Vinay Kumar Kotamarthi VeeraはCentificのCTOであり、統制されたエージェント型AIプラットフォームを大規模に推進している。
人工知能は、スプレッドシート上の予測モデルから、取締役会の戦略に影響を与える推論システムへと進化してきた。私のAIとの関わりは、コンピュータサイエンス工学の学生時代に始まった。人工知能に関する一つの選択科目が、知性とガバナンスがどのように共存できるかという生涯の探求心に火をつけたのだ。
AIおよびテクノロジー責任者として、現在の私の使命はその信頼をスケールすることだ。ヘルスケア、保険、金融におけるAIトランスフォーメーションを主導してきた経験から、企業向けAIは説明可能で、監査可能で、自律的でなければならないことを学んだ。私はAWS上の不正防止およびマネーロンダリング防止プラットフォームと、Azure上の保険金請求および事前承認プラットフォームという、2つの本番稼働システムの構築を支援してきた。これらのプロジェクトを通じて、イノベーションと規制の厳格さのバランスをとる方法を学んだ。
生成AIからエージェント型AIへ
最近参加したフォーラムでは、エージェント型AIが生成AIとどう異なるかを検討した。生成システムは創造するが、エージェント型システムは行動する。エージェント型AIは目標に導かれ、ポリシーによって統制されながら独立して動作し、結果から学び、行動を調整する。
コンテンツの生成から、コンプライアンスとインテリジェントな行動の調整へのこの転換が、企業向けAIの次の時代を定義している。
コパイロットからエージェントへ
AIの第一波では、メールの下書きを作成し、文書を要約し、単純なタスクを自動化するコパイロットが導入された。これらはAIが人間の仕事を補強できることを証明したが、限られた支援しか提供できなかった。次の進化はエージェント型AIであり、これは最小限の監視で計画し、行動し、プラットフォーム間で連携する自律システムだ。
この転換は効率性だけの問題ではない。これは統制されたイノベーション—AIを責任を持ってスケールしながら、安全で、監査可能で、組織の目標に沿ったものに保つことを表している。
私が携わってきた本番プラットフォームはそのモデルを体現している。金融サービスでは、私が取り組んだシステムは複数のエージェントを採用している。不正エージェントは不規則性を検出し、KYC（顧客確認）エージェントは身元を検証し、コンプライアンスエージェントは調査結果を記録する。
私が取り組んだヘルスケアシステムでは、事前承認エージェントが適格性をチェックし、コーディングエージェントが請求の正確性を確保し、請求エージェントが結果を裁定する。
異なるクラウド上に展開されているが、両方とも同じ一連のステップに従う同じガバナンスの下で動作している。
ステップ1：戦略と運用モデルを定義する
成功するトランスフォーメーションはすべて目的から始まる。構築を始める前に、組織はAIプラットフォームが主に何をするのかを定義しなければならない。効果的なモデルは、分散型のイノベーションと中央集権的なガバナンスのバランスをとる。個々のチームはドメイン固有のエージェントを作成できるが、すべてのエージェントは相互運用性、セキュリティ、一貫性を確保するために中央のAIゲートウェイとMCPレジストリを通じて統合されなければならない。
最後に、人間主導のループ（HOTL）哲学が信頼を維持するのに役立つ。この哲学の下では、エージェントは自律的に動作するが、信頼性が低下した場合には人間が監視し、介入し、フィードバックを提供する。私のデプロイメントでは、このハイブリッドアプローチが初期の信頼を構築し、スケールを持続可能にした。
ステップ2：コアとなるモジュラーアーキテクチャを構築する
私が取り組んだ両システムは、ベンダーロックインを避けるためにモジュール性と耐久性を考慮して設計された。推論とオーケストレーションレイヤーが、KYC、制裁、請求レビューなどのタスクのための専門的な「スキル」エージェントを調整する。
モジュラーアーキテクチャはここでイノベーションを促進する。基盤が安定すると、新しいエージェントを迅速に追加でき、納期サイクルが劇的に短縮される。このアーキテクチャは、再利用性が時間の経過とともにイノベーションを増幅することを証明している。
