「コラボレーションツールからAIプラットフォームへ」 – 「トスラップ（Toss Lab）」「スプリンクラー（Sprinkler）」成長期

– 「会話の質が変わった」… 「Sprinkler」が変えた企業コミュニケーションのパラダイム

– 翻訳バリア解消から知識ベースRAGまで、実務に最適化されたAIソリューション

– 「芝（JANDI）」ホーム」と「MCP」で完成する次世代業務プラットフォームへの進化

コラボレーションツール「JANDI」（JANDI）を運営する「Toss Lab」（Toss Lab）が、3月に発売したAIソリューション「Sprinkler（Sprinkler）」（Sprinkler）が注目されている。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は「芝（JANDI）」に蓄積された膨大なデータをAIで分析し、業務コミュニケーションの効率性と正確性を高めるソリューションだ。

「JANDI」は2015年に発売されたメッセンジャーベースのコラボレーションツールで、個人と組織の生産性を向上させるクラウドベースのサービスだ。 「ローカライズ」と「使いやすさ」を差別化ポイントとして掲げ、20代の新入社員から60代の役員まで誰でも簡単に使える直感的なインターフェースを提供する。その結果、ロッテ百貨店、ネクセンタイヤ、ハンサムなど42万社以上の企業の287万ユーザーが利用する代表的なコラボレーションツールとして位置づけられた。 「トスラップ(Toss Lab)」は台湾、日本、ベトナムなど70カ国以上に「芝(JANDI)」を提供し、国内を越えてアジアを代表するB2B SaaS企業に成長した。

「スプリンクラー（Sprinkler）」は2年前から企画され、昨年PoC（概念証明）を経て今年上半期に正式発売された。 「Sprinkler」の開発を主導したソ・ジュノCTOは、エンパスでインスタントメッセージングを開発し、SKコミュニケーションズでネイトオンを開発したメッセンジャー分野の専門家だ。 2009年モバイルパラダイム転換期にウォーターベアソフトを創業し、成功的にエクセットした後、2018年「トスラップ(Toss Lab)」に合流し、「芝(JANDI)」の技術発展を導いてきた。

「Toss Lab」は、コロナ19による在宅勤務の広がり、MZ世代の新たな業務文化、AI技術の登場など変化する業務環境に合わせて、2019年「JANDI」ドライブ、2021年「プレゼント」サービス、2025年AI機能である「S着実にやってきている。

ソ・ジュノCTOに会って「Sprinkler」発売6ヶ月間の成果と今後の発展方向について聞いた。

顧客の問題を解決するために「Sprinkler」を開発

「トスラップ(Toss Lab)」は企業コミュニケーション問題を解決するために10年前に「芝(JANDI)」を発売した。 10年が過ぎた現在、「Toss Lab」はどのような問題を解決するために「Sprinkler」を発売したのだろうか？

「スプリンクラー（Sprinkler）」は「芝（JANDI）」の成功が生んだ新しい問題を解決するために誕生した。 「芝（JANDI）」が企業コミュニケーションツールとして位置づけられて利用者数と使用量が急増したが、逆説的にデータ蓄積によりコミュニケーション効率性がむしろ低下する問題が発生した。 「Toss Lab」は、この効率性低下問題を根本的に解決するために「スプリンクラー」を開発することになった。 「スプリンクラー（Sprinkler）」という名前からがこれを反映している。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は、「草（JANDI）」が緑豊かに育つように、適切な時点で必要なだけの水を散らしてくれるという意味に従った。つまり、「スプリンクラー（Sprinkler）」は、企業コミュニケーションという「芝（JANDI）」に水をかけて、企業コミュニケーションがよりスムーズに行われるように助けるツールであるわけだ。

「使用量が増え、1日6.7億件以上のデータが「芝（JANDI）」に蓄積されていました。時間が経つにつれてデータが蓄積し、徐々にコミュニケーション効率が低下することを確認しました。

2年前のことだ。 「芝（JANDI）」の使用量が増えるほどデータが多くなり、情報検索と業務効率性はむしろ低下することが発生したのである。西CTOは顧客が経験するこの問題を解決しなければならないと考え、生成型AIに注目した。

