MCPストアから100個の内部エージェントへ——CoboのAI転換実録
TechFlow厳選深潮セレクト
MCPストアから100個の内部エージェントへ——CoboのAI転換実録
「多くの企業が『AI＋Web3』を謳っていますが、自社の内部でさえAI化が完了していないのに、外部に語っているのは単なる概念に過ぎません。」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：alexzuo4、Cobo 投資・カストディ副社長（VP）
2024年末より、Cobo は自社のコア事業である暗号資産カストディおよびステーブルコイン決済に加え、AIとブロックチェーンの融合を積極的に模索してきました。
当初注目したのは、MCP（Model Context Protocol）がもたらす標準化されたスキルの可能性でした。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機能を呼び出すことが可能となり、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ストラクチャとなるでしょう。
そこで当社は、MCP向けアプリケーションストアを社内イノベーションとして立ち上げました。しかし、すぐにその実現可能性は否定されました。
当時のAI技術のハードルは依然として高く、熟練したエンジニアのみが効果的に活用できる状況でした。また、MCP自体の標準化も不十分で、各連携作業には多大な工数とコストがかかり、進捗は遅く、実際の導入効果は当初の期待を大きく下回りました。
とはいえ、AIチームはすでに構築済みであり、人材確保は極めて困難かつ高コストであったため、簡単に解散させるわけにはいきませんでした。
そこで、方向転換を決断しました。「顧客の世界を今すぐ変える」ことは難しいのであれば、「まず自社から変える」ことに集中することにしたのです。
第一の課題：セキュリティ
Coboは資産カストディ企業として、データや内部技術プロセスのフレームワークは極めてセンシティブです。社内でも厳格なデータ階層管理が行われています。しかし、データがなければ、また実業務からのフィードバックがなければ、自社専用のAgentを育てることは不可能です。
当初はローカルモデルの導入を検討しましたが、現実的には、ローカルモデルの知能水準が要件を満たしていませんでした。動作はしますが使い勝手が悪く、回答はできますが十分に「賢く」ありませんでした。
最終的に、ClaudeおよびGeminiを主力モデルとして採用することを決めました（ZDR——ゼロ・データ・リテンション条項の申請により、最高レベルのデータ隔離を実現可能）。
ただし、大規模言語モデル（LLM）はあくまで業務の基盤となる「脳」にすぎません。真に複雑なのは、データと権限管理です。
その後、当社は一貫した社内ナレッジベースおよびAgentフレームワークを構築しました。
社内ナレッジベース＋Cobo 自社開発 Agent システム
ナレッジベースは、社内データの階層化を担います。従業員の権限に応じて、閲覧可能な範囲を自動的に制御します。
Agentがナレッジベースを呼び出す際には、従業員の権限を継承し、「神の視点」を持たないよう設計されています。
ここには以下の詳細な考慮事項が含まれます：
- ネットワーク環境の分離方法
- 跨階層データフローの制限方法
- ログの保存と監査可能性の確保方法
- 機密情報の外部漏洩防止策
これらは一見地味な課題ですが、本取り組みが長期にわたって持続可能かどうかを左右する決定的な要素です。AIはセキュリティ上の脆弱性になってはなりません。
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、当社は依然として現実的な課題に直面しています：多くのフロント業務部門がAIに対して懐疑的あるいは無関心です。
単なる「利用推奨」では、業務フローの変革は起こりません。
後に私たちは気づきました。この課題に対処するには、経営層主導による改革が必要であると。
最初の突破口：OKR Agent
当社が最初に強力に推進したユースケースは、カスタマーサポートでもコード作成でもありませんでした。
それは「OKR（Objectives and Key Results）」でした。
AIを活用して会社の戦略を分解し、OKRの設定を支援し、進捗を追跡し、ボトルネックの分析と振り返りを行います。