ステップ3：信頼性とコンプライアンスのためのインフラをスケールする
責任あるスケールには、最初からガバナンスを組み込むことが必要だ。これを達成するために、私のチームは「開発者エージェントガーデン」と呼ぶものを導入した。これは、事前承認されたブループリント、ポリシー、セキュリティテンプレートの厳選されたライブラリだ。エンジニアはこの統制された環境内でLangGraph、CrewAI、AutoGenなどのオープンフレームワークを使用する。
この構造は一貫性を保ちながら納品を加速した。チームは数ヶ月ではなく数週間で新しいエージェントを構築した。ガバナンスは制約ではなく、加速要因となった。
ステップ4：再利用可能なツールを通じて開発者を強化する
再利用可能なツールは俊敏性とコンプライアンスを強化する。共有構成とガバナンスフックにより、すべてのエージェントが予測可能かつ倫理的に動作することが保証される。
このアプローチにより、開発者はより速くイノベーションを起こすことができた。なぜなら、信頼がフレームワークに組み込まれており、後から強制されるものではなかったからだ。透明性と説明責任の文化が、場当たり的な実験に取って代わった。
ステップ5：ガバナンスとガードレールを実装する
ガバナンスは私のデプロイメントにおいてスケーラビリティの基盤であることが証明された。両システムとも、ポリシーをコードとして実装して境界を強制し、ロールベースのアクセスで機密データを保護し、倫理的AIが公平性とバイアスをチェックした。
すべてのエージェントの行動は、入力から決定に至るまで、規制当局が追跡できる不変の監査証跡を生成した。結果は明白だった：AMLプラットフォームはより良いコンプライアンス監査結果を達成し、ヘルスケアプラットフォームは請求サイクル時間を二桁削減した。ガバナンスは制約ではなく、両者が責任を持ってスケールした理由だった。
現場からの教訓
これらのデプロイメントから、私が同僚のリーダーたちに受け入れてほしい3つの永続的な教訓が浮かび上がった：
1. 小さく始め、大きく設計する：各ユースケースはモジュール式で再利用可能であるべきだ。
2. ガバナンスは加速要因である：明確なルールにより、より速く、より安全なイノベーションが可能になる。
3. 人間は不可欠なままである：AIは判断をスケールするものであり、それに取って代わるものではない。
今日運用されているエージェント型AIのデプロイメントは、モジュラーアーキテクチャ、透明なガバナンス、人間との連携が企業の信頼の真の基盤であることを証明している。
AIと協働するためのベストプラクティス
実際のデプロイメントの経験から、AIと効果的に協働するための3つのベストプラクティスが強化された：
1. AIをツールではなく協力者として扱う：エージェントは目標、コンテキスト、フィードバックを与えられたときに最高のパフォーマンスを発揮する。私たちの不正および請求システムは、人間の専門家がフィードバックメカニズムに組み込まれると、精度が向上した。
2. 早期にガバナンスを組み込む：最強のコンプライアンスシステムは静かに動作する。ガードレールをエージェントフレームワークに組み込むことで、倫理的および規制的な行動がデフォルトとなる。
3. 共生のために設計する：未来は人間対機械ではなく、人間と機械の協働だ。エージェントは運用を最適化し、人間は意味を解釈する。信頼と境界が定義されると、両者は共に進化する。
最終的に、企業向けAIの成功は自律性ではなく、整合性によって測定される。
結論：インテリジェントオーケストレーションの未来
エージェント型AIは、自律的で、説明可能で、設計によって統制された企業インテリジェンスの次のフェーズを示している。
私は2028年までに、エージェント型システムが企業ソフトウェアの3分の1を支えるようになると考えている。この変化をリードするのは、最も速く動く者ではなく、責任を持って動く者だろう。
AIの未来は人間を置き換えることではなく、知性を持ち、回復力があり、信頼できるシステムを通じて人間の判断力をスケールすることにある。それが長続きするイノベーションの基盤だ。
