デロイトAIインスティテュートについて
Deloitte AI Institute™は、ダイナミックで急速に進化するAIのエコシステムのさまざまな側面をつなぐお手伝いをします。当研究所は、応用AIイノベーションに関する業界横断的な議論をリードし、「コラボレーションの時代」における人間とコンピュータのコラボレーションを推進するための最先端の知見を提供します。
デロイトAIインスティテュートは、AIの対話と開発を推進し、イノベーションを刺激し、AI導入の課題とその対処法を探求することに専念しています。学術研究チーム、新興企業、起業家、イノベーター、確立されたAI製品リーダー、AIビジョナリーのエコシステムと協力しながら、リスク、政策、倫理、仕事と人材の未来、AI適用のケースなど、AIの主要分野を探求しています。AIアプリケーションに関するデロイトの広範な知識と経験を組み合わせることで、当研究所はこの複雑なエコシステムを解明し、情報に基づいたAIの意思決定を通じて組織の成功を支援する影響力のある視点を提供します。
デロイトAIインスティテュートは、組織の戦略を策定している役員やCレベルのリーダー、AI戦略を実践しているデータサイエンティストなど、あなたがAIの旅のどの段階にいるかに関わらず、グローバルな組織が競争優位性を獲得するためにAIをどのように活用しているかについての洞察を得ることができます。デロイトAIインスティテュートにアクセスして、完全なリサーチにアクセスし、ポッドキャストやニュースレターを購読し、オフラインのミートアップやライブイベントにご参加ください。AIの未来を一緒に探求しましょう。
エレメント
キーポイント
- AIエージェントは、ジェネレーティブAI（GenAI）や典型的な言語モデルの応用可能性を拡大することで、産業を再構築している。
- マルチエージェントAIシステムは、単一のAIエージェントのアウトプットの質と作業の複雑さを大幅に改善することができる。
- 先進的な企業や政府は、すでにさまざまなユースケースでAIエージェントやマルチエージェントAIシステムを導入している。
- シニアリーダーは、このインテリジェントな組織変革の新時代に備え、それを受け入れるために早急に行動を起こすべきである。
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それぞれの違いと重要性
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AIエージェントの可能性を高める
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AIエージェントが今日の組織にもたらすメリット
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マルチエージェントAIシステムの実例
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AIエージェントが業界と企業空間をどう変えるか
新しい働き方と革新的な視野を可能にする ..........................................................13
戦略、リスク、人材、ビジネスプロセス、テクノロジーへの影響
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AIエージェントが進化し続けるにつれて、私たちが期待するのは次のようなことだ。
組織変革の次の時代をロードマップする：.......................16
リーダーが今取るべき推奨される行動
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簡単
どうすれば、より速く、より効率的に運営できるか？
この疑問は常に戦略課題の中心にあったが、Generative AI（GenAI）が新たな答えを見つける手助けをしている。自然言語を手掛かりに革新的なアウトプットを生成することで、GenAIは組織が幅広いビジネス・タスクにわたってスピードと生産性を大幅に向上させることを可能にする。しかし、典型的な言語モデルの適用シナリオは、GenAIの変革の可能性を示し始めたばかりです。この動きの速いAI時代には、ルーチンワークの合理化からワークフロー全体の再設計まで、より大胆な思考が必要です。
今、企業や政府のリーダーたちが直面している新たな問題は、次のようなものだ：
ビジネスプロセスを再構築するためにGenAIをどのように活用できるか？
今日、ほとんどの組織で使用されている大規模言語モデル（LLM）やGenAIベースのツールは、主に有用なアシスタントとして機能する。しかし、このインタラクションは主にトランザクション的で、範囲も限られている。
