投稿者 global-ai-media 
SaaS業界の有力メディアSaaStrが注目する「Vivun」は、単なる対話型AIではなく、プリセールス業務を自律的にこなす「AIエージェント」として急成長しています。本記事では、チャットボットと実務型エージェントの違いを解説し、日本の商習慣においてこの技術トレンドをどう活用すべきか、リスクとガバナンスの観点から考察します。
「おしゃべり」から「実務」へ：AIエージェントの台頭
生成AIブームの初期、多くの企業が導入したのは汎用的なチャットボットでした。しかし現在、世界のAIトレンドは明確に「AIエージェント（Agentic AI）」へとシフトしています。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの目標を理解し、外部ツールと連携してタスクを自律的に遂行するシステムを指します。
今回取り上げる米国のスタートアップ「Vivun」が提供する「Ava」は、まさにその代表例です。Vivunは、B2Bセールスにおける技術的なサポートを行う「セールスエンジニア（SE）」の役割をAIで代替・補完するプラットフォームです。すでに年間経常収益（ARR）は8桁（数千万ドル規模）に達し、3倍の成長を記録していると報じられています。この成功の背景には、企業が「賢いチャット相手」ではなく「具体的な仕事の成果」に対価を払うようになったという市場の成熟があります。
プリセールスのボトルネックを解消する
VivunのようなAIエージェントが解決しようとしている課題は、日本企業にとっても馴染み深いものです。B2B、特にITソリューションの販売プロセスでは、RFP（提案依頼書）への回答作成、セキュリティチェックシートの記入、技術的な実現可能性の検証など、高度な専門知識を要するドキュメントワークが大量に発生します。
これらは通常、高給で多忙な人間のセールスエンジニアが手作業で行っていますが、VivunのAI「Ava」は、過去の回答データや技術文書を学習し、これらのドラフト作成を自動化します。重要なのは、単にテキストを生成するだけでなく、CRM（顧客管理システム）と連携し、商談の文脈を理解した上で「作業を完了させる」点にあります。
日本企業における活用と課題：Excel文化とハイコンテクスト
では、このトレンドを日本の実務にどう適用すべきでしょうか。日本市場には特有の「壁」と「機会」が存在します。
最大の機会は、深刻な人材不足への対策です。日本のIT現場では、技術と営業の両方を理解できるセールスエンジニアが圧倒的に不足しています。RFP回答や仕様確認といった「守り」の業務をAIエージェントに任せることで、人間のエンジニアは顧客との信頼構築や複雑な要件定義といった「攻め」の業務に集中できます。
一方で、壁となるのは日本の商習慣です。日本企業では、RFPやセキュリティチェックシートが独自のExcelフォーマットで送られてくることが一般的です。また、行間を読むようなハイコンテクストなコミュニケーションが求められる場面も多々あります。現時点のAIは、非構造化データの処理能力は向上しているものの、日本独特の「曖昧な仕様書」や「阿吽の呼吸」を完全に解釈するには限界があります。
日本企業のAI活用への示唆
Vivunの事例およびAIエージェントのトレンドを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を立てるべきです。
1. チャットボット導入で終わらせない
「社内GPT」を導入して満足するのではなく、具体的な業務プロセス（例：RFP回答、契約書チェック、コードレビューなど）に組み込まれた「エージェント」の導入・開発を検討してください。成果が測定しやすく、ROI（投資対効果）が明確になります。
2. 「人間参加型（Human-in-the-Loop）」の徹底
AIエージェントは強力ですが、特にB2Bセールスにおいては「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が致命的な契約リスクにつながります。AIが作成した回答を、必ず人間の専門家が最終確認するフローを業務プロセスとして確立する必要があります。これはAIガバナンスの基本です。
3. ナレッジベースの整備が競争力の源泉
AIエージェントが正確に働くためには、学習元となる社内データ（過去の提案書、技術資料、Q&A集）が整理されている必要があります。日本企業は属人化しがちなこれらの情報をデジタル化・構造化することが、AI活用の成功を左右する最初の一歩となります。