あなたは、ネットワークが実際には人間の処理能力を完全に超えていることを考えたことがありますか？企業が毎日数千のウェブサイトの価格変動、在庫更新、競合動向を追跡する必要があると想像してみてください。これらのデータは毎分変化しており、従来のブラウザや手動操作では全く対処できません。TinyFishが4700万ドルのAラウンド資金調達を完了したというニュースを見たとき、私はこれが単なる資金調達のラウンドではなく、新しい時代の始まりであることに気づきました—企業向けWebエージェントの時代です。私はAIエージェントの商業利用について考え続けてきましたが、TinyFishのアプローチは、AIエージェントが単に人間のようにウェブをブラウジングするのではなく、企業規模の信頼性とコンプライアンスの要件を持って複雑なビジネスワークフローを実行する現実的で革新的な方向性を示してくれました。このラウンドはICONIQ Capitalが主導しており、USVP、Mango Capital、MongoDB Ventures、Sandberg Bernthal Venture Partnersなどの著名な投資機関が参加しています。特に注目すべきは、Sandberg Bernthal Venture Partnersが前Metaの幹部Sheryl Sandbergによって共同設立されたファンドであり、彼女の参加がこのプロジェクトに重要な戦略的価値を加えています。しかし、私が本当に興味を持っているのは資金調達そのものではなく、TinyFishがすでにGoogle、DoorDash、ClassPassなどのフォーチュン500企業の生産環境に大規模に展開されており、毎月数百万回の操作を実行しているということです。これは、彼らがデモから実際の商業価値へのギャップを越えたことを意味し、AIエージェント分野では極めて稀な成果です。創業者チームの背景も非常に注目に値し、技術の深さとビジネスの洞察の完璧な組み合わせを体現しています。CEOのSudheesh NairはNutanixの社長を務めており、企業向け製品開発とマーケティングの豊富な経験があります。共同創設者のShuhao Zhangは前Metaのエンジニアで、GraphQLの開発に関与しており、大規模システム構築に関して深い技術的蓄積があります。もう一人の共同創設者Keith Zhaiは前ウォール・ストリート・ジャーナルのシニア記者で、彼のメディア背景はチームに独自の情報収集と分析の視点をもたらしました。この技術、ビジネス、メディアの経験の三重の組み合わせは、彼らが企業のネットワーク自動化における真のニーズを理解し解決するための独自の視点を構築しました。Shuhaoがインタビューで言及したように、会社を築く際に「マーケティングとポジショニングは確かに最も難しい部分」であり、Keithのメディア背景はこの弱点を補完しています。**AgentQLからエンタープライズWebエージェントへの技術進化**TinyFishの発展の歴史を理解することで、彼らの技術的な蓄積についてより深い認識を持つことができました。この会社は実際には20ヶ月間黙々と活動しており、今まで隠密モードから正式に出てきたのは最近のことです。彼らの最初の製品であるAgentQLは、企業向けWebエージェントの重要な技術基盤を築きました。AgentQLは、開発者を長年悩ませてきた問題を解決しました：AIエージェントがウェブページ要素を正確に識別し操作できるようにする方法です。Shuhao ZhangはAgentQLを開発する際に重要なトレンドを観察しました："20ヶ月前、私は確かによりエージェント的な世界へのトレンドと変化を見ました。その時はまだGPT-3.5でしたが、推論能力と複雑なタスクを処理する能力が本当に見えました。だからこそ、AIエージェントがネットワークにアクセスするためのよりAIネイティブな方法が真に欠けていました。"この洞察は非常に重要です。従来のウェブ自動化ツールはCSSセレクタやXPathに依存しており、これらの方法は動的に生成されたクラス名や絶えず変化するページ構造に直面するとしばしば失敗します。一方、AgentQLは開発者が自然言語を使用してページ要素を説明することを可能にします。例えば、"赤い送信ボタン"や"特定の内容のタイトルを持つカード"のように。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-354d37a06ce635d0eafce92a5f310d02)私はAgentQLの技術アーキテクチャにおける設計決定を特に評価しています。それはページを分析するためにスクリーンショットではなくDOMに基づく選択をしましたが、この決定の背後には深い技術的考慮があります。Shuhaoは次のように説明しています："言語モデルのトレーニングデータセットにはHTMLやDOMのデータが画像よりもはるかに多いです。また、スクリーンショットには物理的な制限があり、長いページがある場合や水平垂直にスクロールする場合、折りたたまれたパネルの中に隠れているコンテンツがある場合、スクリーンショット方式には一連の制限があります。"この技術的選択は、チームがAIモデルの能力の限界を深く理解していることを示しています。AgentQLの成功はTinyFishにとって重要な基盤を築きました。それはLangChain、LlamaIndex、LFlowなどの主要なAIフレームワークに統合され、数億回のAPIコールにサービスを提供しています。さらに重要なのは、Chrome拡張機能や開発者ツールにおける革新により、開発者は実際のデプロイ前にクエリの正確性を検証できるようになったことです。この「所見即所得」の開発体験は、使用のハードルを大幅に下げ、最終的なデプロイの信頼性を向上させました。AgentQLから企業向けWebエージェントまで、TinyFishは基盤ツールから完全なソリューションへの技術進化の道筋を示しています。**なぜ従来のネットワーク自動化手法は時代遅れになったのか**私は過去数年間で明らかなトレンドを観察しました：ネットワークはますます複雑になっている一方で、私たちがネットワークデータにアクセスし、処理する方法は10年前のままです。TinyFishはその最新のブログで深い観察を示しました："ネットワークの物語は常にスケールの物語でした。"最初の数枚の静的なページから、YahooやGoogleで検索可能な数百万のウェブサイト、さらには電子商取引やソーシャルプラットフォームに至るまで、最終的には企業全体がネットワークに移行しました。しかし問題は、ネットワークの成長速度が私たちがそれを処理する能力をはるかに上回っていることです。今のネットワークは迷路のようになっています。情報はログイン画面の背後に隠されており、コンテンツはスクリプトやパーソナライズに応じて変化し、価格は毎分調整されています。TinyFishが言うように、「ネットワークは人間のスケールでは把握できない迷路になってしまいました。」従来のウェブスクレイピングツールや自動化スクリプトは、現代のネットワーク環境に直面すると無力に感じられます。ウェブサイトは動的ロード、ボット対策、パーソナライズされたコンテンツを使用しており、これらは従来の方法を頻繁に無効にしています。より重要なのは、企業向けアプリケーションが正確性、安定性、コンプライアンスに対して求める要件が、個人ユーザーのニーズをはるかに上回るということです。TinyFishの創設者であるSudheesh Nairは、この問題について深い理解を持っています。彼は次のように指摘しています："今日のネットワークは何千ものプラットフォームと数十億のページにまたがっていますが、企業はその潜在能力を十分に引き出すことができません。なぜなら、大規模にビジネス価値を創造するために必要な作業は複雑で手動であり、人間の能力に制約されているからです。"この観察は非常に正確です。私は多くの企業が競合情報を手動で収集し、市場価格を追跡し、在庫の変動を監視するために大量の人手を費やしているのを見てきましたが、これらの作業は効率が悪く、エラーが発生しやすいです。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-75c09733416facbd004dac438402cc3a)TinyFishはその技術共有の中で、現代のネットワーク環境の複雑さを特に強調しました。Shuhao Zhangは次のように述べています："現代のネットワークフレームワークのクラス名は動的に生成されています。ページを更新することで、いくつかのウェブサイトはすべてを変えます。