MergeがOpenAIの技術を統合し、AIを活用したビジネスオペレーションと製品開発を拡大

MergeのAI統合の概要

Mergeは、OpenAIの技術を採用し、ソフトウェアシステムの接続やAIエージェントによるアクションの実行に重点を置いたビジネスおよび製品ツールスイートを強化しています。同社は、データ統合や安全なツールアクセスから、モデルのルーティングやコスト管理に至るまで、多層的なアプローチを活用しています。これらの機能を統合することで、Mergeは顧客向けに構築するソフトウェア製品と、ビジネスを推進する社内の業務ワークフローの両方をサポートしています。

技術インフラと信頼性

Mergeのプラットフォームアーキテクチャは、AI駆動型のツール実行における信頼性を優先するように設計されています。CEO兼共同創業者のShensi Ding氏によると、Mergeを通じたツール呼び出しは99.9%の成功率を達成しており、これは通常約60%の信頼性で動作するパブリックなModel Context Protocol (MCP) サーバーとは対照的です。同社の主要な製品は以下の通りです。

  • Merge Unified: 顧客データの統合を促進します。
  • Merge Agent Handler: AIエージェントに安全なツールアクセスを提供します。
  • Merge Gateway: モデルのルーティングとコスト管理を行います。
  • Merge for Workforce: 社内チームがモデル、ツール、ビジネスシステムへのアクセスを管理できるようにします。

AI駆動による業務効率化

Mergeは、AI駆動型の自動化を導入し、特にエグゼクティブ向けディナーの計画や実行といった、手間の掛かるビジネスプロセスの効率化を実現しました。GPT-6 AstraをSalesforce、Gong、Google Sheets、Gmailなどのシステムに接続することで、ゲストリストの管理、連絡、参加者追跡にかかる時間を、イベントごとに数十時間から約30分に短縮しました。この効率化により、イベントの開催頻度は2026年第2四半期の8回から第3四半期には16回へと増加し、第4四半期には30回以上を計画しています。

製品開発と社内導入

Mergeは、GPT-6 AstraとCodexを活用して、製品開発とエンジニアリング以外のチーム全体の社内生産性を加速させています。

  • コード開発: チームはコードレビューにCodexを使用しており、これにはMerge for Workforceの設定インターフェースも含まれます。Ding氏は、Codexが具体的なフィードバックを提供する一方で、最終的な実装の検証とリリースについてはエンジニアが責任を負うと述べています。
  • 部門横断的な権限委譲: エンジニアリング以外のスタッフは、AIを使用して再利用可能なワークフローを構築しています。例えば、営業リーダーシップチームはAIを使用して取引の承認や予測の更新を自動化し、マーケティングおよびソーシャルメディアチームはGPT-6 Astraを使用してメッセージの洗練やエンゲージメントの監視を行っています。

AI導入に関するリーダーシップの視点

Mergeのリーダーシップは、実験的な文化と経営陣主導のAI習熟を重視しています。同社の導入戦略から得られる重要なポイントは以下の通りです。

  • エグゼクティブによる模範: リーダーシップは、組織内でのAI習熟の基準を経営陣が設定すべきだと考えています。
  • 低リスクの実験: AIの初期テストは、顧客向けのコアコードベースに影響を与えずに学習できるよう、重要度の低い新しい製品で行われました。
  • 自律性: 従業員は独自のAIツールを選択することが推奨されており、たとえ実験がすぐに結果に結びつかない場合でも、新しい機能を探索・テストするための専用の時間が与えられています。

Sources