もしGenAIがリクエストに応えるだけでなく、複雑なニーズを解決するためのプロセス全体を計画することができたら？もしGenAIが、最初から最後まで自律的かつ協調的にプロセスを完了するために必要なデータ、デジタルツール、文脈的知識にもアクセスできるとしたら？
このビジョンは、AIエージェントとマルチエージェントAIシステムの出現によって現実のものとなりつつある。大手企業や政府機関はすでにAIエージェントの価値を見出し、実用化している。
本稿では、AIエージェントがなぜ画期的なのか、その理由を探る。そして、AIエージェントがどのように業界の展望を再構築し、新たなアプリケーション・シナリオを推進し、自動化を強化し、政府や公共サービスを含む業界におけるインテリジェントな組織変革の未来を加速させているかを明らかにする。
適応するか、遅れをとるか：2023年末までに、調査対象のビジネスリーダーのほぼ6人に1人が、GenAIが自社のビジネスを変えたと回答している。
AIエージェントは何が違うのか？
AIエージェントの潜在的な価値と自動化の拡大におけるその役割を理解するためには、まず、現在のビジネスリーダーに馴染みのある言語モデルやGenAIアプリケーションとの違いを理解する必要がある。
AIエージェントは、コンテキストを理解し、ワークフローを計画し、外部のツールやデータに接続し、特定の目標を達成するためのアクションを実行できる推論エンジンである。
これは、単体の大きな言語モデルやGenAIアプリケーションができることと似ているように聞こえるが、AIエージェントをより強力にする重要な違いがある。(6ページの表参照）。例えば、典型的なビッグ・ランゲージ・モデル主導のチャットボットは、一つのプロンプトからワークフロー全体を計画し実行することはおろか、マルチステップのプロンプトを理解する能力において、しばしば制限される。従来のアプリケーションの "入力-出力 "パラダイムに従っているため、複数の小さなタスクに分割する必要があるリクエストに直面したときに混乱する可能性があります。また、一連のタスク、特に時間的およびテキスト的なコンテキストを考慮する必要がある複合的なタスクを扱うことも困難である。これらの限界は、小規模言語モデル（SLM）ではさらに顕著であり、学習データ量が少ない場合、知識の深さや出力品質を犠牲にして計算コストや速度を犠牲にすることが多い。
その結果、初期のGenAIのアプリケーションシナリオは、顧客の検索履歴に基づいてパーソナライズされた広告を生成したり、潜在的な規制リスクを特定するために契約書や法的文書をレビューしたり、医薬品研究における分子挙動や薬物相互作用を予測したりといった、スタンドアロンアプリケーションに限定されることがほとんどである。
AIエージェントは、このような制限に対処することに優れている一方で、ドメインやタスクに特化したデジタルツールのパワーを活用して、より複雑なタスクを効果的にこなすことができる。例えば、長期記憶を備えたAIエージェントは、電子メール、チャットログ、電話応対など、顧客や一般人とのやり取りの記録を記憶し、デジタルチャネル全体にわたって継続的に学習し、パーソナライズされた提案を適応させることができる。これは、一般的に会話情報に限定される大言語モデルや小言語モデルとは対照的である。さらに、AIエージェントは、特に複雑な推論、計画、実行を必要とするシナリオにおいて、エンド・ツー・エンドのプロセスを自動化することができる。
AIエージェントは、ビジネスプロセスの自動化を通じて、企業の生産性とプロジェクトデリバリーの新たな可能性を切り開いている。かつては複雑すぎると考えられていたGenAIのアプリケーションシナリオも、今では安全かつ効率的に大規模に実現できるようになりました。
言い換えれば、AIエージェントは単なるインタラクションではない。ユーザーの代わりに推論し、より効果的に行動することができる。
人間とコンピュータのコラボレーションの新しいパラダイム
推論し、計画し、記憶し、行動する能力を通じて、AIエージェントは典型的な言語モデルの主要な限界を克服する。
| 典型的な言語モデル | AIエージェント | |
| 適用範囲 | 自動化されたタスク | ワークフロー／プロセス全体の自動化 |
| 企てる | ワークフローを計画・調整する能力がない | ユーザーの目標を達成するために、複数のステップからなる計画を作成し、実行する。 |
| メモリーと微調整 | メモリー機能なし、微調整に制限あり | 短期記憶と長期記憶を活用し、過去のユーザーとのインタラクションから学習し、パーソナライズされたレスポンスを提供する。 |
| ツールの統合 | 外部ツールやシステムとの統合は本質的に設計されていない | APIやツール（データ抽出、画像セレクタ、検索APIなど）を使ってタスクを実行する言語モデルの本質的な能力を強化する。 |
