「方法」： エージェント型AIの複雑さを乗り越える
エージェント型AIが新たな変革の原動力として台頭し、ビジネス・プロセスと運用効率を再定義することが期待されているため、自動化の時代は過ぎ去りつつあります。最先端テクノロジーと同様に、エージェント型AIの実装は、最も先進的な組織でさえも行き詰まらせるほどの複雑さを伴います。
私は毎日、組織にエージェント型AIを拡張しようとしているお客様と仕事をしています。どの企業も似たような課題に面しています。たとえば、エンタープライズ対応（どうやってエージェント型AIを組織のビジネス・プロセスおよびITランドスケープに効果的かつ安全に統合できるか、など）、信頼の確保（AIエージェントが適切な動作をするようにするにはどうすればよいか、など）、商品化までの時間管理（どのようにすれば概念実証を超えて素早く拡張させることができるか、など）が挙げられます。
しかし、AIエージェントを獲得するだけでは十分ではなく、成功につながるわけでもありません。ここでの戦略上の必須事項は、それらを管理するために必要な機能を構築することです。
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エージェント型AIの導入における最も重要な課題の1つは、アプリケーションをエンタープライズ対応にすることにあります。この段階には、複雑なIT環境内でAIエージェントを安全に統合し、さまざまなシステム間でのやり取りをオーケストレーションすることが含まれます。これを達成するために、組織は次のことを行う必要があります。
既存の投資を活用する： データとAIプラットフォームへの既存の戦略的投資を基盤にします。IBM® watsonx、Microsoft Azure、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloudなどのプラットフォームはどれも、エージェント型AIを実装するための基盤レイヤーになります。
ユースケースの評価： ビジネス・プロセスを徹底的に評価して、エージェント型AIのメリットを受けられるプロセスを特定します。これには、エージェント型AIに適したプロセスを評価し、それを変革するために必要な適切な機能を決定することが含まれます。
スケーラブルなアーキテクチャーの設計： プラットフォーム間でのエージェントのシームレスな統合とオーケストレーションをサポートするアーキテクチャーを開発します。これには、マルチエージェント・オーケストレーション、セキュアなエージェント間の連携、ツールへのアクセス制御、エージェント・ライフサイクルの一元管理などの機能が含まれます。
エージェント型AIの導入と有効性を確保する上で信頼は最も重要です。組織は、データ品質、ガバナンス、セキュリティーに関するいくつかの懸念事項に対処する必要があります。
データの準備： エージェントが質の高い関連データにアクセスできるようにします。これには、データ製品のキュレート、構造化データと非構造化データの管理、リアルタイム分析とAIモデルの精度をサポートするデータ品質の維持が含まれます。
制御の活用： 特にリスクの高いユースケースでは、エージェント・ワークフロー内に堅牢な制御を実装します。これには、エージェントの動作とそれがビジネス成果に与える影響を監視するための、オブザーバビリティー、ヒューマン・イン・ザ・ループ制御、監査証跡の埋め込みが挙げられます。
セキュリティ対策： 移動中および静止中のデータを保護する包括的なセキュリティ・プロトコルを確立します。これには、マルチクラウド環境にわたるデータの保護や、データ保護規制へのコンプライアンスの確保も含まれます。
ビジネスにおける競争上の優位性は、スピードとアジリティーにかかっています。エージェント型AIの価値を最大化するには、組織は商品化までの時間を短縮しなければなりません。
価値主導の試験運用： 直ちに価値を提供するパイロット・プロジェクトを優先します。これには、AIが最小実行可能製品（MVP）の形式であっても、通常8～12週間以内に具体的なメリットをもたらすことができるユースケースを選択することが含まれます。
スケーラブルなオーケストレーション： 堅牢なエージェント・オーケストレーション層を実装することで、エージェントはタスクを調整し、プロセスの境界を考慮しながら、プラットフォーム間で作業できるようになります。
パフォーマンスの最適化： エージェントの規模に応じて、速度、信頼性、コストのバランスをとります。これには、キャッシュ、フォールバック・モデル、使用制御を使用して投資収益率（ROI）を最大化するための、最適な大規模言語モデル（LLM）とツールへのタスク・ルーティングの最適化が含まれます。
エージェント型AIはビジネス・プロセスを変革する大きな可能性を秘めていますが、導入を成功させるには、これらの複雑な課題を乗り越える必要があります。企業の準備を整え、信頼性を確保し、商品化までの時間を短縮することで、組織はこれらのハードルを克服し、エージェント型AIの戦略的メリットを解き放つことができます。
自律性、スピード、継続的な最適化を特徴とするデジタル・オペレーションの新時代の到来を目前に控え、エージェント型AIへの移行は単なる技術的な変化ではなく、組織全体にとって変革をもたらす旅となります。今こそ、この変化を受け入れ、計算されたリスクを取り、AIエージェントが人間の能力をシームレスに強化、最適化し、前例のない効率とイノベーションを推進する未来を解き放つ時です。
開発者が、IBM watsonx.aiを使用してAIエージェントの構築、デプロイ、および監視を行えるようにします。
業界で最も包括的な機能セットの1つを使用して、企業がAIエージェントとアシスタントを構築、カスタマイズ、管理できるようにすることで、生産性を飛躍的に向上させます。
開発者の効率性を考慮したGraniteの小型オープンモデルで、コストを90％以上削減します。エンタープライズ対応モデルは、安全性ベンチマークに対して、さらにサイバーセキュリティーからRAGまでの幅広い企業タスクに対して優れたパフォーマンスを発揮します。