企業のAI覇権争奪戦が始まっている。Gleanは、インターフェースの下にある層を構築している。 ===================================================================================== Rebecca Bellan 2026年2月16日（月）午前2時30分（GMT+9） 3分で読めます ドーハ、カタール - 2026年2月3日；GleanのCEO Arvind Jainが、ドーハのドーハ・エキシビション＆コンベンション・センターで開催されたWeb Summit Qatar 2026の2日目のメインステージで登壇。（写真：Shauna Clinton/Sportsfile、Web Summit Qatar提供、Getty Images）｜画像クレジット：Getty Images インターフェースをめぐる争奪戦のなかで、Gleanは、より目に見えにくいものに賭けている。つまり、その下にあるインテリジェンス層になろうとしているのだ。 7年前、Gleanは「企業向けのGoogle」になることを目指した。これは、SlackからJira、Google DriveからSalesforceまで、企業のSaaSツール群全体をインデックス化し検索するための、AIを活用した検索ツールだ。今日、同社の戦略は、より良いエンタープライズ・チャットボットを作ることから、モデルと企業システムのあいだをつなぐコネクティブ・ティッシュになることへと移っている。 「最初に私たちが作った層――良い検索プロダクト――は、人々がどのように働き、何を好むのかを深く理解する必要がありました」と、Jainは先週のTechCrunchの番組『Equity』で語った。こちらは、私たちがWeb Summit Qatarで収録した回だ。「そしてそれらは、質の高いエージェントを構築するうえでの基盤になりつつあります。」 彼は、大規模言語モデルは強力だが、それもまた「汎用的」だと言う。 「AIモデル自体は、あなたのビジネスのことを本当に理解しているわけではありません」とJainは述べた。「人が誰かを知っているわけではないし、どんな仕事をしているのかも知らない、どんなプロダクトを作っているのかも知らない。だから、モデルの推論力と生成力を、あなたの会社の内部にある文脈と結びつける必要があるのです。」 Gleanの売りは、その文脈をすでにマッピングしており、モデルとエンタープライズのデータの間に入り込めることだ。 Glean Assistantは、顧客にとっての入口になることが多い。つまり、同社の社内データに裏付けられた、主要な独自（例：ChatGPT, Gemini, Claude）とオープンソースのモデルの組み合わせによって動く、なじみのあるチャット・インターフェースだ。しかし、顧客が離れない理由についてJainが主張するのは、その下にあるすべてだ。 1つ目は、モデルへのアクセスだ。単一のLLMプロバイダーに企業を縛り付けるのではなく、Gleanは抽象化層として振る舞い、能力が進化するにつれて、エンタープライズがモデルを切り替えたり組み合わせたりできるようにする。だからJainは、OpenAI、Anthropic、Googleを競合ではなくパートナーだと見ているのだと言う。 「私たちのプロダクトは、市場で彼らが行っている革新を活用できるから、より良くなっていきます」とJainは述べた。 2つ目は、コネクタだ。GleanはSlack、Jira、Salesforce、Google Driveのようなシステムに深く統合し、それらの間で情報がどう流れるかをマッピングして、エージェントがそれらのツールの中で行動できるようにする。 そして3つ目、そしておそらく最も重要なのが、ガバナンスだ。 「権限を意識したガバナンス層と、リトリーバル層を構築する必要があります。適切な情報を持ってきられることはもちろんですが、その質問をしているのが誰なのかを把握して、そのアクセス権に基づいて情報をフィルタリングできるようにすることです」とJainは語った。 大規模な組織では、その層が、AIソリューションを試験導入するのか、それとも大規模に展開するのかの違いになり得る。Jainは、エンタープライズは単に社内のすべてのデータをモデルに読み込んで、後で解決策を仕分けするためのラッパーを作ればいい、とは言えないと述べている。 繼續閱讀 また重要なのは、モデルがハルシネーション（作り話）をしないようにすることだ。Jainによれば、そのシステムはモデルの出力をソース文書と照合し、行ごとの引用（ラインバイラインの引用）を生成し、回答が既存のアクセス権を尊重することを保証する。 問題は、そのミドルレイヤーが、プラットフォームの巨大企業がスタックの奥へと踏み込むなかで生き残れるかどうかだ。MicrosoftとGoogleはすでに、エンタープライズの業務ワークフローの表面領域の多くを支配しており、さらに多くを欲している。CopilotやGeminiが同じ内部システムに同じ権限でアクセスできるなら、スタンドアロンのインテリジェンス層はまだ意味を持つのだろうか？ Jainは、エンタープライズは単一のモデルや生産性スイートにロックインされたくなく、垂直統合型のアシスタントではなく、中立的なインフラ層を選びたいのだと主張する。 投資家はその見立てに乗っている。Gleanは2025年6月に1億5,000万ドルのSeries Fを調達し、評価額を72億ドルへとほぼ倍増させた。フロンティアのAIラボとは異なり、Gleanは大規模な計算リソースの予算を必要としない。 「私たちは、非常に健全で、成長が速い事業を持っています」とJainは述べた。 條款 及 私隱政策 Privacy Dashboard More Info
