ソフトウェアに搭載されたAIエージェントは、もはや質問に答えるだけの存在ではない。マイクロソフト、グーグル、セールスフォース、サービスナウ（ServiceNow）は、社内システム間を移動して従業員の代わりにタスクを完了するAIエージェントを発表した。しかし、より難しい問いはリーダーシップに向けられている。従業員はどこまでの業務をAIに引き渡すべきなのか、という問いだ。
ベンダー各社が発表した内容
セールスフォースは1月、再設計したSlackbotを一般提供開始し、Slackを従業員が社内情報、ワークフロー、エージェントにアクセスする場とした。マイクロソフトは3月、Microsoft 365エコシステム全体でルーチン作業や複数ステップの業務を完結させるCopilot Coworkを発表した。グーグルも10月に続き、Geminiにおける仕事向けエージェントを発表した。これには独自のアイデンティティを持ち、チームのプロジェクトに参加して従業員と同じようにタスクを実行できるコワーカーエージェントも含まれる。NVIDIAの「OpenShell」を搭載したサービスナウのパーソナルエージェントは、会社のポリシーによって閲覧・実行可能な範囲を制限しつつ、エージェントに業務を任せる仕組みを目指している。
これらのセーフガードの一部は、依然としてシステム統合に依存している。オラクルは4月、財務およびサプライチェーン向けのエージェント型アプリケーションを発表し、SAPも財務、人事、サプライチェーン業務全般にわたりエージェントを追加している。
これらの製品は機能面でも成熟度でも差がある。しかしいずれも、従業員と業務システムの間にエージェントを介在させる構造を取っており、依存リスクを生み出している。従業員が最初に開くAIエージェントツールを用意した者が、業務の流れ、社内データの閲覧権限、次に何を購入するかまで左右し得るのだ。
経営層は、どのAIエージェントを導入するかを慎重に見極め、ベンダーのロードマップではなく自社の事業戦略が組織運営を導くようにしなければならない。
自動化する前に業務そのものを見直す
財務には財務のシステムがあり、営業には営業のシステムがあり、病院は電子カルテで運営されている。従業員は一日中それらの間を行き来している。エージェントはその下働きを担い、完成した業務をレビュー用に差し戻すことができる。
たとえば、保険金請求の却下が多発している病院では、エージェントが不足している書類やコーディングの不一致を特定し、必要な修正を準備する。これにより、スタッフは例外処理や判断を要する業務に集中できる。しかし、より重要な問いがある。そもそもなぜこれほどミスが多いのか、ということだ。
プロセスが現状のままなら、不出来なプロセスを自動化し、それを生み出した構造を温存することになる。CEOは事業責任者に対し、どのプロセスを簡素化し、どの職務を変える必要があるかを特定させたうえで、エージェントが改善すべき目標を設定させるべきだ。先の医療保険者の例であれば、請求解決時間や却下の覆された割合などが着手点として適している。これはIT導入ではなく、会社の運営方法に関する意思決定だ。
時間の節約はROIではない
多くのAIビジネスケースは、投資収益率（ROI）を正当化するために時間削減を根拠としている。しかし、時間の節約が必ずしも事業成果の改善につながるわけではない。
従業員がAIを使って週に5時間節約したとしても、その時間が測定可能な成果を生まなければ企業は恩恵を受けない。チームは人員を増やさずにより多くの業務をこなせるのか。残業を削減できるのか、サービス提供を向上できるのか。人員、プロセス、アウトプットが変わらないままなら、個人の生産性は向上しても、意味のある財務的リターンは得られていないかもしれない。
AIのROIを算出するには、ライセンス、インフラ、統合、モニタリング、セキュリティ、サポートを考慮する必要がある。従業員が数千人規模になれば、これらのコストは急速に積み上がる。各部門がさまざまなベンダーからAIエージェントソリューションを購入し、個別ライセンスを許可すれば、その積み上がりはさらに速まる。
CFOは、運営コスト、キャパシティ、サービスレベル、そして基盤コストや管理コストを差し引いた後の残余によって評価しなければならない。導入エージェントの数そのものには何の意味もない。
説明責任は人が負う
AIエージェントは、ユーザーが持つすべてのアクセス権を自動的に継承すべきではない。たとえば従業員は財務記録や顧客データへのアクセス権を持つかもしれないが、その従業員の代理として動作するエージェントがデフォルトで同じレベルのアクセス権を持つべきではない。財務報告書の作成と支払いの承認は別の業務だ。同じ原則が医療にも当てはまる。事務担当者は、適切な権限なしに患者の記録を変更することはできない。AIエージェントも、非臨床自動化において同じ哲学に従わなければならない。
ベンダー各社は、統制の仕組みを整えつつあることを示している。サービスナウとNVIDIAは、中央集権的なガバナンスとリアルタイムのポリシー適用のためのシステムに取り組んでいる。グーグルは、個別のエージェントアイデンティティ、アクセス権限、監査証跡の重要性を強調してきた。こうしたツールは役立つものの、ソフトウェアだけではエージェントの権限レベルを決定できない。
事業責任者は、AIがいつ独立して行動できるのか、いつ人間の介入が必要なのかを判断する必要がある。ルーチンタスクは監視をほぼ必要とせず処理できる場合が多いが、金融取引、機密データの変更、重要な意思決定は常に人間のレビューを伴うべきだ。
CIOの役割はさらに拡大する
CIOの役割は、アプリケーションの選定、ポートフォリオ全体のシステム統合、ベンダー管理、データ保護、コスト管理に及ぶ。AIエージェントは、従業員が業務システムとやり取りする方法に新たな複雑さの層を加える。CIOは今、これらのエージェントがプラットフォームをまたいでどう動作するかを決め、ユーザー権限を設定し、エージェントの活動を追跡し、ベンダーロックインを防ぐという課題に直面している。
もう一つの役割は、どの業務がパーソナルエージェントに向いており、どの業務が中央集権的に運用するほうが良いかを仕分けることだ。標準化された大量処理のプロセスは、中央で処理するほうが信頼性が高くコストも低い可能性がある。パーソナルエージェントは、柔軟性、個別の判断、複数アプリケーションをまたぐ調整を必要とする業務に適している。すべての従業員にエージェントが必要なわけではなく、エージェントが既存のワークフローを置き換える必要もない。
組織のリーダーは、プロセスの再設計とその成果に自ら責任を負わなければならない。真のROIは、最も多くのエージェントを持つことからではなく、どのタスクを自動化するかについて戦略的な意思決定を下し、基盤となる経済性が健全であることを担保することから生まれる。
リーダーは、何体のエージェントを導入するかを決めることにとどまらず、会社の業務のうちどれだけが変わるのか、その変化に誰が責任を負うのか、そして組織が新たな運営方法に適応する準備ができているのかに焦点を当てなければならない。
