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SIはSuper Intelligence（スーパーインテリジェンス）の略称です。 2026年9月29日、 ホワイトハウスの大統領令 により、連邦政府機関は公式文書において「AI」という表記を「SI」に置き換えるよう指示されました。法的には、SIはAIと同じ技術を指します。実務上の違いは、単に回答するAIから、自律的に行動するエージェントへと移行する点にあります。
重要な事実
この命令は、行政府における用語の変更を意味します。ホワイトハウスは、この名称が「今日開発されている技術の真の能力を伝えるもの」であると主張しています（ファクトシート）。
これはAIに関する法律を書き換えるものではありません。 IAPP が指摘するように、組織は今後、「SI（連邦政府の資料）」と「AI（法令、州法、契約、ベンダー向け質問票）」という2つの用語を使い分けることになります。
企業に関しては、 Freshfields は、連邦政府の調達案件やフォームにおいて新しい用語が採用されると予測しています。将来的な法定義の策定が、インセンティブ、輸出管理、コンプライアンスのあり方を左右する可能性があります。
SIとAIが同じ技術を指すのであれば、重要なのはその技術の仕組みがどう変わったかという点です。答えは、チャットボックスの中からコンピュータ上へと移行したことです。本記事において「SI時代」とは、単にテキストを生成するモデルではなく、ソフトウェアを操作してタスクを完了させるエージェントを指します。
1. プロンプトエンジニアリングからタスクの委任へ。
チャット時代のAIでは、プロンプトがボトルネックとなっていました。エージェントの場合、目標を伝えるだけで済みます。「競合他社の3つの製品ラインの年間価格を取得し、当社の価格表を更新して」といった指示に対し、エージェントが手順を計画し、サイトを巡回し、ポップアップを処理して、結果を保存します。
2. APIの壁を越えたGUIエージェンシー。
API自動化はAPIが存在する場所でしか機能しません。GUIエージェントは画面を操作するため、ベンダーポータルや数十年前のデスクトップソフトウェアにも対応可能です。 Microsoft Build 2026にて、SaiはAPIのないレガシーアプリ内で一晩中かかる保険金請求処理ワークフローを実行しました。その実行環境は Windows 365 for Agentsです。
3. ゼロからの推論ではなく、筋肉記憶（マッスルメモリー）を活用。
純粋なLLMエージェントは、実行のたびに推論コストが全額発生します。Simularのニューロシンボリック・アプローチは、モデルを使用してワークフローを構築し、それをコードとして再現します。Simularは、繰り返しタスクにおいて トークン数を90%以上削減し、コストを最大約200倍低減 することに成功しています。画面が変更された場合、エージェントはモデルに切り替えてルーチンを修復します。
4. 管理されたワークスペースと人間の承認。
エージェントが個人のデスクトップを自由に操作すべきではありません。 Sai for Enterprise は、Entra参加済みかつIntune管理下のクラウドPC上で動作し、完全な監査証跡を保持します。SOC 2 Type IIおよびHIPAAに準拠しており、データ保持ゼロ設定やBYOK（Bring Your Own Key）暗号化をサポートしています。ガードレール機能により、取り返しのつかない操作を行う前にエージェントを一時停止させます。
5. 長時間のタスクで測定される信頼性。
小さなエラー率は積み重なります。1ステップあたりの精度が90%であっても、10ステップ実行すれば全体の成功率は約35%にまで低下します。だからこそ、長期的なベンチマークが重要なのです。 OSWorld 2.0、XLANG Labによる108の現実的なタスクで構成されています。各タスクは人間が実行すると中央値で約1.6時間を要し、平均318回のツール呼び出しが発生します（論文）。Saiは タスクあたり15.70ドルで73.0%の部分スコアを記録し、Claude Opus 5 Max Thinking（70.6%、23.70ドル）やGPT-5.6 Sol Max（62.6%、26.62ドル）を上回りました。タスクの完全成功率（バイナリ）では、Saiが28.25%を記録したのに対し、Simularの比較におけるGPT-5.6 Solは23.14%でした。これは、長時間のタスクがいまだにすべてのエージェントにとって困難であることを示しています。
推論上の超知能と、コンピュータ上で確実にタスクを完了させるソフトウェアの間には隔たりがあります。この溝を埋めるには、作業専用のコンピュータ、インターフェースを操作する目と手、そして信頼に足る実行能力の3つが必要です。
Sai はその隔たりを埋めるために構築されました。これは ロボセクレタリーです。自律型コンピュータ群を運用し、完了した成果物を返すコンピュータ利用エージェントです。名前が先で順序は後からついてきましたが、その適合性は明らかです。S + AIをSIと読みます。私たちのタグラインはこうです： 超知能を、実務へ。
SaiはSimularのオープンソース研究である Agent S を基盤としています。モデルに依存しない設計のため、独自のAPIキー、オープンウェイトモデル、またはオンプレミスモデルを自由に使用できます。小規模チーム向けには Sai for SMBを、大規模組織向けには Sai for Enterpriseを展開しており、役割に応じたプレイブックを提供しています。 財務、 営業 、そして マーケティング。