つまり、組織運営を「人の管理」から徐々に「シリコンとカーボンの共治（人間とAIの協働）」へと移行させようとしているのです。このプロセスは従業員にとって極めて厳しいものでした。
従来であれば、目標は美しく記述でき、過程は筋の通った説明でごまかせました。しかし今では、毎週のデータがそこにあり、言い訳の余地はどんどん減っています。
この瞬間から、目標は会議室での議論に留まらず、システム内における継続的な記録へと変貌しました。
戦略OKRによる毎週の業務進捗モニタリング
一方で、パフォーマンス評価という実務を通じて、全従業員が初めてAIに真正に慣れ始めました。なぜなら、参加しないと自分の報酬に直接影響するからです。
パフォーマンスから業務へ：全社Agent化
OKR Agentが安定稼働し始めた後、当社は社内サービスの全面的なAgent化を推進しました。各部門に対し、自部門の業務に特化したAgentの設置を義務付け、評価と賞与制度を連動させました。
カスタマーサポート部門はカスタマーサポートAgent、法務部門は契約書補助Agent、営業部門はCRM Agentをそれぞれ開発しました。
最も「皮肉な」お客様対応Agentを発掘中
最終的に、100を超えるAgentが本番環境に投入されました。
「シリコンとカーボンの共治」の成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確です：
以前は問題が発生すると、「もう一人増員すべきか？」が第一の反応でしたが、今は「まずはシステムに介入させられないか？」が第一の反応となっています。
これがまさに私たちが考える「シリコンとカーボンの共治」です。AIが人間を代替するのではなく、人間がシステムと協働することに慣れていくのです。
この一年間の実践から得た、現実的な教訓
第一に、健全なキャッシュフローがあること。
もし企業のキャッシュフローが健全でなければ、このようなトランスフォーメーションは最後まで実行できません。AIはコスト削減ツールではありません。それは初期投資を伴う長期的な構造改革であり、幸いにも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、トップダウンによる推進が不可欠であること。
組織は自発的に変化しません。経営陣が強く推進しなければ、この取り組みは自然消滅します。
ご存知の通り、Coboの創業者は全員、重度のAI愛好家です。CTOの蒋博士は2000年代初頭にカーネギーメロン大学（CMU）でポスドク研究員としてAIに関する研究を開始しています。
第三に、強制的な利用が必須であること。
単なる「推奨」では、AIの活用はメール作成程度に留まります。業務プロセスへの本格的な浸透には、必ず「強制性」を伴う必要があります。
第四に、まず自社の業務から着手すること。
多くの企業が「AI＋Web3」というテーマを掲げていますが、自社内でさえAI化が完了していないのに、外部に向けて語るものはすべて空論に過ぎません。
振り返って
このトランスフォーメーションの成果を完全に定量化することは依然としてできませんが、会社は徐々に「人によって駆動されるプロセス」から「目標によって駆動されるシステム」へと移行しつつあります。
もし将来本当に「スマート・オーガニゼーション（知的組織）」が登場するならば、それは自然進化によって生まれるものではなく、一連の「不快さ」を伴う挑戦によって創出されるものです。
全社員が参画することで、AI時代に真に必要なものが何であるかを、企業としてより深く理解できるようになりました。
これは、当社の内部トランスフォーメーションがもたらした副次的成果でもあります。
最近、当社は「Cobo Waas Skill」をリリースしました。Cobo WaaS Skillは、AIコーディングAgent向けに設計された統合・運用能力レイヤーであり、構造化された知識、実行可能なサンプル、およびシナリオ編成を通じて、AgentがWaaS APIを正確に呼び出せるようにします。現在、ウォレットAPIを、AI Agentが直接呼び出せる金融機能モジュールへとアップグレード中です。開発期間は「週単位」から「対話単位」へと短縮されています。
これは、ある特定の製品アイデアから生まれたものではなく、当社の「シリコンとカーボンの共治」を経て、内発的に拡散した能力の結果です。
私たちはまだ模索の途上です。
しかし少なくとも、今日のCoboは、2024年のCoboとはもはや別物です。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
Cobo
