OpenAIがあなたの競争相手になる時：垂直型AIの罠

日9月1日、ニューヨークのAIスタートアであるTerminal XがOpenAIとの協力関係を発表しました。代替資産マネージャーの業務プロセスに、 frontier AIを導入することです。プレスリリースには、投資家が興味を持つような言葉が使われていました。「AIオペレーティングシステム」「エージェント型OS」「institutional investmentワークフローにおけるfrontier AI」といった表現です。

10日後、OpenAIは「ChatGPT for Financial Services」を発売しました。これは、同様の機能を実現するための製品であり、モルガン・スタンレーとエバーコアがデザインパートナーとして協力して開発されました。また、ネイティブな金融データも含まれています。

これら二つの発表の間の時間が、重要な点です。

Terminal X――つまり、その製品です。法的な主体はProject Plutoという会社です。2022年8月、元プライベートエクイティおよびヘッジファンド投資家であるヒョンホンによって設立されました。それによって、上昇しました。4回のラウンドで、およそ970万ドル。、と共に2026年4月に起こったAシリーズの資金調達は、デジタルガレージと大和証券の合弁企業であるダイワベンチャーズが主導したものです。. このスタートアップは2025年初頭に商業的なサービスを開始しました。.

この製品は、アナリストと、非構造化された金融データの山の間に位置しています。そのデータには、内部メモ、投資委員会の報告書、ブローカーの研究結果、賃貸契約、契約に関する文書などが含まれており、これらが実際の代替資産マネージャーの仕事の内容です。Terminal Xは、これらすべてのデータを「プライベートデータルーム」という場所に集めます。そして、AIエージェントを利用して、メモの作成、投資戦略の立案、デューティダイナンスの実施、報告書の生成などを行います。このシステムは顧客のクラウド内で動作し、OpenAI、Anthropic、Googleなどの多モデルアーキテクチャを利用して機能します。「フォワードデプロイドエンジニア」――顧客の窓口に配属されるウォールストリートの専門家たちカスタムワークフローを構築するため。その自己計算によれば、企業での利用数は8ヶ月で約40倍に増加し、会社では100万以上のクエリが処理されました。検索精度を支えるベクトル検索は、この上で実行されます。Pineconeは、80万人の開発者と9,000人の有料顧客を持つプライベート企業です。.

これらはすべて信頼できることです。プライベートマーケットは、金融機関の活動の中で最もデジタル化されていない領域です。標準化されたデータがなく、プライベート取引に適用されるブルームバーグ端末のようなものもありません。また、金融機関の知識に依存する数千もの企業が、メールや共有ドライブ、そして決して何も書き留めない上級アナリストたちの手によって管理されているのです。これらをすべて索引化し、自然言語で検索可能にするツールが実際に役立つでしょう。

脆弱性とは、製品が機能するかどうかではありません。重要なのは、その製品が生き残るために必要な市場を誰が握っているかです。

9月10日にOpenAIがリリースした内容は以下の通りです。

金融サービス向けのChatGPTは、OpenAIが開発した最新モデルであるGPT-6 Astraを利用しています。このモデルは、金融的な判断をする際に最適化されています。そして情報検索についても含まれます。LSEG、PitchBook、Daloopa、Crunchbase、Quartrから得られたネイティブデータ– 収益記録、財務報告書、企業の基本情報など。これらはOpenAI自身のインフラ上で管理されている。また、企業ごとのテンプレートに基づいて、プレゼン資料や財務モデル、研究ノートも生成される。さらに、コンプライアンス対応機能、詳細な引用情報、監査ワークフローも含まれている。モーガン・スタンレーとエバーコアはデザインパートナーでした。. オープナイアスのCFOであるサラ・フリアーは8月に、企業向け事業が消費者向け事業よりも多くの収益を生み出していると述べました。.