| データ統合 | 静的な知識に依存し、トレーニングデータの締切日は固定されている。 | 新しい情報やリアルタイムの知識ソースへのダイナミックな適応 |
| 精度 | 多くの場合、自己評価能力に欠け、訓練データに基づく確率的推論に限定される。 | タスクに特化した能力、知識、記憶を使い、自分自身やシステム内の他のエージェントのアウトプットを検証し、改善することができる。 |
マルチエージェントAIシステム：AIエージェントの可能性を広げる
単一のAIエージェントでも大幅な機能強化を実現できるが、AIエージェントが真に変革をもたらす力を発揮するのは、複数のエージェントが連携した場合である。このようなマルチエージェントシステムは、特定の役割の強みを活用することができ、組織は単一のエージェントだけでは困難な複雑なプロセスを自動化し、最適化することができる。
マルチエージェントAIシステムは、リクエストを理解し、ワークフローを計画し、役割に特化したエージェントを調整し、オペレーションを合理化し、人間と協力し、アウトプットを検証するために、複数の役割に特化したAIエージェントを採用している。
マルチエージェントAIシステムには通常、標準的なタスクエージェント（ユーザーインターフェイスやデータ管理エージェントなど）のほか、ユーザーが指定した目標を達成するために協働する専門スキルやツールエージェント（データ抽出エージェントや画像解析エージェントなど）が含まれる。
各AIエージェントの核となるのは、言語的・文脈的意味理解を提供する言語モデルである。このアプローチにより、いくつかのエージェントは知識を共有し、他のエージェントはシステム内の出力を相互検証することができるため、プロセスの品質と一貫性が向上する。エージェントに共有された短期および長期のメモリリソースを提供することで、計画、検証、反復の各フェーズにおける人間によるプロンプトの必要性をさらに減らすことができる。
このコンセプトは、チームまたはエージェンシー・アプローチを通じて、単一のAIエージェントの可能性を拡張するものである。複雑なプロセスを複数のタスクに分解し、それらを実行するために特別に最適化されたエージェントに割り当て、ワークフローの各段階でエージェントと人間のコラボレーションを調整することで、このようなシステムは、より高品質で迅速かつ信頼性の高い結果を達成する可能性が高くなる2,3。
言い換えれば、マルチエージェントAIシステムは、ユーザーの代わりに推論し行動するだけでなく、複雑なワークフローを数分で調整することもできる。
アル・エージェントおよびマルチ・エージェントAIシステムの主な利点
機能 - AIエージェントは、スタンドアローンの大規模言語モデルでは不可能なタスク（ウェブサイトのナビゲートや定量計算など）を実行するために、さまざまなツールとのインタラクションを自動化することができる。
生産性 - 望みの結果を得るために常に人間の入力とインタラクションを必要とするスタンドアローンの大規模な言語モデルと比較して、AIエージェントは、単一のプロンプトに基づいて複雑なワークフローを計画し、協力することができ、配信プロセスを大幅に高速化します。
自己学習 - 短期および長期の文脈記憶リソース（事前に訓練された言語モデルでは利用できないことが多い）を利用することで、AIエージェントは、時間の経過とともにそのアウトプットの質を急速に向上させることができる。
適応性 - 要件が変化しても、AIエージェントは推論して新しいアプローチを計画し、新しいデータやリアルタイムのデータソースを素早く参照し、他のエージェントと協力してアウトプットを完成させ、調整することができる。
精度 - マルチエージェントAIシステムの主な利点は、自動化されたワークフローの一部として、品質と信頼性をテストし改善するために、「検証」エージェントを使用して「生成」エージェントと対話する能力である。
インテリジェンス - 特定のタスクに集中するエージェントが協力し合うことで、各エージェントは記憶、ツール、推論能力を活用し、機械主導のインテリジェンスを新たな高みへと導きます。
透明性 - マルチエージェントAIシステムは、エージェントがどのように推論し、共同でコミュニケーションを行うかを示すことで、AIの出力を解釈する能力を高め、集団的な意思決定と合意形成のプロセスを明確に示す。
変革のための戦略的洞察
業種に関係なく、どの組織も経済情勢、顧客や利害関係者の嗜好、政策、価格戦略など幅広いテーマについて調査、分析、報告を行っている。
従来、このようなプロジェクトでは、熟練したアナリストが、調査・分析ツールや社内の専門家の知識の使用を含む複数のステップを完了する必要があり、そのプロセスには時間がかかっていた。
以下は、伝統的な研究プロジェクトの典型的なプロセスである。
この方法は効果的で再現性が高いが、...
