AlphaからActionへ：AISDK5がAIネイティブCRM構築をいかに支援したか

ジャックとニキータが、1月にAI SDK V4を導入し、6月にV5のアルファ版でLightfieldというAIネイティブCRMを開発したことを紹介します。本発表では、顧客データへの安全で完全な読み取り・書き込みアクセスを持つAIエージェントの構築方法、人間の判断が必要なワークフローの処理、そしてそれを実現させた設計判断について説明することを予告しています。発見したパターン、検討したトレードオフ、AI SDKが迅速な開発を可能にした方法について詳しく述べる予定です。

従来のCRM導入前は、創業者や営業チームが顧客情報をすべて頭で管理していましたが、顧客数が増えると情報が分散化することが課題となります。Slackメール、Googleドキュメント、文字起こしされていないZoom録画など、複数の場所に顧客情報が散在し、必要な情報を見つけるのに時間がかかってしまいます。従来のCRMは数十年前に人間の手動入力を前提に構築された数十の定義済みスキーマを提供していますが、実際の会話の背景やニュアンスは依然として異なるツールに分散しています。その結果、CRMは営業部長のレポート作成ツールになってしまい、営業活動を支援するツールにはなりません。

Lightfieldは、CRMの概念を再定義するスタートアップ向けの記憶と行動のシステムです。会話、会議、メールがすべて手作業なしで自動的にキャプチャされ構造化される自動キャプチャ機能を備えています。スキーマのリストとカスタマイズ可能なスキーマに対応しており、最初から何を追跡すべきかを知る必要も、設定のためにコンサルタントを雇う必要もありません。Lightfieldは構造化データと会話データの両方をキャプチャした情報を使用して、フォローアップを下書きしたり、インサイトを浮き彫りにしたり、ワークフローを自動化したりします。営業チーム以外に、カスタマーサクセスチームがサポート会話全体のパターンを理解するなど、様々なユースケースに対応できます。

Lightfieldエージェントに「停止している案件を5つ見つけて、それぞれに対してパーソナライズされたメールを下書きする」という自然言語のリクエストを入力する例が紹介されます。AI SDKで構築したエージェントは、顧客情報全体を検索して停止している案件を理解し、その情報を使ってすべての人々に対してカスタマイズ可能なメールを作成することができます。生成されたドラフトメールはユーザーが送信するかどうかを選択することができ、エージェントが明示的な承認なしに行動を起こさないことを確認できます。このような自動化により、営業チームは価値の高い活動に時間を使うことができるようになります。

Lightfieldのアーキテクチャには、人間用のUI、自然言語用のエージェント、自動化用のワークフロージョブという3つの異なるインターフェースがあり、すべてが同じ統合層とドメインオブジェクトを通じて相互作用します。これら3つのインターフェースは同じ権限、同じビジネスロジック、同じデータアクセスパターンを持っており、別個のエージェントAPIは存在しません。構造化データ、オブジェクトストレージ、検索プラットフォームなど様々なシステムからストレージが統合され、同じ機能と同じインターフェースを提供しています。このエージェント・UI安全同等性の原則により、ユーザーがアクセスできるあらゆるデータに対して、エージェントも完全な読み取り、作成、更新機能を持つようになります。

Lightfieldの開発チームは1月からAI SDKを採用し始め、モデル切り替えをサポートするためにストリームテキストの種類のプリミティブを使用しました。数週間で特定のエージェントに初期タスクをシップすることができ、その後ますますエージェントを構築してチャット機能を追加しました。2025年6月にカスタム転送オプションのためにuseChat APIの採用を開始しています。重要な点は、V4からアルファV5への移行が可能であり、AI SDKが新機能をかなり迅速にリリースするということです。完璧さよりも学習速度を最適化するというアプローチにより、AI SDKチームが欲しい機能を特定すると翌日にツイートが見えるという社内ジョークもあり、フレームワークがユーザーと一緒に成長することを示しています。

Lightfieldのチャットで「このアカウントの次は何か？」「Jordan Leeは最後の通話で何と言ったか？」という質問に、ユーザーが具体的なアカウント名や特定のミーティング情報を指定する必要がないという例が紹介されます。これはAdaptive Context Buildingという機能で、ユーザーからの信号とインテリジェントな検索を組み合わせて、実際に重要なことを把握します。AI SDKのData Parts APIを使用することで、クライアント側から異なるエンティティと信号をサーバー側に提供し、完全にコンテキストをハイドレートできるようにしています。このアプローチにより、複雑なコンテキスト構築を効率的に実現しています。

