エンタープライズAIの目的は「スピード」か「キャパシティ」か
速度か、それともキャパシティか
Erik Mcleanエージェントは企業が引き受けられる業務量を変化させるが、より高速なツールにはそれができない。
家を清潔に保つ2つの方法を考えてみよう。1つは、より優れた掃除機を買うことだ。軽くて吸引力が強く、作業時間を半分に減らせるが、誰かが押して動かさなければならないことに変わりはない。もう1つは、スケジュールに従って作動し、出社中に掃除をし、ソファの下で動けなくなったらメッセージを送ってくるロボット掃除機を買うことだ。より優れた掃除機は1時間を返してくれる。ロボット掃除機は掃除そのものを行う。今日、大企業内部で導入されているAIのほとんどは前者の「優れた掃除機」であり、デモで約束されたほどリターンが速やかに得られない理由の多くはここにある。
人員の高速化がそのまま企業の規模拡大につながるわけではない
典型的なエンタープライズAIツールは「待機」する。誰かがツールを開き、質問をし、回答を読んで閉じる。それは優れたツールであり、従業員の作業が速くなることには価値がある。しかし、1万人の従業員を抱え、全員の作業速度が30%向上したとしても、雇用しているのが1万人であることに変わりはない。企業が引き受けられる業務量は依然として人員数によって制限され、節約された細切れの時間は実用に耐えない。誰も業務から解放されず、人員削減にもならず、2年後に最高財務責任者（CFO）が「投資した資金はどこへ消えたのか」と尋ねることになる。
エージェント（自律型AI）の働き方は、ある明確な1点において異なる。それは自ら作業を開始し、数分ではなく数日間にわたって目標を維持し、先週行った作業を記憶し、問題が発生した際に調整を行う点だ。顧客からの異議申し立て（クレーム）を例に挙げよう。アシスタントツールを使えば、カスタマーサービスの担当者は返信をより速く作成できる。一方、エージェントを使えば、システム自らがクレームを受け付け、注文履歴を抽出し、ポリシーと照合して返金処置を行い、判断できないケースに直面したときにのみ人間を介在させる。どちらもデモでの見栄えは良く、取締役会への報告資料にも並んで記載される。しかし、翌四半期に企業がこなせる業務量を変化させられるのは後者だけだ。
キャパシティは損益計算書（P&L）に現れる。速度が現れることは滅多にない
ブッキング・ホールディングス（Booking Holdings）は2月、極めてわかりやすい事例を公表した。同社のCFOであるエウート・ステーンベルヘン（Ewout Steenbergen）は投資家に対し、予約件数が前年比で約10%増加した一方で、予約1件あたりのカスタマーサービス費用は約10%減少したと語った。彼は同僚のCFOから「生成AIは損益計算書（P&L）以外のあらゆる場所に存在する」と冗談を言われたエピソードに触れ、ブッキング・ホールディングスは今やP&Lの項目として効果を示せていると述べた。10月にフォーチュン（Fortune）の取材に応じた際、同氏は予約数が1桁後半のペースで成長を続けている一方で、カスタマーサービスの総コストはわずかに減少しており、顧客満足度は向上していると語った。同社はその後、予約1件あたりのコストが2桁のペースで下落し続けていると公表している。これこそが「キャパシティの拡張」がもたらす効果だ。コストを相応に増やすことなく、同一の機能でより多くの処理量をこなせるようになる。
キャパシティが本物かどうかを判断するテストはシンプルだ。すでに承認され、予算が割り当てられていた作業と対比できる場合にのみ、効果として認められる。回避できた採用コストは、それが実際の募集ポジションであったなら本物であり、単なる希望的観測であったなら本物ではない。このテストを早期に実施すれば、財務部門との不毛な議論は始まる前に終わる。私が耳にするAI導入計画への失望の大部分も、この同じテストで説明がつく。企業はキャパシティの拡張があって初めて達成できる目標を掲げながら、既存社員の作業速度を上げるだけのシステムを構築し、なぜ数字が出ないのか理解できずにいる。テクノロジー自体は機能したのだ。ただ、作るべきものを間違えたに過ぎない。
エージェントは「ツールの購入」ではなく「人材の雇用」のように扱うべきだ
ソフトウェアは仕様を定義し、購入し、インストールし、保守するものだ。一方、エージェントは自律的に動作し、アクセス権限を保持し、学習した内容を記憶し、1カ月間誰にも気づかれずに誤った処理をし続けることもある。エージェントに必要なのは、新入社員に必要なものと同じだ。すなわち、アイデンティティ（識別情報）、明確な責任者、アクセス可能な範囲の制限、実行記録、そして「停止させる手段」である。多くの企業は最初の4つについてはその場しのぎで対処している。しかし、最後の「停止させる手段」を構築している企業はほとんどない。そのため、誰も望んでいないにもかかわらずエージェントの数が膨れ上がる傾向がある。筆者は今月上旬、このガバナンス管理の側面について執筆した。ここで重要なのは、適切な管理体制があってこそ企業はエージェントを無人で稼働させることができ、その無人稼働こそがキャパシティを生み出す源泉になるということだ。
これをうまく進めている企業は、狭い範囲から始めている。終了地点が明確で既知の例外処理経路を持つワークフローを1つ選び、エージェントに最初から最後まで走らせ、結果をすでに予算計上されていた仕事に照らして測定する。数字が持続することが確認できたら、範囲を広げる。やがて成長の制約要因が移っていく。キャパシティは雇用人数によって規定されなくなり、代わりに2つの要因によって規定されるようになる。すなわち、やらせたい仕事をどれだけ明確に記述できるか、そして誰も見張っていない状態でどこまで走らせることを許容できるかだ。どちらもベンダーが売れるものではない。どちらも経営チームが下す選択であり、これは経営の良い企業にとって朗報だ。
取締役会は「何が自ら作業を開始するのか」を問うべきだ
取締役は3つの質問を投げることで、この取り組みを推し進めることができる。第1に、稼働中のAIシステムのうち、人間のプロンプト（指示）なしで作業を開始するものがどれかを経営陣に尋ねることだ。もし皆無であるなら、それがリスクを考慮した意図的な判断なのか、単にプロジェクトがそこで停滞しただけなのかを確認する。第2に、自律稼働している各エージェントについて、責任者が誰か、何にアクセスできるか、どれだけ迅速に停止できるかを問う。第3に、新しく得られたキャパシティが、具体的にどのような予算化された業務（ポスト数、処理量、バックログの解消など）と相殺されるのかを正すことだ。3つ目の要求は、投資回収をもたらすプロジェクトと、単に数値を報告するだけのプロジェクトを明確に区別する。もし構築したシステムの中に自ら作業を開始するものがひとつもないとすれば、経営陣が手に入れたのは「自社の処理能力を少し速くしたバージョン」に過ぎない。