- 時間がかかる：1つのレポートを完成させるのに数日から数週間かかることもあり、新たなチャンスを生かすことが難しくなる。
- 非効率：熟練したアナリストは、多くの反復作業を行わなければならず、より高度な分析への集中が弱まる。
- 規模拡大の難しさ：企業や政府機関は、リサーチ能力を拡大するために十分なスキルを持ち、経験豊富なアナリストを採用し、確保するという課題に直面している。
デロイトは、調査と報告のあらゆるステップを合理化し最適化するマルチインテリジェンスAIシステムを開発した。このシステムの仕組みは以下の通りだ。
効率的で再現性が高いだけでなく、このAIエージェント主導のアプローチは...
- 迅速：高品質のレポートを1時間以内に即座に作成することができます。
- 効率的：専門家は、レポートの検証、反復、改良に集中することができます。
- 高い拡張性：要するに、このシステムは高度に熟練したデジタル・ワーカーからなるチームを即座に提供する。
効果的かつ効率的な仕事は、綿密に計画されたプロセスと適切なツールによって創造性と知識を高めることにかかっている。そこで、AIエージェントとマルチインテリジェンスAIシステムの出番となる。
ターゲットを絞ったユースケースでインパクトを達成
業界を問わず、組織はすでにAIエージェントやマルチ・インテリジェンス・システムの可能性を活用し、プロセスを変革し、効率を向上させ、リーチを広げている。現在可能な4つのユースケース（2つは業界固有、2つはあらゆるビジネスに適用可能）を見てみよう。
ケース1
パーソナルなファイナンシャル・アドバイスと資産管理
業界: 金融サービス
ファイナンシャル・カウンセリング・サービスは、年齢、収入、リスク許容度に基づく顧客の大まかな分類に頼ることが多い。このアプローチでは、個々の金融状況や目標の複雑さが無視されがちである。変化の激しい今日の金融環境では、個別化され、適応可能な金融アドバイスへのニーズが高まっている。マルチインテリジェンスAIシステムは、顧客の金融履歴、リアルタイムの市場データ、ライフイベント、さらには行動パターンなど、多様なデータソースを分析し、アドバイザーが個別にカスタマイズされたファイナンシャル・プランや投資戦略を策定するのを支援することができる。AIエージェントはまた、環境の変化に応じて継続的に監視し、アドバイスを調整することができます。
AIエージェントが実現する潜在的なメリット：
超個別化：他のアプローチでは見落とされがちな要素を考慮し、お客様それぞれのニーズや目的に合わせたファイナンシャル・アドバイス。
継続的な微調整：財務計画や戦略は、市場環境や個人の状況の変化に応じて自動的に更新されます。
顧客満足度の向上：より適切でタイムリーなアドバイスを提供することで、顧客との関係を強化し、顧客の定着率と満足度を高める。
拡張性の向上：サービスのコストを増やすことなく、より幅広い顧客に高品質でパーソナライズされたアドバイスを提供。
ケース2
ダイナミックプライシングとパーソナライズされたプロモーション
業界：消費者市場
標準的な価格戦略は、リアルタイムの市場状況、顧客行動、在庫レベルを考慮できない静的モデルに依存することが多い。マルチエージェントAIシステムは、競合他社の価格設定、顧客の購買履歴、季節のトレンドなど、大量のリアルタイムデータに基づく分析を迅速に統合し、価格を動的に調整することができる。さらに、顧客一人ひとりの嗜好や特徴、買い物の習慣に基づいてプロモーションをパーソナライズし、コンバージョン率の向上と顧客満足度の向上を目指すことができる。
AIエージェントが実現する潜在的なメリット：
より迅速な適応性：市場の変化、在庫レベル、顧客の需要に応じて価格を即座に調整し、収益を最適化する。
パーソナライズド・オファー：顧客一人ひとりの嗜好や行動に合わせたプロモーションを行い、購入の可能性を高める。
収益性の向上：価格とプロモーションを継続的に最適化することで、マージンを最大化し、ディスカウントを削減する。
