NautaのCEO兼共同創業者であるヴァレンティナ・ジョーダン氏によれば、AIエージェントは数ヶ月以内にコモディティ化する見通しであり、サプライチェーンにおいて持続的な競争優位はその下にあるデータ基盤にあるという。ジョーダン氏はFreightWavesのインタビューで、グローバル貿易向けAIは商品・データ・資金の動きがつながって初めて機能する理由を説明し、Nautaの「オペレーショナル・ブレイン」がERP、TMS、WMS、メール、スプレッドシートからどのように学習するか、そして散在するデータが依然としてAIの実あるリターンへの最大の障害である理由を語った。対談ではNautaの戦略的資金調達、グローバル展開、そしてAIが断片化されたワークフローを行動に変えることで欠品、滞留・デマレージをどう削減できるかについても触れられた。

ジョーダン氏の発表によると、グローバル貿易向けAIネイティブ・オペレーティングシステムであるNautaは、BMW i Ventures、Bosch Ventures、Hitachi Ventures、Yamaha Motor Venturesが参加する戦略的資金調達ラウンドを完了した。同社はこの資金をグローバル展開に投入しており、既に8カ国以上で事業を展開し、8,000社のサプライヤーを持ち、顧客を通じて60カ国にリーチしている。

混雑するサプライチェーンAI市場における競争上のテーゼについて、ジョーダン氏は率直だった。エージェント自体は差別化要因ではないという。「私たちはエージェントがコモディティ化すると考えています——数週間とは言いませんが、おそらく数ヶ月でしょう」と彼女は述べた。「本当の課題はエージェントの下にあるデータであり、特にサプライチェーンとグローバル貿易では、そのデータは運用者が数十年かけて築いた文脈、知識、経験をすべて反映したものでなければなりません」

「私たちはエージェントファーストでは始めません。データファースト、アウトプットファーストで始め、その後にエージェントが来ます」

この主張はエンタープライズソフトウェアにおけるより大きな変化を映している。大規模言語モデルやエージェントフレームワークが大手クラウド・AIベンダーから広く利用可能になるにつれ、差別化はモデル自体から、独自のデータ、ワークフロー、ドメイン文脈へと移っている。サプライチェーンはこのテーゼにとって特に困難なケースだと判明している。なぜなら、運用上の知識は構造化されたシステムではなく、メールやスプレッドシート、ベテラン計画担当者の頭の中に閉じ込められていることが多いからだ。

Nautaのプラットフォーム——ジョーダン氏が「オペレーショナル・ブレイン」と呼ぶもの——は、企業の既存のERP、TMS、WMS、OMSシステムに加え、メール、Microsoft Teams、スプレッドシートといった非構造化ソースに接続する。ジョーダン氏によれば、運用者は仕事の80〜90%をそこで行っているという。このブレインは、契約、到着通知、支払条件、そして気象イベントから港湾障害に至る外部シグナルを継続的に取り込み、各企業がどのように運営されているかの階層的なモデルを構築する。ジョーダン氏は、システムが監視するマクロレベルのシグナルの例として、コロンビアで最近発生し現地港湾に影響を与えた地震を挙げた。

そのデータ基盤の上に、Nautaはタスク特化型エージェントを展開する。高価値のユースケースの一つは買掛金勘定の照合のための3方向・4方向請求書マッチングであり、ジョーダン氏によれば、システムは顧客ごとに30万ドルから50万ドルの誤請求額をプロアクティブに特定しているという。その他のアクティブなユースケースには、過剰・不足・破損クレームの作成、貨物監査、そして欠品と過剰在庫を減らしcash-to-cashサイクルを改善する在庫管理が含まれる。これらは貨物オペレーションにおける長年の課題であり、監査やクレームのプロセスは歴史的に、船積書類、請求書、発注書にまたがる手作業による照合に依存してきた。

投資家陣——いずれもグローバルな足迹を持つ大手産業・自動車コングロマリット——は、断片化されたデータが大規模なAI導入を妨げているという共通認識を反映しているとジョーダン氏は述べる。顧客は食品・小売流通、製造業、そしてNew Balance、L'Oréal、Moët Chandonを含む消費者ブランドにまたがり、データ問題はこれらすべての業種に共通しているという。

「食品卸売業者と家具や化学の企業の方が、2つの食品卸売業者同士よりも共通点が多いのです。すべての企業はそれぞれ違うやり方で運営されているからです」と彼女は述べた。

ジョーダン氏は、Nautaの運用面での信頼性を共同創業者のラファにたどっている。ラファはプエルトリコに移住したスペイン系移民の三世で、その家族は123年続く食品流通業を営んでいた。物流の課題に関するこの直接の経験が、可視化プラットフォームだけでは根本的なデータ問題を解決できないという同社の確信を形づくった。ジョーダン氏自身は、Amazonやラストマイル配送企業のRappiでの勤務を含む13年にわたるテクノロジー業界の経歴を持つ。

彼女はこの資金調達を、Nautaのデータファーストのテーゼの検証であり、国際成長の発射台でもあると位置づけ、きれいで文脈化されたデータ基盤がなければ、大規模なグローバル企業はAI投資から測定可能な価値を引き出すことに苦労し続けるだろうと主張した。エージェントのコモディティ化が実際にどれほど早く進むか、そしてデータレイヤーのスタートアップが既存ERPベンダーが自社のAI機能を構築する中でポジションを守れるかどうかが、サプライチェーンAIにおける次の競争局面を形づくる可能性が高い。

出典：FreightWaves