GEO・審査エージェントを連れて福岡へ、パートナーが直接販売する仕組みを試す
AIに仕事を任せる企業が増えるにつれて、質問の性質も変わってきた。 何を自動化できるかではなく、どこまで任せて、どこで人が確認するかだ。 WondersLabは、この一線を画すことを事業としてきた。
WondersLabは2021年に設立されたAIエージェント構築企業である。 企業や機関の実務をAIエージェントで再設計する業務を行ってきたとし、製造・法律・公共・不動産・施設管理など、累計で50社を超える企業にエージェントを設計・構築したと、同社は明らかにした。 これまで大規模な投資誘致を行わず、受注売上と政府のR&D課題を基盤に成長し、2年連続で営業黒字を達成した。また、現在、中小ベンチャー企業部のTIPS R&D課題を遂行中である。
同社は、オンプレミスプロジェクトで選別した製品を持って日本へ進出する。 製品は、ブランドがAI回答にどのように扱われるかを測定し改善する「GEOエージェント」、機関が外部企業を発掘し審査・選定するプロセスをつなぐ「審査エージェント」の2つである。 10月に福岡で開催されるグローバルSaaSマーケットプレイス（GSMP）プログラムに参加する WondersLabのハン・ウィソン代表に会った。
ハン代表は、LG電子とLGイノテックで技術営業と事業企画を担当し、中華圏を含む海外顧客を相手にした。その後、コンサルティング会社で100社を超える企業の事業構造を調査した。 スタートアップでは運営全般を担当した。 この経歴で得たのは、特定の業種の専門性ではなく、複数の業種や規模の会社を渡り歩いてきた感覚だと言う。
起業後、50社を超える現場を経験し、確信に変わったこともある。 会社ごとに異なるのは、扱うデータの種類や社内方針、業務上の悩み事、成果物に対する期待値程度であり、データを集めてその上に必要な機能単位のエージェントを載せるというプロセス自体は、製造業であれ法律事務所であれ公共機関であれ、似通っているということである。 したがって、実際のプロジェクトにおいて、会社が行う仕事は三つに分けられることになる。 どこまでAIに任せるべきか、何をAIではなく一般的な機能開発で解決すべきか、どこに人が必ず介入すべきか。 すべてAIでやると言うなら、費用も負担しきれず、結果も信頼しきれないという話だ。
大規模な投資なしで2年連続の営業黒字、意図した戦略か
「戦略というよりは、起業後に国が支援してくれるR&Dやさまざまな支援事業を活用しようと努めました。 そのおかげで、大きな投資を受けなくても技術開発を続けながら、ここまで来ることができたと思います。 言ってみれば、私は開発者というより、うまく売るほうなんです。 そのため、開発する前に企業へ提案し、受注を獲得しながら実際のプロジェクトを実行する方向に進んだので、事前に投資を受けなくても、受注を通じてリファレンスを作りながら進むことができました。」
カスタマイズ構築だけを続けていては会社を成長させるのは難しいというのが次の悩みだった。 会社ごとの要求事項の差が大きくなく、顧客企業の内部データに深く縛られるよりも、会社を外部に知らせて成長に直接貢献するモジュールを選び、製品化したというのがハン代表の説明だ。 GEOエージェントと審査エージェントがその成果物である。 両製品ともすでに有料顧客に納品され、運用中であると明らかにした。
ハン代表は、この2つの製品の共通点を、既存のデータを統合するのではなく、新たにデータを蓄積させる方向にあると説明している。 GEOエージェントは、AIの回答において自社ブランドがどのように扱われたかを測定し、記録として残す。審査エージェントは、審査プロセスで行われた判断と根拠を企業単位で蓄積する。 既存システムに手を加える必要がないため導入負担が小さく、使えば使うほどその会社独自のデータが残るということだ。
オンプレミス売上と製品売上の今後の比率
「GEOの場合は、特定の会社だけが必要とする業務というより、多くの会社が共通して必要とする領域であるため、製品化して繰り返し販売する方向で進めていきたいと考えております。 もちろん、製品販売はオンプレミス型プロジェクトに比べて客単価が高くない場合があります。 構築型は開発が多くかかるため、初期段階では構築売上の比率がどうしても高くなります。 ただし、2028年以降は、リピート販売が可能な製品の売上に加え、すでに構築しているAIを継続的に運用するための売上比率も徐々に高まると見ています。」