ケース3
採用
分野：人事（HR）
AIエージェントは、履歴書の分析、スキルや経験に基づく候補者の評価、AI駆動型アバターによる初回面接の実施など、自然言語処理によって採用プロセスをエンドツーエンドで自動化することができます。このようなシステムは、人事担当者と協力して、適格な候補者を迅速に特定し、優先順位を付け、規制を遵守しながら採用プロセスの後続段階に効率的に進めることができる。
AIエージェントが実現する潜在的なメリット：
効率性の向上: タスクを自動化することで、人事チームは戦略的な活動に集中し、採用期間を短縮することができます。
候補者マッチングの改善：幅広いデータポイントを分析することで、候補者と求人案件をより正確にマッチングさせ、採用の質を向上させる。
偏見を減らす：候補者の評価を標準化し、スキルと経験に焦点を当てることで、AIエージェントは採用プロセスにおける無意識の偏見を減らすことができる。
ダイナミックな拡張性：大量の応募を処理し、採用キャンペーンの管理や複数のポジションの同時募集を容易にします。
ケース4
個別カスタマーサポート
分野：顧客・受益者サービス
従来の顧客・受益者サポート・システムは、複雑でユニークなクエリを解決できない可能性のあるスクリプト化されたインタラクションに依存することが多く、顧客のフラストレーションや問題のエスカレーションにつながっている。対照的に、マルチエージェントAIシステムは、自然言語のリクエストを理解し、顧客の履歴、嗜好、リアルタイムのコンテキストに基づいて、適切で自然な応答を生成することができます。これらの高度なシステムは、多くの複雑な問い合わせを効率的に処理することができ、顧客/受益者の満足度を向上させながら、人間のカスタマーサービスへの転送の必要性を減らすことができます。
人工知能エージェントが提供する潜在的な利点
一貫性と拡張性の向上：AIエージェントは24時間365日、疲れることなく働くことができ、クエリ量に関係なく一貫したサービス品質を維持することができます。
顧客エクスペリエンスの向上：顧客とのやり取りを個々のニーズに合わせてカスタマイズできるため、顧客満足度とエンゲージメントが向上する。
効率性の向上：各インタラクションから学習する能力は、応答時間を短縮し、品質を向上させ、より複雑な顧客要求に集中するために人的サービスのエージェントの時間を解放するのに役立ちます。
新しい働き方と革新的な地平を切り開く
言語モデルが進化し続けるにつれ、AIエージェントとシステムは、ビジネスや政府の中核的活動（製品開発、規制遵守、顧客サービス、有権者のエンゲージメント、組織設計など）において、戦略的なリソースと効率性を実現するものになると期待されている。私たちは、エージェントが基本的なビジネスモデルや産業全体に革命をもたらし、新しい働き方、オペレーティングモデル、価値提供を推進する未来を予測しています。
だからこそ、シニア・リーダーと公共サービスのリーダーは、人間とコンピューターのコラボレーションとビジネス・イノベーションの次の段階に向けて事前に準備することが重要なのだ。
この急速な変化の時代に考慮すべき、新しい考え方と指導法を探ってみよう。
戦略的意義
リーダーは、AIエージェントとマルチエージェントAIシステムを自社の全体戦略と将来のロードマップに統合し始めるべきである。これは、ビジネスプロセスの再構築、AI能力への投資、イノベーション文化の醸成を意味する。組織は、AIエージェント導入のための明確なロードマップを作成し、最も価値を高め、より広範なビジネス目標に影響を与えることができる主要分野を明確に特定すべきである。
統合を成功させるには、効果的なチェンジ・マネジメントが不可欠である。リーダーは、組織の抵抗にどのように対処し、トレーニングを提供し、従業員にAIエージェントの価値とメリットを理解してもらうかについて、慎重に考える必要がある。これには、従業員やその他の利害関係者に確実に情報を提供し、導入プロセスを通じて関与し続けるための包括的なコミュニケーション戦略の開発も含まれる。
