コーディングはAIにとって否定しがたいPMFのユースケースだが、ほとんどのナレッジワークにはまだ道のりがある

コーディングが機能するのは、すべてのコンテキストがバージョン管理され、構造化され、一か所に集約され、通常は何が正しいかを教えてくれるテストスイートを備えたgitリポジトリに存在するからだ
一方、ナレッジワークは、Slack、メール、さまざまなシステム、そしてしばしば人々の頭の中といった、まったく異なる場所に存在する情報に基づいている
したがって、コードのようにナレッジワークを自動化したいのであれば、「コンテキストリポジトリ」、または「カンパニーブレイン」と呼ばれるものが必要になる
しかし、単にファイルを取得してどこかに置き、その上にRAGを載せただけのカンパニーブレインは正しい答えではない
必要なのはオントロジーベースのシステムだ——その設定は困難であり、維持するのはさらに難しい
多くのエンタープライズAIパイロットが失敗したりROIを生み出せなかったりする理由がある——それは「コンテキストリポジトリ」が適切に構築されていないからだ
しかし肝心なのは——適切に行われれば、コンテキストレイヤーは企業が新しいツールに支払うコストから、価値が蓄積される資産へと変わる可能性があるということだ
エージェント型ワークフローがコンテキストレイヤーの上に構築され、それらのエージェントからのテレメトリデータがRL環境にフィードされ、企業が自社の仕事のやり方をエンコードしたモデルをポストトレーニングでき、そのモデルを企業が所有するときに、それは資産となる
自社の実際の仕事のやり方に関するデータでモデルを所有することが最終的なボス戦だ