内容も動的です。だからnth-childも新しいバナーがあると順序が変わります、スライダーも変わります。"この技術的な詳細は、なぜ従来のCSSセレクタやXPathメソッドがもはや信頼できないのかを説明しています。私はTinyFishが提起した見解に特に賛同します：ネットワークはすでにブラウザの能力の範囲を超えています。彼らはブログで次のように書いています："新しい機会と収入の創出は、数千のワークフローが数千のウェブサイトで実行され、毎日数十億回の変化があることに依存しています。人間のアナリストは追いつけません。消費者ツール、つまり個人のために一つずつ構築されたブラウザの代理は、このような重荷を背負うためには設計されていませんでした。"現代の企業が必要とするのは、より良いブラウザではなく、ネットワークの複雑性を理解し適応できる知能システムです。**TinyFishのエンタープライズ向けWebエージェント革命**TinyFishの方法が私の注目を集めた理由は、彼らが最初から消費者向けと企業向けWebエージェントの根本的な違いを明確に区別していたからです。彼らが分析の中で指摘しているように："企業向けWebエージェントは、根本的に消費者向けブラウザプロキシとは異なります。"消費者向けエージェントは、旅行の手配やブラウジング履歴に基づいたパーソナライズされた推奨を提供するなど、個々のタスクを処理するのが得意であり、これは一対一の簡単なタスクです。しかし、企業向けWebエージェントは、千回、さらには数百万回実行しなければならない複雑なビジネスワークフローを自動化する必要があり、失敗は許されません。彼らのエンタープライズ級Webエージェントは、いくつかの重要な特徴を備えており、これらの特徴は本物の技術的突破を私に見せてくれました。まず、結果指向のデザインであり、これらのエージェントは技術的能力を示すためではなく、収益の増加、コスト削減、市場シェアの向上といった測定可能なビジネス結果を実現するために存在します。次に、完全なワークフローのカバーで、彼らは孤立したタスクだけでなく、プロセスの各段階を処理することができます。第三に、エンタープライズ級の信頼性とコンプライアンスがあり、これは彼らがセキュリティ、ガバナンス、稼働時間に関する世界中の大規模組織の要件を満たすことができることを意味します。最も印象に残ったのは、彼らの「プラネタリー・スケール」の能力です。TinyFishのWeb Agentは、数千のプラットフォームで同時に行動を調整することができます。この規模は従来の自動化ツールでは達成できません。想像してみてください、エージェントが同時に世界中の数千のECサイトの価格変動を監視し、リアルタイムで競合のプロモーション戦略を分析し、これらの情報を実行可能なビジネスインサイトに統合することができます。これは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスインテリジェンス収集方法の根本的な変革です。技術的な実現の観点から見ると、TinyFishはネットワーク環境の変化を理解し適応するために先進的な推論モデルを使用しています。彼らのシステムは高度なAIモデルを用いて推論と探索を行い、その後、これらの知識をエンコードして高速で決定論的な大規模実行を実現します。このアプローチは、AIの柔軟性と従来の自動化の信頼性を組み合わせています。さらに重要なのは、彼らのインフラストラクチャが学習、適応、拡張できるため、システムは使用とともにより賢く、信頼性が高くなるということです。私はTinyFishが安全性とコンプライアンスに関して考慮している点を特に評価しています。エンタープライズアプリケーションは、消費者向け製品のようにデータ漏洩やコンプライアンス違反のリスクを負うことはできません。TinyFishのWeb Agentは、エンタープライズレベルのセキュリティ状況とガバナンスフレームワークを内蔵しており、すべての操作が完全なログ記録と監査追跡を確保しています。彼らが強調するように："TinyFishエージェントは、企業の要求する規模、信頼性、コンプライアンスで運営するために特別に設計されています。"この企業ニーズへの深い理解は、彼らがフォーチュン500企業に成功裏に展開できた鍵となる理由です。技術アーキテクチャの設計において、TinyFishは現代のAI技術に対する深い理解を示しました。Shuhao Zhangは技術共有の中で次のように述べました："生成AIと新しく発表された推論モデルの進歩により、ネットワークはより複雑になり、従来のツールへのアクセスが難しくなっています。"しかし、まさにこれらの推論モデルがTinyFishの企業Webエージェントに今日のネットワークの複雑性を理解し処理する能力を提供し、企業が安全に運営を拡大し、複雑性をビジネスの利点に変えることを可能にしています。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3f54a983c14a21bac9645671ad8a85b2)**実際のビジネスケースが価値を証明**理論がどんなに優れていても、実践による検証が必要です。そして、TinyFishのこの点でのパフォーマンスには感銘を受けました。彼らはすでに複数の業界のトップ企業において大規模な展開を実現しており、これらのケースは企業向けWebエージェントの真のビジネス価値を示しています。現在、TinyFishは数十万の企業向けWebエージェントを運営しており、毎月フォーチュン500企業や高成長企業のために数百万回の操作を実行しています。この規模自体が技術の成熟度と市場の需要の真実性を示しています。ホテル業界において、TinyFishがGoogleのために開発したWebエージェントは、長年の技術的課題を解決しました。日本には数千のホテルが古い予約システムを使用しており、これらのシステムはGoogleの検索アグリゲーターと直接統合できません。従来の解決策では、これらのホテルがITシステム全体をアップグレードする必要があり、コストが高く、実装が困難です。TinyFishのWebエージェントは、これらのホテルの在庫情報を自動的に集約できるため、消費者はGoogleホテル検索を通じてこれらの部屋を見つけて予約でき、ホテル側はインフラの更新を行う必要がありません。この事例は、既存のシステムを壊すことなく、新しいビジネス価値を創造する企業向けWebエージェントの完璧な例です。交通出行分野では、ある先進的なライドシェア会社がTinyFishを使用して毎月数百万の価格変数を収集し、ほぼリアルタイムでの動的市場調整を実現しています。この能力により、競合他社の価格戦略に迅速に対応し、自社の価格モデルを最適化し、最終的には市場競争力と収益性を向上させることができます。もしこれらのデータを手動で収集・分析する場合、どれだけの人力資源が必要で、データのタイムリーさと正確性を保証するのがどれほど難しいか想像してみてください。eコマース分野のアプリケーションは、Web Agentの強力な能力をさらに示しています。世界中のブランドは、同時に数千の小売ウェブサイトでの競合他社の価格を追跡し、在庫の変動を監視し、プロモーションデータをキャッチすることができます。このリアルタイムの市場情報により、企業は迅速に自社の価格戦略を調整し、新しい市場機会を発見し、重要なビジネス情報を見逃すことを避けることができます。さらに重要なのは、これらのデータの収集と分析が完全に自動化されており、運営コストを大幅に削減していることです。TinyFishの顧客範囲も拡大しています。GoogleやDoorDashのようなテクノロジー大手だけでなく、ClassPassなどの成長企業も彼らのサービスを利用しています。これは、企業向けWebエージェントの価値が大企業に限らず、中規模の会社も同様に恩恵を受けることができることを示しています。特に小売業や旅行業界では、TinyFishは動的価格監視というコアアプリケーションシーンに注力し、企業がリアルタイムで競合他社の価格、プロモーション、配送時間、在庫レベルを追跡できるよう支援しています。DoorDashのデータサイエンスディレクターAbhi Shahの評価は特に説得力があります："TinyFishのプラットフォームはネットワークの相互作用の複雑さを大規模に管理します。DoorDashの他に、TinyFishはホテル、eコマース、マーケットプレイスの高リスクワークフローにも力を与え、企業が変化するネットワークデータを捉え、より迅速に行動し、継続的な変化を測定可能な結果に変換するのを助けます。"