Finastra（フィナストラ）の人工知能・機械学習部門責任者、アダム・リーバーマン氏。
人工知能がビジネス界を席巻しており、その最も重要な応用分野は日々進化しています。現在進行中のAI革命により、ソフトウェア駆動の自動化から、エージェンティックAI（タスクを実行するだけでなく、動的な状況下で自律的に計画、適応、行動できるシステム）がビジネス運営を再定義する時代への移行が加速しています。これらのテクノロジーは、ワークフローの効率化、従業員の能力向上、ビジネス価値の再構築を始めています。
AIエージェントとエージェンティックAIの違い
現在、「AIエージェント」という用語は、タスクを実行するあらゆるAIシステムを指すために広く使用されています。一方、エージェンティックAIは、静的な自動化や従来の大規模言語モデル（LLM）を超えて、中間目標を設定し、状況の手がかりに応答し、人間の入力を最小限に抑えながら行動を適応させる、自律性が高まりつつあるシステムを指します。一度きりのプロンプト応答システムとは異なり、エージェンティックAIは記憶を維持し、経験から学習し、外部ツールやデータソースに接続して複数ステップのワークフローを実行できます。
これらのシステムは、4つの中核機能を備えて設計されています：
1. 環境認識：センサー、API、またはユーザー入力を通じて信号を解釈する。
2. 意思決定：次のステップを決定するために、内部目標と外部データを比較検討する。
3. 行動実行：人間の監視を最小限に抑えながら、定義された目標に向けてステップを実行する。
4. 経験に基づく学習：コンテキストを保持し、フィードバックを通じて時間の経過とともに行動を改善する。
これらの機能の多くは完全に自律的な形ではまだ理想的なものにとどまっていますが、現在の企業AI開発の方向性を示しています。
エージェンティックAIの主要な新興特性
期待を管理し責任を持って構築するために、組織はエージェンティックAIの以下の特性を理解する必要があります：
• 自律性：目標を追求するために定義された範囲内で独立して動作する。
• 目標指向：静的なルールに従ったり、プロンプトに応答したりするのではなく、タスクの完了や成果の達成に焦点を当てる。
• 継続的な適応：フィードバックと変化する条件から学習し、パフォーマンスを向上させる。
• システム統合：外部API、データベース、ツールと接続して情報を収集しタスクを実行する。
エージェンティックAIがビジネスを再形成する方法
エージェンティックAIは従来のワークフローをサポートし、反復的なタスクを削減し始めています。例えば、以下のシナリオは新たな用途を示しています：
• 金融サービスのアナリストは、スプレッドシートやスクリプトを使用してデータを集約しレポートを作成するのに何時間も費やすことがよくあります。人間の監視のもと、エージェンティックAIはこれらのタスクを自動化し、アナリストがインサイトと戦略に集中できるようにします。
• 決済処理では、オペレーターが取引詳細の確認と修正に30〜45分を費やすことがよくあります。品質保証メカニズムが整っていれば、新興AIシステムがこの作業の一部を自動化し始める可能性があります。
これらの初期実装は、エージェンティックAIが成果ベースの価値を提供し、手動介入の必要性を減らす方法を示しています。
能力が成熟するにつれて、エージェンティックAIはより複雑なワークフローを担い、監視、創造的な問題解決、戦略的計画において人間をサポートすることが期待されています。適切なガバナンスがあれば、この進化は職場を再形成し、労働者の役割を再定義し、AI駆動プロセスを管理、監督、最適化する新たな機会を創出する可能性を秘めています。
エージェンティックAIシステムを責任を持って構築するための3つの重要ステップ
効果的なエージェンティックAIシステムの構築には、計画的で構造化されたアプローチが必要です。これらのシステムは、明確なビジネス目標、適応可能なインフラストラクチャ、責任ある展開のための安全策を備えて設計されるべきです：
1. システムの運用役割を定義する。複数ステップの推論とリアルタイムデータ連携を必要とする目標駆動型ワークフローを特定します。エージェンティックAIは、システムが入力を解釈し、コンテキストを取得し、行動を起こし、結果に基づいて調整する必要があるユースケースに最適です。
2. 自律性に適切な境界を設定する。エージェンティックAIは従来のAIよりも独立して動作しますが、人間の監視は依然として不可欠です。システムの自律性を運用上および規制上のリスクに合わせます。高度に規制された業界では、より厳しい制約とレビューチェックポイントが必要になる場合があります。
3. モジュール式で適応性のあるフレームワークを設計する。チームが新しいデータソースを統合し、ユースケースを拡大し、組織の目標や技術の進歩に合わせて進化できる柔軟なエージェントアーキテクチャを構築します。モジュール式に構築することで、常に変化するAI環境にシステムを適応させることができます。
今後の道筋
完全に自律的なエージェンティックAIは、まだ発展途上の機能です。しかし、注意深く先見性を持って設計することで、組織は今後の機会に備えることができます。仕事の未来は、単なる自動化だけでなく、機械と人間の両方が最高のパフォーマンスを発揮できるようにするインテリジェントな拡張—ソリューションにかかっています。
目的に基づいた開発を行い、適切な監視を適用し、適応性を考慮して設計することで、企業は戦略的で持続可能かつ安全な方法でエージェンティックAIを実装することができます。
