BtoAとは何か？AIエージェント時代の新潮流
みなさんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、AIエージェント時代の新潮流、BtoAって何ですかについて話していきます。 はい、ということで今日はBtoAについて話していきます。
BtoAという言葉、聞いたことありますでしょうか? AIの発展により様々なことが変わってきました。
一番大きく変わってきたことで言うと、働き方でしょうか? 日々の仕事の中に、AIがじわじわと組み込まれてきています。
今日話すBtoAというのは、それとはまた違った内容の話です。 簡単に言うと、今までビジネスは対人間を想定して設計されていました。
これからは対人間ではなくて、対AIエージェントを想定したものも出てきていると。 私たちは従来のように人間を顧客としたビジネスモデルの設計だけではなくて、
AIエージェントを顧客としたビジネスモデルを考える必要が出てきたと、そういった話となります。 今回のエピソードを聞くことで、AIエージェント時代における新しいトレンドのBtoA、
この解像度が上がるような回にしたいと思います。 今日話すポイントは主に3つです。
1つ目に、そもそもBtoAって何ですか?という話からスタートします。 2つ目にBtoAの具体例。
そして3つ目にBtoAという新しいトレンドで、何がどのように変わっていくのか? こうした点を中心に話していきます。
はい、では早速話していきましょう。 今日話す内容はAIエージェント時代におけるBtoAというトレンドです。
BtoB、BtoCからBtoAへ：概念の整理
ちょっと聞き慣れない単語が出てきたので、一旦丁寧に整理したいと思います。 BtoAというのはビジネストゥエージェントの略となります。
つまり対人間を想定したビジネスではなくて、対AIエージェントを想定したビジネスです。 ちょっとここもう少し深掘りすると、もともとBtoBとかBtoCという言葉がありますよね。
BtoBはビジネストゥビジネスで、企業が企業を対象に商品やサービスを提供するビジネスモデルを指します。
例えばそうですね、オープンAIがエンタープライズ版ということで企業向けのサービスを展開しています。
これはBtoBに分類されます。 あとはフリーさんが提供している人事ロームとか、これも企業を対象にプロダクトを提供している
BtoBのビジネスモデルに分類されます。 一方でBtoC、これはビジネストゥコンシューマーの略となります。
つまり企業が個人を対象に商品やサービスを提供するビジネスモデルです。 例えばオープンAIが提供している個人向けのチャットGPT
これはBtoCに分類されます。 会社が個人に提供しているプロダクトと、あとはメルカリみたいな個人間取引のサービス
これはコンシューマーとコンシューマーということでCtoCに分類されます。 こんな感じで世の中にあるビジネスの多くはBとCの組み合わせで説明することができます。
で今日はここにBでもCでもないAという新しい概念を持っていきたいと思います。 BtoA、ビジネストゥエージェント
つまり企業が人間ではなくてAIエージェントを対象に商品やサービスを提供するビジネスモデルです。 なぜこういった話を今日しようかと思ったのかというと
先日XのポストでこのBtoAに関する投稿がバズっていったんですよね。 ちょうど私も今エージェント向けのプロダクトを作っていたこともあって
ちょっと改めてこのBtoAという概念、そういったものを取り上げてみようかなと思った次第です。 内容をちょっと今から一部抜粋をしていくと、ちょっと今から読みますね
BtoAの具体例：エージェントコマースと決済システム
2Cでも2BでもないAIエージェントそのものがお客さんになる2Aという市場が動き始めています。
2026年はAIエージェントの普及が一段と進む年と言って良さそうです。
クロードコワーク、ディスパッチ、マナス、オープンクロ。 年明けからAIエージェントに関するリリースが途切れることなく続いています。
私も開発やリサーチ業務でエージェントを日常的に動かしていますが、年初と今とではもう景色が違います。
何が変わったか、エージェントを作るツールに加えてAIエージェントが実際に使う周辺のサービスが急増し始めました。
このポスト非常に資産に富んでいるので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。 概要欄にリンクを貼っておきます。
このポストではBtoAのサービスが200件ぐらい分類されているんですけど、それだけBtoAのようなAIエージェントを対象にしたサービスが増えてきていると。