実際のユーザーからのこのような認識は、どんな技術デモよりも説得力があります。ビジネスモデルの観点から見ると、TinyFishの成功は、技術の新規性を追求するのではなく、企業の実際の痛点を解決することに焦点を当てていることにあります。従来、これらのタスクは大規模なオフショアチームによって手動データ入力が行われたり、カスタムソフトウェアスクリプトによって処理されていましたが、これらのスクリプトはウェブサイトのデザイン変更時に頻繁に機能しなくなります。TinyFishは、AI駆動のアプローチを通じて、ネットワーク環境の急速な変化に対応する、より堅牢でスケーラブルなソリューションを提供しています。**投資家はなぜこの方向を期待するのか**ICONIQ Capitalがこのラウンドの資金調達を主導した決定は、私に多くのことを考えさせました。成長期投資に特化したトップVCとして、ICONIQの投資は通常、深い戦略的考慮を伴っています。彼らのパートナーであるAmit Agarwalは、投資決定を説明する際に重要なポイントを挙げました：TinyFishはすでに大規模な顧客に対して製品化を実現しており、これらの顧客は自ら類似のシステムを構築するための十分な開発リソースを持っています。"彼らはすでにそれを運用化、製品化し、内部開発リソースをすべて持つ2つの大規模顧客に対して大規模に展開しました。"とAgarwalは述べました。この観察は非常に重要です。GoogleやDoorDashのようなテクノロジー企業は、自らネットワーク自動化ツールを開発する能力を完全に持っていますが、彼らはTinyFishのソリューションを使用することを選択しました。これはTinyFishが提供する価値が単なる技術実現を超えていることを示しています。私は、この価値が主に3つの側面に現れていると考えています：専門化の程度、スケール効果、そして持続的なイノベーション能力です。専門化の程度は、TinyFishが企業Webエージェント分野に深く集中していることに表れています。彼らは汎用的なAIプラットフォームを作ろうとしているのではなく、企業がネットワーク自動化において直面する特定の問題を専門的に解決しています。ICONIQの投資チームはTinyFishの技術力を高く評価しています。Amit Agarwalは次のように述べています："TinyFishの革新的な企業Web Agentは、ネット上での人間の行動を大規模に複製することができ、企業に必要な弾力性と信頼性を備えています。これは、企業やアプリケーションがネットワークと相互作用し、情報を収集し、ワークフローを自動化する方法において重大な変化の基盤を築いています。他の誰もこの問題を解決していませんが、TinyFishは今日の顧客の生産環境で結果を提供しています。"スケール効果は彼らのインフラ投資に由来します。数十万のWebエージェントが同時に稼働できるインフラを構築するには、巨額の技術投資が必要であり、そのような投資はほとんどの企業にとって非経済的です。TinyFishはそのようなインフラを構築し、"プラネットスケール"の処理能力を備えており、これが彼らに重要な競争の壁を生み出しています。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7ef8a5f45208a79204c00d3b3fa22a0e)持続的なイノベーション能力は、最も重要な要素かもしれません。ネットワーク環境は常に変化しており、新しいボット対策技術、新しいウェブサイトの構造、新しいセキュリティ対策が次々と登場しています。TinyFishのチームはこれらの課題に特化しており、彼らのソリューションはネットワーク環境の変化に応じて進化し続けます。企業の顧客にとって、これは彼らが自社のコアビジネスに集中できることを意味し、ネットワーク自動化ツールのメンテナンスや更新について心配する必要がありません。市場のタイミングから見ると、投資家たちは今が企業向けWebエージェントの爆発的な瞬間であると考えています。AIエージェント分野はゴールドラッシュを迎えており、大手テクノロジー企業とスタートアップが静的な大規模言語モデルから複雑な多段階タスクを実行できる動的エージェントへの移行を利用しようと競っています。TinyFishはこの重要な時期に技術的なリーダーシップと顧客基盤を確立しており、急成長する市場で有利なポジションを確保する条件を整えています。新たな資金調達はTinyFishに3年から4年の成長資金を提供し、彼らが製品開発への投資を続け、市場プロモーション業務を拡大できるようにしました。CEOのSudheesh Nairは、目標は単に企業のコストを削減するのではなく、"企業がより多くのお金を稼ぐのを助ける"ことであると明確に述べました。このコスト最適化だけでなく、増分価値の創造に焦点を当てたビジネス理念は、投資家が期待を寄せる重要な理由です。**AIエージェント技術の重要な突破口と未来の課題**技術的な観点から見ると、TinyFishの成功は最近の大規模言語モデルと推論能力のブレークスルーに依存しています。過去の自動化ツールはハードコーディングされたルールとスクリプトに頼っており、ネットワーク環境の動的変化に適応できませんでした。しかし、現在のAIモデルは人間に似た推論能力を備えており、ウェブページの構造を理解し、インターフェースの変化に適応し、異常な状況を処理することができます。しかし、TinyFishが観察したように、"生成型AIと新たに発表された推論モデルの進歩はネットワークをより複雑にし、従来のツールがアクセスしにくくなっています。"私は特にTinyFishが企業環境においてAIエージェントが直面する核心的な課題をどのように解決するかに注目しています。まずは正確性の問題です。消費者向けアプリケーションは時折のエラーを容認できますが、企業向けアプリケーションは高い正確性を要求します。価格設定の誤りやデータの抜け落ちが重大なビジネス損失を引き起こす可能性があります。TinyFishはその特許インフラを通じて操作の精度と一貫性を確保しており、このインフラは学習と適応を行いながら、企業レベルの信頼性基準を維持します。スケールの問題も同様に重要です。個人ユーザーは一度に数個のウェブサイトを処理するだけで済むかもしれませんが、企業クライアントは数千のプラットフォームを同時に監視する必要があります。これは単なる数の増加ではなく、質的な変化でもあります。大規模な展開には、リソース管理、エラーハンドリング、負荷分散などの複雑な問題を考慮する必要があります。TinyFishの「プラネタリースケール」能力は、彼らのこの分野での技術的蓄積を示しています。彼らのシステムは、高度なAIモデルを使用して推論と探索を行い、その後これらの知識をエンコードして、高速かつ決定的な大規模実行を実現しています。技術アーキテクチャの実装の詳細から見ると、Shuhao Zhangは開発プロセスで多くの興味深い技術的決定に直面しました。例えば、AgentQLの開発では、彼らはAIモデルのトレーニングデータと技術的制限に対する深い理解に基づいて、スクリーンショットではなくDOMを使用してページを分析することを選びました。また、彼らはネストされたiframe、shadow DOMなどの技術的詳細を含む現代のウェブページの複雑な構造を処理するための複雑な前処理システムも開発しました。安全性とコンプライアンスは別の重要な課題です。企業のネット上の行動は、データ保護法、独占禁止法など、さまざまな法律や規制に準拠しなければなりません。TinyFishのWeb Agentは、企業レベルのセキュリティ状況とガバナンスフレームワークを内蔵しており、すべての操作がコンプライアンス要件を満たしていることを保証します。特にユーザーのアイデンティティと認証状態を処理する際に、Shuhao Zhangはインタビューでセキュリティリスクを特に強調しました："私はユーザーがリモートブラウザとセッションを共有することを絶対にお勧めしません。これは非常にグレーな領域です。"彼は企業がAIエージェントのために独立したアイデンティティと認証システムを作成すべきだと提案しました。私はTinyFishがネットワークの複雑性に対処するための革新に気づきました。現代のウェブサイトは、CAPTCHA、行動分析、IP制限など、自動化されたアクセスを防ぐためにさまざまな技術を使用しています。TinyFishのWeb Agentは、これらの対策に適応し、安定したアクセス能力を維持できます。この適応能力は一度限りのものではなく、継続的な学習と改善のプロセスです。