投稿者 global-ai-media 
グローバルな旅行予約プラットフォームAgodaのCEOが語るAI戦略は、今後の企業におけるAI活用のあり方に重要な示唆を与えています。本稿では、自然言語による直感的な開発スタイル「Vibe Coding」の台頭や、LLMプロバイダーとの排他的契約の可能性といった最新トレンドを解説。日本のビジネス環境において、これらの変化をどのように組織開発やマーケティング戦略に組み込むべきか考察します。
エンジニアリングの概念を変える「Vibe Coding」の衝撃
Agodaのようなテック企業がいち早く適応しようとしている変化の一つに、「Vibe Coding（バイブ・コーディング）」と呼ばれる開発スタイルの台頭があります。これは、Teslaの元AI責任者であるアンドレイ・カルパシー氏らが提唱した概念で、エンジニアが細部のアルゴリズムや構文（Syntax）を記述するのではなく、自然言語で「どのような挙動（Vibe）を実現したいか」をAIに指示し、AIが生成したコードを監督・修正するスタイルを指します。
これまで日本のSIerや事業会社では、仕様書通りに正確なコードを書く能力が重視されてきました。しかし、Vibe Codingの世界では、エンジニアの役割は「コーダー」から「AIの監督者（Manager）」へとシフトします。これにより、プロトタイピングの速度は劇的に向上しますが、同時に「生成されたコードの品質、セキュリティ、保守性を誰がどう担保するか」という新たなガバナンス課題も生じます。日本企業がこれを取り入れる際は、従来のウォーターフォール的な品質管理基準を見直し、AI生成コードに対するレビュー体制の強化や、テスト自動化の徹底が不可欠となります。
「LLMのコモディティ化」と「排他的パートナーシップ」の選択
Agodaの事例で注目すべきもう一つの点は、特定のLLM（大規模言語モデル）プロバイダーとの関係性です。現在、GPT-4やClaude 3.5、Geminiなどの高性能モデルが拮抗し、モデル自体はコモディティ（汎用品）化しつつあります。その中で、特定のLLMプロバイダーと「独占的」あるいは「戦略的」な契約を結び、他社が利用できない機能や最適化、あるいはコストメリットを享受しようとする動きが出てきています。
多くの日本企業は、ベンダーロックイン（特定のベンダーへの過度な依存）を避けるため、複数のモデルを切り替えて使う「マルチLLM戦略」を採用する傾向にあります。これはリスク分散の観点では正解ですが、一方で、特定モデルに深く最適化された機能開発や、圧倒的な推論コストの削減というメリットを逃す可能性もあります。今後は「全方位外交」だけでなく、自社のコア事業に最も親和性の高いモデルを選定し、ある程度のリスクを許容しながら深い連携（Deep Integration）を行う判断も、経営層には求められるでしょう。
検索から対話へ：LLM内広告という新たな戦場
Agodaが「LLM内の広告プログラム」に関心を寄せている点は、マーケティング担当者にとって見逃せない変化です。従来のSEO（検索エンジン最適化）は、Googleなどの検索結果で上位表示されることを目指していました。しかし、ユーザーの行動が「検索（Search）」から「対話（Chat）」へ移行しつつある現在、PerplexityやChatGPTのようなAIチャットボットの回答の中に、いかに自社のサービスや商品を自然な形で露出させるかが重要になります。
これを「LLM最適化（GEO: Generative Engine Optimization）」などと呼ぶ動きもありますが、重要なのは、単なるキーワードの羅列ではなく、AIが「信頼できる情報源」として引用したくなるような、質の高い構造化データやコンテンツを整備することです。日本の商習慣においても、Webサイトの情報をAIが読み取りやすい形に整備することは、将来的な集客チャネルを確保する上で急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
Agodaの事例は、単なる海外テック企業の動向にとどまらず、日本企業が直面する課題を先取りしています。実務への示唆は以下の3点に集約されます。
- 開発プロセスの再定義：「Vibe Coding」的な手法を試験的に導入し、エンジニアのリソースをコーディングそのものではなく、アーキテクチャ設計やUX改善、そしてAIの出力管理に振り向ける体制を作ること。ただし、ブラックボックス化を防ぐためのコードレビュー基準は厳格化する必要があります。
- モデル選定の戦略的決断：「とりあえず有名なモデルを使う」段階から脱却し、コスト、レイテンシ（応答速度）、データプライバシーの観点から、自社専用の小規模モデル（SLM）の構築や、特定プロバイダーとの提携を含めた「攻めのインフラ選定」を行うこと。
- 対話型インターフェースへの対応：顧客接点がAIエージェント経由になる未来を見据え、自社データをAPI経由でAIに提供できる基盤を整えること。これはB2C企業だけでなく、B2Bにおける受発注システムなどでも同様のことが言えます。