多くの企業がAI＋Web3を語っています。しかし、内部でAI化が完了していなければ、外に向けて語るのは概念だけです。
作者：alexzuo4、Cobo 投資・カストディVP
2024年末から、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以外に、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にMCPのアプリストアを立ち上げました。しかし、すぐにそれは証明されました。
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ものでした。MCPも十分に標準化されておらず、各連携には時間と労力、コストがかかり、推進も遅く、実現効果は期待ほどではありませんでした。
それでもAIチームは結成されました。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転換を決意しました。今すぐ顧客の世界を変えられなくても、まずは自分たちを変えようと。
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あります。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。
最初に考えたのはローカルモデルの展開でした。しかし現実には、ローカルモデルの知能レベルは要求を満たしません。動作はするが使いにくい。回答はできるが、賢さに欠ける。
最終的にClaudeやGeminiを中心に採用しました（ZDR—ゼロデータ保持条項を申請可能で、最高レベルの隔離を実現）。
しかし、大規模モデルはあくまで業務の「大脳」です。本当に複雑なのはデータと権限です。
私たちは後に、社内知識ベースとエージェントのフレームワークを一式構築しました。
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当し、社員の権限に応じて閲覧範囲を割り当てます。
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。
この詳細には以下が含まれます：
これらは派手ではありませんが、長期的に運用できるかどうかを決める重要なポイントです。AIはセキュリティホールになってはいけません。
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による業務フローの変革は起きません。
私たちは後に、経営から始める必要性に気づきました。
最初に推進したのは、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、AIでOKRを設定し、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に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、プロセスも合理的に語れました。今では毎週のデータがそこにあり、言い訳は少なくなります。
その瞬間から、目標は会議の議論だけでなく、システム内の継続的な記録へと変わりました。
strategy okr 毎週業務進捗を促す
しかし、これもパフォーマンス評価から始まり、社員が本当にAIに慣れる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。
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て、各部署に関連するエージェントの設置を強制しました。
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。
最も皮肉な顧客エージェントを探す
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。
しかし、少なくとも一つの変化は明らかです。
以前は問題に直面したとき、最初の反応は「人を増やすべきか」でした。今では、「システムに先に関与させられるか」が最初の反応です。
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。
第一に、健全なキャッシュフローを持つこと。
会社のキャッシュフローが不健全なら、この変革は完結しません。AIはコスト削減ツールではなく、前期投資による長期的な構造改革です。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、強制的な利用が必要。
ただ促すだけでは、AIはメール作成に留まります。実際に業務フローを変えるには、「強制性」が不可欠です。
第四に、自社の業務から始める。
多くの企業がAI＋Web3を語っていますが、自社内でAI化が完了していなければ、外に向けての概念に過ぎません。
この変革を完全に定量化することはできません。会社は「人駆動のフロー」から徐々に「目標駆動のシステム」へと移行しています。
もし将来、「知能組織」が実現するなら、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。
全員参加によって、AI時代に本当に必要なものを会社が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はWaaSスキルをリリースしました。Cobo WaaSスキルは、AIコーディングエージェント向けに設計された統合と運用の能力層で、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、私たちの内部で進めてきたシリコンと共治の結果、自然に能力が外に溢れ出したものです。
まだ模索中ですが、少なくとも今のCoboは、2024年のあの会社とは違います。
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Cobo：私たちはどのようにAIを使って変革を進めているのか？
多くの企業がAI＋Web3を語っています。しかし、内部でAI化が完了していなければ、外に向けて語るのは概念だけです。
作者：alexzuo4、Cobo 投資・カストディVP
2024年末から、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以外に、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にMCPのアプリストアを立ち上げました。しかし、すぐにそれは証明されました。
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ものでした。MCPも十分に標準化されておらず、各連携には時間と労力、コストがかかり、推進も遅く、実現効果は期待ほどではありませんでした。
それでもAIチームは結成されました。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転換を決意しました。今すぐ顧客の世界を変えられなくても、まずは自分たちを変えようと。
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あります。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。
最初に考えたのはローカルモデルの展開でした。しかし現実には、ローカルモデルの知能レベルは要求を満たしません。動作はするが使いにくい。回答はできるが、賢さに欠ける。
最終的にClaudeやGeminiを中心に採用しました（ZDR—ゼロデータ保持条項を申請可能で、最高レベルの隔離を実現）。
しかし、大規模モデルはあくまで業務の「大脳」です。本当に複雑なのはデータと権限です。
私たちは後に、社内知識ベースとエージェントのフレームワークを一式構築しました。
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当し、社員の権限に応じて閲覧範囲を割り当てます。
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。
この詳細には以下が含まれます：
これらは派手ではありませんが、長期的に運用できるかどうかを決める重要なポイントです。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による業務フローの変革は起きません。
私たちは後に、経営から始める必要性に気づきました。
最初の突破口：OKRエージェント
最初に推進したのは、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、AIでOKRを設定し、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に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、プロセスも合理的に語れました。今では毎週のデータがそこにあり、言い訳は少なくなります。
その瞬間から、目標は会議の議論だけでなく、システム内の継続的な記録へと変わりました。
strategy okr 毎週業務進捗を促す
しかし、これもパフォーマンス評価から始まり、社員が本当にAIに慣れる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て、各部署に関連するエージェントの設置を強制しました。
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。
最も皮肉な顧客エージェントを探す
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。
しかし、少なくとも一つの変化は明らかです。
以前は問題に直面したとき、最初の反応は「人を増やすべきか」でした。今では、「システムに先に関与させられるか」が最初の反応です。
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。
この一年の歩み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。
会社のキャッシュフローが不健全なら、この変革は完結しません。AIはコスト削減ツールではなく、前期投資による長期的な構造改革です。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、強制的な利用が必要。
ただ促すだけでは、AIはメール作成に留まります。実際に業務フローを変えるには、「強制性」が不可欠です。
第四に、自社の業務から始める。
多くの企業がAI＋Web3を語っていますが、自社内でAI化が完了していなければ、外に向けての概念に過ぎません。
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。会社は「人駆動のフロー」から徐々に「目標駆動のシステム」へと移行しています。
もし将来、「知能組織」が実現するなら、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。
全員参加によって、AI時代に本当に必要なものを会社が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はWaaSスキルをリリースしました。Cobo WaaSスキルは、AIコーディングエージェント向けに設計された統合と運用の能力層で、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、私たちの内部で進めてきたシリコンと共治の結果、自然に能力が外に溢れ出したものです。
まだ模索中ですが、少なくとも今のCoboは、2024年のあの会社とは違います。