彼らはさらに、実際のブラウザのフィンガープリンティング特性を模倣することで、これらの制限を回避するための「隠密モード」を開発しました。しかし、課題は依然として存在します。Shuhao Zhangは、無限スクロールのような複雑なシーンに関して、まだ完璧な解決策を見つけていないと認めています："定義上、これは無限です。常にコンテキストウィンドウに合わせて切り分ける必要があります。どこで止めたかを覚えておき、再び始める必要があります。"この技術は、彼らが技術の限界についての冷静な認識を持っていることを正直に示しており、将来の技術開発の方向性を示しています。**企業のデジタル変革への深遠な影響**私はTinyFishが代表するエンタープライズ向けWebエージェントのトレンドが、企業のデジタルトランスフォーメーションに深遠な影響を与えると考えています。彼らが会社のブログで述べているように：「もしあなたがインターネットを分析可能なデータに変換できれば、それは根本的に企業に他の誰も持っていない優位性を提供します。」従来の企業情報システムは主に構造化データとAPIインターフェースに依存していますが、ネット上の大量の価値ある情報は依然として非構造化の形で存在しています。エンタープライズ向けWebエージェントは、これらの情報を取得し活用するための新しい方法を提供します。この変化の意義は技術的な側面だけでなく、戦略的な側面にもあります。企業の競争優位性はますます情報の取得速度と分析能力に依存しています。より迅速かつ正確に市場情報を取得できる企業は、競争において優位に立つことができます。TinyFishのWeb Agentは企業が市場環境全体をリアルタイムで監視できるようにし、この能力は急速に変化するビジネス環境において巨大な価値を持ちます。Sudheesh Nairが言うように、彼らの目標は企業が「もっとお金を稼ぐ」手助けをすることであり、単にコストを削減することではありません。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a8f316e80607bf7b427c513c47259c28)コストの観点から見ると、Webエージェントは顕著な利益をもたらします。従来の市場調査や競争分析には多大な人的資源が必要であり、リアルタイムでの更新が難しいことがよくあります。企業向けのWebエージェントは24時間休むことなく稼働でき、人手による方法よりもコストがはるかに低く、精度や一貫性も高いです。この効率の向上により、企業はより多くのリソースをコアビジネスやイノベーション活動に投入できるようになります。私はWeb Agentがサプライチェーン管理、リスクコントロール、市場予測などの分野での応用の見通しに特に期待しています。サプライチェーン管理では、サプライヤーの状況、価格変動、在庫レベルなどの情報をリアルタイムで監視する必要があります。リスクコントロールでは、ビジネスに影響を及ぼす可能性のある外部要因を迅速に特定する必要があります。市場予測では、大量の市場データやトレンド情報を分析する必要があります。これらはすべてWeb Agentが重要な役割を果たすことができる分野です。TinyFishは現在小売業と観光業に特化していますが、彼らの技術は他の業界にも完全に拡張可能です。さらに重要なのは、Web Agentが企業が外部情報を取得する方法を変える可能性があるということです。従来のモデルでは、企業は主に第三者データサービスを購入するか、調査会社に委託していました。しかし、Web Agentは企業が直接ソースから最新で最も正確な情報を取得できるようにし、中間プロセスを減らし、情報のタイムリーさと信頼性を向上させます。この直接的に一次情報を取得する能力は、企業の競争優位性の重要な源となるでしょう。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-546ea9f3448775ab9d141b9398c3ef69)TinyFishはその技術ビジョンの中で重要なポイントを挙げています："技術が最適な状態にあるとき、それはあなたの注意を要求しない。背景に溶け込み、人間の仕事の重要性に道を譲る。"この理念は、彼らが技術の価値について深く理解していることを示しています。最良のエンタープライズ向け技術は無形であり、ユーザーが技術的詳細ではなく、ビジネス目標に集中できるようにすべきです。これこそがエンタープライズ向けWebエージェントの核心的な価値です。**直面している課題と今後の発展**企業向けWebエージェントの将来に非常に楽観的である一方で、この分野は依然としていくつかの重要な課題に直面しています。まず技術的な課題があります。ネットワーク環境は常に変化しており、新しいボット対策技術やセキュリティ対策が次々と現れています。Webエージェントはこれらの変化に適応するために継続的に進化する必要があります。TinyFishはこの面で重要な進展を遂げていますが、これは終わりのない技術競争です。彼らが言うように：「ネットワークの複雑さを障害から機会に変える。」法律と倫理の問題はもう一つの重要な挑戦です。ほとんどのネットワーク情報は公開されていますが、自動化されたアクセスは依然として法律や倫理に関する論争を引き起こす可能性があります。国や地域によってウェブクローリングに関する法律の規定は異なり、企業は自身の行動がすべての関連法令に準拠していることを確認する必要があります。TinyFishは技術的能力とコンプライアンス要件の間でバランスを見つける必要があります。特にデータプライバシーとユーザーの身元保護に関して、業界標準とベストプラクティスを確立する必要があります。競争の激化も現実の課題です。企業向けWebエージェント市場の急速な成長に伴い、ますます多くの企業がこの分野に参入するでしょう。大手テクノロジー企業は自社のソリューションを開発する可能性があり、専門のソフトウェア会社も競合製品を投入するかもしれません。TinyFishは競争優位を維持するために継続的な革新が必要です。しかし、現状を見る限り、彼らはすでに重要な先行優位と技術的な障壁を築いています。チームビルディングの観点から見ると、TinyFishは典型的なテクノロジースタートアップの課題に直面しています。Shuhao Zhangはインタビューで「創業者にとって最も難しい部分は、絶対にポジショニングとビジネスです」と述べており、これはテクノロジー系の創業者がマーケティングで直面する一般的な課題を反映しています。しかし、彼らの共同創業者であるKeith Zhaiのメディア背景は、チームにこの点で重要な補強を提供しています。! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-96f491b9863ba20f2677d0af3de72786)私はTinyFishの成功戦略がいくつかの重要な側面に集中すべきだと考えています。まず、技術的な競争優位性を深め続けること、特に複雑なネットワーク環境や大規模な展開における能力です。彼らはAI推論能力、ネットワーク適応性、企業レベルの信頼性において技術的なリーダーシップを維持する必要があります。次に、顧客基盤を拡大し、現在の大企業から中堅企業市場にまで広げることです。第三に、エコシステムを構築し、他の企業ソフトウェアプロバイダーと協力関係を築き、Web Agentをより大きなデジタルソリューションの一部にすることです。製品開発の観点から見ると、TinyFishはAgentQLのような基盤ツールから完全な企業Webエージェントソリューションへと進化しています。彼らは今後1、2ヶ月のうちに正式に会社を発表する予定で、その際にはさらなる製品の詳細が発表される可能性があります。技術アーキテクチャの観点からは、彼らはランタイム環境のインフラストラクチャ、アプリケーション層のビジネスロジック処理、そして観察、監視、認証システムを含む全体的な技術スタックを構築しています。業界の発展の観点から、企業向けWebエージェントが企業のテクノロジースタックの標準コンポーネントになると予測しています。現在の企業がCRMやERPなどのシステムを使用しているように、将来の企業もWebエージェントを広く使用して外部情報を取得し分析するようになるでしょう。この市場の規模は数百億ドルに達する可能性があり、TinyFishのような初期の参加者にとって大きな成長機会を提供します。最終的に、私はTinyFishが単なる新しい技術ソリューションを代表するだけでなく、企業とネットワーク世界の相互作用の根本的な変革を意味していると信じています。情報が競争優位性である時代において、ネットワーク情報をより良く理解し活用できる企業が持続的な競争優位を得るでしょう。TinyFishが言うように："あなたを感動させることに集中しましょう。他のすべてのことにはTinyFishがいます。"彼らの4700万ドルの資金調達はこの変革の始まりに過ぎず、本当の価値創造はこれからです。ネットワークの複雑性をビジネスチャンスに変換することこそが、企業向けWebエージェント時代の核心命題です。
