2024年末以降、Coboは自社のコアな暗号資産管理とステーブルコイン決済事業を除き、AIとブロックチェーンの融合を模索し続けています。最初に注目したのは、MCPによる標準化されたスキルの潜在能力です。理論上、スキルが十分に標準化されれば、AIはプラグインのように能力を呼び出し、ブロックチェーンはAIにとって最も自然な金融インフラとなるでしょう。そこで私たちは内部でMCPのアプリストアを立ち上げましたが、すぐに失敗に終わりました。当時のAIのハードルは高く、熟練したエンジニアだけが使いこなせるレベルでした。MCPも十分に標準化されておらず、各連携には多大な時間と労力、コストがかかり、推進も遅く、実際の効果は期待外れでした。しかし、AIチームは結局立ち上がりました。非常に高価で採用も難しく、簡単に撤退できるものではありません。そこで私たちは方向性を変えることにしました。今すぐ顧客の世界を変革できなくても、まずは自分たちの内部から変えようと決めたのです。**最初の課題：セキュリティ**------------Coboは資産管理会社として、データも内部の技術フレームワークも非常に敏感です。厳格なデータ階層も設けています。しかし、データや実際の業務入力がなければ、自社のエージェントを育てることはできません。最初はローカルモデルの導入を考えましたが、現実にはローカルモデルの知能レベルは要求を満たしませんでした。動作はするが使いにくい、回答はできるが賢くない。最終的にClaudeやGeminiを採用し（ZDR—ゼロデータ留存条項を申請し、最高レベルの隔離を実現可能）、大規模モデルはあくまで業務の「脳」として位置付けました。本当に複雑なのはデータと権限の管理です。そこで、私たちは一連の内部知識ベースとエージェントフレームワークを構築しました。**内部知識ベース＋Cobo自社開発エージェント体系**知識ベースは社内データの階層管理を担い、社員の権限に応じて閲覧範囲を制御します。エージェントは知識ベースを呼び出す際に、社員の権限を継承し、「神の視点」を持ちません。具体的なポイントは以下の通りです。* ネットワーク環境の隔離方法* 層間データフローの制限* ログの保存と監査の制御* 機密情報の漏洩防止これらは魅力的ではありませんが、長期的に運用できるかどうかを左右します。AIはセキュリティホールになってはいけません。**アーキテクチャ構築後の課題：誰も使わない**-----------------今日に至るまで、会社は依然として現実的な問題に直面しています。多くのフロント業務はAIに対して冷淡です。ただ使うことを促すだけでは、AIによる業務変革は起きません。私たちは後に気づきました。管理側からの推進が必要だと。### **最初の突破口：OKRエージェント**最初に強く推したのは、カスタマーサポートやコーディングではなく、OKRです。AIを使って会社の戦略を分解し、OKR設定を支援し、進捗を追跡し、振り返りを行う。つまり、会社の管理を人からシリコンと共治へと徐々に変えていくプロセスです。これは社員にとって非常に辛い作業です。以前は目標をきれいに書き、プロセスを合理的に語ることができましたが、今や毎週のデータがそこにあり、言い訳は少なくなります。この瞬間から、目標は会議の議論だけでなく、システム内で継続的に記録されるものへと変わりました。strategy okrは毎週業務進捗を促すしかし、これはパフォーマンス評価から始まり、社員がAIに本当に馴染むきっかけとなります。関わらなければ、給与に直接影響します。**パフォーマンスから業務へ：エージェント全面導入**---------------------OKRが動き出した後、私たちは内部サービスのエージェント化を推進しました。評価と報酬を組み合わせ、各部署に自分たちの業務に関連するエージェントを設定させる仕組みです。カスタマーサポートはカスタマーサポートエージェントを作成。法務は契約支援エージェントを作成。営業はCRMエージェントを作成。最も奇抜な顧客エージェントも含め、最終的に100以上のエージェントを展開しました。「シリコンと共治」の結果を正確に定量化することはできませんが、少なくとも一つの明確な変化があります。以前は問題に直面したとき、最初の反応は「人をもう一人増やすか？」でしたが、今では「まずシステムに参加させられるか？」になっています。これこそが私たちの理解するシリコンと共治です。