AIエージェントが求める製品を作る

AI技術の急速な発展により、AIエージェント（AI Agent）が生産性ツールやインフラ製品の主要ユーザーとなりつつある。ある観察によると、2026年までに生産性またはインフラ系企業を運営している場合、人間はもはやユーザーではなく、エージェントこそがユーザーとなる。この変化は、製品設計の根本的な見直しを要求する。

エージェント登場以前は、製品の成功はDAU/MAU比率で測定され、50%以上が高い定着率を示していた。しかし、この指標は人間のユーザーが製品インターフェースを学ぶのに時間をかけ、埋没費用のために離脱しにくいという前提に基づいていた。AIはこの状況を変えつつある。エージェントは高速に学習し、製品を使用できるため、長いオンボーディングプロセスは不要になる。

現在、Stripe、Notion、Cloudflare、Linear、Google、Figma、Vercelなどがエージェント向けのAPI、CLI、MCP、コネクタを相次いでリリースしている。AIエージェントは、経費精算、受信箱の整理、コード生成、財務監視、データ分析など、多様なタスクを代行でき、その技術的信頼性は今後ますます向上する。

エージェントネイティブな製品を構築するには、以下の点が重要である：

• プログラム的同等性：人間がUIで行えるすべての操作をAPIで実現する。例えば、StripeのAPIはほぼすべてのダッシュボード機能をカバーしている。
• マルチサーフェス対応：REST API、SDK（Node、Python、Go）、CLI、MCPを提供し、エージェントが直接製品機能を呼び出せるようにする。
• エージェントが読めるドキュメント：各エンドポイントの動作例、実際のリクエスト/レスポンスペイロード、単一のエンドポイントリファレンス、明確なバージョニングポリシー、および/llms.txtのようなエージェント向けドキュメントマップを用意する。
• エージェントのアイデンティティとセーフティプリミティブ：エージェント専用のトークン、レート制限、監査証跡、冪等性キー、プレビュー環境、Webhook署名などの安全機構を実装する。
• エージェントエコシステムへの統合：MCPマーケットプレースへの掲載、Claude Desktop、ChatGPT、Cursorへのネイティブ統合、エージェントレジストリ（例：Vercelのskills.sh）での可視化を図る。

しかし、これらの優位性は一時的なものに過ぎない。エージェントは50ミリ秒でドキュメントを読み、人間より速く移行できるため、防御は難しい。したがって、指標の革新が必要である：DAUからDAA（デイリーアクティブエージェント数）、完了アクション数、成果（解決したチケット数、デプロイ回数など）、エージェントの再訪率、初回有効アクションまでの時間、エージェントと人間の作業量比率へと移行する。

従来のライフサイクルマーケティング（ドリップキャンペーン、プッシュ通知、再エンゲージメントメール）はエージェントには効果がない。エージェントは懐かしさや罪悪感を感じないからだ。マーケティングチームはDAAベースの新しい戦略を考案する必要がある。

例えば、VellumのエンジニアリングおよびGTMチームは、多くの生産性ツールを直接使わなくなり、3か月で複数のサブスクリプションを解約し、年間30,000ドルを節約した。彼らのエージェントは現在、Linearでのチケット記録、NotionでのPRD作成、Resendでのメールデザインなどを自動化している。これはまだ始まりに過ぎない。