エンタープライズ向けWebエージェントが登場し、AIが企業のために"ブロックを運ぶ"ことで大金を稼ぎます
あなたは、ネットワークが実際には人間の処理能力を完全に超えていることを考えたことがありますか？企業が毎日数千のウェブサイトの価格変動、在庫更新、競合動向を追跡する必要があると想像してみてください。これらのデータは毎分変化しており、従来のブラウザや手動操作では全く対処できません。TinyFishが4700万ドルのAラウンド資金調達を完了したというニュースを見たとき、私はこれが単なる資金調達のラウンドではなく、新しい時代の始まりであることに気づきました—企業向けWebエージェントの時代です。私はAIエージェントの商業利用について考え続けてきましたが、TinyFishのアプローチは、AIエージェントが単に人間のようにウェブをブラウジングするのではなく、企業規模の信頼性とコンプライアンスの要件を持って複雑なビジネスワークフローを実行する現実的で革新的な方向性を示してくれました。
このラウンドはICONIQ Capitalが主導しており、USVP、Mango Capital、MongoDB Ventures、Sandberg Bernthal Venture Partnersなどの著名な投資機関が参加しています。特に注目すべきは、Sandberg Bernthal Venture Partnersが前Metaの幹部Sheryl Sandbergによって共同設立されたファンドであり、彼女の参加がこのプロジェクトに重要な戦略的価値を加えています。しかし、私が本当に興味を持っているのは資金調達そのものではなく、TinyFishがすでにGoogle、DoorDash、ClassPassなどのフォーチュン500企業の生産環境に大規模に展開されており、毎月数百万回の操作を実行しているということです。これは、彼らがデモから実際の商業価値へのギャップを越えたことを意味し、AIエージェント分野では極めて稀な成果です。
創業者チームの背景も非常に注目に値し、技術の深さとビジネスの洞察の完璧な組み合わせを体現しています。CEOのSudheesh NairはNutanixの社長を務めており、企業向け製品開発とマーケティングの豊富な経験があります。共同創設者のShuhao Zhangは前Metaのエンジニアで、GraphQLの開発に関与しており、大規模システム構築に関して深い技術的蓄積があります。もう一人の共同創設者Keith Zhaiは前ウォール・ストリート・ジャーナルのシニア記者で、彼のメディア背景はチームに独自の情報収集と分析の視点をもたらしました。この技術、ビジネス、メディアの経験の三重の組み合わせは、彼らが企業のネットワーク自動化における真のニーズを理解し解決するための独自の視点を構築しました。Shuhaoがインタビューで言及したように、会社を築く際に「マーケティングとポジショニングは確かに最も難しい部分」であり、Keithのメディア背景はこの弱点を補完しています。
AgentQLからエンタープライズWebエージェントへの技術進化
TinyFishの発展の歴史を理解することで、彼らの技術的な蓄積についてより深い認識を持つことができました。この会社は実際には20ヶ月間黙々と活動しており、今まで隠密モードから正式に出てきたのは最近のことです。彼らの最初の製品であるAgentQLは、企業向けWebエージェントの重要な技術基盤を築きました。AgentQLは、開発者を長年悩ませてきた問題を解決しました：AIエージェントがウェブページ要素を正確に識別し操作できるようにする方法です。
Shuhao ZhangはAgentQLを開発する際に重要なトレンドを観察しました："20ヶ月前、私は確かによりエージェント的な世界へのトレンドと変化を見ました。その時はまだGPT-3.5でしたが、推論能力と複雑なタスクを処理する能力が本当に見えました。だからこそ、AIエージェントがネットワークにアクセスするためのよりAIネイティブな方法が真に欠けていました。"この洞察は非常に重要です。従来のウェブ自動化ツールはCSSセレクタやXPathに依存しており、これらの方法は動的に生成されたクラス名や絶えず変化するページ構造に直面するとしばしば失敗します。一方、AgentQLは開発者が自然言語を使用してページ要素を説明することを可能にします。例えば、"赤い送信ボタン"や"特定の内容のタイトルを持つカード"のように。
!
私はAgentQLの技術アーキテクチャにおける設計決定を特に評価しています。それはページを分析するためにスクリーンショットではなくDOMに基づく選択をしましたが、この決定の背後には深い技術的考慮があります。Shuhaoは次のように説明しています："言語モデルのトレーニングデータセットにはHTMLやDOMのデータが画像よりもはるかに多いです。また、スクリーンショットには物理的な制限があり、長いページがある場合や水平垂直にスクロールする場合、折りたたまれたパネルの中に隠れているコンテンツがある場合、スクリーンショット方式には一連の制限があります。"この技術的選択は、チームがAIモデルの能力の限界を深く理解していることを示しています。
AgentQLの成功はTinyFishにとって重要な基盤を築きました。それはLangChain、LlamaIndex、LFlowなどの主要なAIフレームワークに統合され、数億回のAPIコールにサービスを提供しています。さらに重要なのは、Chrome拡張機能や開発者ツールにおける革新により、開発者は実際のデプロイ前にクエリの正確性を検証できるようになったことです。この「所見即所得」の開発体験は、使用のハードルを大幅に下げ、最終的なデプロイの信頼性を向上させました。AgentQLから企業向けWebエージェントまで、TinyFishは基盤ツールから完全なソリューションへの技術進化の道筋を示しています。
なぜ従来のネットワーク自動化手法は時代遅れになったのか
私は過去数年間で明らかなトレンドを観察しました：ネットワークはますます複雑になっている一方で、私たちがネットワークデータにアクセスし、処理する方法は10年前のままです。TinyFishはその最新のブログで深い観察を示しました："ネットワークの物語は常にスケールの物語でした。"最初の数枚の静的なページから、YahooやGoogleで検索可能な数百万のウェブサイト、さらには電子商取引やソーシャルプラットフォームに至るまで、最終的には企業全体がネットワークに移行しました。しかし問題は、ネットワークの成長速度が私たちがそれを処理する能力をはるかに上回っていることです。
今のネットワークは迷路のようになっています。情報はログイン画面の背後に隠されており、コンテンツはスクリプトやパーソナライズに応じて変化し、価格は毎分調整されています。TinyFishが言うように、「ネットワークは人間のスケールでは把握できない迷路になってしまいました。」従来のウェブスクレイピングツールや自動化スクリプトは、現代のネットワーク環境に直面すると無力に感じられます。ウェブサイトは動的ロード、ボット対策、パーソナライズされたコンテンツを使用しており、これらは従来の方法を頻繁に無効にしています。
より重要なのは、企業向けアプリケーションが正確性、安定性、コンプライアンスに対して求める要件が、個人ユーザーのニーズをはるかに上回るということです。TinyFishの創設者であるSudheesh Nairは、この問題について深い理解を持っています。彼は次のように指摘しています："今日のネットワークは何千ものプラットフォームと数十億のページにまたがっていますが、企業はその潜在能力を十分に引き出すことができません。なぜなら、大規模にビジネス価値を創造するために必要な作業は複雑で手動であり、人間の能力に制約されているからです。"この観察は非常に正確です。私は多くの企業が競合情報を手動で収集し、市場価格を追跡し、在庫の変動を監視するために大量の人手を費やしているのを見てきましたが、これらの作業は効率が悪く、エラーが発生しやすいです。
!