「スプリンクラー（Sprinkler）」開発過程で「トスラップ（Toss Lab）」が一貫して維持した哲学は「顧客中心」だ。 「Toss Lab」は開発過程を通して顧客に会い、フィードバックを集め、これを開発に積極的に反映した。 「Sprinkler」を2023年から開発した後、2024年初めからクローズドベータテストを開始した。 1年余りのベータテストを通じて、実際の業務環境での使いやすさと効果を綿密に分析し、この過程で得たフィードバックをもとに製品を継続的に改善していった。

ソCTOは、途方もない問題を解決するために「スプリンクラー（Sprinkler）」を開発したわけではないとカットした。 「スプリンクラー（Sprinkler）」は、今すぐ企業が解決しなければならない小さくて具体的な問題から解決していると強調する。

「実際の「JANDI」顧客であるA社は、毎日様々な言語の請求書をハングルフォームに変換することをしています。A社にとって重要な問題は、請求書をハングルフォームに変換することです。お客様が経験しているこのような問題を実際に深く覗いて理解した後、ソリューションを提示しています。」

「トスラップ（Toss Lab）」は顧客の声を持続的に取り入れ、現場の問題を解決できるように「芝（JANDI）」を開発してきた。年に数百回ずつアップグレードをしてきた理由だ。 「スプリンクラー（Sprinkler）」も同様だ。今すぐ顧客が解決したい問題に注目した。

西CTOが「Sprinkler」を開発する際に考慮した2つの重要な要素がある。まず、個人のAI活用を組織の効率性につなげることだ。ソCTOは「個人がAIをいくら活用しても、それが組織レベルで活用されず、個人的にのみ活用されれば、結局組織の効率性につながりません。個人の効率性が組織成果につながることが重要だと見ました」と説明した。

二つ目は幻覚（Hallucination）現象の最小化だ。西CTOは「企業向けAIサービスで最も重要なのは正確性です」と強調した。

個々のAIツールではなく、組織全体のコラボレーション効率を高める統合AIシステム、そして「JANDI」のトピックベースの構造化された情報体系を活用して、AIが実際に存在するデータに基づいて回答を生成するように「Sprinkler」を設計した背景にはこのような理由がある。

会話の質の向上

6ヶ月間「スプリンクラー（Sprinkler）」の活用量を分析したCTOは、「スプリンクラー（Sprinkler）」が会話の品質を変えたと言う。

「すべてのことは会話で始まり、会話で終わるしかないのですが、そこで発生する数多くの誤解や検索、そして多くの費用がかかります。 'トスラップ(Toss Lab)'はその効率を高めることが組織の競争力を確保することだと思いました。」

「芝（JANDI）」チームが「スプリンクラー（Sprinkler）」を使い始め、対話の内容が変わったというのがCTOの評価だ。 「Sprinkler」の最も重要な機能はチャットルームの要約です。 「JANDI」のトピック（テーマ別チャットルーム）とチャットで送受信したメッセージ内容をAIが分析して要約し、その内容に基づいて質問に回答を提供する。ユーザは希望のトピックを指定した後、要約を希望する期間とともに自然言語で質問を入力すればよい。たとえば、「最近1週間の業務内容を要約してください」または「キム'草（JANDI）」が作成したメッセージを基準にすることのリストを作ってください」と要求すると、AIが関連する回答をすぐに提供する。

この機能の革新的な点は、単純なキーワード検索ではなく、会話の文脈と流れを理解することです。過去には「キム課長が最後に残した言葉は何ですか？」と検索すると数十の結果が出て日々が確認しなければならなかったが、今はAIがコンテキストを把握して正確な答えを提供する。ユーザーが長時間蓄積されたデータを一度にまとめて見ることができるようになり、業務フロー把握速度が大幅に向上し、会話の質も変わり始めた。