運営売上とは何なのか
「AIは一度構築したからといって、それで終わりではありません。 人を採用すればHRチームが別途存在し、継続的に管理・教育するのと同様に、AIエージェントも同じです。 書きながらデータが蓄積されると、それを再び反映してアップグレードしなければならず、必要であればモデルも交換しなければなりません。 従来のSaaSはボタンを押すとどのような結果になるかある程度予測できますが、生成 AIは同じ状況でも値が変わることがあり、モデル自体が非常に速く変化します。 モデルが変われば、それに合わせて再び最適化するプロセスも必要です。 結局、HRチームのように運営を担当するパートナーが必要であるほかないと考えます。」
ハン代表は、WondersLabが直接構築していないエージェントであっても、モニタリングと最適化のみを支援する形態の顧客企業が現れる可能性があると付け加えた。 当社は、このような運用を支援する監視システム型のソリューションを目指している。
GEOエージェントが解く問題は何か
「AIがブランドを扱う方法については、言及と引用があります。 ChatGPTやGeminiのようなモデルには、学習した時点がありますよね。 その後の最新情報は外部を検索して取得し、回答するものです。 言及は学習済みデータだけでも行えます。 しかし、それが実際にブランドサイトへつながるためには、引用されなければなりません。 そのブランドが出典として表示され、ユーザーがそれをクリックしてサイトまでたどり着くことが引用だとご理解いただければと思います。」
名前は呼ばれても、回答の根拠としては採用されない場合が多く、このとき必要なのは露出を増やすことではなく、AIが根拠にできるコンテンツを作成することだというのが会社の説明である。 AIの回答は同じ質問でも結果が異なるため、繰り返し測定して分布で判断する。
測定ツールはすでに多い。 次の段階までとは実際にはどういうことなのか
「引用されるためには、引用に値するコンテンツを継続的に蓄積していただく必要があります。 キーワード検索管理だけで済ませるのではなく、顧客が尋ねそうな質問に対するコンテンツを継続的に、専門的に露出させる必要があります。 モデル事務所の立場から見ても、ハルシネーションや誤答問題が非常に多く言及されているため、信頼性のある情報を提供する方向へ強化されざるを得ません。 SEOが、注目を集める大量のコンテンツをばらまく作業であったのに対し、GEOは専門性が高く信頼性のあるコンテンツを積み上げていく必要があります。」
代表が強調しているのは、分析とブランド戦略の整合性だ。 プレミアム高価格戦略を採用しようとしているブランドだが、過去の記事や情報を根拠にした質問がコストパフォーマンスの方向に向けられると、その分析は会社の方針とは異なる方向を指すことになる。WondersLabは、ブランドの戦略方向に合わせて質問セット（クエリセット）を確定し、その質問に合ったコンテンツを継続的に作り出せる構造を製品の中に組み込んだと説明した。 測定で終わらせず、コンテンツの作成と校正、公開、再測定までを一つの運営ループで回すということだ。
グローバルなGEOツールが急速に増える中、日本で彼らと競争できるポイントは何か
「すべてのAIツールは機能を提供して終わりであり、モデルがその機能を作り出す瞬間に、必然的に置き換えられてしまうのです。 ですので、ほとんどは現場のニーズを反映したコンサルティング需要と同じ方向に進むほかありません。 私たちがSaaSだけを行うのではなく、パートナー企業と共に歩む理由はそこにあります。 パートナー企業がこれをある程度説明できるように、私たちが教育を行っております。 来週、日本のパートナーと東京でセミナーを開催するのですが、そのカリキュラムも私たちが一緒に作成し、現地でパートナー企業が直接お届けできるよう支援しています。」
審査エージェントはAIが一次判定を行い、担当者が確定する仕組みだ。 AIの推薦が人の判断を引きずり込む自動化バイアスを、どう防ぐのか。