重点分野
-AIエージェントが最大かつ最も即効性のある影響を与えることができるビジネスとサービス分野を特定し、優先順位をつける。
重要性
人工知能エージェントは新たなリスクをもたらし、強力なセキュリティとガバナンス構造を必要とする。主なリスクは、AIのアルゴリズムや学習データに潜在する偏りであり、これが不公正な意思決定につながる可能性がある。さらに、AIエージェントはデータ漏洩やサイバー攻撃に対して脆弱である可能性があり、機密情報やデータの完全性を危険にさらす可能性がある。また、AIシステムの複雑さは、AIエージェントが予測不可能な行動を示したり、組織の目標に沿わない意思決定をしたりすることで、意図しない結果をもたらす可能性ももたらす。
これらのリスクを管理するためには、エージェントとのやり取りに関する明確なパラメータを設定し、運用指標を監視し、データの倫理、プライバシー、セキュリティ、完全性を継続的に確保することが重要である。AIエージェントのコア・ビジネス・プロセスへの統合が進むにつれて、データの使用、倫理、セキュリティに関するガイドラインを備えた全社的なガバナンス・フレームワークは、リスクの軽減にさらに役立つ。このフレームワークは、関連する規制へのコンプライアンスを確保し、AIエージェントとのやりとりの継続的な監視を含むべきである。暗号化や多要素認証などの高度なセキュリティ対策は、データ漏洩やサイバー攻撃からの保護に役立つ。従業員に研修や啓発プログラムを提供することで、AIエージェントとの協働における倫理的・業務的配慮を理解させ、さらなる保護を提供することができる。
重点分野
-データ利用、AIエージェント同士やツールとの相互作用、倫理などに関連して発生する可能性のあるブランドリスクや業務リスクを特定する。
-モデル出力の効果的なテストと検証を確実に行う。
-AIテクノロジーの進化に対応するため、定期的な見直しと更新を行うAIエージェント・ガバナンスの枠組みを導入する。
-AIエージェントに特有の新たなリスク、例えば「エージェントの自律性」、すなわちエージェントが人間の監視を最小限に抑えて意思決定を行った場合に発生する可能性のある、予期せぬ結果のリスクを監視する。
-生産性と効率を向上させるために、従業員がAIエージェントを理解し、利用できるようにするための強力なトレーニングプログラムを開発する。
才能の意義
AIエージェントの導入は、従来の労働構造を変えるかもしれない。AIエージェントが定型的で価値の低い仕事を引き継ぐようになると、これらのシステムを設計、実装、運用するための人間のスキルに対する需要が劇的に高まる可能性がある。リーダーは、このような能力の構築にどのような新しい役割、職務内容、職務構造が関係するのか、また、このような専門知識をどのように特定し、採用し、訓練し、保持するのかについて考える必要がある。
技術的な人材への影響だけでなく、ビジネスリーダーは、あらゆるタイプの従業員がAIエージェントの使い方を学び、プロセスを改善できる新たな利用シナリオを特定できるよう支援する準備も整える必要がある。適切に導入・管理されれば、AIエージェントは人間とコンピュータのコラボレーションの新たな可能性を切り開くことができるが、その可能性は従業員が新たな役割を理解し、受け入れ、実行できるかどうかにかかっている。
重点分野
-従業員が新しい働き方に適応できるよう、AIエージェントの利点を伝える。
-イノベーションと継続的な学習の文化を醸成する。リーダーは、AIエージェントに関連して、革新的で適応力のある考え方を植え付けるべきである。
-人間がAIエージェントと一緒に働くという新しい現実を反映するために、職務構造、ワークフロー、業績評価基準の再設計を探る。
ビジネス・プロセスの影響
