エージェント製品化の道を切り開く
製造業と教育出版のデジタルトランスフォーメーションをエンパワー
2025年8月15〜16日、CSDNとBoolanが共同主催する「2025グローバルプロダクトマネージャーカンファレンス PM-Summit」が北京のウェスティンホテルで盛大に開催されました。プロダクトイノベーション分野の年間祭典として、本カンファレンスには全世界から40名超のインターネット・テクノロジー製品分野の第一線専門家が集い、1000名を超える参加者がAI製品の実戦と将来の発展トレンドを共に論じました。
SOIN AIの共同創業者兼チーフプロダクトオフィサー（CPO）である胡騰宇（Hu Tengyu）氏が本大会に招かれて出席し、「Agent製品化の道の探究」円卓フォーラムと基調講演という2つの重要セッションで、SOIN AIのAgentic AI toBシーンでの展開実践経験を深く共有し、同社の技術力と革新的成果を存分に示しました。
円卓フォーラム：Agent製品化の展開経路を読み解く
8月15日午後、「Agent製品化の道の探究」をテーマとした円卓対話において、胡騰宇氏はMootion AI創業者の王詠剛（Wang Yonggang）氏、百度秒ダ製品責任者の朱広翔（Zhu Guangxiang）氏、智譜Z.ai責任者の李子玄（Li Zixuan）氏ら重量級ゲストとともに、Agentの応用展開、技術の進化、ビジネスモデルをめぐって深く議論しました。
胡騰宇氏は、Agentic AIのtoB応用の視点から、Agent製品化の道における3つの発展段階を提起しました：チャットアシスタントからインテリジェントQ&Aへ、さらにインテリジェントな意思決定支援へ。彼は特に、人と機械のインタラクション協働の方式について、「ソフトウェア体系の設計は人に向けて行われ、大規模モデルの設計はいずれも人間の操作を模倣するものです。展開の価値という観点では、Agentは人類のために奉仕するものですが、展開の経路という観点では、人間が高品質な業務データと業務のノウハウをAgentに教え、Agentを導き、実際のタスクのフィードバック評価からAgentが自立的にイテレーションと最適化を行えるようにする必要があります」と強調しました。
AI時代のプロダクトマネージャーに求められる能力について、胡騰宇氏は専門的な助言を与えました。「プロダクトマネージャーは市場、業界、顧客、ユーザー、技術、運営を理解しなければならず、最も全能的な職種の一つです。変わらないのは、ニーズのペインポイントを見抜く能力です。AI時代に変わるのは、AI技術の発展トレンドにしっかり追いかけることです。AI大規模モデルは確定的な生産力であり、技術の進歩がニーズを生みます。AI業界の技術イテレーションは極めて速く、プロダクトマネージャーはAI業界の技術トレンドをフォローし、各種AI技術の特徴を全面的に学び理解することで、AI時代に虎に翼を得ることができます」。
基調講演：Agentic AIが業界応用の実践を再構築
8月16日、胡騰宇氏は『Agentic AI toBシーンの展開実践——教育出版から製造業へのエージェント進化』と題する基調講演を行いました。彼は、SOIN AIのAgentic AI toB展開における核心三要素を体系的に論じました。
一つ目は、企業内部で眠っているデータを活性化し、企業の各システムに散在するデータを統合して、データ価値の最大化を実現すること。
二つ目は、企業の業務ルールや内部規範をエージェントの知識・スキルに転換し、AIに企業の核心的な業務ロジックを真に理解・習得させること。
三つ目は、Agentが自立的に進化できるようにすること。実際の業務でのユーザーフィードバックデータに基づき、強化学習を通じてAIに業務を理解させ、熟練工にすることです。
胡騰宇氏は、SOIN AIがAgentic AI応用の探究実践を通じて、デジタルトランスフォーメーションに取り組む企業顧客が直面する5大核心ペインポイント——データが読めない、意思決定が知的でない、経験がループしない、ROIが定量化しにくい、エコシステムに非対応——を解決することに成功したことを重点的に紹介しました。
AIネイティブ研究開発チーム：伝統的分業から能力融合へ
チーム協働モデルの変革について、胡騰宇氏はSOIN AIの革新的実践を共有しました。「職能分業から能力融合へ：製品・アルゴリズム・運用が協同でエージェントを共同構築。SOIN AIチームでは80%の要求文書をAIが生成し、PMは全員エージェントアーキテクトに転身。開発のコーディング作業の80%をAIが記述し、各開発者が複数のAIエンジニアを率います。3名のチームが3週間でとある製造業顧客のPLMエージェントを納品しましたが、伝統的モデルでは10人月が必要です」。
製造業PLM全チェーン知能化アップグレードの実戦
胡騰宇氏は、SOIN AIの製造業PLM全チェーン知能化アップグレードの代表的ケースを深く共有しました。PTC WindchillのAIエコシステムパートナーとして、SOIN AIが開発した部品データのインテリジェント解析、部品・物料の最適選定Agentは、顕著なビジネス価値の向上を実現しました。
部品の入力速度が数十倍に向上し、製品NPIのスピードを大幅に加速
データ入力の正確率が大幅に向上し、ミスのリスクを効果的に低減
データ検索の効率が顕著に向上し、研究開発プロセスを加速
AIによって企業内部の文書情報をAI利用可能な知識に加工し、データを非構造化から構造化へ転換、モデリング効率が80%向上
自然言語からビジネスオブジェクトへの照会により、照会速度が75%向上
インテリジェント分析と意思決定支援により、40%のエンジニアリングミスリスクを低減
電気業界の応用では、SOIN AIが発表した図面インテリジェント工場化ソリューションにより、AIがCAD/PDF図面を分単位で解析し、BOM表と見積書を自動生成、入札加速500%+コスト削減50%を実現し、AIによる設計バリューチェーンの再構築を真に実現しました。
AWEエンジン：技術的参入障壁とビジネスの堀を構築
胡騰宇氏はSOIN AIのコア技術優位を重点的に論じ、「千億級大規模モデルを作らず、企業データ錬金術に特化する」という技術路線を明確に提起しました。SOIN AIの技術的参入障壁は以下に体現されます。
AI応用の技術的堀 ＝ 非侵襲型収集 × 多フォーマット解析 × データ知識化パイプライン ＝ 業界ノウハウの固定化
具体的には、SOIN AIの技術優位には次が含まれます：非侵襲型収集（精度>98%）× 多フォーマット解析 × ベクトル化ストレージ ＝ 業界ノウハウの固定化。AWEエンジンはオープンソースモデル（Qwen/DeepSeek）を動的にスケジューリングし、LLM産業の弱点を補完します。
ビジネス経路では、SOIN AIは三段階戦略を採用しています：単一シーンからの参入→プロセス貫通→プラットフォーム化出力。同時に業界パートナーのエコシステム構築を積極的に推進し、伝統的頭部ソフトウェアとのエコシステム連携を確立して、伝統産業+AIの深い融合を実現しています。