Foundation Capital advocates for "Context Graph" in enterprise software

米ベンチャーキャピタルのFoundation Capitalは、AIエージェント時代のエンタープライズソフトウェアにおける新たな競争軸として「コンテキストグラフ」（Context Graph）を提唱する論考を相次いで発表した。

同社のアシュ・ガーグ（Ashu Garg）氏とジャヤ・グプタ（Jaya Gupta）氏の両パートナーが執筆したもので、米Salesforceや米Workdayといった既存の「記録のシステム」（Systems of Record）を超える、意思決定の記録を基盤とした次世代プラットフォームの台頭を予測している。

BtoCの「行動」からBtoBの「決断」へ

この論考の出発点は、消費者向けと企業向けソフトウェアの間にある、これまで埋められてこなかった格差への着目だ。米Netflixや米Meta、米Amazon、中国ByteDance（TikTok）らが運営する消費者向けプラットフォームは、ユーザーの行動データを驚くほど細かく記録・分析し「取得→学習→改善→再取得」という好循環を構築してきた。そうすることで数百兆円規模の企業価値を築いたのだ。

何をクリックし、何を無視し、何を途中でやめ、何が戻るきっかけになったか――その全てがシステムの改善に還元された。

一方、企業向けソフトウェアは、20年にわたってこれに相当するループを持てなかった。企業の意思決定はボタン一つで完結するものではなく、営業・財務・法務・経営など、それぞれ異なる立場と権限を持つ複数の関係者による交渉の産物だからだ。

営業はスピードを、財務は利益率を、法務は過去の判断との一貫性を求める。そうした交渉の過程でなされる判断は、これまでシステムに記録されてこなかった。

BtoC企業が20年かけて積み上げてきたこの仕組みが、BtoB領域でも初めて実現しつつある――。これがガーグ氏らの核心的な主張だ。

Salesforceの死角 システムが残せなかった「判断の理由」

既存のエンタープライズシステムは「結果」を記録するように設計されてきた。

割引フィールドには最終値しか残らず、なぜその数字が妥当だったかは記録されない。修正された契約条項には最終文言しか残らず、どの代替案が退けられたかは残らない。クローズしたサポートチケットには解決の事実しか残らず、なぜその対応が選ばれたかは残らない。

この論考は、ここで重要な区別を導入する。「ルール」と「意思決定の記録」の違いだ。ルールとは「ARR（年間経常収益）報告には公式定義を使え」といった一般的な指針であり、意思決定の記録とは「このケースでは、ポリシーv3.2のもとVP（ヴァイスプレジデント・本部長クラス）承認を経て、過去の類似案件に倣（なら）い定義Xを採用した」という個別案件の具体的な経緯だ。

AIエージェントが真に機能するためには「ルールだけでなく過去にした判断の経緯へのアクセスが不可欠だ」とガーグ氏らは論じる。こうした判断の記録がこれまで保存されてこなかったのは、単なる技術的制約だけではない。そこから学べるシステムが存在しなかったため、保存する理由自体がなかったのだ。

意思決定データは仕事の「副産物」として捨て置かれ、メールスレッドや会議の記憶、「Slack」の雑談の中に埋もれたまま消えていった。

なぜ今なのか？ 暗黙知をシステムに刻む「3つの変化」

ガーグ氏らはなぜ「今」なのかの理由として3つの変化を挙げる。