人工知能エージェントとマルチエージェントAIシステムは、ビジネスプロセスを人間が慎重に評価する必要がある。エージェントは、時間の経過とともに多くのコア・プロセスを再定義するだろうが、AIエージェントは、システムを完全にリエンジニアリングすることなく、現在のプロセスの効率を向上させ、既存のオペレーティング・モデルに統合することができる。このアプローチにより、組織は低リスクのエージェント・ソリューションを徐々に導入することができる。しかし、AIエージェントが、人間や他のテクノロジー・ソリューションがすでに得意としている部分を強化できるように、慎重な計画、管理、調整が必要となる。
AIエージェントが適用されるユースケースにおいても、特に判断、検証、重要な意思決定を必要とするタスクにおいては、人間の介入が不可欠であることに変わりはない。このコラボレーションは、AIのアウトプットが正確で、信頼性が高く、効果的であることを保証するために重要である。このパラダイムでは、AIエージェントと協働するすべての人が、プロンプトによる指示の発行、要求の明確化、進捗状況の監視、アウトプットのレビュー、必要に応じて要求や変更を行うなど、マネージャーとして機能する。
重点分野
- エージェントが既存のビジネスプロセスに統合された場合でも、そのプロセスが効果的であり続け、効率と価値の向上を促進できるようにする。
- AIエージェントのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、改善するプロセスを確立する。これには、AIエージェントのパフォーマンスに関するデータを収集・分析し、改善の機会を特定し、パフォーマンスを最適化するために必要に応じて変更を加えることが含まれる。
テクノロジーとデータの影響
AIエージェントの導入には、多額のテクノロジーとインフラ投資が必要となり、コストがかかる可能性がある。組織は、バリュー・プロポジションと投資対効果を慎重に評価し、ユースケースの段階的なプログラムを開発し、「低くぶら下がる果実」（すなわち、より単純なユースケース）に焦点を当て、より複雑なアクティベーションの基礎を築くべきである。
AIエージェントが効果的に働くためには、高品質なデータが不可欠です。データが不正確、不完全、または一貫性がない場合、エージェントの出力やアクションは信頼性に欠けたり、不正確になる可能性があり、採用やリスクに関する問題が発生する。そのため、堅牢なデータ管理と知識モデリングへの投資は非常に重要です。
信頼されるAIを採用することは、リスクを軽減し、倫理的な展開を確保するための鍵となる。これには、公正で透明性が高く、説明責任を果たせるAIエージェント・ソリューションの開発や、AIモデルにおける潜在的なバイアスへの対処が含まれる。
重点分野
- AIエージェントの導入と実装をサポートする適切な技術インフラを構築する（AIオーケストレーション・プラットフォームやスケーラブルなデータレイクなど）。
- データが適切に整理され、最新の状態でAIエージェントがアクセスできるようにする。これには、明確なデータガバナンス・ポリシーとプロセスを整備し、ダイナミックで正確な意思決定のためにリアルタイムのデータストリームに継続的にアクセスすることが含まれる。
- AIエージェントとマルチエージェントAIシステムのパフォーマンスと倫理を監視・管理するプロセスを確立する。透明で信頼できるAIがなければ、顧客の信頼とコンプライアンスが危険にさらされる。
進むべき道
人工知能エージェントによるコラボレーションの時代はまだ初期段階にある。企業やテクノロジー・プロバイダーからの関心は高まっているが、包括的なソリューションはまだ一般的ではない。AIエージェントを実現するためには、かなりの量の技術的作業（特に推論と計画能力の分野）が必要である。