コミュニケーションの壁を壊す

日本のビジョンモバイルは「スプリンクラー（Sprinkler）」の使用後、コミュニケーションの障壁が消えた。従来はGoogle翻訳をコピー・ペーストしながらコミュニケーションしたが、今ではメッセージ入力ウィンドウでボタンを2回押すだけですぐに翻訳になるからだ。グローバルファッション企業 ザネイチャーホールディングスも香港支社が開発したアーキテクチャ文書を韓国で検証する際、翻訳と同時に技術的コメントが可能となり、業務効率が大幅に向上した。

「Sprinkler」はリアルタイムコミュニケーションをサポートします。メッセージ入力ウィンドウで作成した内容をAIが自然に修正したり、15の言語に翻訳してくれる。文章改善機能を使えばぎこちない表現を自然に整え、翻訳機能を通じては韓国語、英語、日本語、中国語など多様な言語に即座に変換できる。

何でも聞いてください

「私たちの会社の休暇政策はどうなるの？」

スタッフがいつも気になってよく尋ねる質問だ。人事チームはいつも同じ問い合わせに答えるので、いざ重要な業務に没頭できない。

「すべての企業は、企業が使用する用語と文化をそれぞれ持っています。 だから知識ベースRAG（Retrieval-Augmented Generation）を導入することになりました。会社の固有のデータをAIが参照してカスタマイズされた回答を提供します。」

使い方は簡単です。ファイルをドラッグアンドドロップで「JANDI」知識ドライブにアップロードすると、自動的にベクターデータベースを構築します。人事方針、業務マニュアル、製品説明書、会社規定などをアップロードしておけば、365日24時間いつでも気になる事項について正確な回答を受けることができる。

HWP(下アハングル)ファイルもサポートだ。協会や公共機関などで多く使用するハングルファイルをRAGで構築することができ、韓国企業の実質的な要求に応えている。

すぐにプラットフォーム内で生成型AIを使用する

「芝（JANDI）」内ですぐに使用できる生成型AI機能も含まれている。メッセージ入力ウィンドウでAIモードを有効にすると、ChatGPTなどの対話型AIと対話できます。ユーザーが自然言語で質問を入力すると、リアルタイムの回答を受け取ることができます。

この機能は、一般的な質問回答から文書作成、アイデアブレインストーミング、情報検索まで、さまざまな業務に活用できます。特にAIが生成した回答をすぐにメッセージとして活用したり編集してチームメンバーと共有することができ、業務効率性が大幅に向上する。

「Toss Lab」は8月末からすべてのプランでこのような「Sprinkler」の一部機能を体験できる政策を導入する計画だ。

AIベースのユーザーエクスペリエンスの切り替え

「AIを介して個人が何をすることができますか？

企業コミュニケーションの正確性と効率を高める「スプリンクラー（Sprinkler）」をローンチしてから6ヶ月の時点で、CTOはもう一度根本的な質問を投げた。

「草（JANDI）」はメッセンジャーをベースにしたコラボレーションツールだったので、ユーザーが「芝（JANDI）」に接続すると、まず「誰と会話を交わすべきか」という考えからすることになります。ユーザーは「会話からしなければならない」という事故から抜け出して「「芝（JANDI）」に入り、業務優先順位に合わせて仕事を始めることができる」を経験できなければなりません。

これに対する答えがまさに「芝（JANDI）」ホーム（JANDI Home）だ。 「JANDI」ホームの重要なアイデアは、「チームの領域から個人の領域へ」ユーザー体験を拡張することだ。 「芝（JANDI）」ホームでは個人の業務を直接処理できる空間を提供する。たとえば、これまで読んでいない多くのメッセージを毎日確認する必要はありませんが、AIは自動的に要約して重要な内容をすばやく把握できます。数多くのチャットルームの中から希望のチャットルームにすばやく移動したり、個人のスケジュールを一目で見ることができる機能も提供する。

ユーザーが望むのは「今日の天気どう」、「現在の大統領は誰ですか？」同じリアルタイム・最新情報に対する正確な回答だ。ところが、既存のAIは学習データの視点限界により、このような情報を正確に提供できないという根本的な問題がある。これを解決するために、「トスラップ（Toss Lab）」はMCP（Model Context Protocol）技術を活用した。この技術により、特定のプロトコルを使用して検索エンジンや外部サーバーとリアルタイムで連携し、最新の情報を即座に取得できます。