今まではAIエージェントを使うためのツール、こういったものの開発が多かったけど、近年ではAIエージェントを顧客として捉えた新しいツール、サービスがいろいろ生まれてきていますよと。
例えばメールのサービスがあるじゃないですか、Gメールとか。 人間がメールを受け取って、人間がメールの中身を確認するみたいな
従来のメールのサービス。 こうした人間向けのサービスをAIエージェント向けにアップデートした
プロダクトが海外で約9億円資金調達したりと、そういった話もあります。 人間がメールを管理するのではなくて、AIエージェントが人間の代わりにメールを管理してくれる。
そういったことができるように最適化されたプロダクト、そういったものが注目されています。 より身近な例で言うと、エージェントコマースなんかも最近よく聞くようになりましたよね。
これは簡単に言うと、AIエージェントが人間の代わりに商品検索や購入の決済、そういったものを自律的に行うことができるという、そういったオンラインショッピングです。
実はチャットGPTもこのエージェントコマースの取り組みをしています。 去年の10月ぐらいでしたかね、こういったエージェントコマースの実装にオープンAIも着手しています。
このオープンAIのプレスリリースを引用すると、次のように説明されています。 チャットGPTでは人、AIエージェント、企業が連携して、製品購入を行える新しい仕組みを導入し、エージェントコマースの第一歩を踏み出しましたと。
つまりチャットGPT上でAIエージェントが買い物ができる、そういった環境を整えてきていると。 あとはマスターカードやビザ、こういったクレジットカード会社も
AIエージェントが自律的に決済できるような仕組み、そういったものを開発しています。 簡単に言うと、AIエージェントにクレジットカードを持たせて買い物をさせると。
ユーザーが予算や条件を設定するだけで、あとはAIが自動で買い物を代行してくれる。 AIに対応したクレジットカード、こういった仕組みを実装して
AIエージェントに安全にクレジットカードを持たせるような取り組みは進んでいます。 仮にこのエージェントコマースが実現すると、どのようなことができるのかと例を挙げたいと思います。
そうですね、例えば私が来月キャンプに行くとします。 というか来月実際に行くんですけど、この時にAIエージェントに来月どこどこのキャンプ場に行きますと
必要なものがあれば揃えておいてください。こんな感じで指示をしたとします。 そしてエージェントコマースができるようになると、次のようなことができるようになります。
AIエージェントがまず私がどこのキャンプ場に行くのかを調査して、キャンプ場のホームページから キャンプ場で販売しているものを調査します。
このキャンプ場には薪が販売されていないようですねと。 じゃあ事前に薪を購入しておきましょう。
あーと着火剤もないようです。 じゃあついでに着火剤も購入しておきましょうと。
矢野さんはキャンプに必要な道具、意識揃えておいてというように指示をしたけど、 矢野さんの過去の購買履歴を見るとキャンプ道具意識は持っているようです。
なのでテントエイス、バーベキューコンロのそういった購入は必要なさそうですと。 でもバーベキューの網を購入したのがかなり前なので、これは買い替えの必要がありそうですと。
矢野さんに確認してみましょうと。 こんな感じで私個人の過去の購買履歴や背景情報
こういったコンテキストを取り込んで最適な買い物タスクを実行すると。 エージェントコマースが実現するとこういったことができるようになります。
B2Aのわかりやすい例としてエージェントコマースを挙げましたけど、 このように対人間ではなく対AIエージェントを想定したサービスや商品は今後増えていくと思います。
あの Yコンビネーターという海外の有名なベンチャーキャピタルも過去に sns でこのようにポストしています。
B2BでもB2CでもなくB2Aですと。 AIエージェントをターゲット顧客とする製品を開発しているスタートアップを探しています。
AIエージェントが求めるものを作りましょうと。 こんな感じで海外のスタートアップを支援する機関も従来のB2BやB2Cのビジネスモデルではなくて
B2Aを展開する新しい企業を探しています。 AIが出てきて私たちの環境はあの結構変わりました。
BtoAを推進する動きとYコンビネーター
業務にAIを使い始めた人もいますし、 あとは今までできなかったことをAIを使えばできるようになった。
例えばプログラミング こういったAI活用の事例は増えています。
ただこうしたAIを業務で活用するというそういった流れとは別に AIを顧客として捉えてビジネスを展開する
