小田 志門（カラクリ株式会社 カスタマーサポートのAI）

Anthropic just mass-obsoleted every agent orchestration startup in a single launch. The screenshot tells the full story. That's a production fleet dashboard. 8 agents running. 247 completed tasks. Active status. MCP-connected to HubSpot, pulling deals, generating proposals, reading attachments. This isn't a demo. It's a managed production environment where you define the agent and Anthropic runs the infrastructure. The timing here is surgical. Four days ago, Anthropic blocked OpenClaw and every third-party harness from using subscription credentials. The message was clear: stop building on top of our consumer auth layer. Now here's the replacement. A first-party managed agent platform with fleet monitoring, production-grade MCP integrations, and prototype-to-launch timelines measured in days. Manus spent six months on five harness rewrites. LangChain spent a year on four architectures. Anthropic just shipped the managed version that eliminates the need to build one at all. The real bet: most companies don't want to build agent infrastructure. They want agents that work. Anthropic is pricing this into the platform the same way AWS priced server management into EC2. The 46% of enterprises citing "integration with existing systems" as their primary agent challenge just got a first-party answer from the model provider itself. Every agent startup that raised on "we make Claude reliable in production" just lost their pitch deck.

🚨BREAKING: Someone just dropped the largest video reasoning dataset ever built, and it's ~1,000x bigger than anything that existed before. It's called VBVR (Very Big Video Reasoning). 200 curated reasoning tasks. Over 1 million video clips. Three orders of magnitude larger than every existing video reasoning dataset combined. Why this matters: Video models have been obsessed with one thing: visual quality. Prettier pixels. Smoother motion. Better lighting. Nobody was scaling reasoning. Nobody was teaching models to actually understand continuity, interaction, and causality across time. VBVR changes that. And here's the wild part: At this scale, the team observed early signs of emergent generalization to unseen reasoning tasks. The same pattern that unlocked LLMs is now showing up in video. They also released VBVR-Bench, a verifiable evaluation framework with rule-based, human-aligned scorers. No more "ask GPT-4 to judge the output" nonsense. Reproducible. Interpretable. The dataset, benchmark, and models are 100% open source on Hugging Face. This is the moment video models stop being expensive GIF generators and start becoming reasoning engines.

うちのライバルやないかい。

ZOZO、独自のAI活用指標「アザース」導入　“エンジニアか否か”問わず同一基準で評価 itmedia.co.jp/aiplus/article…

フィジカルAIへの取り組みについて、noteを書きました。 note.com/shimonoda/n/nc…

アンソロピック、次期AIを限定公開　サイバー対策優先で一般提供せず nikkei.com/article/DGXZQO…

@hokutotaniai ありがとうございますw

CXMの奥深さをまだ理解しきれてない気がするので時間作れそうなら聞こう

お申し込みはこちら！ karakuri.ai/seminar/202604…

AIを入れても、なぜSVの負荷は減らないのか。 その答えは、ツール不足ではなく、現場の経験や判断が資産化されていないことにあります。 本セミナーでは、EX改善を起点に、SV・リーダー層の暗黙知をどう組織の力に変えるのかを議論します。 私たちが考える「コンタクトセンターの工業化」は、エンジニアやコンサルが一方的に設計するものではありません。 主役は、日々現場を支える皆さまです。 そのあたり、矢島さんと深掘りします。 さらに、KARAKURI CXM（AI時代の新しいCRM）の「AIアドバイザー」を例に、暗黙知の形式知化と、その先のAIエージェントによる業務自動化まで、現場起点で具体的にお伝えします。

