AI協調性の新時代へ：Humans&の挑戦
AIチャットボットは質問応答、文書要約、数式計算において目覚ましい進化を遂げていますが、その多くは個別のユーザーをアシストするという範疇に留まっています。競合する優先順位の調整、長期的な意思決定の追跡、チームの連携維持といった、人間が行う複雑な「コラボレーション」の領域は、まだ十分にカバーされていません。
元Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、Google DeepMindの研究者たちが設立した新興企業「Humans&」は、このギャップを埋めることが次なるAIの大きなフロンティアであると考えています。同社は今週、人間とAIが共存する経済のための「中枢神経システム」を構築するため、シードラウンドで4億8000万ドルという巨額の資金を調達しました。
ソーシャルインテリジェンスを核とした新たな基盤モデル
Humans&の野望は、情報検索やコード生成にとどまらず、ソーシャルインテリジェンスのために設計された新しい基盤モデルアーキテクチャを構築することにあります。共同創設者の一人であるアンディ・ペン氏は、「質問応答モデルが特定の分野で非常に賢くなったスケーリングの第一パラダイムが終わり、一般の消費者やユーザーがこれらのAIをどう活用すべきか模索する第二の波に入ったと考えています」と述べています。
トップ研究者による創業と巨額の資金調達
設立からわずか3ヶ月のHumans&は、その哲学と創設チームの輝かしい経歴を背景に、驚くべきシード資金調達を成功させました。共同創設者兼CEOのエリック・ゼリクマン氏（元xAI研究者）は、TechCrunchに対し、「私たちはコミュニケーションとコラボレーションに焦点を当てた製品とモデルを構築しています」と語り、人と人、そしてAIツールとのより効果的な協調を目指していることを強調しました。
製品とモデル開発のアプローチ
Humans&は、既存のアプリケーションやコラボレーションツールに組み込むのではなく、「コラボレーション層」そのものを自社で所有することを目指しています。ゼリクマン氏は、新しいモデルが「友人や同僚と接しているように」質問を投げかけるように訓練されると説明しています。これは、質問の価値を理解せずに常に質問を繰り返す現在のチャットボットとは一線を画すアプローチです。
同社は、モデルの改善と並行してインターフェースと動作も共同で進化させることで、より実用的な製品を創出する計画です。
革新的な学習手法：長期的視野と複数エージェント
Humans&の共同創設者であるユチェン・ヘ氏（元OpenAI研究者）によると、同社のモデルは人間とAIがより密接に相互作用し、協調するような新しい方法で訓練されるとのことです。具体的な学習手法としては、以下の2点が挙げられます。
- 長期的強化学習 (Long-horizon RL)：モデルが単発の優れた回答を生成するだけでなく、時間をかけて計画し、行動し、修正し、目標を達成する能力を訓練します。
- 複数エージェント強化学習 (Multi-agent RL)：複数のAIや人間が関与する環境に対応できるようモデルを訓練します。
ヘ氏は、モデルが「自身について、そしてユーザーについて記憶すること」が重要であり、その記憶能力がユーザー理解の向上につながると強調しています。
競争環境と今後の展望
AIとチームコラボレーションおよび生産性ツールの分野は、ますます競争が激化しています。AnthropicのClaude Cowork、GoogleのWorkspaceへのGemini統合、OpenAIのマルチエージェントオーケストレーションなど、大手企業もこの分野に注力しています。しかし、これらの主要プレイヤーのどれもが、ソーシャルインテリジェンスに基づいたモデルを根本的に再構築しようとはしていないようです。
この点がHumans&にとって大きな差別化要因となる可能性がありますが、同時にリスクも伴います。新たなモデルの訓練と規模拡大には莫大な資金が必要であり、計算資源を巡って大手企業と競合することになります。また、トップレベルのAI人材を求めるM&Aの標的となる可能性も否定できません。
しかし、Humans&はすでに買収提案を断っており、「これは次の世代を代表する企業になるだろう。私たちは、このチームが、AIとの相互作用の未来を根本的に変える可能性を秘めていると信じている」と、その大きな野望を表明しています。