それを、Terminal Xの価値提供と比較してみましょう。Terminal Xの強みは、以下の3点です：(1)企業の私的な内部データの深い索引化、(2)特定の投資ワークフローに対応したカスタマイズされたエージェントの管理、(3)複数のモデルを利用できる柔軟性。後者は非常に優れた点です。最初の2点は、モデルへのアクセスやデータパートナーシップ、顧客関係を持つプラットフォーム企業が実現できる能力です。

モデルプロバイダが垂直事業者になると、インテグレーターの立場は交渉可能になります。

これは仮定の話ではありません。OpenAIには、データ連携の仕組みやコンプライアンス基盤、企業向け営業チームを通じた顧客へのアクセス機能があります。さらに、金融的な推論能力を持ったモデルであるGPT-6 Astraも利用可能です。もしテンプレートやデータ接続機能が、ワークフローの80％を解決してくれるのであれば、「フォーウォード・デプロイドエンジニア」という制度は必要ありません。Terminal Xの特徴である、企業特有のカスタマイズ機能、プライベートクラウドでの展開、複数モデルのルーティング機能は、最も高度でセキュリティ意識の高い顧客にとって重要です。しかし、そうした顧客こそが、直接OpenAIと企業契約を結ぶ人々です。

ここでのより広範なパターンは、認識しておくべきものです。なぜなら、それはTerminal Xを超えても適用されるからです。

エンタープライズAIスタックには3つの層があります。下層には、モデルプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google）が含まれます。中層には、インフラストラクチャー（ベクトルデータベース、オーケストレーションフレームワーク、API管理システム——Pinecone、MongoDB、Weights & Biases）が存在します。上層には、特定の業界向けに作られた垂直型アプリケーションが含まれています。

インフラ層は比較的安全です。モデルプロバイダーは、検索処理を行うためにベクターデータベースが必要です。また、エージェントを管理するためにはオーケストレーションツールも必要です。この層では、どのモデルが勝つかに関わらず収益が得られます。Terminal Xが使用しているPineconeも、このような状況を示しています。Terminal Xが成功するか衰退するかは重要ではありません。Pineconeはコンピューティング能力に基づいて料金を請求するため、検索を利用したすべてのAIアプリケーションに必要不可欠です。

垂直分野におけるアプリケーション層こそが、競争が集中する場所です。OpenAIやAnthropicのモデルを基盤として事業を展開する各垂直分野のAI企業は、そのモデル提供会社が自分たちの市場から去らないと暗黙のうちに期待しています。9月までの間は、それは理にかなった期待でした。OpenAIは消費者や水平型の企業向けに焦点を当てていました。しかし今では、デザインパートナーや業界特有のデータ、ドメイン別に訓練されたモデルを活用した垂直分野向け製品を発売しています。9月10日のリリースでは金融サービスが対象ですが、OpenAIは他の分野にも進出する計画があると表明しています。

Terminal Xはプライベートなものですので、購入や売却するための株式はありません。しかし、投資可能な点もあります。第三者モデルを基に構築された垂直型AIアプリケーションには、実際にリスクが存在します。それは理論上の問題ではなく、現実的な問題です。

上場しているAIソフトウェア企業にとっても、同じことが言えます。モデル提供業者が同じ機能を提供した場合、その企業の価値提案は維持できるのか？純粋にドメイン知識やワークフローのカスタマイズ、または独自のデータ統合による差別化を特徴とする企業は、直接的な脅威に直面します。本当にユニークなデータや、モデル提供業者では再現不可能な規制専門知識、または顧客の行動によって切り替えコストが生じるクローズドルーム型ワークフローを持つ企業は、より良い立場にあります。ほとんどの企業は、その中間的な位置にいます。

Terminal X自身が次に何をするかが、垂直専門化が正当化されるかどうかを決定づけます。この会社には実際の製品があり、Early Enterprise Tractionというものがあり、また、デジタルツールでは十分にサポートされていない市場も存在します。その多モデルアーキテクチャにより、OpenAIの直接競合他社が強力になった場合でも、別のモデルに切り替えることができます。APACの顧客に対してはAnthropicやGoogle、あるいは中国のモデルを利用することも可能です。そして、自社のデータによると、顧客のうち相当数が日本や韓国市場で利用されているようです。

しかし、9月の発表内容から、エンタープライズAIにおけるある構造的な特徴が明らかになります。最も優位な立場にある企業とは、モデルの知能を業界のワークフローに変換する垂直型アプリケーションではありません。それは、基盤を構築し、直接顧客に販売できるモデルプロバイダーです。

、競合他社を立ち上げた企業とパートナーシップを結ぶというスタートアップは、まさに典型的な例です。Terminal Xは生き残るかもしれません。多くの垂直型AI企業もそうでしょう。しかし、この依存関係は今、プラットフォーム企業自身が価格に反映させています。市場も同じようにその価格を定めるべきです。