「そのために、人が判断する部分を一緒に入れて、AIが審査した指標と人が審査した指標のギャップを継続的に縮めていく方向に進めていかなければなりません。 最初からAIに自動化を任せるのは、非常にリスクが高いです。ですが、そこに人の判定も一緒に入って、参照する仕組みになっているので、 むしろ大量の審査を行う必要がある場合には、時間が短縮でき、審査者の立場からより多くの審査を行うことが可能になるのです。」
会社が最も重視している数値は、審査適格の判定と個人情報マスキングにおいて測定した正確度98～100％だ。 ただし、これは汎用ベンチマークスコアではなく、実際の業務で担当者が結果を直接確認して算出した値であると、会社は説明している。 AIがAIを評価した結果とは性質が異なるということだ。 人間基準と異なる事例が出た項目は、例外処理を反映する方式に修正している。 特定の業務および特定の機関基準で測定された値である点は考慮する必要がある。
ハン・ウィソン ワンダーズラボ代表。 ⓒワンダーズラボ
数ある海外市場の中で日本を最初に選んだ理由
日本での事業はすでに始まっています。 社内マニュアルと業務文書を連携し、チャットで相談に応じるコンサルタント型AIを東京で事業化しています。 仮説を持ち出すのではなく、すでに開けておいた扉から何をさらに流し込むかという段階です
WondersLabは、2026年5月に日本現地のパートナー企業とAIエージェントの開発・供給契約を締結し、輸出売上が発生したと発表した。 韓国貿易協会の輸出実績で確認された件であるという説明で、金額は公開されなかった。
GEOについては、日本市場の構造がより有利だと判断した。 日本は、テキストコンテンツベースのSEOをB2Bマーケティングの主要な手段として用いる文化が長く根付いている市場であり、自社ブログやオウンドメディアにコンテンツが蓄積されている。 AIが読み取り、引用できる形で資産が蓄積されているという意味だ。
韓国は違うのか
「実際に私たちが診断してみると、NAVERブログはクロールがブロックされているため、AIが引用元として利用できないのです。 国内ブランドコンテンツのかなりの量が、そもそもAIの回答に反映され得ない場所に蓄積されているということです。」
WondersLabが観察してきた環境で発見された結果だという説明だ。
この判断が自社の推定にとどまらない根拠として、東京のパートナー企業との経験を挙げる。 現地パートナーに、ワンダーズラボが作成したエージェントを5つほど紹介資料としてまとめて送ったところ、その中のGEO関連製品が日本市場で通用しそうだという意見が返ってきたということだ。 B2CではなくB2B企業でさえ、ブログコンテンツの露出を継続的に行ってきた市場であるため、関心が高いだろうという理由だった。 日本でコンサルティングを受けている他の企業からも、同様の意見が出たという。
日本語コンテンツをAIが引用する方法は、韓国語や英語と違うのか
「モデルによって違いがあります。 私たちがテストしてみると、GPT系は英語圏の検索結果がつながる傾向が見られ、他のモデルはまた別の方式でした。 したがって、各国の言語をモデルがどのように認識するかは、実際にテストしてみなければ分かりません。 日本語の構造において、AIが正しく認識できるようにする方法を継続的にテストしています。」
東京の顧客と仕事をしながら、韓国企業と最も違うと感じた導入基準はあるか
「韓国がどれほど性能に優れ、技術がどれほど優れているかを、ぜひよく見てください。 技術に対してアーリーアダプター的な傾向があるんですよね。 日本はアーリーアダプターが嫌いです。 むしろ、この技術をどの会社が導入したのかをご確認いただき、自分たちが初めてではないことを望みます。 良いソリューションよりも、安定していて信頼性のある製品を使いたいと考える人が多いのです。 どれだけ安定してサービスを提供できるか、また日本現地でのアフターサポートが受けられるかもしっかりと確認します。私どもがパートナー企業と初期段階から共に歩もうとする理由は、まさにそこにあります。 「機能が良い」とばかりにアピールするのではなく、実際に構築してこのような成果があったという事例で証明しようとしているのです。」
