AIエージェント企業の意思決定者にとっての次のフロンティア

著者

アヌラグ・サヘイ

ナガロのマネージング・ディレクター兼グローバル・ビジネス・ユニット・ヘッド（AIおよびデータ）。ジェネレーティブAI分野を戦略的、技術的にリードし、顧客のリスクを最小限に抑え、そのインパクトを最大化する。

AIエージェントとは？
Sense-Think-Respondサイクル

"AIエージェントは継続的なSense-Think-Respondサイクルで機能し、常にデータを収集し、次のステップを評価し、自律的に行動を実行する。"

AIで最も期待されているシフトのひとつは、AIエージェントが2025年までに主流になる予定だということだ。これらのエージェントは自律的に動作し、人間の介入を最小限に抑えて迅速に意思決定を行うことができる。AIモデルはユーザーのプロンプトやコマンドに依存することが知られているが、これらのAIエージェントは自律的に学習し、変化し、行動する。

AIエージェントは、ガイダンスや指導、さらには治療サポートを提供することで、より人間中心の役割を担うようになり、直接的な入力は少なくなっている。このように高度化が進むことで、個人的な文脈でも仕事上の文脈でも、より深く、より直感的なインタラクションが可能になる。

AIエージェントはまた、膨大な量のユーザーデータを統合し、嗜好を理解しニーズを予測するために継続的に改良を加えている。企業におけるAIエージェントが主導するこの進歩は、彼らにとって重要なブレークスルーを意味し、生産性を高め、意思決定を再定義し、組織と個人のテクノロジーとの関わり方を変革する。

AIエージェントの3つのタイプ - そして何から始めるべきか

AIエージェントは、研究室から実業界へと急速に進出し、業界の仕組みを変えつつある。例えばガートナーは、「エージェント型AI」（自律型AIエージェント）を2025年の戦略的技術トレンドのトップに位置づけ、「自律的に計画を立て、行動を起こす、目標主導型のデジタル労働力」と表現している。マッキンゼーはまた、このようなAIを活用することで、何兆ドルもの価値を解き放つことができると見積もっている。彼らの調査によると、長期的なAIの機会は、企業の年間生産性向上において4.4兆ドルにのぼるという。

AIエージェントは今日、どのように業界を変えているのだろうか？AIエージェントは3つのカテゴリーに分けられる：LLMチェーンエージェント、LLMワークフローエージェント、自律型エージェントである。

リーダーたちの次の一手は？

小さく始めて、素早く行動する。チェーンベースのエージェントは、AIを使い始める簡単な方法であり、すぐに導入でき、すぐに効果を発揮する。カスタマーサポート、レポーティング、社内調査など、大量かつ反復的なタスクに集中する。最初の成功を収め、信頼を築き、より幅広いユースケースへとスケールアップしていく。早めに行動し、実践から学んだ企業が有利になる。これらのエージェントを活用して、今すぐAIを貴社のプロセスに組み込んでください。

リーダーの次の一手は？

より大きく考え、点と点を結ぶ。ワークフローベースのエージェントは、タスクを自動化するだけではありません。まずは、オンボーディングや顧客エスカレーションのような、手動ステップやシステムサイロが多すぎるワークフローをターゲットにしましょう。これらのエージェントを使用することで、遅延をなくし、エラーを減らし、チームを価値の高いタスクに集中させることができます。効率化の未来は、孤立した自動化ではなく、オーケストレーションにあります。今、このようなインテリジェントなワークフローを構築するリーダーは、明日、競合他社を凌駕するでしょう。

リーダーの次のステップは？

規模を拡大し、目標をより高く設定する準備をする。自律型エージェントは単なるアシスタントではなく、自ら複雑な目標を達成できる戦略的パートナーとなる。ダイナミック・プライシングやサプライ・チェーン管理など、継続的な意思決定が有益な分野で、これらのエージェントのテストを開始する。学習と改善が進めば進むほど、より野心的で機能横断的な目標に拡張できるようになる。自律型エージェントを早期に導入した組織は、24時間体制で働く自己改善型のデジタル・ワーカーという重要なアドバンテージを得ることになり、アジリティと成長をスケールアウトさせることができる。

AIエージェントの有効性：実験から企業価値へ

AIがITオペレーションを変革し続ける中、組織は実験から説明責任へと移行し、AIが単なる自動化ではなく、拡張可能な真の価値を提供することを保証する必要がある。AIエージェントは企業にとって必要不可欠なものですが、その価値は定期的に測定されなければなりません。現実のシナリオでAIのパフォーマンスを評価する明確なベンチマークの枠組みを設定することで、理論的な効率性の向上を超えていく。

IBM ResearchのIT Benchは、そのような取り組みの1つである。これは、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）、FinOpsコスト管理、コンプライアンス評価などの主要分野におけるAIの構造化されたベンチマークを提供する。これらのベンチマークは、AIがITオペレーションをどの程度自動化、最適化、改善できるかを組織が理解するのに役立つ。

コンプライアンスを例にとってみよう。AIエージェントが効果的であるためには、以下のことが必要です：

• 複雑な規制を解釈し、ビジネスへの影響を評価する。
• コンプライアンス要件を自動チェックに変換する。
• システムのリスクと基準への準拠を監視する。

AIは、貴社のゲーム・チェンジャーとなり得る。そのパフォーマンスは測定され、最適化され、ビジネス目標に沿ったものとなります。企業は、厳格なパフォーマンス指標を適用することで、これらの重要なタスクにおけるAIの正確性と信頼性を測定することができます。「AIによる自動化は、2030年までに世界のGDPにさらに15兆7000億ドル貢献すると予測されており、経済成長と産業変革におけるAIの役割が強調されている」- 出典：converzation.com

実験からエンタープライズ・グレードのパフォーマンスへ。

明確で測定可能な目標を掲げ、AIアジェンダに説明責任を持たせる。

AIを中核的な資産として扱い、真のビジネス価値を解き放ちましょう。