改善は急速に進むだろう。近年、ジェネレーティブAIツールは、推論とエージェントのオーケストレーション機能において大きな進歩を遂げている。多くのベンチャーキャピタルがAIエージェントに関連する技術分野に大規模な投資を行っており、今日の主要なジェネレーティブAIおよび技術プロバイダーの多くがさらに投資を行っている。現在利用可能なものは、将来の開発にとって氷山の一角に過ぎない。実際、中核となる言語モデル、AIエージェント、エージェント・オーケストレーション・プラットフォームは、今後12ヶ月の間に大きな進化を遂げると予想される。
未来に強いリーダーは、黙って見ていることはない。業界を問わず、多くの企業がすでにエージェントを設計し、テストし、場合によっては導入している。
組織変革の新時代をリードする
人工知能エージェントとマルチエージェントAIシステムは、単なる技術進歩の象徴ではない。それらは、組織がプロセスを自動化し、人間と機械のコラボレーションを改善し、洞察を生み出し、複雑な課題に動的に対処する方法における根本的な転換を意味する。顧客とのインタラクションの強化やサプライチェーンの最適化から、製品開発やサービス提供におけるイノベーションの推進に至るまで、複数の機能領域にわたって多大な価値を解き放つ可能性を秘めている。
こうしたメリットを実現するためには、思慮深い計画、戦略的投資、そして継続的な改善と技術的進歩を受け入れる企業文化の醸成への取り組みが必要です。AIエージェントのイニシアチブを中核的なビジネス目標と整合させ、適切なインフラに投資し、イノベーションの文化を醸成することで、組織はAI主導のビジネス変革という新時代の最前線に立つことができます。
今こそ行動する時だ。
ジェネレーティブAIツールは急速に成長しており、この進化は今後数年で減速することはないだろう。同様に、AIエージェントは、大手テクノロジー・プロバイダーだけでなく、業界を超えた企業によってすでに導入されている。そのため、初期のアプリケーション／ユースケースを検討し、将来のビジネス変革の基礎固めをすることが重要になってきている。
組織の旅路をスタートさせるために、以下のアクションを検討しよう：
1 ユースケースの評価と優先順位付け
まず、現在の業務を総合的に評価し、AIエージェントが付加価値を提供できる影響力の大きい分野を特定する。自動化に適しているプロセス、複雑な意思決定を伴うプロセス、迅速な適応が必要なプロセスに重点を置く。これらのユースケースに優先順位をつけ、迅速な成功と具体的な価値の実証を目指す。
2 AIエージェントの戦略的ロードマップの策定
AIエージェントを業務に統合する方法を概説する詳細なロードマップを作成することで、AI計画をより広範なビジネスおよびミッションの目標と整合させる。この計画には、組織全体にAIエージェント主導の機能を展開するための明確なマイルストーン、タイムライン、成功指標を含める必要があります。
3 人材開発 投資インフラと人材
スケーラブルなクラウドプラットフォーム、高度なデータ分析ツール、強固なサイバーセキュリティ対策など、AIエージェントをサポートするために必要なインフラを特定し、構築する。同時に、AIエージェントやマルチエージェントシステムを効果的に扱うための技術的能力の開発に重点を置き、従業員のスキルアップに投資する。AIエージェントの変革の可能性を完全に実現するには、十分な準備が整った労働力が鍵となります。
4 リスク管理 強固なデータガバナンスの導入
AIエージェントが業務の中心になるにつれ、関連するリスクを管理するための強力なガバナンスの枠組みを確立することが重要になる。データの完全性、セキュリティ、倫理的な使用を保証するポリシーを導入する一方、AIとのやり取りを継続的に監視し、偏見や不利な結果を防ぐ。同時に、コンプライアンスは常に最優先事項であるべきだ。
5 イノベーション文化の醸成
実験と継続的な学習は成功に不可欠です。チームには、ジェネレーティブAIの新たな用途を模索し、初期導入を繰り返し、継続的な改善を推進するよう促しましょう。組織の文化にイノベーションを組み込むことで、急速に変化するビジネス環境において競争力を維持することができます。