よろしくおねがいします！！

リリースはこちら。 prtimes.jp/main/html/rd/p…

フィジカルAIに、正式に参入します。 カラクリはこれまで、コンタクトセンターの現場で、曖昧な言葉を理解し、状況を捉え、次の行動につなげるAIを磨いてきました。 その中で独自に磨いてきたのが、CUAによるバックオフィスオートメーションの技術です。人がシステムをまたいで行ってきた確認、入力、処理を、AIが実務として動ける形にしていく。この「現場の業務を分解し、AIが扱える単位に変える」力は、フィジカルAIの世界でも生きると考えています。 カラクリは、生成AI領域で培ってきた高度な開発力を活かし、CUAモデルで磨いてきた意図理解・画像認識技術を、ジェイテクトの製造課題に対応する直感的なロボット制御（VLA）へと展開していきます。 一見すると、カスタマーサポートAIとフィジカルAIは別物に見えるかもしれません。ですが本質はかなり似ています。 どちらも大事なのは、現場に埋もれた知識を、AIが使える形に変えることです。熟練者の勘やコツ、例外への対応、言葉になっていない判断。それを構造化し、再利用可能にしていくことが、AI時代の競争力になると考えています。 日本の強みは、現場にあります。 その現場力を、AIでどう引き継ぎ、どう拡張するか。 カラクリは、コンタクトセンターAIとCUAで培ってきた知見を土台に、フィジカルAIの領域にも本格的に挑戦していきます。

ジェイテクトさんの熱いコメントも。 『日本の少子高齢化による生産年齢人口減少へ迅速に対応するため、ジェイテクトが培ってきた『匠の技』と『現場の知』を、フィジカルAIとして昇華させることが、今まさに求められていると感じています。 自動車部品・軸受・工作機械の製造現場には、熟練技術者の経験と勘・コツに裏打ちされた膨大な暗黙知が蓄積されています。しかし、その多くはデジタルの力によっても、まだ十分には形式知化されていません。 Upstage様のDocument AI技術、カラクリ様の生成AI技術を組み合わせることで、現場の知をAIが扱える形式知へ変換し、製造現場におけるフィジカルAIの実装を加速させたいと考えています。 この取り組みを、世界に誇る日本のモノづくりの競争力を再定義する第一歩と位置づけ、製造業のフィジカルAI実装の型を共創していきます。』

個人情報保護法の改正案が閣議決定されました。ようやく改正が実現しますね。 news.yahoo.co.jp/articles/d57f8…

@tkc_0205 ありがとうございます！

素敵すぎる。 “競合に見える企業同士でも、手を取るべきところは手を取ったほうがいい。” Helpfeelさんとの協業を発表しました｜小田　志門 @shimonu note.com/shimonoda/n/n8…

『AIやロボットが、自分たちの仕事を奪ってくれた時、ベーシックインカムなどで生活するとして、このまま海外製のAIをつかっていると日本はBIの原資がないまま、その時代を迎える可能性がある。そのためにも、国産LLMを頑張る』という当社のCPOの発言は示唆深い。

カラクリ元役員として、これは色々感慨深い協業。今後の展開が楽しみです！ カラクリとHelpfeelが協業、カスタマーサポート業界のAI活用加速を目指す|EnterpriseZine（エンタープライズジン） enterprisezine.jp/news/detail/24… @enterprisezineより

よろしくお願いします！！

noteにまとめています。よろしければ！ note.com/shimonoda/n/n8…

Helpfeelさんとの協業を発表しました。 AI時代のカスタマーサポートは、1社だけで完結するものではないと思っています。 競合同士に見える会社でも、手を取るべきところは手を取る。 そのほうが、現場にある強い資産を活かしながら、市場全体を前に進められるからです。 CSの本質は、ただ答えることではありません。 困りごとを特定し、解決まで前に進めることです。 良いナレッジがある。 それを見つけられる。 対話で問題を特定できる。 必要なら、その先の処理まで進める。 この流れがつながって、はじめてAIは現場で機能します。 FAQ、チャット、電話、CRM、BPO。 分かれていた市場を、もう一度つなぎ直していく。 競争しながら、組むべきところでは組む。 コンタクトセンター市場は、まだ助走です。 もっとおもしろくしていきます。