TinyFishはその技術共有の中で、現代のネットワーク環境の複雑さを特に強調しました。Shuhao Zhangは次のように述べています："現代のネットワークフレームワークのクラス名は動的に生成されています。ページを更新することで、いくつかのウェブサイトはすべてを変えます。内容も動的です。だからnth-childも新しいバナーがあると順序が変わります、スライダーも変わります。"この技術的な詳細は、なぜ従来のCSSセレクタやXPathメソッドがもはや信頼できないのかを説明しています。
私はTinyFishが提起した見解に特に賛同します：ネットワークはすでにブラウザの能力の範囲を超えています。彼らはブログで次のように書いています："新しい機会と収入の創出は、数千のワークフローが数千のウェブサイトで実行され、毎日数十億回の変化があることに依存しています。人間のアナリストは追いつけません。消費者ツール、つまり個人のために一つずつ構築されたブラウザの代理は、このような重荷を背負うためには設計されていませんでした。"現代の企業が必要とするのは、より良いブラウザではなく、ネットワークの複雑性を理解し適応できる知能システムです。
TinyFishのエンタープライズ向けWebエージェント革命
TinyFishの方法が私の注目を集めた理由は、彼らが最初から消費者向けと企業向けWebエージェントの根本的な違いを明確に区別していたからです。彼らが分析の中で指摘しているように："企業向けWebエージェントは、根本的に消費者向けブラウザプロキシとは異なります。"消費者向けエージェントは、旅行の手配やブラウジング履歴に基づいたパーソナライズされた推奨を提供するなど、個々のタスクを処理するのが得意であり、これは一対一の簡単なタスクです。しかし、企業向けWebエージェントは、千回、さらには数百万回実行しなければならない複雑なビジネスワークフローを自動化する必要があり、失敗は許されません。
彼らのエンタープライズ級Webエージェントは、いくつかの重要な特徴を備えており、これらの特徴は本物の技術的突破を私に見せてくれました。まず、結果指向のデザインであり、これらのエージェントは技術的能力を示すためではなく、収益の増加、コスト削減、市場シェアの向上といった測定可能なビジネス結果を実現するために存在します。次に、完全なワークフローのカバーで、彼らは孤立したタスクだけでなく、プロセスの各段階を処理することができます。第三に、エンタープライズ級の信頼性とコンプライアンスがあり、これは彼らがセキュリティ、ガバナンス、稼働時間に関する世界中の大規模組織の要件を満たすことができることを意味します。
最も印象に残ったのは、彼らの「プラネタリー・スケール」の能力です。TinyFishのWeb Agentは、数千のプラットフォームで同時に行動を調整することができます。この規模は従来の自動化ツールでは達成できません。想像してみてください、エージェントが同時に世界中の数千のECサイトの価格変動を監視し、リアルタイムで競合のプロモーション戦略を分析し、これらの情報を実行可能なビジネスインサイトに統合することができます。これは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスインテリジェンス収集方法の根本的な変革です。
技術的な実現の観点から見ると、TinyFishはネットワーク環境の変化を理解し適応するために先進的な推論モデルを使用しています。彼らのシステムは高度なAIモデルを用いて推論と探索を行い、その後、これらの知識をエンコードして高速で決定論的な大規模実行を実現します。このアプローチは、AIの柔軟性と従来の自動化の信頼性を組み合わせています。さらに重要なのは、彼らのインフラストラクチャが学習、適応、拡張できるため、システムは使用とともにより賢く、信頼性が高くなるということです。
私はTinyFishが安全性とコンプライアンスに関して考慮している点を特に評価しています。エンタープライズアプリケーションは、消費者向け製品のようにデータ漏洩やコンプライアンス違反のリスクを負うことはできません。TinyFishのWeb Agentは、エンタープライズレベルのセキュリティ状況とガバナンスフレームワークを内蔵しており、すべての操作が完全なログ記録と監査追跡を確保しています。彼らが強調するように："TinyFishエージェントは、企業の要求する規模、信頼性、コンプライアンスで運営するために特別に設計されています。"この企業ニーズへの深い理解は、彼らがフォーチュン500企業に成功裏に展開できた鍵となる理由です。
技術アーキテクチャの設計において、TinyFishは現代のAI技術に対する深い理解を示しました。Shuhao Zhangは技術共有の中で次のように述べました："生成AIと新しく発表された推論モデルの進歩により、ネットワークはより複雑になり、従来のツールへのアクセスが難しくなっています。"しかし、まさにこれらの推論モデルがTinyFishの企業Webエージェントに今日のネットワークの複雑性を理解し処理する能力を提供し、企業が安全に運営を拡大し、複雑性をビジネスの利点に変えることを可能にしています。
!
実際のビジネスケースが価値を証明
理論がどんなに優れていても、実践による検証が必要です。そして、TinyFishのこの点でのパフォーマンスには感銘を受けました。彼らはすでに複数の業界のトップ企業において大規模な展開を実現しており、これらのケースは企業向けWebエージェントの真のビジネス価値を示しています。現在、TinyFishは数十万の企業向けWebエージェントを運営しており、毎月フォーチュン500企業や高成長企業のために数百万回の操作を実行しています。この規模自体が技術の成熟度と市場の需要の真実性を示しています。
ホテル業界において、TinyFishがGoogleのために開発したWebエージェントは、長年の技術的課題を解決しました。日本には数千のホテルが古い予約システムを使用しており、これらのシステムはGoogleの検索アグリゲーターと直接統合できません。従来の解決策では、これらのホテルがITシステム全体をアップグレードする必要があり、コストが高く、実装が困難です。TinyFishのWebエージェントは、これらのホテルの在庫情報を自動的に集約できるため、消費者はGoogleホテル検索を通じてこれらの部屋を見つけて予約でき、ホテル側はインフラの更新を行う必要がありません。この事例は、既存のシステムを壊すことなく、新しいビジネス価値を創造する企業向けWebエージェントの完璧な例です。
交通出行分野では、ある先進的なライドシェア会社がTinyFishを使用して毎月数百万の価格変数を収集し、ほぼリアルタイムでの動的市場調整を実現しています。この能力により、競合他社の価格戦略に迅速に対応し、自社の価格モデルを最適化し、最終的には市場競争力と収益性を向上させることができます。もしこれらのデータを手動で収集・分析する場合、どれだけの人力資源が必要で、データのタイムリーさと正確性を保証するのがどれほど難しいか想像してみてください。
eコマース分野のアプリケーションは、Web Agentの強力な能力をさらに示しています。世界中のブランドは、同時に数千の小売ウェブサイトでの競合他社の価格を追跡し、在庫の変動を監視し、プロモーションデータをキャッチすることができます。このリアルタイムの市場情報により、企業は迅速に自社の価格戦略を調整し、新しい市場機会を発見し、重要なビジネス情報を見逃すことを避けることができます。さらに重要なのは、これらのデータの収集と分析が完全に自動化されており、運営コストを大幅に削減していることです。
TinyFishの顧客範囲も拡大しています。GoogleやDoorDashのようなテクノロジー大手だけでなく、ClassPassなどの成長企業も彼らのサービスを利用しています。これは、企業向けWebエージェントの価値が大企業に限らず、中規模の会社も同様に恩恵を受けることができることを示しています。特に小売業や旅行業界では、TinyFishは動的価格監視というコアアプリケーションシーンに注力し、企業がリアルタイムで競合他社の価格、プロモーション、配送時間、在庫レベルを追跡できるよう支援しています。
DoorDashのデータサイエンスディレクターAbhi Shahの評価は特に説得力があります："TinyFishのプラットフォームはネットワークの相互作用の複雑さを大規模に管理します。DoorDashの他に、TinyFishはホテル、eコマース、マーケットプレイスの高リスクワークフローにも力を与え、企業が変化するネットワークデータを捉え、より迅速に行動し、継続的な変化を測定可能な結果に変換するのを助けます。"実際のユーザーからのこのような認識は、どんな技術デモよりも説得力があります。
ビジネスモデルの観点から見ると、TinyFishの成功は、技術の新規性を追求するのではなく、企業の実際の痛点を解決することに焦点を当てていることにあります。従来、これらのタスクは大規模なオフショアチームによって手動データ入力が行われたり、カスタムソフトウェアスクリプトによって処理されていましたが、これらのスクリプトはウェブサイトのデザイン変更時に頻繁に機能しなくなります。TinyFishは、AI駆動のアプローチを通じて、ネットワーク環境の急速な変化に対応する、より堅牢でスケーラブルなソリューションを提供しています。
投資家はなぜこの方向を期待するのか
