Instinct、10億ドルを調達し、誰も求めていないものを押し付け始める

評価額100億ドルで10億ドルのシリーズCを確定させた数日後、AIエージェントスタートアップのInstinctは、アシスタントを店のカウンターに変える機能を発表した。ユーザーの反応は良くなかった。

その機能はInstinct Selectionsと呼ばれる。リクエストを待たずに、食事、旅行、ショッピングのパーソナライズされた推薦をユーザーに直接プッシュする。創業者のNoah Shinn氏はXで発表し、地元のシェフ、インテリアデザイナー、建築家、アウトドアガイドと提携することで、人間のセンスをプラットフォームに持ち込む試みだと位置づけた。レストラン検索は、その地域を知るシェフが選んだリストから引くことができる。トレイルの提案は地域のガイドから来るかもしれない。住宅装飾は、ユーザーの好みと予算に合わせた独立系デザイナーから提供されるかもしれない。

コンセプトは一貫している。何かを推薦するエージェントを作るなら、ウェブをスクレイピングするのではなく入力をキュレーションすることは、汎用チャットボットとの差別化として防御可能な方法だ。

実際のロールアウトで起きたこと

アイデアは悪くなかった。問題はロールアウトだった。

推薦は一夜にして、求められていないのに現れ始めた。Array VCのジェネラルパートナーであるShruti Gandhi氏は、アシスタントが彼女が尋ねていないつば付き帽子、サングラス、機内持ち込み手荷物の提案をプッシュしてきたと述べた。彼女はこの変化を、役立つパーソナルアシスタントではなくコマースエンジンにアシスタントを変えるものだと表現し、少なくとも人々が実際に必要とするもののパーソナライズされたショッピングリストを作るよう会社に求めた。

事業買収マーケットプレイスの創業者であるChat Joglekar氏は、AIアシスタントに対する最初の「えっ」という瞬間を語った。Instinctは彼のメールでBlue Bottleのコーヒー定期購読を読んだ後、ポータブルコーヒーフラスクを提案し、同じ受信箱から引き出した今後の旅行に関連する旅行アクセサリーも提案した。起業家のAndrew Yeung氏と投資家のAsh Thaker氏も同様の求められていない推薦を報告した。Thaker氏が提案した修正は単純明快だった。ユーザーがオプトインして、自分の好みのソースを選べるようにすることだ。

最後の点が核心だ。不満はタイミングにある。推薦がアクティブなリクエストの文脈外で届いたのだ。Selectionsはユーザーに応答するのではなく、中断させた。

気まずいのはタイミングだ

Shinn氏はローンチの前日に明確な哲学を述べていた。ポッドキャスト「Invest Like the Best」のあるエピソードで、Instinctはユーザーが望むことと一致しない方法でユーザーの行動に影響を与えるべきではないと語った。さらに踏み込み、Google、TikTok、Instagram、Snapchatが、人々が望まないかもしれないものを買わせるように設計された広告を押し付けてユーザーを製品のように扱っていると批判した。Instinctがその知能を使って、ユーザーが望まないものを購入または購読するよう説得するなら、危険な世界になると述べた。

そのメッセージは、初期ユーザーが求められていない広告として経験した機能の隣に居心地悪く座っている。この不一致は偽善というより、原則と製品決定の間のギャップであり、マネタイズを望むすべてのアシスタントが最終的に越えなければならない同じギャップだ。

プロアクティブなエージェントが信頼を壊さずにマネタイズするのが難しい理由

ここでの設計問題は具体的で、理解する価値がある。なぜなら、すべてのエージェント企業がこれに直面するからだ。

プロアクティブなアシスタントが役立つにはコンテキストが必要だ。Instinctはメール、メッセージング、画面、音声、位置情報に接続し、交通手段の手配、企業への連絡、予約を行うことができる。コンテキストが多ければ多いほど、よりプロアクティブで役立つことができる。Shinn氏は、そのフライホイールがいかに強力かを示すデータを共有している。ユーザーが最初の3週間以内にクレジットカード番号を共有すると、リテンションは約80％に上昇し、その期間内にユーザーがカードを共有する確率は約40％だ。彼はこれを鶏と卵の問題と表現し、データが増えるほどエージェントはユーザーの状況により同調的になり、信頼を築くには数週間かかると述べた。