AIが人を置き換えるのではなく、人がシステムと共に働くことに慣れることです。**この一年の経験から得た現実的な教訓**---------------------第一に、健全なキャッシュフローを持つこと。資金繰りが不健全な会社では、この変革は完遂できません。AIはコスト削減ツールではなく、初期投資を長期的な構造改革に変えるものです。幸い、Coboの主力事業は健全なキャッシュフローを維持しています。第二に、トップダウンの推進が必要。組織は自発的に変わりません。経営層が強く推進しなければ、自然に頓挫します。ご存知の通り、Coboの創業者は皆AIに深く関わる人々です。CTOの蒋博士は2000年代初頭にCMUで博士後期課程を修了し、AI研究を始めました。第三に、強制的な利用を徹底する。ただ促すだけでは、AIはメール作成に留まります。実際に業務フローに組み込むには、「強制性」が必要です。第四に、自社の業務から始める。多くの企業はAI＋Web3を語りますが、自社内でAI化が完了していなければ、外部に向けて語るのは概念だけです。**振り返り**-------この変革を完全に定量化することはできませんが、会社は「人駆動のフロー」から「目標駆動のシステム」へと徐々に移行しています。将来的に「知能組織」が現れるとすれば、それは自然進化ではなく、何度も不快な推進を経て作り上げられるものです。全員の参加によって、AI時代における真のニーズもより深く理解できるようになります。これも私たちの内部変革の副産物です。**最近、Cobo Waas Skillをリリースしました。** Cobo WaaS Skillは、AIコーディングエージェント向けに設計された統合・運用能力層であり、構造化された知識、実行可能な例、シナリオの編成を通じて、エージェントがWaaS APIを正確に呼び出せるようにします。 私たちはウォレットAPIを、AIエージェントが直接呼び出せる金融能力モジュールにアップグレードしています。開発サイクルは週次から対話レベルに短縮されました。これは特定の製品アイデアの結果ではなく、私たちの内部のシリコンと共治の経験から自然に溢れ出た能力の一端です。まだ模索中ですが、少なくとも今日のCoboは、2024年のあの会社とは異なっています。
仮想通貨業界におけるシリコンカーボン共治の道 — Coboの内部AI変革
2024年末以降、Coboは自社のコアな暗号資産管理とステーブルコイン決済事業を除き、AIとブロックチェーンの融合を模索し続けています。
最初に注目したのは、MCPによる標準化されたスキルの潜在能力です。理論上、スキルが十分に標準化されれば、AIはプラグインのように能力を呼び出し、ブロックチェーンはAIにとって最も自然な金融インフラとなるでしょう。
そこで私たちは内部でMCPのアプリストアを立ち上げましたが、すぐに失敗に終わりました。
当時のAIのハードルは高く、熟練したエンジニアだけが使いこなせるレベルでした。MCPも十分に標準化されておらず、各連携には多大な時間と労力、コストがかかり、推進も遅く、実際の効果は期待外れでした。
しかし、AIチームは結局立ち上がりました。非常に高価で採用も難しく、簡単に撤退できるものではありません。
そこで私たちは方向性を変えることにしました。今すぐ顧客の世界を変革できなくても、まずは自分たちの内部から変えようと決めたのです。
最初の課題：セキュリティ
Coboは資産管理会社として、データも内部の技術フレームワークも非常に敏感です。厳格なデータ階層も設けています。しかし、データや実際の業務入力がなければ、自社のエージェントを育てることはできません。
最初はローカルモデルの導入を考えましたが、現実にはローカルモデルの知能レベルは要求を満たしませんでした。動作はするが使いにくい、回答はできるが賢くない。
最終的にClaudeやGeminiを採用し（ZDR—ゼロデータ留存条項を申請し、最高レベルの隔離を実現可能）、大規模モデルはあくまで業務の「脳」として位置付けました。本当に複雑なのはデータと権限の管理です。
そこで、私たちは一連の内部知識ベースとエージェントフレームワークを構築しました。
内部知識ベース＋Cobo自社開発エージェント体系
知識ベースは社内データの階層管理を担い、社員の権限に応じて閲覧範囲を制御します。
エージェントは知識ベースを呼び出す際に、社員の権限を継承し、「神の視点」を持ちません。
