千葉貴史｜Edge Works CEO

This is a big shift. Anthropic no longer just wants to be your model provider. It wants to provide the agent layer too. Until now, if a company wanted to build an agent product, it had to assemble the full stack itself: the model, orchestration loop, tool execution, session handling, memory, sandboxing, retries, and runtime infrastructure. That made agent development custom, brittle, and expensive. And if coding agents have taught us anything, it is that the harness matters as much as the model. Two agents can sit on top of similar underlying models and still perform very differently because the orchestration, context handling, tool use, and runtime discipline are different. The same is true for cost efficiency. Poor harness design can burn far more tokens for the same work. With Managed Agents, much of that operational machinery becomes a hosted layer. You hand those concerns to Anthropic instead of building and maintaining them yourself. That shifts the center of gravity upward. The runtime is becoming commoditized. The real differentiation moves to the business layer: your tools and APIs, your domain context, your guardrails, your workflows, and how well the agent fits actual customer operations. In other words, the moat is no longer that you built your own agent loop. The moat is whether your agent truly understands your business and can act usefully inside it. This is also a major business move from Anthropic. They are no longer only selling intelligence by the token. They are starting to sell the agent itself as a managed product surface. Whoever owns that layer will have a much stronger grip on enterprise spend, developer workflow, and long-term platform control.

明日行こうと思ってたので、ブース行ってみよ。気になる。Notta、Plaud、Ankerとかと何が違うんだろう

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。

I made a USB-Clawd who gets my attention when Claude Code finishes a response