AIエージェントが実行できる業務について考えるとき、私たちはしばしば反復的で定型的なタスクに注目する。機械が何度も繰り返し実行することで非常に優れた成果を上げられるようなタスクだ。
例えば、ソーシャルメディア投稿の作成やスケジューリング、一般的なカスタマーサービスの問題解決、非構造化データのラベル付けや分類などが挙げられる。
まだご存じない方のために説明すると、エージェントはChatGPTのような生成AI型チャットボットに仮想的な手足と私たちに代わって行動する能力を持たせたものと考えることができる。
やや専門的な定義をすると、エージェントはChatGPTのGPT-5エンジンのような大規模言語モデルで、ウェブブラウザなど他のツールと接続し、最小限の人間の介入でより複雑で高度なタスクを実行する能力を持っている。
しかし、エージェント型AIが現場レベルの低次元な戦術的意思決定にのみ有用だと考えるのは間違いだ。例えば、メールニュースレターをいつ送信すべきか？あるいはどの機械がメンテナンスを必要としているか？といった判断だけではない。
実際、エージェント型AIはビジネスリーダーシップによる戦略的または管理的意思決定にも、ますます活用されるようになっている。マッキンゼーの最近の調査によると、C層幹部の53%、中間管理職の44%が職場で生成AIを使用しており、全体平均を大きく上回っている。
そこで本稿では、エージェントがビジネスマネジメント機能にすでに浸透している方法をいくつか紹介する。また、エージェントとビジネスリーダーシップの融合に備えたい人のためのヒントもいくつか提供しよう。
AIリーダーシップ？
一般的なCEOが近い将来、自社の経営権を機械に委ねる準備ができているとは誰も期待していない。しかし、リーダーシップや高度な意思決定におけるエージェントの活用には、多くの理論的ユースケースと、増加しつつある実世界のユースケースが存在する。
最も目に見える例の一つは、人間の意思決定を強化するために使われる意思決定支援システムとの統合だ。これにより、必要な情報とガイダンスを確実に得ることができる。
例えば、高級品メーカーのLVMHは最近、エージェントを使用して信号を監視・表面化し、意思決定者がより迅速に対応できるプラットフォームを構築することを発表した。
資産運用会社ブラックロックは、アシモフと呼ばれる独自のエージェント型プラットフォームを開発した。アシモフは夜通し働き、リアルタイムで研究データを収集し、市場活動を監視し、企業の提出書類をスキャンして、朝には経営幹部に実行可能なレポートを提示する準備ができている。
また、シティグループは120億ドルのテクノロジー予算の一部をエージェント型AIに振り向ける計画について言及している。これにより、異なるビジネスAIイニシアチブを接続し、戦略的な監視を改善することができる。
マイクロソフトやセールスフォースなどのエンタープライズソフトウェアベンダーは、意思決定者に戦略的アドバイスを提供するためのエージェント機能を自社ツールに組み込んだり、独自のエージェントを展開したりする動きを強めている。
これは、さまざまな業界のリーダーの間でエージェントの採用が進むにつれて、エージェントが新たな方法で活用されるようになることを意味している。
例えば、医療分野では、エージェントを使用して、ますます拡大するコネクテッドヘルスインフラを監視・管理することができる。これにより、リーダーは何が価値を生み出しているのか、何が十分に活用されていないのか、何が単なる資源の無駄なのかを理解するのに役立つ。
また製造業では、エージェントが生産業務、サプライチェーンの効率性、エネルギー効率を追跡し、戦略的な展開の機会を創出することができる。
エージェントはまだビジネス意思決定の主導権を握っているわけではないが、ますます助手席に座り、私たちのナビゲーションを支援したり、前方の問題について警告したりする準備ができている。
では、リーダーや意思決定者であるあなたは、取り残されないようにするために、どのような対策を講じるべきだろうか？
リーダーや管理職が今すべきこと
生成AIの導入経験をすでに持っているビジネス意思決定者は、この点で有利だろう。しかし、エージェント型AIには、エージェントが構築されている長期的な戦略的計画タスクにより適した異なるアプローチが必要だ。
エージェントはより大局的で目標志向であり、あなたの思考もそうあるべきだ。ChatGPTがメールの下書きを作成できる一方で、ManusやOperatorのようなエージェント型プラットフォームは、メールマーケティング戦略を作成し、それを実現するインフラを構築することができる。
少なくとも理論上はそうだが、これらのツールの初期採用者は、まだ常に正しく機能するわけではないと報告していることに注意する必要がある。
一般的な使用の観点からは、AIエージェントは単に進化したAIチャットボットではないことを覚えておくことが重要だ。エージェントは、ChatGPTが得意とするような、何かを作成する最良の方法についてアイデアを出し合うためのチャットを行うようには設計されていない。
エージェント型AIは「思考」に多くのトークンを消費するため、コストがかかる可能性がある。したがって、何が欲しいのかを明確に理解した上で、それをどのように達成してほしいかをエージェントに明示的に指示するのが最善だ。
エージェントの大きな強みの一つは、ウェブブラウザを使用してオンラインショッピングをしたり、複雑な産業機械を制御したりするなど、私たちと同じようにデジタルツールを使用できることだ。これに備えるには、独自のレガシーシステムがエージェントとうまく連携できるようにすることが含まれるかもしれない。あるいは、標準化が一般的で、人気のあるツールがエージェントエコシステムと連携するように迅速に修正される可能性が高いオープンソース技術への取り組みを行うことも考えられる。
次のヒント：エージェントが潜在能力を最大限に発揮するためには、十分に文書化されたAPIを通じて、価値の高いタイムリーなデータの高速ストリームにアクセスする必要がある。この点で準備が整っていない組織は、追いつこうとする間に機会を逃す可能性が高い。
そして、絶対に重要なこととして、リーダーは安全で責任ある倫理的なAI使用の原則を理解するための措置を講じなければならない。私たちに代わってより多くの決定を下す力をAIに与えるステップを踏むにつれて、ガードレール、監視、説明責任の必要性がこれまで以上に重要になっている。
自律型組織とリーダーシップにおける人間の未来
機械が正しい行動方針を予測することに非常に長けるようになり、人間が必要なくなる時が来るのだろうか？私たちは責任を負う存在になってしまうのだろうか？
まあ、いつかはそうなるかもしれない。この技術が2、3年後にどうなっているか、ましてや10年後にどうなっているかを知るのは非常に難しい。
しかし、私たちが知っていることの一つは、人間の脳は依然として最高の人工頭脳よりもはるかに複雑だということだ。この追加の複雑さにより、私たちはニュアンスのある状況を理解し、複雑な対人関係をナビゲートし、コンピュータがしばらくの間はおそらくできないような方法で、複雑で長期的な戦略的計画を立てることができる。
これは、人間のリーダーがまだ完全に権限を委譲する準備ができていないことを意味している。その代わり、彼らはエージェントを活用して、より優れたリーダーになり、より効果的な意思決定者になることを目指すだろう。
