IntuitがAIエージェントを300万人の顧客に出荷したところ、85%が戻ってきました。その理由は、同社のEVP（役員）兼GM（ゼネラルマネージャー）が述べるとおり、AIに人の専門知識を組み合わせることが、誰もが想像していたよりも重要だったからです——むしろ期待以上に、です。
同社の金融ソフトウェア企業IntuitのEVP兼GMであるMarianna Tesselは、このAI-HIの組み合わせを顧客からの「大きな要求」と呼び、別の次元の確信と信頼を提供すると指摘しています。
「私たちが学んだことの一つで、非常に興味深いのは、まさに、人間の知性と人工知能の組み合わせです」とTesselは、新しいVB Beyond the Pilot podcastで語りました。「AIとHI（人の知性）を組み合わせたときに、より良い結果が得られることがあるのです。」
チャットボットだけでは答えにならない
QuickBooks、TurboTax、MailChimpなど、広く使われている金融プロダクトの親会社であるIntuitは、昨年6月、GenOSプラットフォームで生成AIにいち早く全面的に取り組んだ大手企業の一つでした（「SaaSpocalypse」という懸念が、SaaS企業に戦略を見直すよう促すはるか前のことです）。
しかし、すぐに同社は、エンタープライズ環境ではチャットボット“だけ”では答えにならないと認識し、現在同社がIntuit Intelligenceと呼ぶ方針へと転換しました。このダッシュボードのようなプラットフォームには、営業、税務、給与計算、会計、プロジェクト管理向けの専門AIエージェントが搭載されており、ユーザーは自然言語でデータに関する洞察を得たり、タスクを自動化したり、レポートを生成したりするために、それらと対話できます。
顧客によれば、請求書は90%が期限どおりに全額支払われ、しかも5日早く処理されており、手作業は30%削減されています。AIエージェントは、帳簿を締める、取引を分類する、給与計算を実行する、請求書のリマインダーを自動化する、不一致を可視化するのに役立ちます。
たとえば、あるIntuitの顧客は、AIエージェントとやり取りし、金額が合わない点について質問したことで、不正を発見しました。「最初は、『これはエラーなのか？』みたいな感じだったんですが、彼が掘り下げていくうちに、非常に重大な不正が見つかったんです」とTesselは述べました。
人間がループに残る理由
それでもIntuitは、人間が「常にアクセス可能」であるという原則に基づいて運営している、とTesselは語りました。プラットフォームは、AIエージェントから必要なものが得られないときや、人にアイデアをぶつけたいときに、ユーザーが人間の専門家に質問できるような作りになっています。
「私は“プロダクトの専門家”の話をしているのではありません」とTesselは言いました。「実際の会計の専門家、税務の専門家、あるいは給与計算の専門家のことです。」
また、このプラットフォームは、「重大度の高い（high stakes）」意思決定のシナリオで人間の関与を提案できるようにも設計されています。AIはある一定のレベルまで進み、その後、人間の専門家が残りをレビューし、分類します。これにより、Tesselによれば、一定の確信が得られます。
「私たちは実際、その“適切な瞬間”において、もっと必要になり、もっと強力になると考えています」と彼女は言いました。「専門家は、独自のものを提供してくれるのです。」
次のステップは、顧客がvibe codingのような次世代タスクを実行できるツールを提供することですが、顧客の負担を軽減するためにシンプルなアーキテクチャを用います。「私たちが検証しているのは、『それが自分のやっていることだと意識しなくても、実際にコーディングができる』という発想です」とTesselは述べました。
たとえば、花屋を営む販売業者が、母の日に向けて在庫が適切な量確保できていることを確認したいとします。過去数年の売上を分析し、在庫が少ない場合に購買発注書を作成するエージェントをvibe codeで作成できます。するとそのエージェントに、将来の母の日やその他の大きな祝日についても自動的に同じ作業を行うよう指示することができます。
一部のユーザーはより高度で、技術をさらに深く掘り下げる機能を求めるでしょう。とはいえ「ただ、起きてほしいことを表現したいだけの人もいます」とTesselは言いました。「やりたいのは、自分の事業を回すことだけですから。」
フルのポッドキャストを聴いて、次の点について話を聞いてください：
一次（first-party）のデータが、SaaS企業に「moat（防衛の堀）」を生み出せる理由。
AIのロジックを示すことが、洗練されたインターフェースよりも重要になる理由。
顧客あたり60万のデータポイントが、AIにあなたのビジネスについて何を語らせるかをどう変えるか。
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