ICONIQ Capitalがこのラウンドの資金調達を主導した決定は、私に多くのことを考えさせました。成長期投資に特化したトップVCとして、ICONIQの投資は通常、深い戦略的考慮を伴っています。彼らのパートナーであるAmit Agarwalは、投資決定を説明する際に重要なポイントを挙げました：TinyFishはすでに大規模な顧客に対して製品化を実現しており、これらの顧客は自ら類似のシステムを構築するための十分な開発リソースを持っています。"彼らはすでにそれを運用化、製品化し、内部開発リソースをすべて持つ2つの大規模顧客に対して大規模に展開しました。"とAgarwalは述べました。
この観察は非常に重要です。GoogleやDoorDashのようなテクノロジー企業は、自らネットワーク自動化ツールを開発する能力を完全に持っていますが、彼らはTinyFishのソリューションを使用することを選択しました。これはTinyFishが提供する価値が単なる技術実現を超えていることを示しています。私は、この価値が主に3つの側面に現れていると考えています：専門化の程度、スケール効果、そして持続的なイノベーション能力です。専門化の程度は、TinyFishが企業Webエージェント分野に深く集中していることに表れています。彼らは汎用的なAIプラットフォームを作ろうとしているのではなく、企業がネットワーク自動化において直面する特定の問題を専門的に解決しています。
ICONIQの投資チームはTinyFishの技術力を高く評価しています。Amit Agarwalは次のように述べています："TinyFishの革新的な企業Web Agentは、ネット上での人間の行動を大規模に複製することができ、企業に必要な弾力性と信頼性を備えています。これは、企業やアプリケーションがネットワークと相互作用し、情報を収集し、ワークフローを自動化する方法において重大な変化の基盤を築いています。他の誰もこの問題を解決していませんが、TinyFishは今日の顧客の生産環境で結果を提供しています。"
スケール効果は彼らのインフラ投資に由来します。数十万のWebエージェントが同時に稼働できるインフラを構築するには、巨額の技術投資が必要であり、そのような投資はほとんどの企業にとって非経済的です。TinyFishはそのようなインフラを構築し、"プラネットスケール"の処理能力を備えており、これが彼らに重要な競争の壁を生み出しています。
!
持続的なイノベーション能力は、最も重要な要素かもしれません。ネットワーク環境は常に変化しており、新しいボット対策技術、新しいウェブサイトの構造、新しいセキュリティ対策が次々と登場しています。TinyFishのチームはこれらの課題に特化しており、彼らのソリューションはネットワーク環境の変化に応じて進化し続けます。企業の顧客にとって、これは彼らが自社のコアビジネスに集中できることを意味し、ネットワーク自動化ツールのメンテナンスや更新について心配する必要がありません。
市場のタイミングから見ると、投資家たちは今が企業向けWebエージェントの爆発的な瞬間であると考えています。AIエージェント分野はゴールドラッシュを迎えており、大手テクノロジー企業とスタートアップが静的な大規模言語モデルから複雑な多段階タスクを実行できる動的エージェントへの移行を利用しようと競っています。TinyFishはこの重要な時期に技術的なリーダーシップと顧客基盤を確立しており、急成長する市場で有利なポジションを確保する条件を整えています。
新たな資金調達はTinyFishに3年から4年の成長資金を提供し、彼らが製品開発への投資を続け、市場プロモーション業務を拡大できるようにしました。CEOのSudheesh Nairは、目標は単に企業のコストを削減するのではなく、"企業がより多くのお金を稼ぐのを助ける"ことであると明確に述べました。このコスト最適化だけでなく、増分価値の創造に焦点を当てたビジネス理念は、投資家が期待を寄せる重要な理由です。
AIエージェント技術の重要な突破口と未来の課題
技術的な観点から見ると、TinyFishの成功は最近の大規模言語モデルと推論能力のブレークスルーに依存しています。過去の自動化ツールはハードコーディングされたルールとスクリプトに頼っており、ネットワーク環境の動的変化に適応できませんでした。しかし、現在のAIモデルは人間に似た推論能力を備えており、ウェブページの構造を理解し、インターフェースの変化に適応し、異常な状況を処理することができます。しかし、TinyFishが観察したように、"生成型AIと新たに発表された推論モデルの進歩はネットワークをより複雑にし、従来のツールがアクセスしにくくなっています。"
私は特にTinyFishが企業環境においてAIエージェントが直面する核心的な課題をどのように解決するかに注目しています。まずは正確性の問題です。消費者向けアプリケーションは時折のエラーを容認できますが、企業向けアプリケーションは高い正確性を要求します。価格設定の誤りやデータの抜け落ちが重大なビジネス損失を引き起こす可能性があります。TinyFishはその特許インフラを通じて操作の精度と一貫性を確保しており、このインフラは学習と適応を行いながら、企業レベルの信頼性基準を維持します。
スケールの問題も同様に重要です。個人ユーザーは一度に数個のウェブサイトを処理するだけで済むかもしれませんが、企業クライアントは数千のプラットフォームを同時に監視する必要があります。これは単なる数の増加ではなく、質的な変化でもあります。大規模な展開には、リソース管理、エラーハンドリング、負荷分散などの複雑な問題を考慮する必要があります。TinyFishの「プラネタリースケール」能力は、彼らのこの分野での技術的蓄積を示しています。彼らのシステムは、高度なAIモデルを使用して推論と探索を行い、その後これらの知識をエンコードして、高速かつ決定的な大規模実行を実現しています。
技術アーキテクチャの実装の詳細から見ると、Shuhao Zhangは開発プロセスで多くの興味深い技術的決定に直面しました。例えば、AgentQLの開発では、彼らはAIモデルのトレーニングデータと技術的制限に対する深い理解に基づいて、スクリーンショットではなくDOMを使用してページを分析することを選びました。また、彼らはネストされたiframe、shadow DOMなどの技術的詳細を含む現代のウェブページの複雑な構造を処理するための複雑な前処理システムも開発しました。
安全性とコンプライアンスは別の重要な課題です。企業のネット上の行動は、データ保護法、独占禁止法など、さまざまな法律や規制に準拠しなければなりません。TinyFishのWeb Agentは、企業レベルのセキュリティ状況とガバナンスフレームワークを内蔵しており、すべての操作がコンプライアンス要件を満たしていることを保証します。特にユーザーのアイデンティティと認証状態を処理する際に、Shuhao Zhangはインタビューでセキュリティリスクを特に強調しました："私はユーザーがリモートブラウザとセッションを共有することを絶対にお勧めしません。これは非常にグレーな領域です。"彼は企業がAIエージェントのために独立したアイデンティティと認証システムを作成すべきだと提案しました。
私はTinyFishがネットワークの複雑性に対処するための革新に気づきました。現代のウェブサイトは、CAPTCHA、行動分析、IP制限など、自動化されたアクセスを防ぐためにさまざまな技術を使用しています。TinyFishのWeb Agentは、これらの対策に適応し、安定したアクセス能力を維持できます。この適応能力は一度限りのものではなく、継続的な学習と改善のプロセスです。彼らはさらに、実際のブラウザのフィンガープリンティング特性を模倣することで、これらの制限を回避するための「隠密モード」を開発しました。
しかし、課題は依然として存在します。Shuhao Zhangは、無限スクロールのような複雑なシーンに関して、まだ完璧な解決策を見つけていないと認めています："定義上、これは無限です。常にコンテキストウィンドウに合わせて切り分ける必要があります。どこで止めたかを覚えておき、再び始める必要があります。"この技術は、彼らが技術の限界についての冷静な認識を持っていることを正直に示しており、将来の技術開発の方向性を示しています。
企業のデジタル変革への深遠な影響
私はTinyFishが代表するエンタープライズ向けWebエージェントのトレンドが、企業のデジタルトランスフォーメーションに深遠な影響を与えると考えています。彼らが会社のブログで述べているように：「もしあなたがインターネットを分析可能なデータに変換できれば、それは根本的に企業に他の誰も持っていない優位性を提供します。」従来の企業情報システムは主に構造化データとAPIインターフェースに依存していますが、ネット上の大量の価値ある情報は依然として非構造化の形で存在しています。エンタープライズ向けWebエージェントは、これらの情報を取得し活用するための新しい方法を提供します。
この変化の意義は技術的な側面だけでなく、戦略的な側面にもあります。企業の競争優位性はますます情報の取得速度と分析能力に依存しています。より迅速かつ正確に市場情報を取得できる企業は、競争において優位に立つことができます。TinyFishのWeb Agentは企業が市場環境全体をリアルタイムで監視できるようにし、この能力は急速に変化するビジネス環境において巨大な価値を持ちます。Sudheesh Nairが言うように、彼らの目標は企業が「もっとお金を稼ぐ」手助けをすることであり、単にコストを削減することではありません。
!
