エンタープライズAIエージェントの配管レース：AmpersandとRestateが読み書きレイヤーに資金を投じる

10月初旬の2件の資金調達ラウンドは、エンタープライズAIで最も華やかではないが、おそらく最も重要な部分を指し示している。Ampersandは1500万ドルを調達した。Restateは2000万ドルを調達した。どちらもモデルを構築していない。両社が作っているのは、エージェントが企業ですでに運用しているシステム内で実際に何かを行えるようにするための配管（基盤）だ。

Ampersand：システム・オブ・レコード内での読み取りと書き込み

Ampersandは10月6日、Bessemer Venture Partnersが主導し、既存投資家のMatrixとFlex Capital、さらに新たにYelpとMana Venturesが参加するシリーズAを完了した。資金調達総額は現在、約1970万～2070万ドルで、2023年4月にMatrixが主導した470万ドルのシードから増加している。同社は2022年に設立された。

その提案は口で言うのは簡単だが、構築するのは難しい。AIアプリケーションを、企業がすでに依存している老朽化した業務ソフトウェアの内部で動作させるというものだ。Ampersandは、エージェント型アプリケーションがSalesforceやNetSuiteなどのシステム・オブ・レコード内で読み取りおよび書き込み操作を実行できるようにするインフラを構築している。

読み取りは簡単な半分だ。難しさがあるのは書き込みだ。読み取りだけを行うエージェントは質問に答えることができる。書き込みを行うエージェントはレコードを変更でき、システム・オブ・レコードにおける誤った書き込みは、悪い回答ではなくビジネス上の問題になる。

同社の焦点はカスタマイズ問題にある。エンタープライズシステムがそのままの状態で使われることはほとんどない。企業はそれらを大幅にカスタマイズするため、ある企業のSalesforce設定は別の企業のものとほとんど似ていないことがある。Ampersandは、より広範だが浅い接続を提供しがちな従来の統合プラットフォームに対抗して自社を位置づけている。顧客ごとのカスタマイズに対応するより深い統合が、同社が売り込む差別化要因だ。

資金調達と同時に、AmpersandはAndiのベータ版を発表した。これは、開発者が顧客ごとの実装作業を進めるのを支援するAI統合エージェントだ。それは、特定の環境でデータ同期が実際に機能するようにする、退屈で顧客固有の設定作業である。

Restate：長時間実行エージェントのための耐久性のあるインフラ

Singularが主導するRestateの2000万ドルのシリーズAは、エージェントワークフローのための耐久性のあるインフラに充てられる。狙いはランタイムの信頼性だ。つまり、長時間実行されるエージェントがタスクの途中で跡形もなく失敗するのを防ぐ、華やかさとは無縁の配管（基盤）である。

問題は具体的だ。何時間も実行され、ツール間を移動し、状態を保持するエージェントには、脱落し得るポイントが多数ある。ネットワーク呼び出しがタイムアウトする、サービスが再起動する、ステップは完了したのにその結果が記録されない。デモでは手動で再試行する。本番環境では、ステップが完了するか安全に再試行されること、そしてエージェントの状態がクラッシュを乗り越えることをランタイムが保証する必要がある。

それが耐久性のある実行（durable execution）であり、分散システムでは確立されたパターンで、今やエージェントループに適用されつつある。Restateの賭けは、ほとんどの本番エージェントがこのようなインフラに依存しており、ほとんど誰も自分で構築したくないというものだ。

なぜこれらのラウンドは一緒に語られるべきか

両者を合わせると、ギャップの形が明確になる。一方の企業は、エージェントがビジネスのデータを保持するシステムに触れられるようにする。もう一方は、エージェントがそのアクセスを任されるのに十分な長さと信頼性で実行できるようにする。

どちらも決して見出しになることはなく、ほとんどの本番エージェントが背後で依存している種類の作業だ。今月、エージェントプラットフォーム市場はSalesforce、AWS、OpenAI、NVIDIAからの発表で混み合った。それぞれが1つの問題、つまりエージェントを実際のビジネス機能を実行できるほど安全にすることに狙いを定めている。AmpersandとRestateはそのレイヤーの下、上にあるレイヤーが機能するかどうかを決める部分に位置している。

より広範なガバナンスへの転換

10月のエージェントプラットフォームのニュースには共通の糸がある。ガバナンスが能力に追いつきつつあるということだ。OpenAIはPresenceを発表した。これは、構造化されたガバナンスを備えて音声エージェントとチャットエージェントを展開するための運用レイヤーで、企業はエージェントごとに職務範囲、制限された知識アクセス、承認されたアクションを定義できる。それと同時にClassie Superviseが開始され、すでに本番環境にあるエージェントのリアルタイム追跡、制御、会計処理を企業に提供する。

