エージェント型AIのスピード、規模、拡散の管理：Think 2026からの洞察

新しいサービスや主要な機能の構想から実際のデプロイメントに移行するのが早ければ早いほど、監視体制と組織の連携を維持することが困難になります。エージェント型コーディングは強力なツールですが、ツールはシステムではありません。企業の進化を推進するものはシステムです。ツールは速度と勢いをもたらし、システムにより、ツールとチームが共に正しい方向に進み、軌道に乗ることが保証されます。

Think 2026では、Disney、BNP Paribas、New York Life、Warby Parker、EYなどのITおよびビジネスリーダーが、IBMのリーダーとともに、統制や結束を犠牲にすることなく、迅速かつ大規模にエージェント型企業を構築する方法を探りました。「IBM会長兼CEOのArvind Krishnaは、冒頭の基調講演で「問題は、AIがどれだけ深くビジネス・プロセスに組み込まれているかということに尽きる」と述べています。「これが企業の一部となっているでしょうかそれとも単に副次的なものでしょうか。」

4月28日、 ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全域にわたるAIファーストの開発パートナーであるIBM Bobのグローバル展開を発表しました。Think 2026では、幅広い業種・業務のエンタープライズ・パートナー（昨年からBobと協業している企業も含む）が、自社のニーズに合わせたシステムを構築するためにBobをどのように活用してきたかについて語りました。

IBMは、企業チームが一貫して求めてきたこと、つまり、孤立したコード・スニペットを超えて、エージェント型AIの価値をかなり高めるスピードを損なうことなく、組織全体でコスト、コード変更、デリバリーを調整できるシステムとなるBobを構築しました。「Bobは単なるコーディング支援昨日ではありません」とKrishnaは言います。「ソフトウェア開発と言うとき、それはアーキテクチャー設計、計画立案、コード生成、テスト、セキュリティーを意味します。」

Bobはモデルに依存せず、すでに運用しているデプロイメント環境やテクノロジー・スタックと連携するように構築されています。IBMの研究によると、エグゼクティブの82% は、2030年にはAIの機能がマルチモデルアプローチに依存するようになると予想しています。BNP ParibasのCTOのJean-Michel Garcia氏は、火曜日にIBMのコンサルティング・オファリングおよび成長担当シニア・バイスプレジデントの Andy Baldwin氏とエージェント・オーケストレーションとガバナンスについて対談した際に、「私たちは、最善のストラテジーはミックスすることであり、ある時点で1つのベンダーや1つのチャネルに縛られないようにすることだと信じています」と語りました。「だからこそ、私たちはBobで実験を行っているのです。」

会議のIBM Partner Plus基調講演で、 Nexar,社のCEOであるZachary Greenberg氏は、そのオープンな姿勢が同社のイノベーションにどのように役立っているかを説明しました。IBM Bobは、Nexar社が「持つ非常に貴重なデータ・パイプラインを活用し、そのパイプラインを中心にエージェントを構築し、顧客に直接提供できるようにする」のを支援しました。

ここIBMでは、全世界の従業員の4分の1以上にあたる8万人以上の従業員が既にBobを利用しており、平均で45%の生産性向上を実現しています。ソフトウェアエンジニアにとって十分な堅牢性を持ちながら、ビジネスリーダーにとっても直感的に操作できるため、Nexar社（およびIBM）のような組織は、全員が同じシステムで作業できるようにすることでききます。「エンジニアからプロダクト・マネージャー、財務チームに至るまで、誰もがBobを活用してビジネスを大きく加速させています」とGreenberg氏は語っています。

AIはソフトウェア開発を簡素化するかもしれませんが、企業の複雑さはなくなるわけではありません。企業は依然として、置き換え不可能なレガシー・システム、無視できないコスト、回避できないガバナンスといった問題に直面しています。「ソフトウェア・システムを見ると、作業の約60%はマイグレーション、モダナイゼーション、保守です」とエージェント型AIによるSDLCのモダナイゼーションに関するSpotlight SessionでSunderasan氏は述べています。「新しいコード開発は、わずか15% 程度に過ぎません。」

従来のソフトウェア開発、つまり従来のSDLCは、本質的に決定論的です。コードは明示的な指示を提供し、同じインプットからは常に同じアウトプットが生成されます。しかし、AIエージェントは、それを支える大規模言語モデル（LLM）のように本質的に確率的なものです。「AIとアプリケーションの間には、確率を捉えて信頼できるものにする方法を指示するレイヤーが必要です」とSunderesan氏は説明しました。

IBM Bobは、こうした現実に対処するために構築されました。DevSecOpsの原則に沿って、セキュリティーを左にシフトし、すべてのクリティカルなステップで人間によるレビューを実装しています。ガバナンスとセキュリティーは、最後に取り付けられるのではなく、すべてのステップに統合されており、オーディエンスは、IBM Bobがレガシー・コードベースをモダナイズするビデオ・デモでこれを直接目にしています。

デモの後、IBM Bobの副社長でありIBMのカナダ・ラボ・ディレクターであるMichael Kwokが、IBM Bobの初期テストおよび導入組織の経営幹部を集めてパネル・ディスカッションを行いました。

