Jeff Torello氏、Sinjun AIの創業者兼最高技術責任者（CTO）。
小さなダビデと彼の質素な投石器が巨人ゴリアテを倒した。そして、最新の技術の波が中小企業（SMB）にとって競争条件を平等にすると言われている。
誰もが逆転劇を好む。しかしビジネスにおいて、「ダビデとゴリアテ」の比喩が約束通りの結果をもたらすことはほとんどない。技術が小規模組織に提供するレバレッジがどれほどであれ、彼らには依然として大企業規模で採用するための財源が不足している。そのため中小企業は、創設する役職や追求する取り組みについて非常に選択的でなければならない。
だからこそ、エージェント型AIは中小企業にとってゲームチェンジャーなのだ。以前の技術ツールが、いわゆるダビデの力と範囲を拡張する「投石器」だったとすれば、エージェント型AIは無制限のダビデ軍団であり、それぞれが石の投射物を投げる技術に精通した疲れを知らないエキスパートだ。エージェント型AIは経済の機能方法をすべて変えるだろう。そして約束しよう—これは使い方を学ぶ中小企業にとって本当にゲームチェンジャーになり得る。
エージェント型AIは単なる新しいツールではなく、新しい経済である。
まず、AIエージェントとエージェント型AIの違いを理解しよう。AIエージェントはフライトの予約や営業レターの作成などの個別のアクションを実行できる。これらは最初のスマートフォンアップに似ている—興味深いが、恐ろしいペリシテ人を打ち負かすのに必要なものではない。
真の経済革命は、エージェント型AIによってもたらされる。複数のエージェントが協力して一連のアクションを計画し、フィードバックに適応し、人間の管理者による最小限の監督で時間をかけて持続的に動作する。
例えば、単に営業レターを書く代わりに、あるAIエージェントは市場調査を行い販売ニッチを特定し、別のエージェントは継続的にリードを生成し分類し、また別のエージェントはカスタマイズされたアウトリーチレターを作成し、さらに別のエージェントは通話を予約し、提案書を作成し、フォローアップをスケジュールする。マスターエージェントは市場のフィードバックに応じて製品、価格設定、コミュニケーション戦略を変更し、最新の取締役会で共有するための報告書を作成することさえできる。
エージェント型AIにより、人的リソースのギャップは劇的に縮小する。
各役割に個々の人間の専門家を雇う代わりに、中小企業はエージェント型AIシステムに自社の独自データを使用して企業の戦略的プレイブックを実行させることができる。以下のシナリオを考えてみよう。
• 独立系小売業者は、過去の取引とブラウジングデータに基づいてエージェント型コマースシステムをカスタマイズする。あるAIエージェントが購入傾向と放棄されたカートを分析する一方で、別のエージェントは競合他社の価格を監視し、3番目のエージェントはパーソナライズされたオファーを作成し、動的価格設定をテストする。これらが協力して在庫レベルを微調整し、需要を予測し、プロモーション戦略を決定する。
• 小規模製造業者がエージェント型AIにERP、機器センサーフィード、購買・販売記録へのアクセスを提供する。あるサブエージェントが原材料のニーズを予測する一方で、別のエージェントは発注書を交渉し、別のエージェントは政府入札の提案書を作成し、さらに別のエージェントはダウンタイムと配送パターンを分析する。時間の経過とともに、これは小規模メーカーが競争力を持ち、生産性を高め、収益性を向上させるのに役立つ。
• 地域の法律事務所がエージェント型AIを過去の事例と請求レポートで訓練する。あるエージェントが概要を分析し重要な情報を要約する一方で、別のエージェントは判例法を検索し可能な戦略を提案し、3番目のエージェントは議論の草案作成と証拠資料の作成を支援する。同事務所の独自の文書コーパスが競争力のある組織的記憶バンクとなる。
1990年代にニッチ特化型の企業向けソフトウェアスイートが登場し、2000年代半ばと2010年代にはそのSaaSおよびモバイルファースト版が登場したのと同じように、スタートアップ企業は今、ターンキー型のエージェントビジネスソリューションを提供するために急いでいる。あらゆる想像可能なニッチとビジネス機能のために訓練された特殊AIエージェントのオンラインマーケットプレイス—エージェント型AIのための一種の「Upwork」や「Fiverr」—が登場するかもしれない。
総合的に見て、このアプリケーション層は、以前の技術波によるクリエイター経済、シェアリング経済、ギグ経済、Web3経済を超えるエージェント経済を構築するだろう。
エージェント型の機会は長くは続かない。
デジタルトランスフォーメーションが旧世界のビジネスモデルを時代遅れにするには数十年かかった。現在の知識労働パラダイムからエージェント経済への移行は、それほど寛容ではないだろう。
中小企業はこの機会を活用する歴史的なチャンスを持っているが、それも長くは続かない。中小企業はこれらすべてを実現するために開発者チームを必要としないが、エージェント型AIを十分に活用するためには、依然としてそれを自社のデータとユースケースに適応させる必要がある。以下は、私がクライアントに始め方をアドバイスする方法だ。
1. エージェント経済にコミットする。 この変革を推進し、今後の文化的変化を管理する役割を担う上級レベルのAIチャンピオンが必要だ。これは中間管理職や「技術担当者」の仕事ではなく、取締役会レベルの優先事項であるべきだ。コンピュータの仕組みを理解している人に単に任せるよりも、この変化を推進するカリスマ性と内部的影響力を持つ人を選ぶ方が良い。
2. ユースケースに優先順位をつける。 あなたの組織で最も影響力があり、アクセスしやすいアプリケーションは何か？どこで最大の投資効果が得られるか？コンサルタントに電話したり、パイロットプロジェクトを開始したりする前に、これを決定し、コミットしよう。企業が初期の成功と結果がさらなる投資を正当化する場所について本当に考えなかった場合、非常に有望なプロジェクトが「幻滅の谷」で死んでしまうのを見てきた。
3. データを整理する。 一貫性のないデータラベリング、欠落または時代遅れのデータフィールド、古いポリシー、その他のデータの不規則性は、船が水に浮かぶ前に沈めてしまう。しかし、ユースケースに優先順位をつけたら、AIエージェントをトレーニングする前にクリーニング、整理、検証する必要があるデータを選択するのがはるかに簡単になる。
エージェント経済の到来は、中小企業のダビデが大企業のゴリアテとの競争条件を平等にする画期的な機会を表している。しかし、この世代に一度の変革は、以前の波よりもはるかに急で速い採用曲線に乗るだろう。
その優位性を確固たるものにするために、中小企業は伝説のダビデの信念と確信を持ち、エージェント経済が完全に到来した後に追いつこうとするのではなく、今日から実験と適応を始めなければならない。
