Mayu Kudo | 工藤 真由 | Globis Capital Partners 大学卒業後、マッキンゼー・アンド・カンパニーに入社。戦略コンサルタントとして、消費財・通信・金融・自動車・電子機器など様々な業界において国内外のクライアント業務に携る。2022年10月、グロービス・キャピタル・パートナーズ入社。慶應義塾大学経済学部卒業。 https://note.com/uuu12 Mayu Kudo | 工藤 真由 | Globis Capital Partners https://d2l930y2yx77uc.cloudfront.net/assets/default/default_note_logo_202212-f2394a9e5b60c49f48650eee13f6e75987c8c4f1cfa7555629a9697dc6015cd9.png https://d2l930y2yx77uc.cloudfront.net/assets/default/default_note_logo_202212-f2394a9e5b60c49f48650eee13f6e75987c8c4f1cfa7555629a9697dc6015cd9.png 249F80 ja Sat, 27 Jun 2026 00:09:27 +0900 評価額20兆円超、DatabricksはなぜAI時代の主役になったのか―「データ基盤」が制する次の10年 https://assets.st-note.com/production/uploads/images/287850865/rectangle_large_type_2_593001c5f9fd25b15ab84ee84c000d64.png?width=800 5月のSaaStrでも、6月のDatabricks自身のイベント（Data + AI Summit 2026）で共通して打ち出されていたのは、「良いデータが、良いエージェントをつくる」という発想でした。Summitを貫いていたのも、「どのAIモデルが一番賢いか」ではなく、「どのデータ基盤なら、AIを本番の業務で確実に動かせるか」という問いです。

AIエージェントの華やかなデモに目が向きがちですが、企業が実際の業務でAIを動かすには、その下にあるデータ基盤が欠かせません。AIが参照するデータが古い、定義がずれている、権限管理ができていない――そうした状態では、どれだけ優れたモデルを使っても、正しい判断や業務実行にはつながらないからです。


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前編では、「AIネイティブはProduct LedのGTMを確立できないかぎり破綻する」を起点に、その「Product Led」とは（A）獲得のPLGではなく、（B）経済構造としてのproduct-led、すなわち「ハイタッチにLANDし、プロダクトが自律的にEXPANDして、高NRR（Net Revenue Retention）を実現する」という形を指すのだ、と論じました。そして、その自律的EXPANDが実際にどんなメカニズムで起きているのかを、3つの型で整理しました。


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5月30日、LegalOn Technologies CEO 角田望さんが下記の投稿をされていました。


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現地にて筆者撮影

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「コールセンター向けAI」と聞いて、どんな印象を抱くだろうか。Zendesk、Salesforce、Genesys、Intercom──既存プレイヤーがひしめき合う、レッドオーシャン領域に感じる人も多いだろう。


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