる。コンテンツプラットフォームは拡散能力が最も強く、Skillに標準化された評価体系が確立されていない段階では、ユーザーがSkillを選ぶのはブロガーの推奨や使用デモによるものであり、これはコンテンツプラットフォームが得意とする分野であるが、それらは技術エコシステムから最も遠い。

Skillの不安定性、個別性、およびセキュリティリスクにより、このビジネスは表面よりもはるかに難しい。現在、誰もが「Skillを買う」ことを「Appを買う」ように自然な行為にした企業は存在しない。

本文は微信公众号「AIX财经」より、著者：AIX财经チーム