EY社の最高製品責任者であるChris Aiken氏は、規制の厳しい環境におけるBobの強力な適応力を高く評価しました。「モードを使用してBobの動作をカスタマイズできる機能は、当社にとって非常に重要でした」と彼は説明しました。NIC Partners社のVPのUnino氏は、変化に敏感なクライアントがオンボーディングをモダナイズし、加速させる上でBobが果たした役割について説明しました。BNP Paribas社のクラウド・ディレクターであるChristophe Boulanger氏は、Bobが著名な銀行がフィンテックやネオバンク分野の新興競合他社のイノベーションのペースに追いつくのを支援していると指摘しました。

Blue Pearl社のCEOであるSairshan Govender氏は、10月のIBM TechXchange後にBobのベータ版のテストを開始しました。レガシーのJavaコード・ベースには、約127の非推奨APIがありました。「当初のプロジェクト計画では、14人のJava開発者でコード・ベースをモダナイズするために約9か月を費やす予定でした」と彼は振り返りました。「Bobはそのコード・ベースを3日間でモダナイズすることができました。」あまりにも短期間で完成したため、Blue Pearl社の技術開発者は成果を信頼できるかどうか確信がありませんでしたが、数日のレビュー後には販売されました。「今のところ、投資収益率がすべてを物語っています」とGovender氏は述べました。

「私は非常に個人主義的なスポーツに身を置いてきました」と、テニス界のレジェンド（そしてAgassi Sports Entertainmentの共同設立者）であるAndre Agassi氏は、火曜日のオーケストレーションとエージェント型AIガバナンスに関する基調講演でAndy Baldwinに語りました。「このスポーツには、ベスト・プラクティスを継承し、それを飛躍的に成長させるような王朝は存在しませんでした。」テニス選手は自分でそれを実現できますが、企業のエージェント型AIイニシアチブは、長期的な成功には組織的な知識と調整が必要となります。

真のエージェント・トランスフォーメーションはチーム・スポーツです。それぞれ独自の方向に進むさまざまな孤立したAIプロジェクトは、それぞれがある程度の成功を収めるかもしれませんが、それでは会社を前進させることはできません。AIがより自律的になり、強力なAIエージェントの構築がより迅速かつ容易になるにつれて、組織全体に広がるAIを追跡することはますます困難になってきます。IBVの研究によると、最新かつ完全なAIインベントリーを維持している組織はわずか18%で、経営幹部の68%は、深い統合を欠いているために自社のAIイニシアチブが失敗するのではないかと恐れています。

したがって、IBM Bobは watsonx Orchestrate とシームレスに統合されるよう設計されており（逆も同様）、Bob（または他の場所）で構築されたエージェントのための集中制御プレーンを提供しています。チームとして、無秩序に広がることなく、スピードと拡張性を推進しています。BaldwinとAgassi氏の対話に続いて、IBMのNeel SunderesanとSanah Pallithotungalが、BobとOrchestrateがどのように連携しているかを具体的に示しました。Orchestrateはリアルタイムで問題を報告し、修正プログラムを提案し、その問題に対処する新しいエージェントを即座に構築するのに必要なコンテキストをBobに提供します。

エージェント・システムのオーケストレーション、高速化とガバナンスの詳細については、基調講演全体をご覧ください。

Think 2026の2日目に、IBMはwatsonx Orchestrateの6つの重要な機能強化を発表しました。これらの機能を組み合わせることで、単一の運用レイヤーが提供され、フレームワークや環境全体ですべてのAIエージェントを一元化、管理、監視、統制できます。

AIエージェントの構築は、エージェント開発ライフサイクル（ADLC）の約20％寝すぎません。ADLCのほとんどは、本番環境でのエージェント・システムのテスト、デプロイ、運用、監視で構成されています。カスタム・サード・パーティー・エージェントを構築する場合でも、Orchestrateでエージェントを構築する場合でも、Orchestrateエージェント・カタログから事前構築済みのオプションを使用する場合でも、Orchestrateの制御プレーンは、エージェント・エコシステム全体にわたってリアルタイムの洞察とアラートを提供し、ガードレールの適用、ID/認証情報の管理、および監査ロギングを一元化し、必要になった場合に即座に対応できるようにします。

AIエージェントは従来の手動によるレビュー・サイクルよりも動きが速いため、企業はそれに遅れずについていける監視が必要です。2026年4月のIBVの研究によると、平均してオーケストレーション主導型ガバナンスに取り組んでいる組織は以下の傾向を示しました。

• AIの実践を拡張する可能性が13倍高い

• 異常発生を30%削減（200億米ドルの企業では年間約1億4000万米ドルのコストを削減）

• ROIが20%向上

• 透明性が169％向上

• 132%強力なデータ・プライバシー保護によるメリット

企業では、エージェントの数を最大化しても勝てませんし、1つのサイロ内で勝てるわけでもありません。大規模にシステム全体で安全に、確実に、測定できる形で実行することで成果が得られます。