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first_img 企業支出管理プラットフォーム Ramp が全員 AI ワークスペース Glass を発表しました。

企業支出管理プラットフォームRampの共同創設者兼共同CEOであるEric Glymanは、10月13日に投稿し、全社向けのAIワークスペースGlassを発表しました。Glymanは、すべての従業員に最良のモデルと最大のトークンを提供することは、AIネイティブ企業になることを意味しないと述べました。彼は、2026年5月のある週にRampが150万ドルのトークンを消費し、その後、小さなチームが最もAIを使いこなす従業員が独自に構築した環境を全員が利用できる作業方式にしたと述べました。Glassは、空白の対話から始めるのではなく、会社が既に持っている知識から始めることを主張しています。投稿時点で、323名の従業員がGlass内のコンテンツを6,500回以上編集しました。機能リクエストに関しては、過去は毎月約300件を手動でSalesforceに入力していましたが、5月にある顧客マネージャーがプロンプトをGlassに保存した後、現在は毎月約20,000件をキャッチし、顧客の求める機能のオンライン化について5,000通以上のメールを送信しています。製品はLinear、Notion、Google、Slack、Gongなどの企業知識に接続をサポートし、複数人が同じ会話に参加して協力することを可能にします。Rampは自身の作業を移行した後、請求書が30%減少し、現在は第一批企業向けに開通を進めています。

DeepQAがArc Campaignを発表:16時間で11のArcエコシステムアプリケーションのエージェントQAを完了、バックエンドはWORLD3とGoogle Cloud Vertex AIによって駆動される

9月16日、Circle Arcのメインネットがローンチされた日に、AIエージェントの品質保証製品DeepQAがArc Campaignを発表し、Arcテストネット上の11のエコシステムアプリケーションの公開QAを完了し、公式ウェブサイトにて全13件の報告書をまとめて公開しました。プロジェクトの立ち上げから11のアプリケーションの報告書がすべて公開されるまで、約16時間を要しました。公式ウェブサイトのリアルタイムデータによると、今回の活動では合計141のテストシナリオが実行され、そのうち117が合格し、15の問題が確認されました。Critic Agentはリアルタイムで30回の再確認を行い、141のシナリオ、436枚のスクリーンショット、約2,200回のモデル呼び出し、1,690万トークンを保持しました。対象アプリケーションには、Arc公式テストネットブラウザ、Tower Exchange、AchSwap、Machina Bridge、OmniHub、ArcFX、SettleOne、Syn DAO、thirdweb Arc Testnet、ChainGPT Pad、Karwanが含まれます。すべてのテストは、実際のブラウザでオンラインアプリケーションに対して行われ、注入されたテストウォレットはテストネット資金のみを保持し、実際の資金は一切使用していません。DeepQAのバックエンドはWORLD3とGoogle Cloud Vertex AIによって駆動されています。一組のAIエージェントが探索、計画、テスト、報告を完了し、各問題にはスクリーンショットの証拠が添付され、Critic Agentによる対抗的監査とリアルタイムの再確認を経てから公開されます。チームは、分散型QAネットワークも進行中であり、Arcエコシステムを優先的にサポートすると述べています。

first_img Ramp AIの報告によると、Anthropicの企業採用率がOpenAIを上回り、トップ企業の従業員1人あたりのAI月間支出は7449ドルに達した。

金融テクノロジー企業 Ramp の経済実験室は、新しい Ramp AI 採用指数レポートを発表しました。7 万を超えるアメリカの企業顧客の支出データ分析に基づき、企業向け AI 採用率は Anthropic が 2.5 ポイント増加し 41% となり、正式に微減して 39.5% の OpenAI を上回り、ビジネスアプリケーション分野でのリーダーシップを確立しました。レポートは「AI を深く採用する」企業の支出トレンドを重点的に分析しています。データによると、上位 1% の企業は、従業員一人あたり毎月 7449 ドルの AI 費用を支出しており、この数字は先月も 14.1% の増加を実現しました。一方、上位 10% の企業の一人当たりの月間支出は 611 ドルであり、中位数の企業はわずか 11.38 ドル(単一の基本サブスクリプションコストに相当)です。さらに、研究は、AI を深く応用している企業には「ベンダーロックイン」の現象が存在せず、一般的に複数の最先端大規模モデル、オープンプラットフォーム、および垂直型 AI ソリューションを同時に採用していることを指摘しています。企業はコスト圧力に直面する中で、よりコストパフォーマンスの高いモデル(例:DeepSeek)を試み始めていますが、全体的な AI 支出は依然として上昇傾向にあります。
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