Salesforceが顧客にロードマップを委ねる理由——堀はモデルでなく現場の学習ループ

Salesforceが顧客企業と頻繁に対話しながらAIロードマップを作っている、というTechCrunchの報道を『丁寧な開発』の美談として読むと核心を逃す。問うべきは、なぜモデル性能ではなく顧客との学習ループが堀になるのか、そしてその裏に何が隠れているのかだ。基盤モデルが各社横並びでコモディティ化するなか、デモで滑らかに見えるAIも、現場では例外処理・権限・監査・既存システム連携で躓く。だからこそ、現場の使われ方を製品へ戻す経路を握る者が優位に立つ。

ここには二面性がある。表側は明快で、顧客の営業・サポート業務へ深く入り込んだSalesforceは、その埋め込みと業務データを学習ループとして資産化できる——模倣しにくい堀だ。だが裏側として、ロードマップを顧客に委ねる姿勢は、ベンダー自身もAI製品の正解仕様を確信できていない不確実さの表れでもある。誰も最適なエージェント像を持たないからこそ、現場からの探索に頼る。この構図は、独立した実験的エージェントが配信網へ吸収されていく動き（GoogleのProject Mariner終了）と表裏一体であり、価値が単体の製品からデータ・文脈・配信網へ移る大きな流れの一部だ。