ある暗号通貨企業のシリコン・カーボン共治の道 — Coboの内部AI変革

2024年末から、Coboは自社のコア事業である暗号資産カストディとステーブルコイン決済業務に加え、AIとブロックチェーンの融合を模索してきました。

私たちが最初に注目したのは、MCPがもたらす標準化されたスキルの可能性です。理論的には、スキルが十分に標準化されていれば、AIはプラグインのように能力を呼び出せ、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になるはずでした。

そこで、社内でMCPのアプリストアを立ち上げました。しかし、すぐにその仮説は否定されました。

当時、AIのハードルはまだ高く、熟練したエンジニアのみが自在に扱える状態で、MCPも標準化が不十分でした。各連携には時間と労力がかかり、コストが高く、進捗は遅く、実装効果は想像とはかけ離れていました。

しかし、AIチームはすでに立ち上がっていました。高コストで、人材確保も難しく、簡単に解散することもできません。

そこで、方向転換を決めました。今すぐ顧客の世界を変えられないなら、まずは自分たち自身を変えようと。

最初の問題：セキュリティ

Coboは資産カストディ企業として、データも内部の技術プロセスフレームワークも極めて機密性が高いものです。社内にも厳格なデータ階層があります。しかし、データがなく、実際の業務インプットがなければ、会社独自のAgentを訓練することは不可能です。

最初に考えたのは、ローカルモデルのデプロイでした。しかし現実には、ローカルモデルの知性レベルは要求に達しませんでした。動かすことはできても、使い勝手が悪い。回答はできても、十分に賢くない。

結局、ClaudeやGeminiをメインに選択しました（ZDR——ゼロデータ保持条項を申請でき、最高レベルの分離を実現できます）。

しかし、大規模言語モデルは業務の基盤となる「脳」に過ぎません。本当に複雑なのは、データと権限です。

その後、社内ナレッジベースとAgentフレームワーク一式を構築しました。

社内ナレッジベース + Cobo独自開発のAgentシステム

ナレッジベースは、社内データの階層化を担当します。従業員の権限に応じて、閲覧可能な範囲を割り当てます。

Agentがナレッジベースを呼び出す際も、従業員の権限を継承し、「神の視点」を持つことはありません。

ここでの詳細には以下が含まれます：

• ネットワーク環境の分離方法
• 階層を跨いだデータの流れの制限方法
• 監査可能なログ保持の制御方法
• 機密情報の漏洩防止方法

これらは華やかなものではありませんが、この取り組みを長期的に継続できるかを決定づけます。AIがセキュリティホールになってはなりません。

アーキテクチャ構築後の問題：誰も使わない

今日に至っても、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を軽視しているのです。

単に使用を奨励するだけでは、AIによるワークフローの変革は起こりません。

後に私たちは、会社の管理から手を付けなければならないと気づきました。

最初の突破口：OKR Agent

私たちが最初に強力に推進したシナリオは、カスタマーサポートでも、コード記述でもありませんでした。

それはOKRです。

AIを使って会社の戦略を分解し、AIを使ってOKRの設定を支援し、AIを使って進捗を追跡し、AIを使ってボトルネックを振り返ります。

つまり、会社の管理を、人の管理から、徐々にシリコンとカーボンの共治へと変えていくのです。このプロセスは従業員にとって非常に苦痛なものです。

以前は目標を少し綺麗に書け、プロセスを少し合理的に説明できました。今では毎週データがそこにあり、言い訳はどんどん減っていきます。

その瞬間から、目標はもはや会議での議論だけでなく、システム内の継続的な記録となりました。

戦略OKRによる毎週の業務進捗督促

しかし、評価からこそ、一人一人が本当にAIに慣れ親しむようになりました。なぜなら、参加しなければ、それは直接あなたの報酬に影響するからです。

評価から業務へ：全面的なAgent化

OKRが軌道に乗った後、私たちは社内サービスのAgent化を推進し始めました。評価とボーナスを組み合わせた方法で、各部門に自らの業務に関連するAgent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Agentを。法務は契約支援Agentを。営業はCRM Agentを。

最も皮肉で嫌味な顧客Agentを探して

最終的に、合計100以上のAgentが立ち上がりました。

「シリコンとカーボンの共治」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確です：

以前は問題に遭遇すると、第一の反応は「もう一人雇うべきか」でした。今の第一の反応は、「まずシステムに参加させられないか」です。

これこそが私たちが理解するシリコンとカーボンの共治です。AIが人に取って代わるのではなく、人がシステムと共に働くことに慣れ始めるのです。

この一年間の歩みから、いくつか非常に現実的な教訓を得ました

第一に、健全なキャッシュフローがあること。

会社のキャッシュフローが健全でなければ、このような変革は終点まで辿り着けません。AIはコスト削減ツールではなく、それは前期的な投資と長期的な構造的アップグレードの交換であり、Coboの主力事業がまだ健全なキャッシュフローを生み出していることに感謝しています。

第二に、トップダウンで推進しなければならないこと。

組織は自発的には変わりません。経営陣が強力に推進しなければ、この取り組みは自然消滅します。

周知の通り、Coboの創業者たちは重度のAIユーザーであり、CTOの蒋博士は2000年代にCMUで博士研究員としてAI研究を始めていました。

第三に、強制的に使用させなければならないこと。

単に奨励するだけなら、AIは永遠にメールを書く程度に留まります。プロセスに真に組み込まれる変化には、必ずある程度の「強制性」が伴います。

第四に、まず自社の業務を解決すること。

多くの会社がAI + Web3について語ります。しかし、自社内部がまだAI化を完了していなければ、対外的に語るのはすべて概念に過ぎません。

振り返って

私たちもこの変革を完全に定量化することはできません。会社は「人がプロセスを駆動する」状態から、徐々に「目標がシステムを駆動する」状態へと移行し始めています。

もし未来に本当に「インテリジェント組織」が現れるなら、それは自然に進化して生まれるものではないでしょう。それは、一輪また一輪の不快感によって押し出されてくるものです。

全員が参加したことで、会社はAI時代における真のニーズをよりよく理解できるようになりました。

これもまた、私たちの社内変革の副産物です。

最近、私たちはCobo Waas Skillをリリースしました。Cobo WaaS Skillは、AI Coding 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、実行可能な例、シナリオオーケストレーションを通じて、AgentがWaaS APIを正確に呼び出せるようにします。私たちは現在、ウォレットAPIを、AI Agentが直接呼び出せる金融能力モジュールへとアップグレードしています。開発サイクルは週単位から対話単位へと短縮されます。

これは、ある特定の製品インスピレーションの結果ではありません。私たちが社内でこの一連のシリコンとカーボンの共治を経た後、能力が自然に外に溢れ出した結果です。

私たちはまだ模索中です。

しかし、少なくとも、今日のCoboは、もはや2024年のあの会社ではありません。