こういうトレンドも出てきています。 こうしたトレンドは業務にAIを絡めていく上でちょっと見逃せないトレンドかなと思ったりもします。
B2Aについて話している良い機会なのでA2Aについても触れたいと思います。
エージェントとエージェントの略でA2Aと。 これ何なのかというとエージェントとエージェントがやり取りするための仕組みのようなものです。
これあのGoogleが2025年に発表したもので AIエージェント同士がスムーズに連携するための共通言語のようなもの
そういったものを設定しています。 例えば私が海外旅行を計画したとします。
この時に旅行って言ってもいろんな会社が絡んできますよね 現地に行くまでの航空券宿泊先のホテル
A2A（Agent to Agent）：AI同士の連携
あとは現地のレストランとか この時にAIエージェントを使って旅行計画を立てていくと
航空会社もホテルのプラットフォームもあとはレストランのプラットフォームも全部別々の サービスじゃないですか
でも各社AIエージェントで窓口を担っていると 各社のAIエージェントの窓口にこの日程のフライト空いてますかとか
この日程のホテルクイスありますか レストラン予約できますか
こういった会社をまたいだ異なるAIエージェントでもスムーズに連携ができるようになる仕組み
これがエージェント2エージェントのA2Aというわけです 将来的には企業や人があのAIエージェントにある程度の権限を持たせて
AIエージェント同士が交渉をする そういったシーンも出てくるかもしれません
もちろんこうしたエージェント周りの実装していくと課題はたくさんあります やっぱり一番は安全性ですよね
AIエージェントが暴走しないかとか AIエージェントから情報が漏れないか こうしたクリアすべき課題はたくさんあります
ただ近年のAIエージェントの進化を見ていくと エージェントだけで完結する取引とか
人間ではなくてAIエージェントを対象にしたビジネス こういったことは未来の話ではなくて結構現実味を帯びてきている内容だなと思ったりします
BtoAの課題と将来展望
じゃあ私たちのビジネスにどうこういったB2Aの概念を落とし込むのかっていうと 結構ここは難しいポイントですし
あとはどの会社も手探り状態かなと思います 今までなかった新しい概念ですからね
海外の調査会社の予測では2026年から2027年の間で AIエージェントが主要な顧客となる
そういったサービスが標準化するだろうというふうに話しています こういった話ってポジショントークになりがちなので話半分に聞く必要はあります
でも今後様々な仕事をしていく中でそういったB2Aという新しいトレンドが出てきている そういったことは頭の片隅に覚えておいてもいいのかなと思います
私も先月からAIエージェント向けのプロダクトを作っているんですよねちょうど やっぱり情報というかサンプルがあまりないので結構手探り状態で色々試行錯誤しながら進めています
例えば前半で紹介したエージェントコマース 対人間ではなくて対AIエージェントに対して買い物ができる環境を整えると
今まで対人間で言うとECサイトを訪問した人間が買い物しやすくするために様々な機能をつけていたと思います
対人間用に あとは広告とかもそうですね ECサイトの訪問者を増やすために
YouTubeやインスタグラム Google検索なんかで対人間を想定した広告を出行すると
でもこれがB2A対エージェントになってくるとその前提がガラッと変わってきます 例えばAIエージェントは人間のように広告はクリックしません
環境で動くこともありません 今までは画面の向こうにいる人間を想像しながらビジネスを考えていたと思います
リスナーからの質問：AIベンチマークとデザインプロンプト
今度は画面の向こう側のAIエージェントを想定しながらビジネスを展開する必要が出てくると そういった可能性が高いと
AIって活用方法結構みんな手探りじゃないですか もちろん私も手探りなんですけどそれにプラスして将来的に
AIを活用するこういった軸とはまた別で AIをお客さんとして捉えてどう接していくのか
そういった視点も必要になってくる時代が来るかもしれないと いや実はもうそこまで来ている
今回はそんなお話でした はいそれでは今日のポイントをまとめます
一つ目にB2Aとはビジネストゥエージェントの略です 企業が人間ではなくAIエージェントを対象としたビジネスモデルです
二つ目にオープンAIも実装を進めているエージェントコマースのように 人間ではなくAIエージェントが買い物を代行する
そんな未来が近づいています 三つ目にAIエージェントは人間と異なり
感情で行動しません 広告もクリックしません どのようにB2Aを進めていくかは始まったばかりで多くの企業が手探り状態です