エンタープライズAIの奪取が始まっています。Gleanはインターフェースの下層を構築しています。
企業のAI覇権争奪戦が始まっている。Gleanは、インターフェースの下にある層を構築している。
Rebecca Bellan
2026年2月16日（月）午前2時30分（GMT+9） 3分で読めます
ドーハ、カタール - 2026年2月3日；GleanのCEO Arvind Jainが、ドーハのドーハ・エキシビション＆コンベンション・センターで開催されたWeb Summit Qatar 2026の2日目のメインステージで登壇。（写真：Shauna Clinton/Sportsfile、Web Summit Qatar提供、Getty Images）｜画像クレジット：Getty Images
インターフェースをめぐる争奪戦のなかで、Gleanは、より目に見えにくいものに賭けている。つまり、その下にあるインテリジェンス層になろうとしているのだ。
7年前、Gleanは「企業向けのGoogle」になることを目指した。これは、SlackからJira、Google DriveからSalesforceまで、企業のSaaSツール群全体をインデックス化し検索するための、AIを活用した検索ツールだ。今日、同社の戦略は、より良いエンタープライズ・チャットボットを作ることから、モデルと企業システムのあいだをつなぐコネクティブ・ティッシュになることへと移っている。
「最初に私たちが作った層――良い検索プロダクト――は、人々がどのように働き、何を好むのかを深く理解する必要がありました」と、Jainは先週のTechCrunchの番組『Equity』で語った。こちらは、私たちがWeb Summit Qatarで収録した回だ。「そしてそれらは、質の高いエージェントを構築するうえでの基盤になりつつあります。」
彼は、大規模言語モデルは強力だが、それもまた「汎用的」だと言う。
「AIモデル自体は、あなたのビジネスのことを本当に理解しているわけではありません」とJainは述べた。「人が誰かを知っているわけではないし、どんな仕事をしているのかも知らない、どんなプロダクトを作っているのかも知らない。だから、モデルの推論力と生成力を、あなたの会社の内部にある文脈と結びつける必要があるのです。」
Gleanの売りは、その文脈をすでにマッピングしており、モデルとエンタープライズのデータの間に入り込めることだ。
Glean Assistantは、顧客にとっての入口になることが多い。つまり、同社の社内データに裏付けられた、主要な独自（例：ChatGPT, Gemini, Claude）とオープンソースのモデルの組み合わせによって動く、なじみのあるチャット・インターフェースだ。しかし、顧客が離れない理由についてJainが主張するのは、その下にあるすべてだ。
1つ目は、モデルへのアクセスだ。単一のLLMプロバイダーに企業を縛り付けるのではなく、Gleanは抽象化層として振る舞い、能力が進化するにつれて、エンタープライズがモデルを切り替えたり組み合わせたりできるようにする。だからJainは、OpenAI、Anthropic、Googleを競合ではなくパートナーだと見ているのだと言う。
「私たちのプロダクトは、市場で彼らが行っている革新を活用できるから、より良くなっていきます」とJainは述べた。
2つ目は、コネクタだ。GleanはSlack、Jira、Salesforce、Google Driveのようなシステムに深く統合し、それらの間で情報がどう流れるかをマッピングして、エージェントがそれらのツールの中で行動できるようにする。
そして3つ目、そしておそらく最も重要なのが、ガバナンスだ。
「権限を意識したガバナンス層と、リトリーバル層を構築する必要があります。適切な情報を持ってきられることはもちろんですが、その質問をしているのが誰なのかを把握して、そのアクセス権に基づいて情報をフィルタリングできるようにすることです」とJainは語った。
大規模な組織では、その層が、AIソリューションを試験導入するのか、それとも大規模に展開するのかの違いになり得る。Jainは、エンタープライズは単に社内のすべてのデータをモデルに読み込んで、後で解決策を仕分けするためのラッパーを作ればいい、とは言えないと述べている。
また重要なのは、モデルがハルシネーション（作り話）をしないようにすることだ。Jainによれば、そのシステムはモデルの出力をソース文書と照合し、行ごとの引用（ラインバイラインの引用）を生成し、回答が既存のアクセス権を尊重することを保証する。
問題は、そのミドルレイヤーが、プラットフォームの巨大企業がスタックの奥へと踏み込むなかで生き残れるかどうかだ。MicrosoftとGoogleはすでに、エンタープライズの業務ワークフローの表面領域の多くを支配しており、さらに多くを欲している。CopilotやGeminiが同じ内部システムに同じ権限でアクセスできるなら、スタンドアロンのインテリジェンス層はまだ意味を持つのだろうか？
Jainは、エンタープライズは単一のモデルや生産性スイートにロックインされたくなく、垂直統合型のアシスタントではなく、中立的なインフラ層を選びたいのだと主張する。
投資家はその見立てに乗っている。Gleanは2025年6月に1億5,000万ドルのSeries Fを調達し、評価額を72億ドルへとほぼ倍増させた。フロンティアのAIラボとは異なり、Gleanは大規模な計算リソースの予算を必要としない。
「私たちは、非常に健全で、成長が速い事業を持っています」とJainは述べた。
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