SalesforceとAWSはAgentforce 360 for AWSを発表した。これは共同プラットフォームで、Atlas Reasoning EngineがAmazon Bedrockを通じてAnthropicのClaudeモデル上で動作し、すべてのエージェントの意思決定について不変の監査証跡を生成する。CrowdStrikeは初期導入企業の1つで、セキュリティと並んで調達の簡素さを挙げている。

市場がすでに通り過ぎた問いは、エージェントがタスクを実行できるかどうかだ。今の問いは、エージェントが実行された後に企業がそれをガバナンスできるかどうかである。AmpersandとRestateはその問いの下にあるレイヤーに答える。そこでは、書き込みが制御され、ランタイムが耐久性を備えている場合にのみガバナンスが可能になる。

注目すべき点

この仮説を裏付けるものは2つある。1つ目は、企業が浅い統合よりも顧客ごとの深い統合を大規模に採用するかどうかだ。これはAmpersandが確立された統合プラットフォームに対して主張している点である。

2つ目は、耐久性のある実行が、チームが後から付け足す機能ではなく、エージェントランタイムのデフォルトの期待事項になるかどうかだ。長時間実行エージェントが普通になれば、信頼性は任意ではなくなり、それを保証するインフラは細部ではなくなる。今月の資金調達ラウンドは、投資家が両方の変化がすでに進行中だと考えていることを示唆している。

なぜ「読み取りと書き込み」は1つの能力ではないのか

「読み取りと書き込み」という表現は、これらが非常に異なる2つの要求であるという事実を隠している。そしてその違いが、統合問題が難しい理由を説明している。

読み取り操作は、最悪の結果が誤った回答であるという意味で安全だ。エージェントはレコードを照会し、データを取得し、それをうまく使うか下手に使うかする。システムの状態は変化しない。

書き込み操作はビジネスを変える。レコードを作成し、フィールドを更新し、下流のワークフローをトリガーする。システム・オブ・レコードでは、書き込みは、エージェントが作成者になることを想定して設計されていなかった統合、レポート、プロセスを通じて外へ波及する。誤ったタイミングで到着する、古い値を運ぶ、または二重に発火する書き込みは、誤った回答ではなくデータインシデントになる。

だからこそ、Ampersandの顧客ごとのカスタマイズへの焦点は、細部ではなく核心なのだ。同じソフトウェアを実行している2社でも、フィールド設定、検証ルール、下流の自動化が異なる。デフォルトのスキーマに対して機能する浅い統合は、カスタマイズされたスキーマに対しては壊れる。しかも、その壊れ方は追跡が難しい。なぜなら、障害は書き込みの時点ではなく下流のレポートに現れるからだ。

なぜ耐久性がもう半分なのか

書き込み問題と信頼性問題は、同じ懸念の2つの側面だ。システム・オブ・レコードに触れるエージェントは、それを正確かつ完全に行うと信頼されなければならない。そして完全性こそ、長時間実行プロセスが苦手とするものだ。

あるバッチのドキュメントに基づいて100件のレコードを更新しなければならないエージェントを考えよう。しばらく実行され、複数のツールを使い、中間状態を保持する。途中でネットワーク呼び出しが失敗するか、サービスが再起動する。耐久性のある実行がなければ、実行は死ぬか、誤った地点から再開し、レコードは半分更新された状態になる。それがあれば、各ステップが記録されるため、完了した書き込みを繰り返したり、未完了の書き込みを飛ばしたりすることなく再開できる。

この2社は、同じ信頼問題を異なる端から解決している。Ampersandは、エージェントがシステムに到達でき、その形を尊重することを確実にする。Restateは、エージェントが始めたことを終わらせることを確実にする。書き込みはできるが中断を乗り越えられないエージェントは本番環境で使えず、耐久性はあるが書き込みができないエージェントは役に立たない。上にあるレイヤー、つまりガバナンスと監視のツールが統治できる確固たるものを得るには、両方の半分が必要だ。

価格設定のシグナル

ラウンド規模を読む有用な方法は、市場が目に見えないレイヤーをどう評価しているかのシグナルとして捉えることだ。Ampersandの総額約2000万ドルとRestateの2000万ドルのシリーズAは、モデル開発とエージェントプラットフォームに流れ込む資本に比べれば控えめだ。その差は、配管（基盤）が少数の大企業ではなく多数の小規模ベンダーによって供給されることが期待されており、その作業が新奇さではなく信頼性によって評価されていることを示唆している。

エージェント上に構築するチームにとって、それは実践的な姿勢を示唆する。統合レイヤーと耐久性レイヤーは、モデルプロバイダーからではなく専門企業から提供されると想定し、それらを交換できるように設計せよ。今日は永続的に見えるエージェントフレームワークも、変化するランタイム上に載っているかもしれず、それが書き込むシステム・オブ・レコードはそのすべてよりも長く存続する。