コストの観点から見ると、Webエージェントは顕著な利益をもたらします。従来の市場調査や競争分析には多大な人的資源が必要であり、リアルタイムでの更新が難しいことがよくあります。企業向けのWebエージェントは24時間休むことなく稼働でき、人手による方法よりもコストがはるかに低く、精度や一貫性も高いです。この効率の向上により、企業はより多くのリソースをコアビジネスやイノベーション活動に投入できるようになります。
私はWeb Agentがサプライチェーン管理、リスクコントロール、市場予測などの分野での応用の見通しに特に期待しています。サプライチェーン管理では、サプライヤーの状況、価格変動、在庫レベルなどの情報をリアルタイムで監視する必要があります。リスクコントロールでは、ビジネスに影響を及ぼす可能性のある外部要因を迅速に特定する必要があります。市場予測では、大量の市場データやトレンド情報を分析する必要があります。これらはすべてWeb Agentが重要な役割を果たすことができる分野です。TinyFishは現在小売業と観光業に特化していますが、彼らの技術は他の業界にも完全に拡張可能です。
さらに重要なのは、Web Agentが企業が外部情報を取得する方法を変える可能性があるということです。従来のモデルでは、企業は主に第三者データサービスを購入するか、調査会社に委託していました。しかし、Web Agentは企業が直接ソースから最新で最も正確な情報を取得できるようにし、中間プロセスを減らし、情報のタイムリーさと信頼性を向上させます。この直接的に一次情報を取得する能力は、企業の競争優位性の重要な源となるでしょう。
!
TinyFishはその技術ビジョンの中で重要なポイントを挙げています："技術が最適な状態にあるとき、それはあなたの注意を要求しない。背景に溶け込み、人間の仕事の重要性に道を譲る。"この理念は、彼らが技術の価値について深く理解していることを示しています。最良のエンタープライズ向け技術は無形であり、ユーザーが技術的詳細ではなく、ビジネス目標に集中できるようにすべきです。これこそがエンタープライズ向けWebエージェントの核心的な価値です。
直面している課題と今後の発展
企業向けWebエージェントの将来に非常に楽観的である一方で、この分野は依然としていくつかの重要な課題に直面しています。まず技術的な課題があります。ネットワーク環境は常に変化しており、新しいボット対策技術やセキュリティ対策が次々と現れています。Webエージェントはこれらの変化に適応するために継続的に進化する必要があります。TinyFishはこの面で重要な進展を遂げていますが、これは終わりのない技術競争です。彼らが言うように：「ネットワークの複雑さを障害から機会に変える。」
法律と倫理の問題はもう一つの重要な挑戦です。ほとんどのネットワーク情報は公開されていますが、自動化されたアクセスは依然として法律や倫理に関する論争を引き起こす可能性があります。国や地域によってウェブクローリングに関する法律の規定は異なり、企業は自身の行動がすべての関連法令に準拠していることを確認する必要があります。TinyFishは技術的能力とコンプライアンス要件の間でバランスを見つける必要があります。特にデータプライバシーとユーザーの身元保護に関して、業界標準とベストプラクティスを確立する必要があります。
競争の激化も現実の課題です。企業向けWebエージェント市場の急速な成長に伴い、ますます多くの企業がこの分野に参入するでしょう。大手テクノロジー企業は自社のソリューションを開発する可能性があり、専門のソフトウェア会社も競合製品を投入するかもしれません。TinyFishは競争優位を維持するために継続的な革新が必要です。しかし、現状を見る限り、彼らはすでに重要な先行優位と技術的な障壁を築いています。
チームビルディングの観点から見ると、TinyFishは典型的なテクノロジースタートアップの課題に直面しています。Shuhao Zhangはインタビューで「創業者にとって最も難しい部分は、絶対にポジショニングとビジネスです」と述べており、これはテクノロジー系の創業者がマーケティングで直面する一般的な課題を反映しています。しかし、彼らの共同創業者であるKeith Zhaiのメディア背景は、チームにこの点で重要な補強を提供しています。
!
私はTinyFishの成功戦略がいくつかの重要な側面に集中すべきだと考えています。まず、技術的な競争優位性を深め続けること、特に複雑なネットワーク環境や大規模な展開における能力です。彼らはAI推論能力、ネットワーク適応性、企業レベルの信頼性において技術的なリーダーシップを維持する必要があります。次に、顧客基盤を拡大し、現在の大企業から中堅企業市場にまで広げることです。第三に、エコシステムを構築し、他の企業ソフトウェアプロバイダーと協力関係を築き、Web Agentをより大きなデジタルソリューションの一部にすることです。
製品開発の観点から見ると、TinyFishはAgentQLのような基盤ツールから完全な企業Webエージェントソリューションへと進化しています。彼らは今後1、2ヶ月のうちに正式に会社を発表する予定で、その際にはさらなる製品の詳細が発表される可能性があります。技術アーキテクチャの観点からは、彼らはランタイム環境のインフラストラクチャ、アプリケーション層のビジネスロジック処理、そして観察、監視、認証システムを含む全体的な技術スタックを構築しています。
業界の発展の観点から、企業向けWebエージェントが企業のテクノロジースタックの標準コンポーネントになると予測しています。現在の企業がCRMやERPなどのシステムを使用しているように、将来の企業もWebエージェントを広く使用して外部情報を取得し分析するようになるでしょう。この市場の規模は数百億ドルに達する可能性があり、TinyFishのような初期の参加者にとって大きな成長機会を提供します。
最終的に、私はTinyFishが単なる新しい技術ソリューションを代表するだけでなく、企業とネットワーク世界の相互作用の根本的な変革を意味していると信じています。情報が競争優位性である時代において、ネットワーク情報をより良く理解し活用できる企業が持続的な競争優位を得るでしょう。TinyFishが言うように："あなたを感動させることに集中しましょう。他のすべてのことにはTinyFishがいます。"彼らの4700万ドルの資金調達はこの変革の始まりに過ぎず、本当の価値創造はこれからです。ネットワークの複雑性をビジネスチャンスに変換することこそが、企業向けWebエージェント時代の核心命題です。