ひとまず現時点で私たちができることはB2Aという潮流が来ているという そういった認識をアップデートすることではないでしょうか
はい今日はこのへんということで本日もお付き合いいただきありがとうございました 今日はお便りをいただいています
しかも3件ありがとうございます ちょっと今から読んでいきます
矢野さんいつも役立つ配信ありがとうございます 先日のViveデザインの回とても興味深く聞かせていただきました
ちょうど前回デザインプロンプトについて話した回ですね 続けます
いつも時間をかけて検証していただく そんな価値を届けてくださっている矢野さんにはとても感謝です
さてViveデザイン会の内容について質問があります 同じプロンプトでデザインの違いを比較したという下りです
同じプロンプトでChatGPTとクロードとGeminiを比較したと そういった内容ですね
私は最近クロードにプロンプトを書かせています もうほとんど自分ではプロンプトを書きません
その時特に画像生成なのですがChatGPTやGeminiそれぞれに対して別々のプロンプトを書かせています
クロードに出力をさせるとそれぞれの違いを考慮したものを出してくれ それぞれ精度は高いような気がしていますと
AIが進化した現代では違う山登りコースを選ばせないと 望む山頂にはたどり着かないのだなぁと
面倒な子たちだなぁと苦笑いをしながら付き合っています つまり画像生成のプロンプトをクロードに出力をさせているけど
ChatGPTの画像生成に最適化されたプロンプト Geminiのナノバナナに最適化されたプロンプトそれぞれ使い分けていると
なんだか80年代に機種によってベーシック言語が異なる時代を思い出して勝手に懐かしんでいます その差を吸収すべくOSが登場するわけで
おっと話が逸れてしまいました話を戻しまして質問です 世の中にはAIのベンジマークサービスが多数存在しますが
そういうサービスも実は同じテストをしていたのでは正しい性能差は見られないのでは ないでしょうか
GPUやCPUといった計算の世界では答えは一つなので同じテストであってもある程度は 参考になると思います
一方でこうした主観に関わるアウトプットではむしろ同じプロンプトだと あえて違いを出す方向にAIはチューニングされていくのではないかとさえ思うのです
AIベンチマークのテストの仕組みや検証の仕方について あまりニーズはないかもしれませんがぜひ機会があれば解説してください
これからも配信頑張ってください はいお便りありがとうございました
あのまさに私も思うところがあって前回のポッドキャストでどのAIモデルが デザインが優れているのかっていう検証を行ったわけですね
同じプロンプトを使って別々のモデルで で結果クロード、ジェミニ、チャットGPTの順番でしたよと
あのポッドキャストで話をしたんですけど 実はチャットGPTもデザインプロンプト細かく設定したら全然良いデザインの結果は出てきます
なのでイメージ的にはクロードはふわっとした支持でも良いデザインが出てくると でチャットGPTはふわっとした支持だと良いデザインは出ないけど
ちゃんと細かく支持すると良いデザインが出てくる こういった違いがあります
これはデザインタスクだけではなくて他のタスクでも言えることです なのでお便りにあったように全く同じプロンプトで複数のAIモデルを比較するというのは
決してベストなアプローチではないですよね これにさらに人間の主観的な評価が加わってくると
そうなってくると正確にAIモデルを比較するのは難しいというのは感じています ちょっと私もここは課題に感じていることなので機会があれば
AIのテストの検証などについても触れたいと思います はいお便りありがとうございました
リスナーからの質問：デザインプロンプトの使用タイミング
はいでは次のお便りいきます こちらも前回のエピソードに関連する内容です
結構デザインプロンプトの反響大きかったですね はいでは読んでいきます
矢野さんこんにちはいつも配信を楽しく配聴しています デザインプロンプトのご紹介ありがとうございました
1点制作の進め方について質問させてください ご紹介いただいたデザインプロンプトやデザインの使用書は
具体的にどのタイミングで入力するのがベストでしょうか 現在私はカーソルサニティギットハブ
クラウドフレアを組み合わせたバイブコーディングでブログサイトの運営に挑戦しています 1年前までhtml や css の知識が全くない状態からスタートしました
特にサイトのデプロイ公開ですね 公開のエラーで苦戦することが多く全体の概要や基本的な流れを抑えられたら