ニキータが、useChat フックのsend message関数を使用してファイルをチャットスレッドに挿入する方法を説明します。これはすべてのプロバイダーで機能しますが、スケーラビリティに関する課題が生じます。ファイルを直接エンコードしている場合、データがデータベースに直接永続化されないようにし、S3 URLを使用している場合、プライベートユーザーデータが誤ってパブリックに公開されないようにする必要があります。解決策として、クライアントがバックエンドに内部IDを送信し、バックエンド側でこれらの内部識別子を署名付きS3 URLに置き換えます。これにより、外部LMプロバイダーがファイルを表示できますが、署名付きURLの有効期限により不正なアクセスが防止されます。

Lightfieldのチャット製品と相互作用するときは、そのユーザーに特化したツールセットが動的に構築されます。ユーザーのIDがツール自体に直接挿入されるため、LLMは直接データベースにクエリを発行することなく、常にCRMのUI全体と同じ統合データレイヤーを通じてアクセスします。このコンテキスト付きツールコレクションのアプローチにより、CRMのUIとエージェント機能の間で同等性を維持する設計哲学が実現されます。ユーザーがUIのモーダルインターフェースを通じてアカウント、オポチュニティ、連絡先などのCRMエンティティを作成できるように、チャットベースのインターフェースを通じても同じ操作ができるようになります。

AI SDKの人間の判断が必要なワークフロー抽象化を活用して、LLMが確認が必要なツール呼び出しを発行する際、そのツール呼び出しをフロントエンドクライアントに転送する実装が説明されます。クライアントはインターフェースをレンダリングしてツール結果を追加し、ユーザーのアクションに応じて追加します。バックエンド側では、その出力をLLMに送信する直前に、ユーザーが送信したものに応じて機能を実行します。このプロセスにより、LLMは元々提案された値、ユーザーの編集、実行結果までの完全な履歴を可視化できるようになり、適切に次のステップを提案する能力が与えられます。完全な透明性と完全な履歴により、ユーザーはシステムを信頼できるようになります。

ユーザーがCRMを自分たちのニーズに合わせて形作ることができるという設計原則が説明されます。すべてのビジネスは自分たちについてのユニークな側面とユニークな営業プロセスを持っており、B2B事業の場合、顧客のテックスタック、エンジニアリングチームのサイズ、共通の投資家などを追跡したいかもしれません。Lightfield内では、CRMエンティティのそれぞれについてタイプされたフィールドを指定でき、エージェントがそのプロセスでこれらのフィールドをどのように使用すべきかを指定できます。スキーマは会社の特定の構成に基づいてランタイムで作成され、LLMが値を提案するとき、スキーマと一致することを確認するためにタイプが検証されます。これにより、これらの非常に柔軟で信頼性の高いツールが構築できます。

Lightfield内では、ビジネスについてLLMに追加のコンテキストを提供できる知識セクションも設定できます。会社の製品に関する情報と、ミーティング準備などのバックグラウンドワークフローをLLMがどのように実行すべきかについての指示を提供できます。すべてのミーティング前に、Lightfieldはドキュメントを準備して主要な参加者とそれらに関する追加情報をリストアップし、会っている特定のアカウント情報と他の重要な主要ディスカッションポイントをリストアップします。ミーティング後には、議論内容に基づいてフォローアップアクションアイテムと推奨されるフィールド更新を提案します。これらのドラフトメール、ミーティング前の準備資料、ミーティング後の推奨事項は、営業チームがすべてのディールの上にとどまることを確認するのに役立ちます。

Lightfieldを構築しながら発見した4つのコア設計原則が総括されます。第1に、エージェント・UI安全同等性であり、最初の日から設計されたもので、エージェントは人間が使用する同じデータレイヤーを通じて完全な読み取り・書き込みアクセスが必要とされます。第2に、完璧な抽象化よりも高速な反復で、早期に完璧さではなく学習速度を最適化することです。第3に、ユーザーが信頼する人間の判断が必要なワークフローで、人々は特に高リスクの相互作用で管理下にある必要があります。第4に、プログラム可能なシステムで、ユーザーとエージェントの両方が新しいフィールドを定義でき、システムがそれに適応できるようにします。これらの原則により、人々が容認する製品ではなく、なくては生きられない製品が構築できるということが述べられています。