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Deep Dive

AIエージェントが「顧客」になる時代 — UIより優先すべきはドキュメントとAPIの品質

11月10日、Shift Magazineが「Developers, Your Next Customer Is an AI Agent」と題した記事を公開した。AIエージェントが次世代のAPI利用者となりつつある中で、開発者がどのようにツールを設計・提供すべきかを、Apify CEOのJan Čurnへのインタビューをもとに論じた内容だ。

11月10日、Shift Magazineが「Developers, Your Next Customer Is an AI Agent」と題した記事を公開した。AIエージェントが次世代のAPI利用者となりつつある中で、開発者がどのようにツールを設計・提供すべきかを、Apify CEOのJan Čurnへのインタビューをもとに論じた内容だ。


「次の顧客」はAIエージェントだ

ツールを選ぶのは、もはや人間だけではない。

Apify(ウェブスクレイピングや自動化ツールのマーケットプレイスを運営するチェコ発のスタートアップ)のCEO、Jan Čurnはこう語る。

人々はもうツールを自分で選ばなくなっている。エージェントに代わりに選ばせている。エージェントは、いわば顧客の代理人だ。

Apifyは2016年にウェブスクレイパーや各種自動化ツールを提供するプラットフォームとして始まった。現在、同社の顧客の一部はAIエージェントそのものになっている。エージェントはUIをクリックしない。APIとドキュメントを読み、ツールを探す。いくら洗練されたUIを作っても、エージェントにとってはほとんど意味がない。

こうした変化は、LangChainやOpenAI Agents SDKといったエージェントフレームワークの普及を背景に加速している。これらのフレームワークでは、エージェントが外部ツールを「関数呼び出し(function calling)」や「ツール定義」として認識し、自律的に選択・実行する。つまり、ツールの説明文やAPI仕様がそのまま「エージェントへのプロダクトページ」になる時代が到来している。


ツールが多すぎて、選べない

ソフトウェアの開発コストは劇的に下がった。その結果、ツールの数は爆発的に増えたが、ユーザーの需要はほぼ横ばいのままだ。

Čurnはこの問題をApple App Storeを例に説明する。新しいアプリの数は急増しているが、実際の利用量は変わっていない。供給だけが膨らんでいる状態だ。

ツールが50個、500個、あるいは5,000個あったとして、どれを選ぶ?誰を信頼する?信頼がますます重要になっている。

AIエージェントが自律的にツールを選ぶ時代においても、この問題は解決しない。むしろ深刻になる。エージェントが「どのツールを呼び出すか」を判断する根拠は、ドキュメントの明確さとAPIの品質だからだ。


Apifyのマーケットプレイス:月200万ドルをコミュニティに還元

Apifyはこの課題に対し、「Actor」と呼ばれる単機能ツールのマーケットプレイスで対抗している。ActorはAWS LambdaやCloudflare Workersのような「単一機能を実行するサーバーレス単位」に近い概念だが、Apifyのプラットフォーム上で動作し、マーケットプレイスへの公開・販売まで一貫して行える点が特徴だ。コミュニティの開発者が作成し、Apifyがその収益の80%をクリエイターに還元する仕組みになっている。

クリエイターたちは現在、月あたり約200万ドルを稼いでいる。今月はそれを超える見込みで、前年比4〜5倍のペースで成長している。

一人の開発者が自分のActorをプラットフォームに置くだけで、月数千ドルの収入を得るケースもあるという。

Actorの設計思想は「1つのツールが1つの仕事をする」というシンプルなものだ。現在はバッチ処理型(入力を受け取り、処理して結果を返す)が主流だが、ApifyはServer Actorsと呼ばれる新しい形態を開発中だ。これはAPIに近い即時リクエスト・即時レスポンス型のアーキテクチャで、データ配信やデータ変換などのユースケースに対応する。ステートレスな単発処理に特化した既存のActorとは異なり、持続的な接続やストリーミングレスポンスを想定した設計となっており、エージェントがリアルタイムで外部データを取得するシナリオに適している。

また、NotionやSlackのような外部システムと接続するMCPコネクタも追加されている。MCPとはModel Context Protocolの略で、LLMがツールや外部データソースにアクセスするための標準仕様として、Anthropicが主導して策定したプロトコルだ。ApifyはこのMCPへの対応を通じて、単なるウェブデータ抽出から「データのサービス化」「汎用自動化」「エージェント向けツール」へと軸足を移している。


誰でも作れる、ただし「エージェントに読まれる」前提で

Čurnは将来的に、AIがActorを自動生成・自己修復できる仕組みを目指すと語る。

私たちのゴールは、従来のソフトウェア開発者だけでなく、起業家精神を持つ人なら誰でも参加できるようにすることだ。

ツールを動かすこと自体は簡単になった。難しいのは、エージェントにそのツールを「選ばせる」ことだ。エージェントはドキュメントを読んで判断するため、明確な説明と整ったAPIがなければ、いくら優れた機能を持っていても呼び出されない。エージェントフレームワークがツール選択の根拠とするのは、関数名・パラメータ定義・説明文といったテキスト情報であり、UIのデザインや操作性は一切考慮されない。

人間向けにUIを磨く時代から、エージェント向けにドキュメントとAPIを磨く時代へ。開発者の「顧客」が変わりつつある。


詳細はDevelopers, Your Next Customer Is an AI Agentを参照していただきたい。