もっと効率的に進められるのではと感じています 具体的にはデザインプロンプトの運用として次のどちらの使い方を想定されているのでしょうか
1カーソルのチャット欄に直接デザインプロンプトを入力する 2先にジェミニのようなAIで構成案を生成してからその出力をカーソルに貼り付ける
前提の部分で恐縮ですがアドバイスをいただけますと幸いです デザインプロンプトの使用するタイミングは最終的な成果物を出力するタイミングで
使用しています でまぁ今回のお便りでちょっと思ったのが使用するAIツールによってちょっとそのデザインプロンプトの
使い方が変わってくるのかなとあの感じました カーソルでデザインタスクを行うクロードコードでデザインタスクを行う
チャットGPTやジェミニのようなチャット上だけでデザインタスクを行う ツールによってそのタイミングというかちょっと流れが違うのかなと思いました
どのAIツールを使ったとしても共通する大まかな流れで言うと まず一つ目にAIと相談をしてデザインの使用書を作成します
こんなデザインやりたいなとでAIと相談をしてデザインの使用書を作成する これがステップ1です
でステップ2では内容が固まったら最終的な成果物をAIに出力してもらいます その時にデザインプロンプトを参照して出力するように依頼をします
つまり出力の時点でデザインの使用書とデザインプロンプトをAIに渡して 今から出力をしてもらいますけどデザインの使用書とデザインプロンプトを参照して
成果物を出してください こんな感じで指示をします でステップ3では出力されたホームページやウェブデザイン
ブログデザインそういったものを人間が見てAIにフィードバックをします ここのフォントを直してくださいとか
ここの余白はもうちょっと広めにとってください そういったものをデザインの使用書に反映をして繰り返していく
こういった流れになります なので前回のポッドキャストで話したデザインプロンプト
テキストファイルのような形で持っておいて AIにこのプロンプトを参照して出力してください
こんな感じで使い回しができるように準備しておくとやりやすいかなと思います はいお便りありがとうございました
では次の方 ペル読んでいきます 毎週拝聴していますいつもウォーキングや通勤の途中で聞いています
リスナーからの活用事例と番組への励まし
なので感想を書こうと思ってもつい忘れてしまっていました 普段はvs コードにルーコードとジェミニーなどで社内向けのツールを作ったり資料を作ったり
しています vs コードというとプログラミングというイメージがありますが展示会に行った時の画像や
スライド資料自分のメモをフォルダーにおいて フォルダー内の画像やテキストをもとにレポートを書いて特にメモに書いてある事項には
注目してと指示をすると自分の注目していることを聖書しつつ 保管してレポートを書いてくれるのでとても楽です
私も同じような使い方しています vs コードに色々集約するとそれはプログラムのコードだけではなくて
レポートのようなテキストファイルこの使い方便利ですよね はいでは続けます
ノートブック lm のスライドやインフォグラフィックもとても便利ですね 小さい文字がちょっと化けるのが残念ですがそのうち改善されると思います
ポッドキャストはトレンド1早くキャッチアップできるのと比較記事がとても参考になります それではこれからも頑張ってください
お便りありがとうございました いやーあのやっぱりこうやっていただけると配信の励みになります
ポッドキャストを運営していて ai の最新ニュースと ai 活用のトピック バランスが難しいなーっていうのはちょっと感じています
最新ニュースばっかり紹介しても ai 活用がおろそかになりますし ai 活用のトピックばかり話すと今度は最新ニュースがおろそかになるので
このバランスは難しいなと まあただこうやってあのリスナーの方からお便りいただけると非常に励みになるので
引き続き良いコンテンツを配信できるように頑張っていきたいとおもいます ぜひよろしくお願いします
まとめと今後の番組について
はい以上今週は3件のお便りをいただきました このポッドキャストを聞いている方も疑問に思っていることやあとは自分はこんな風に ai
を使っている そういった内容ぜひ感想フォームやコメントで教えてください
番組ではこのように耳で学べる ai を毎週発信しています 通勤中や火事の合間に ai 情報キャッチアップできます
毎週水曜朝に更新していますぜひフォローをお願いします そしておすすめの生成 ai ツールをまとめた資料も配布しています
興味のある方はこちらもぜひ概要欄にリンクを貼っておきます お相手は耳で学ぶ ai の矢野てっぺいでした
また次の配信でお会いしましょう