具体的なポイントは以下の通りです。
これらは魅力的ではありませんが、長期的に運用できるかどうかを左右します。AIはセキュリティホールになってはいけません。
アーキテクチャ構築後の課題：誰も使わない
今日に至るまで、会社は依然として現実的な問題に直面しています。多くのフロント業務はAIに対して冷淡です。
ただ使うことを促すだけでは、AIによる業務変革は起きません。
私たちは後に気づきました。管理側からの推進が必要だと。
最初の突破口：OKRエージェント
最初に強く推したのは、カスタマーサポートやコーディングではなく、OKRです。
AIを使って会社の戦略を分解し、OKR設定を支援し、進捗を追跡し、振り返りを行う。
つまり、会社の管理を人からシリコンと共治へと徐々に変えていくプロセスです。これは社員にとって非常に辛い作業です。
以前は目標をきれいに書き、プロセスを合理的に語ることができましたが、今や毎週のデータがそこにあり、言い訳は少なくなります。
この瞬間から、目標は会議の議論だけでなく、システム内で継続的に記録されるものへと変わりました。
strategy okrは毎週業務進捗を促す
しかし、これはパフォーマンス評価から始まり、社員がAIに本当に馴染むきっかけとなります。関わらなければ、給与に直接影響します。
パフォーマンスから業務へ：エージェント全面導入
OKRが動き出した後、私たちは内部サービスのエージェント化を推進しました。評価と報酬を組み合わせ、各部署に自分たちの業務に関連するエージェントを設定させる仕組みです。
カスタマーサポートはカスタマーサポートエージェントを作成。法務は契約支援エージェントを作成。営業はCRMエージェントを作成。
最も奇抜な顧客エージェントも含め、最終的に100以上のエージェントを展開しました。
「シリコンと共治」の結果を正確に定量化することはできませんが、少なくとも一つの明確な変化があります。
以前は問題に直面したとき、最初の反応は「人をもう一人増やすか？」でしたが、今では「まずシステムに参加させられるか？」になっています。
これこそが私たちの理解するシリコンと共治です。AIが人を置き換えるのではなく、人がシステムと共に働くことに慣れることです。
この一年の経験から得た現実的な教訓
第一に、健全なキャッシュフローを持つこと。
資金繰りが不健全な会社では、この変革は完遂できません。AIはコスト削減ツールではなく、初期投資を長期的な構造改革に変えるものです。幸い、Coboの主力事業は健全なキャッシュフローを維持しています。
第二に、トップダウンの推進が必要。
組織は自発的に変わりません。経営層が強く推進しなければ、自然に頓挫します。
ご存知の通り、Coboの創業者は皆AIに深く関わる人々です。CTOの蒋博士は2000年代初頭にCMUで博士後期課程を修了し、AI研究を始めました。
第三に、強制的な利用を徹底する。
ただ促すだけでは、AIはメール作成に留まります。実際に業務フローに組み込むには、「強制性」が必要です。
第四に、自社の業務から始める。
多くの企業はAI＋Web3を語りますが、自社内でAI化が完了していなければ、外部に向けて語るのは概念だけです。
振り返り
この変革を完全に定量化することはできませんが、会社は「人駆動のフロー」から「目標駆動のシステム」へと徐々に移行しています。
将来的に「知能組織」が現れるとすれば、それは自然進化ではなく、何度も不快な推進を経て作り上げられるものです。
全員の参加によって、AI時代における真のニーズもより深く理解できるようになります。
これも私たちの内部変革の副産物です。
最近、Cobo Waas Skillをリリースしました。
Cobo WaaS Skillは、AIコーディングエージェント向けに設計された統合・運用能力層であり、構造化された知識、実行可能な例、シナリオの編成を通じて、エージェントがWaaS APIを正確に呼び出せるようにします。
私たちはウォレットAPIを、AIエージェントが直接呼び出せる金融能力モジュールにアップグレードしています。開発サイクルは週次から対話レベルに短縮されました。
これは特定の製品アイデアの結果ではなく、私たちの内部のシリコンと共治の経験から自然に溢れ出た能力の一端です。
まだ模索中ですが、少なくとも今日のCoboは、2024年のあの会社とは異なっています。