ハン代表は、提案の方法も変えなければならないと言う。 機能をメニュー表のように整理し、A、B、Cの中でどのバージョンが気に入るか選べるようにしたほうが反応が良かったということだ。 これまで出会った日本のパートナー企業や顧客企業との経験に基づく判断である。 東京事業の最初の契約も、そのような方式で結ばれた。 支社化事業で紹介された現地コンサルティング会社がチャットベースの相談ニーズを伝えてきたため、提案書の代わりにデザインと管理画面をバージョンごとに作成し、実際に試せる試作品の形で送ったという。
日本市場において、自社の設計原則が有利だと考える点もここにある。 会社の2つの製品は、収集・構造化・分析と生成・人の検収・蓄積と学習という5つの段階で動作し、その中で人が確認して承認する段階を省略しない。 韓国ではこの説明はしばしば「わざわざなぜ」という反応を受けるが、日本では同じ説明が導入を可能にする条件として受け止められているということだ。
「日本はまだAIにすべてを任せきりにできない文化だと思います。 手作業の作業も多く、自動化の必要性はそれほど大きくないと考えます。 それよりも、マニュアルどおりに動作するか、期待値に沿って安全に運用できるかが重要であるため、AIが最初から最後まで全てを担うのではなく、途中で人が確認できるシステムをより好むのではないかと思います。」
日本国内で福岡を選んだ理由は空白にある。 東京にはすでにパートナーがおり、顧客企業も確保して初期のリファレンスを作っているが、福岡にはまだない。 今回確認しようとしていることも二つある。 九州圏の市場が製品にどう反応するか、そしてこの地域で一緒に働くパートナー企業に出会えるかどうかだ。
福岡は2014年に日本政府の国家戦略特区「グローバル創業・雇用創出特区」に指定され、創業支援やスタートアップビザなどの制度を運営してきた都市だ。 今回のGSMP福岡は、福岡市が主催する共同創造イノベーションウィーク「ラメンテック（RAMEN TECH）2026」の期間に合わせて開催される。 ラーメンテックは、10月7日から11日まで、天神・大名エリアを中心に市内各所で100件以上のイベントを実施し、GSMPが参加するグローバルサミットは7日から8日に開催される。 単独ピッチイベントにとどまらず、その週に都市に集まる投資家・パートナー・メディアと一度に会えるというのが会社の判断だ。
進出方式の設計方法は？
「日本企業の業務は韓国にいる人が単に足を運ぶだけでは理解しえないと考えます。 業務のやり方も商習慣も異なり、何よりもリファレンスと信頼が重要な市場だからです。 私たちが直接参入するのではなく、すでにネットワークと信頼を築いた現地パートナーが直接販売し、直接取り扱えるようにする方式をまずは試しています。」
順番はこうだ。 日本のパートナー企業が製品を十分に理解し販売する体制で初期リファレンスを蓄積し、その後現地法人を設立して拡大し、最終的には国内で各地域に技術支援人材を前方配置する方式を日本に移植する。 今回のプログラム期間の目標は、現地の反応確認、チャネルパートナーの発掘、参入障壁の低い短時間診断型商品によるパイロット顧客の獲得、そして海外SaaSマーケットプレイス登録要件の整備という4つである。 GEOエージェントはマーケティング・PR代理店が、審査エージェントはVC・CVC・アクセラレーターがパートナーになるのではないかと見ている。
読者の皆様にお伝えしたい事
「韓国内でも、同じ業界の企業でさえ直面しているペインポイントはそれぞれ異なります。 もちろん、AIの導入段階・方法もさまざまです。 国家も同様です。 韓国はこのような傾向ですが、日本の組織は異なる傾向である可能性があります。 そのため、韓国でうまくいっているからといって日本に出て輸出するのは適切ではないと強く感じており、日本現地をもっとよく知るべきだという思いが強くなっています。
例えばパランティアでは現場に人員を投入して状況を把握し、カスタマイズされたソリューションと技術支援を提供する方式を運用していますよね。 私どももそれが非常に重要だと考えており、国内では各地域に技術支援が可能な人材を前方配置しております。また、日本においてはまず、現地パートナー企業がその役割を担えるようにしたいと考えております。さらに今後、 この体制を他の地域や国でも迅速に整えられるような組織になりたいです。」
<画像＝ハン・ウィソン ワンダーズラボ代表。 ⓒワンダーズラボ>
