Modusの手法：AIエージェントに適切なコンテキストを提供
Modusは1000万ドルの資金調達でステルスモードを終了し、業務運用を継続的にマッピングしてAIエージェントに関連コンテキストのみを提供する「コンテキストウェアハウス」を構築。コスト削減と精度向上を実現する。スタートアップはエンジニアリングチームやAIチームをターゲットに、Context MinerとContext Composerを使用して動的にスキルを生成する。
企業がAIエージェントを内部データバンクの奥深くに組み込むにつれ、エージェントがビジネスの仕組みを本当に理解していることをどう確認すればよいのでしょうか。現在、多くの組織は手動でMarkdownファイルを構築し、ビジネスが変化するたびに書き直す時間を見つけることを期待しています。
Modusは、より良い方法を見つけたと考えています。今週、1000万ドルの資金調達を伴い正式にステルスモードを終了したこのスタートアップは、業界用語で「コンテキストウェアハウス」と呼ばれるものを構築しています。これは企業の既存のデータウェアハウスと並行して配置され、システム全体でのビジネスの運営方法を継続的にマッピングし、AIエージェントが必要とする関連部分のみを提供するレイヤーです。
具体的には、ModusはContext Minerと呼ばれるものを使用して、GitHub、dbt、Jira、Snowflake、Postgresなどのソースから関連資産をクロールし、ビジネスの運営方法を継続的に学習します。見つかった情報は「動的に生成されるスキル」に変換されます。これは、Context Composerと呼ばれる2番目のシステムによってリアルタイムで組み立てられる短い目的別のブリーフであり、エージェントがタスクを与えられた瞬間に提供されます。
Modusの共同創業者兼CTOであるTomer Mesika氏はThe New Stackに対し、このマイニングは継続的に実行され、何をどの頻度でチェックするかについて独自の内部ロジックに従って行われると述べています。
「私たちは、組織から何をどのようなペースでマイニングするか、デルタを見つける方法、いつ深く掘り下げるか、いつしないかを知るための多くのメカニズムを持っています」とMesika氏は言います。
Modusの共同創業者兼CEOであるDaniel Shimoni氏は、データウェアハウスに直接的な線を引き、自分が埋めようとしているギャップを強調します。彼は、企業はデータを保存・整理するためのインフラ構築に何年も費やしてきたが、その上にある理解のために同等のものは存在しないと主張します。
「データウェアハウスの背後にはロジックがあります。企業はデータを管理する場所がそこだと既に知っています」とShimoni氏はThe New Stackに語ります。「しかし、コンテキストをどこで管理していますか？組織内にどのようなコンテキストが存在するかを実際に理解し、エージェントが必要なものだけを持てるようにする場所はどこですか？」
Shimoni氏は、最初のステップでさえそれ自体が十分に困難ですが、ビジネスが変化するにつれて企業のコンテキストを正確に保つことはさらに難しいと述べています。
「最初にコンテキストを構築することはすでに課題ですが、それを維持することがより大きな問題です」とShimoni氏は言います。「そのため、Modusは常に企業の活動から学習し、ビジネスに変化が生じたときには、関連性があり更新されたコンテキストのみがエージェントに供給されるようにします。」
コストに関して、Mesika氏はこれがModusの手法の中核要素であると述べ、フロンティアモデルがトークンバジェットのかなりの部分を質問への回答とは無関係な作業に費やしてしまうと指摘します。
「大規模モデルには、大きな価値を得るために重く複雑なタスクを任せたいのです」とMesika氏は言います。「問題は、彼らが多くの労力と多くのトークンの使用を些末なタスクに浪費していることです。」
これらの些末なタスクには、エージェントが割り当てられた仕事を開始する前に関連性を判断するためにプルリクエストやJiraチケットを調べることが含まれます。
この問題への一つのアプローチは、ソート作業をより小型で安価なモデルに任せることです。Mesika氏は、Modusはそれをさらに進めていると言います。質問が行われた瞬間にコンテキストを取得するのではなく、小型言語モデルを検索エンジン、ベクトル検索、グラフデータベースとともに事前に構築し、バックグラウンドで継続的にその作業を行います。高価なフロンティアモデルが関与する頃には、必要なものの完成したブリーフだけが渡されます。
Shimoni氏とMesika氏はそれぞれデータ中心の企業（LushaとCyera）の出身で、2025年9月に役職を離れて共同でModusを立ち上げました。二人は長年の知り合いで、前年の大半を非常に異なる職務で直面していた同じ問題について意見交換に費やしました。
「私たちはこれは解決する価値のある問題だと決めました。そして今、皆がコンテキストについて話しているので、正しかったようです」とShimoni氏は言います。
Modusは設立直後にInsight Partners主導で非公開の1000万ドルのシードラウンドをクローズしました。他の出資者にはSoma Capitalや、CyeraやWix.comの創業者を含む数人のエンジェル投資家が含まれます。同社は2026年1月に最初の従業員の採用を開始しました。
Modusの提案から得られる広範な教訓は、今年AIサークルから発せられる最も一般的なリフレインの一つです。つまり、モデル自体はもはやボトルネックではなく、AIシステムを制限するのはその周りに構築されたすべてのものだということです。そしてModusにとって、その認識は創業当初からほぼ存在していました。
「昨年でさえ、モデル能力がボトルネックではないことは既に見えていました」とShimoni氏は言います。「重要なのは、正しい答えを与えるために必要なコンテキストにアクセスできるようにすることでした。」