Blobfish AI

Blobfish AI とは

Blobfish AI が売っているのは、AI エージェントが練習するための場所だ。その一つ一つが小さなオフィスの世界で、互いに連動した表計算、記録、企業システムの模擬版が入っている。エージェントはそれらを開き、書き換え、時には壊す。模擬企業ワークフローは、どこにでもある火曜日のオフィスのように動く。狙いはチャット画面を快適にすることではない。モデルが本物の仕事を試し、結果が正しいかどうかを正確に返してもらえる安全な場所を用意することにある。

狙う痛点ははっきりしている。ポストトレーニングの現場では、専門家が仕事を説明し、エンジニアがツールを作り直し、研究者がモデルの現在の能力に近い少数のタスクを探す。この作業に三か月から六か月かかる。モデルが学習すれば同じタスクは簡単になり、サイクルは振り出しに戻る。ある案件では三十本のフローを洗い出して、能力の境界に近かったのは六本だけだった。Blobfish の答えは、こうしたエージェント向けトレーニング環境を継続的に生成し、各ラウンドに新しいカリキュラムを用意することだ。

制約も同じくらい大事になる。自社でモデルを訓練するチーム向けのサービスであり、セルフサービス型のアプリではない。価格表も登録画面も公開トライアルもなく、話は創業者と直接進める。世界の中身は企業ソフトの模擬版だから、特定ベンダーの API 固有の挙動は現れない。サイトが前面に出すベンチマークも初期の社内結果であり、第三者が再現した数字ではない。

導入の流れ

1. チームに相談する。訓練するモデル、対象にしたい業務フロー、強化学習ループの回し方の三点を用意しておく。
2. 領域を決める。決済、法務、サポート、財務業務など、業種に合う世界を選ぶか新しく作る。
3. 環境を受け取る。模擬データ、模擬 MCP サーバー、エージェント用のコマンドラインインターフェース、タスク一式が付いてくる。
4. タスクに対して rollout を回す。試行のたびに返るのは、モデルの感想ではなく決定論的検証器のレポートだ。
5. タスクが易しくなったら次の生成を依頼し、古いセットは回帰テストとして残す。