Zoomがパンデミック時代のビデオ会議ツールから、本格的なAI駆動の生産性プラットフォームへと変貌を遂げています。ただの会議で終わらせず具体的な成果に繋げる—この新たなエージェント型AI戦略は私たちの働き方に大きな変化をもたらすでしょう。会議からマイルストーンへの変革を詳しく見ていきましょう。
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会議をマイルストーンに変える—Zoomの新たなAIビジョン
「会議は何のためにあるのか？」—この問いがZoomの新しいAI戦略の出発点です。
CTO・シュエドン（X.D.）・ファン氏はVentureBeatのインタビューで、「エージェント型AI時代において、技術は会議からマイルストーンへの変革が可能なレベルに達しています」と語りました。会議そのものが目的ではなく、そこから生まれるアクションこそが本質だという洞察です。
この考えを具現化したのが、新たに発表されたAIコンパニオン2.0です。このツールは会議中に出てきたタスクを自動検出し、実行まで支援します。例えば「来週までにレポートを完成させる」という会話から自動的にタスクを作成し、関連資料を整理。必要に応じて後続の会議をスケジューリングする一連の流れをサポートします。
具体的な機能には、カレンダー管理、ビデオクリップの自動生成、AIアジェンダ作成、リアルタイムノート作成があります。Zoom Docsでは会議データを整理された表として文書に自動挿入できるようになりました。「Zoom Drive」は会議資産と文書の中央リポジトリとして機能し、情報を一元管理します。ファン氏は「エージェント型AIの最も重要な側面は、アクション指向の情報フローを実現すること」と強調します。会議内容が自動的にドキュメント、チャット、具体的なアクションへと流れていく仕組みは、会議という概念を再定義するでしょう。
これらの新機能は2025年3月から7月の間に順次公開され、基本的なAIコンパニオン機能は有料ユーザーに追加費用なしで提供されます。しかし、こうした機能の裏には、さらに興味深い技術的な仕掛けが隠されています。
Zoomが静かに構築してきた独自のAIアーキテクチャ
Zoomの戦略が画期的なのは、その裏にある技術アーキテクチャです。Microsoft TeamsやGoogle Meetが単一の大規模言語モデル（LLM）に依存する中、Zoomは「フェデレーテッドアプローチ」という異なる道を選びました。このアプローチは複数のAIモデルを目的に応じて使い分けます。ファン氏によれば「私たちはOpenAIやAnthropicを含む最高のモデルとパートナーシップを結びましたが、同時に高度にカスタマイズされた20億パラメータの言語モデルも構築しました」。この「20億パラメータのモデル」はSLM（Small Language Model：小規模言語モデル）と呼ばれ、通常の1000億パラメータを超える巨大モデルとは一線を画します。Zoomは業界の一般的な「大きいモデルから小さいモデルを蒸留する」方法ではなく、小規模モデルを一から構築しました。ファン氏は「カスタマイズには多くの労力が必要で、大きな船を操縦するのは単に難しい」と説明します。特定用途に特化させるなら、小回りの利く小さなモデルが適しているのです。
実際の運用では、Zoomの小規模モデルが最初に入力を処理し、その結果が大きなモデルに渡されて最終出力が生成されます。この組み合わせにより、カスタマイズ性と処理能力の両立、コスト削減とパフォーマンス向上を実現しています。将来的には、これらの小規模モデルをユーザーのデバイス上で直接実行することも視野に入れており、プライバシー保護とパーソナライズ体験の向上が期待されます。こうした技術選択は、AI実装コストが企業の懸念となる中、効率的なAI導入のモデルケースとなるでしょう。
エンタープライズ向けカスタムAIエージェント
Zoomは既製のAI機能だけでなく、企業が独自のニーズに合わせたAIエージェントを作成できるカスタマイズ機能も発表しました。これは組織ごとに異なる業務プロセスや知識ベースを活用したいという企業の要望に応えるものです。この機能により、企業固有の知識をAIに取り込み、特定のワークフローに合わせてカスタマイズできます。ファン氏が例として挙げたのは、人事部門での活用例です。企業は自社の人事ポリシー文書をアップロードし、AIコンパニオンにトレーニングさせることができます。これにより、従業員が「育児休暇の申請手順は？」「リモートワークポリシーは？」といった質問をすると、AIはその企業特有の正確な回答を提供できるようになります。
IT部門での利用も想定されています。社内のIT支援ドキュメントをAIに学習させることで、トラブルシューティングから社内システム操作まで、幅広いサポートを自動化できます。これは単なるFAQボットではなく、文脈を理解し複雑な質問にも対応できる点が特徴です。このカスタマイズ機能は、多国籍企業において地域ごとに異なるガイドラインに対応したAIサポートを提供するのに役立つでしょう。また、IT管理者はAIコンパニオンを他の内部知識ベースに接続することもできます。ただし、これらの高度なカスタマイズ機能の利用には追加費用が発生します。詳細な料金体系は発表されていませんが、カスタムAIエージェントの作成・維持には標準プランとは別の費用が必要になるとのことです。
Zoomのこうした取り組みは、単なる会議ツールから、組織の知識管理とワークフロー全体を支援するプラットフォームへの進化を示しています。特定の業務に特化したAIサポートの可能性を追求する姿勢は、今後のビジネスツール開発の参考になるでしょう。
まとめ
いかがだったでしょうか？
Zoomの新たなAI戦略は、単なる機能追加ではなく、私たちの働き方そのものを見直す契機となりそうです。会議を目的ではなく手段と位置づけ、そこから生まれるアクションや成果に焦点を当てる姿勢は、日々の業務に対する考え方を変えるかもしれません。独自のAIアーキテクチャと企業ごとのカスタマイズ可能性は、今後のビジネスツールの方向性を示す一例として注目に値します。
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