ThoughtSpotのプロダクトマネジメント担当上級副社長であるフランソワ・ロピトー氏は、インテリジェントな体験のためのAI分析製品の戦略と実行を主導しています。
企業が自律型エージェント（常に人間の監視を必要とせずに操作や意思決定ができるAIアプリケーション）によって駆動される未来に向かう中、それらを管理するシステムの必要性が重要になっています。
エージェントオーケストレーションは、これらの独立したエージェントがシームレスに連携することを可能にする不可欠なフレームワークであり、サイロ化されたツールの集合体を統一された強力なシステムへと変換します。これは、あらゆる自律型企業の未来にとって重要な基盤となる構成要素であり、スケーラビリティ、リアルタイムの意思決定、運用効率の向上を提供します。
エージェントオーケストレーションは、AIの可能性を最大限に引き出すための重要な前提条件です。
エージェントオーケストレーションの必要性を促進する要因とその重要性
エージェントオーケストレーションへの急速に高まる需要は、さらに急速なLLMの採用から生まれました。組織は、すべてを行うために単一のLLMに依存することができないことを発見しています—その出力はかなり貧弱です。
AIアプリケーションは統一された体験を提供する装備がなく、互いに独立して動作し、それぞれの単一の目的を果たすために構築されています。ビジネスのさまざまな領域にわたる複数のユースケースに単一のエージェントで対応しようとすることは、一人の大学教授に歴史、統計学、犯罪学を教えるよう依頼するようなものです。それは単に意味をなしません。各科目にそれぞれの専門家がいるように、各エージェントにもそれぞれの専門分野があります。
今日、組織はERPにNetSuiteやGTM戦略にMarketoを導入・展開するのと同じように、専門化されたエージェントを導入しています。これらの小規模なエージェントはすべて、意図した結果を提供するために互いにコミュニケーションできる必要があります。
これらのエージェントを連携させてより大きな統一されたアクションを実行することは基本的なタスクであり、オーケストレーションエージェントの役割です。エージェントオーケストレーションと明確な実装戦略がなければ、実際に持っているのは混沌のエージェントだけです。高いレベルの精度と意味のある結果を推進したい場合、単一のタスクを実行するために複数のエージェントを連携させる必要があります。
エージェントオーケストレーションの約束は、本質的にSaaSに関する過去60年の複雑さを解決することです。現代の組織は各部門にSaaS製品を持ち、それらの製品は意味のある成果を提供するために連携する必要があります。統合は常に最も難しいビジネス課題の一つでした。
GenAIはこの課題への対応を容易にします。なぜなら、現代のエージェントは文字通り私たちの言語を話すからです。APIはもはやコードではなく、人間の言語です。その結果、統合ははるかにアクセスしやすく、実行しやすくなっています。
境界のない顧客体験の再構築
エージェントを製品やテクノロジーに組み込み、日常的なツールに直接統合することで、企業のデータと顧客のデータの間の壁を取り払い、境界のない体験を作り出します。これらの境界が取り払われ、構造化データと非構造化データを統合すると、異なるチャネルを通じて会話し、エージェント、つまり製品体験をより動的にすることができます。
NetSuiteやMarketoのようなリポジトリは、現在AIを活用したエージェントのデータソースとして機能しています。これらのエージェントはまだプロンプト、作業するデータ、ワークフロールールを必要としますが、ユーザー体験は全く異なる話です。エージェントが作業を行い、複数のソースからデータを取得して意味のあるアクションプランを提示します。一つのエージェントが各特定のエージェントと直接対話して必要な情報をすべて取得するこの単一ポイントアプローチは、ユーザー体験を完全に覆しました。
SaaSアプリケーションはツール間の対話を可能にするためにカスタムAPIやミドルウェアを必要とします。それらのコミュニケーション能力は、バージョンアップデートとともに細心の注意を払って維持・変更されなければならない開発されたコードに完全に依存しています。通常、これは扱いにくいUIを作り出します。対照的に、GenAIとエージェント間の統合はカードの再シャッフルのようなものです。API層での統合が自然言語であるため、ユーザーインターフェースは実際にはメッセンジャーです。
顧客にとっての目からウロコの瞬間は、多数の異なるシステムによって生成された単一の結果がいかに強力であるかを目の当たりにしたときです。以前は、ユーザーがアクションを起こすために必要なすべての情報を取得するために5つの異なるシステムを訪問する必要があったかもしれません。現在、1つのオーケストレーションエージェントがユーザーのためにその作業を行うことができ、結果は大幅に加速されたタイムラインで提供されます。
基盤となる構成要素としてのエージェントオーケストレーション
エージェントオーケストレーションの結果は魔法のように感じるかもしれませんが、インフラストラクチャには作業が必要です。幻覚や予測可能性などのLLMに存在する欠陥はまだ存在します。エージェントオーケストレーションは理論上は単純な概念ですが、実際には非常に複雑なタスクです。プロセスを急ぐと物事が横道にそれる可能性があります。
LLMは目標を教え、一貫して思い出させる必要があります。適切なオーケストレーションワークフローは最終的にあなたの環境と必要な結果に依存します。それは決定論的ではありません。すべてを機能させるために完了しなければならないタスクには多くの段階があります。
途中には多くの潜在的な障害があり、それらを回避する方法もあります。次の記事では、独自のエージェントオーケストレーションの旅を進める際に従うべきベストプラクティスと避けるべき落とし穴についてより詳しく掘り下げます。しかし、基盤的な観点から、近い将来に組織の成功を確保するための措置を講じることができます：
• 人に焦点を当てる。 従業員に力を与え、成功した統合に必要な文化的変化に対応するフレームワークを構築します。
• AIリテラシーを向上させる。 すべての従業員を潜在的なイノベーターに変えます。全従業員にAIツールを自信を持って責任を持って使用するスキルを提供します。
• AIの倫理を優先する。 AIガバナンス、倫理、セキュリティの明確な戦略を実装して、内部ステークホルダーとの信頼を構築し、イニシアチブの持続可能な長期的な成功を確保します。
真の信頼性の高いエージェントオーケストレーションへの道のりは、LLMの変動性、環境の特殊性、非決定論的な段階をナビゲートすることが記念碑的なタスクであるため、その複雑さによって定義されます。しかし、人、AIリテラシー、倫理に積極的に焦点を当てることで、AIの未来に備えるだけでなく、エージェントオーケストレーションを単なる理論から具体的な戦略的現実に変える強固な基盤を構築しています。
