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2025-08-22 18:23:00
エンタープライズ ソフトウェア モデルはサイロ化されたアプリと統合に基づいて構築されており、その時代遅れが見え始めています。最近のレポートによると、現在、平均的な企業は 100を超えるSaaSアプリケーションを使用、それぞれに独自のワークフロー、インターフェイス、メンテナンスのニーズがあります。
Krish Chelikavada 氏と Keon Woo Kim 氏は、Om Labs を通じて代替手段を構築している 2 人の技術者です。Om Labs は、自律エージェントとして機能し、内部システムに接続して実際の作業を自ら実行する「AI 従業員」を生み出すスタートアップ企業です。これらの AI エージェントは、カスタマー サポートから製品テストまで、ユーザーと対話し、トラブルシューティングを行い、タスクをエンドツーエンドで実行できます。
このフレームワークの重要な例の 1 つは、最新プラットフォームの 1 つである Jina です。これは、エンドユーザーをシミュレートして、出荷前に最小限の摩擦でソフトウェアを自動的にテストします。このツールは、ワークフローの合理化を超えて、従来のソフトウェア スタックの一部を代替し、チームがアプリケーションの運用から自動化されたインテリジェント システムの管理に移行できるようにします。
Chelikavada と Kim は、チャットボットよりも同僚のように動作する、実際の展開可能な AI エージェントの構築を専門としています。ここで詳しく見てみましょう。
実機出荷実績のあるビルダー2社
Chelikavada は、ニューヨーク大学でコンピューター サイエンスの学士号を取得し、スタンフォード大学で経営科学と工学の修士号を取得しています。彼は Om Labs を立ち上げる前は Oracle で働いていましたが、彼の実験の才能が彼を現在の道に導いたのです。
「私は常にアプリやプロジェクトの構築者であり、いじくり回してきました」と彼は説明します。 「大学時代、ほぼ毎日 Android アプリを作成していた時期がありました。それだけで充実感を感じていました。」彼の直感は、初期設計から資金調達に至るまで、Om Labs とその最初の製品の形成に役立ちました。
彼の共同創設者である Kim は、システム エンジニアリングの深い経験を持っています。 Uber では、毎月 2 億ドルを超えるドライバーの支払いを処理するバックエンド パイプラインを構築しました。また、深層学習と強化学習に関する 2 冊の技術書籍を執筆しており、韓国の大学で採用されています。
Kim 氏のバックエンドの専門知識と学術的信頼性の組み合わせは、実践で証明された Chelikavada の製品第一のアプローチを補完します。
Chelikavada と Kim は、人々が暗号通貨ウォレットにアクセスして保護するために使用するデジタル「キー」の管理を支援するために、2022 年後半に 0xPass を構築しました。 0xPass の特徴は、これらのキーを 1 秒未満で検証および管理できることであり、他のソリューションよりもはるかに高速でした。
立ち上げ直後、Chelikavada と Kim はプレシード資金として 190 万ドルを調達しました。
暗号通貨の成功から AI の新たなビジョンへ
0xPass を高速で信頼性の高いキー管理システムに構築した後、Chelikavada と Kim は、Om Labs を人工知能に向けて方向転換するという慎重な決定を下しました。暗号インフラストラクチャ市場に足がかりを持っていたにもかかわらず、彼らはより大きなチャンスが到来すると考えていました。
「私たちは、AI を組み込む時期が来たという信念を信じるために、潜在的なシードラウンドの議論を断りました」と Chelikavada 氏は思い出します。 「暗号通貨で最高の鍵管理ソリューションを持っているにもかかわらず、私たちはサポート製品から始めて AI への移行を呼びかけました。私たちはそれを大きなチャンスと捉えました。」
この変化は、より広範な傾向と一致しています。生成型 AI の採用が急速に増加する一方で、暗号通貨市場は失速し始め、従来の SaaS モデルが始まりました 俊敏性とオーバーヘッドの削減を両立させるのに苦労している AI を活用したソリューションを提供します。
創設者らは、アプリを追加するのではなく、既存のワークフロー内で自律的に動作できる AI システムを構想しました。
Jina: 実際のワークフローで実際のアプリケーションを使用する AI 従業員
Chelikavada と Kim が Om Labs の下で開発したハイライト プロジェクトの 1 つは、自律的にソフトウェアをテストする AI を活用した合成ユーザーである Jina でした。
タスクの説明が与えられると、Jina はインターフェイスをクリックして、実際のユーザーの行動をシミュレートし、製品が顧客に届く前にバグやユーザビリティの問題を報告できます。すべてのレポートは自然言語で作成され、豊富なスクリーンショットが含まれるため、開発者以外でも潜在的な問題を簡単に発見できます。
Jina は、人間の品質保証チームが行うような方法で継続的なテストを実行し、新しいアプリのバージョンに自動的に適応します。これにより、開発チームがリグレッションを発見し、手動による QA 作業を削減できるため、より優れたソフトウェアをこれまでよりも迅速に提供できるようになります。
このフレームワークは、AI 従業員をライブ システムに組み込み、高度な認知作業を実行するという Om Labs のより広範な使命を示しています。チェリカヴァダとキムにとって、ジナはほんの始まりにすぎません。
AI 労働力に向けた構築
クリシュ・チェリカヴァダ そして ケオン・キム AI 従業員が専用ツールを超えて、プロンプトを待たずにエンタープライズ システム内で継続的に操作できる未来を思い描いてください。
Kim 氏が「アンビエント AI」と呼ぶこのアプローチは、エージェントをインフラストラクチャとして構築します。これらは真実と行動の源となり、バックグラウンドで機能して結果を改善し、諸経費を削減します。
AI が人間を支援することから自律的に行動するように移行するにつれ、エンタープライズ ソフトウェアへの影響がより明確になってきています。 Om Labs は、ライブ ワークフローと統合し、企業の運用管理やユーザーとのやり取りの方法を再構築する上で重要な役割を果たすように設計されたフルスタック エージェントを開発しています。
これは、AI 従業員が実際の責任を引き受ける一方で、人間のチームがより創造的で戦略的な仕事に集中できるようになる未来に向けた、より広範な移行の初期の兆候です。
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