その同じコンテキストが、求められていない製品推薦を押しつけがましく感じさせる原因そのものだ。エージェントがあなたの受信箱を読み、コーヒーの定期購読に気づき、旅行用フラスクをプッシュすると、能力と、あなたのプライベートな信号を販売プロンプトに変換する意欲の両方を示している。ユーザーはまず後者を見る。

支援と広告の境界線は、お金が動くかどうかではなく、同意とタイミングによって引かれる。ユーザーが何かを探しているときに届く推薦はサービスだ。システムが信号に気づいたために届く同じ推薦は、たとえ根本的な提案が良くても、中断だ。Instinctは、Selectionsがアフィリエイト報酬、コマースパートナーシップ、または別の取り決めを通じて収益を生むかどうかを述べておらず、ユーザーがそれに対してどのような制御を得るかも詳しく説明していない。

大手プラットフォームとの対比は雄弁だ

OpenAIとMetaは、エージェントインターフェースに求められていないコマース提案をプッシュしておらず、エージェントがより有能になるにつれて、ユーザーへの商業的な中断が少なくなっている。これは設計上の選択であると同時に競争上の立場でもある。最大のアシスタントプラットフォームは依然として信頼と習慣を最適化しており、他にもマネタイズする方法が十分にあるため、それができるのだ。

評価額100億ドルのスタートアップにはその余裕がない。Shinn氏によると、Instinctはプラットフォームを通じて年間取引額10億ドルに近づいており、その半分以上が旅行予約だ。その取引基盤は商業収益を付ける明白な場所に見え、推薦データの地理、主にフライト、ギア、目的地は、提案が現れた場所と正確に一致している。

この出来事がすべてのエージェント企業に教えること

際立つ教訓が2つある。1つ目は、プロアクティブ性は関連性の問題である前に許可の問題だということだ。完璧に関連する提案でも、中断されることへのユーザーの同意なしに届けば失敗しうる。オプトイン制御と透明な好みのソースは、プロアクティブな推薦がそもそも機能するための条件であり、反発の後に企業が追加する機能ではない。

2つ目は、信頼はマネタイズの段階を生き延びなければならないということだ。Instinct自身のデータは、リテンションがユーザーが早期に機密情報を共有することに依存していることを示しており、それは企業が収益を示す圧力にさらされているまさにその瞬間に、関係が脆弱であることを意味する。購入を提案するためにプライベートメールを読む機能は、サブスクリプション料金よりも早く信頼を消費する。

間違いの背後にあるマネタイズ圧力

Selectionsを、一度きりの誤りではなく、エージェントビジネスにおける構造的問題の症状として見ると理解しやすい。

自律型アシスタントの運用は高コストだ。モデル推論を消費し、多くのサービスに接続し、長いセッションを保持する。収益はどこかから来なければならず、明らかな候補はサブスクリプション、取引手数料、または何らかの形のコマースだ。Instinctはすでに年間取引額10億ドル近くを処理しており、その半分以上が旅行であり、それが、評価額100億ドルで調達したばかりで収益モデルを示す必要がある企業にとって、コマースを最も抵抗の少ない道にしている。

緊張は、エージェントを役立つものにする同じデータが、コマースを監視のように感じさせることだ。あなたの旅程を知っている旅行代理店は助けになる。あなたの旅程を使ってアクセサリーを押し付ける旅行代理店は、あなたに売り込んでいる。両者の境界線は同意とコンテキストによって引かれ、初期のSelectionsロールアウトは、考えうる最も目立つ方法でそれを越えた。つまり、プライベートな受信箱に基づいて、求められていないプッシュ通知だ。

これほど多くのコンテキストを持つすべてのアシスタントは、同じ分岐点に直面する。うまく対処する企業は、推薦を明確な境界を持つオプトインモードとして扱い、データパイプラインを開いたままにする代わりに、より遅いマネタイズを受け入れる。そうしない企業は、収益への最速ルートが、製品を築く価値のあるものにしたユーザーを失う最速ルートでもあることを、繰り返し発見することになる。

注目すべき点

Instinctが撤回するかどうかは、Selectionsがユーザーが受け取ることを選ぶものに再設計されるかどうかほど重要ではない。企業が細かいトグルを追加し、商業関係を開示し、ユーザーが自分のソースを選べるようにすれば、この機能は慎重に行われるエージェントコマースのテンプレートになる。現状のままであれば、他のエージェント企業が取締役会で「なぜまだプロアクティブ性をマネタイズしていないのか」と尋ねられたときに指摘する教訓的な例になる。