個人業務を処理できる「芝（JANDI）」ホームと知識限界点（Knowledge Cutoff：AI言語モデルが学習したデータの時間的境界点で、この時点以降の情報はモデルが分からない状態）問題を解決するMCP機能で「芝（JANDI）」が単純なメッセンジャーベースのコラボレーションツールでAIそうです。

「芝（JANDI）」ホームは8月末に発売され、MCP機能は9月にアップデートされる予定だ。

コラボレーションツールを超えてAI企業への進化

「スプリンクラー（Sprinkler）」は、今や単純な機能を超えて「芝（JANDI）」の「コアレイヤー」となっている。

「既存のソフトウェアのユーザーエクスペリエンスが変わり始めました。以前はメニューを見つけてボタンを押す方法だったら、今は自然言語を使い始めました。「数月数日にスケジュールを作成してください」、「どのレポートを作成したい」、「グループ会話で特定の内容に基づいて文書を生成してくれ」などの役割を果たさなければならないと思います。

人事サービス、電子決済など企業業務に必要な多様な機能が「スプリンクラー（Sprinkler）」を中心に統合される予定だ。 「Toss Lab」は「Sprinkler」を単純な追加機能ではなく、すべてのサービスの基盤となるコアプラットフォームに発展させる計画だ。このような移行が完成すれば、「トスラップ（Toss Lab）」は「「芝（JANDI）」を作る会社」ではなく、「AI、「スプリンクラー（Sprinkler）」に基づいて業務プラットフォームを作る会社」に生まれ変わることになる。

「Toss Lab」の旅程を見ると、各時点で企業が直面する重要な問題を正確に把握し、これを解決するためのソリューションを提示してきた一貫した哲学を発見することができる。

2015年の「JANDI」の発売は、企業コミュニケーションの根本的な問題解決から始まった。電子メールと電話に依存していた企業コミュニケーションをリアルタイムメッセンジャーベースに切り替えて業務効率を高めようとした。その結果、287万ユーザー、42万企業という堅固な基盤を構築することができた。

2025年の「スプリンクラー（Sprinkler）」の発売は「芝（JANDI）」の成功が生んだ新しい問題を解決しようとした。 「芝（JANDI）」の使用量が増えるほど蓄積されるデータにより、むしろ情報検索と疎通効率が低下する逆説的状況が発生した。特に業務担当者変更時にヒストリー管理がきちんと行われない問題が深刻だった。 「Sprinkler」はAIを通じてこの問題を解決し、単純な検索を超えて会話の文脈と流れを理解し、会話の質自体を革新した。

「Toss Lab」は「メニューを見つけてボタンを押す」既存のユーザー体験から「自然言語で要求する」方式に切り替え、人事サービス、電子決済などすべての業務機能がAIベースに統合される総合業務プラットフォームを実装しようとする。これは、単純なコラボレーションツールを超えてAIが日常業務の中心となる新しい業務パラダイム提示を意味する。

「芝（JANDI）」ホームとMCPの発売はAI時代のユーザー体験を新たにするものと見られる。 「芝（JANDI）」ホームは「芝（JANDI）」をメッセンジャー中心から個人業務空間にパラダイムを転換させ、MCPで知識限界点を克服し、リアルタイム情報連動による正確性を確保することになった。

この進化の過程で「Toss Lab」が一貫して追求するビジョンは明確である。 「技術のための技術ではなく、顧客問題解決のための技術」だ。ソ・ジュノCTOの表現通り「AIというキーワードに埋没してAIから始まるのではなく、B2Bソフトウェアで顧客問題を解決してきた経験をもとに、その問題をよりよく解決するためにAIを選択」したのだ。

結局「Toss Lab」のビジョンは「AIを通じた業務の根本的革新」だが、その出発点がいつも「顧客が実際に経験している問題」から始まるという点で他のAI企業と差別化される。