Bolterとは？会話で業務を自動化するImprobableのAIメッセージング基盤

Bolter（ボルター）は、英国のベンチャービルダーImprobableが開発した、AIネイティブの業務メッセージング・プラットフォームです。狙いは、業務自動化を「ソフトウェアを設定する作業」ではなく、チャットで同僚に仕事を依頼するような体験に近づけることです。Improbableは自己資金から1000万ドルを投じ、Bolterをステルス状態から公開しました。現在は招待制ベータとして提供されています。313

チャットを「会話の場」から「仕事を動かす場」へ

一般的なビジネスチャットは、人同士が情報をやり取りするためのものです。Bolterはそこに、AIエージェントが担う業務を説明・実行・共有・再利用する機能を重ねようとしています。

利用者は、コードを書いたり、APIを接続したり、ノード型のワークフローを組んだりする代わりに、実現したい仕事を平文で説明します。Bolterによれば、その仕事は実行でき、同僚と共有でき、チーム内で積み重ねて活用できる仕組みです。113

つまり、既存のノーコード自動化ツールを使いこなすための技術的な余力や意欲がないチームにも、自動化の入口を用意するという発想です。

自然言語で業務を伝えると、何が起きるのか

Bolterの基本は、達成したい結果や業務プロセスを文章で伝えることです。利用者は、細かな手順をすべて図式化するのではなく、新しく入った担当者に業務を引き継ぐように説明します。あらかじめ用意されたワークフローの設計図（ブループリント）を導入し、必要に応じてカスタマイズすることも可能とされています。315

同社が説明する裏側の仕組みは、複数のAIエージェントが連携する構成です。エージェントは作業計画を立て、手法を検討し合い、互いにタスクを引き渡すことができます。Improbableは、各エージェントが別々のコンピューター上で動作し、実行した各手順について記録（レシート）を残すとしています。915

単に「次に何をすべきか」を提案するチャットボットではなく、業務の説明を実際の作業へ変換し、その過程をチームで確認・再利用できるワークスペースを目指す構想です。

特定のAIモデルに縛られない「モデル中立」設計

Bolterは、特定のAIモデル提供企業に固定されないモデル中立の設計を掲げます。タスクごとに最適と判断したAIモデルへリクエストを振り分け、オープンソースモデルも含めて利用する方針です。710

企業にとっては、性能、コスト、ベンダー選択の面で意味を持ち得ます。Bolterは単一の基盤モデルを中心に据える製品ではなく、人間とAIエージェントによる混成チームを束ねるオーケストレーション層として位置付けられています。同社は、顧客データを学習に使わないとも説明しています。7

もっとも、これらはローンチ時点での製品上の説明です。Bolterはまだ招待制ベータ段階にあり、実際の業務システムにまたがる自動化を、安定的かつ適切な管理の下で実現できるかどうかが、より重要な試験になります。13

「欧州・主権性」を掲げる、人間とAIのチーム向け基盤

Bolterは、人間とAIエージェントがともに働くチームのための、欧州発・主権性・モデル中立を掲げるメッセージング基盤として自らを位置付けています。13

これは市場で既に実証された優位性ではなく、戦略的な目標です。同社は、既存のコラボレーションツールや自動化ツールにAI機能を追加する選択肢よりも、新たなAIネイティブのワークスペースが有用だと企業に納得してもらう必要があります。現時点で利用はベータ参加者に限られます。313

Herman Narula氏の個人プロジェクトから事業へ

報道によると、BolterはImprobableの共同創業者兼CEOであるHerman Narula氏が自らコードを書いた個人プロジェクトとして始まりました。その後、およそ1年にわたりImprobable内部で開発され、ローンチ時点では7人のチームが運営しています。6915

Bolterの登場は、Improbableのベンチャービルダー戦略も示しています。同社は2023年にベンチャービルダーへ軸足を移し、自社の資金とリソースを使って独立した製品を育成する方針を採りました。Bolterは、Somnia、Kallikorに続いてステルス状態から公開された3番目の製品とされています。69

今回発表された1000万ドルは、外部投資家が主導する資金調達ラウンドではなく、Improbableによる内部シード資金です。今後のラウンドでは外部資本を求める可能性も報じられています。69

Bolterがこれから証明すべきこと

Bolterの提案は明快です。人が仕事を言葉で説明し、専門化されたAIエージェントが連携して実行し、その結果を人が監督・共有できる共同作業空間に残す――というものです。

難しいのは実行段階です。ビジネスチームが日常業務を任せるには、自然言語から作られるワークフローが一貫した結果を出し、適切な監督を可能にし、接続先システムの扱いについて信頼を得なければなりません。モデル中立と欧州主権を打ち出す点はコンセプト上の差別化要因ですが、ベータ初期にある現在、実運用での信頼性と導入の広がりはまだ確立されていません。1313