すべての AI エージェントのユースケースが 1 つのプラットフォームに吸い込まれる可能性があるという一般的な懸念にもかかわらず、私は企業にとってこの反対側を主張します。 AI エージェントは、おそらくこれまでのどのテクノロジー時代よりも、ドメインまたは業種ごとに比較的高度な専門性を持つ必要があります。モデルは分野間で同じにすることができますが、顕在化を高度に調整する必要があります。 その理由は、AI エージェントが顧客のために何をしているかに関係しています。お客様がやっているのは、AIエージェントプロバイダーから「仕事を借りる」ことです。これは、企業が仕事のために誰かを雇ったり、代理店や企業を雇って支援したりする場合と似ています。  人を雇うときは、専門家を雇います。 また、コンサルタント会社やプロフェッショナルサービス会社を雇うときは、特定の分野の専門家を大勢雇うことになります。 「単なるジェネラリスト」の人材を採用しない傾向があり、プロフェッショナルサービス会社が税務、IT、法務、マーケティングなどの重点分野を中心に最適化される傾向があるのには理由があります。コンサルティング会社は、存在しないか、最終的には業務分野に特化するすべてのことを行います。 AIエージェントも同様です。 企業はワークフローやビジネスプロセスの問題を解決しようとしており、ジェネラリストではなく専門家にそれらの問題を解決してもらいたいと考えています。あなたはもはや、人が仕事をより良くするためのツールを提供するのではなく、実際に労働者をその人に提供しているのです。 その顧客にとって重要で付加価値のあるものについては、他の市場で人材を雇用するのと同様に、余裕のある最高のエージェントを求めるでしょう。もちろん、多くの汎用的な仕事ではそうではないかもしれませんが、ビジネスが危機に瀕しているものなら何でもそうです。 これにより、目指すユースケースに対するドメインを深く理解する必要性が劇的に高まります。ドメインに合わせて調整されたカスタム UI。ドメインのみの関連データへのアクセス。などなど。一般的であればあるほど、結果は悪化します。 もちろん、これにはニュアンスがあります。 ジェネラリストは、物事を専門化に近づけるために十分に分割すれば、専門化を行うことができます。同様に、専門家が誤って小さすぎるままで、顧客にとって問題を十分に理解できない可能性があります。しかし、いずれにせよ、人間と同じ理由で AI でも専門化が勝つことは明らかです。