TapClicksのプロダクトマネジメントディレクターであるアングシュマン・ルドラ氏は、MarTechプラットフォームにおけるデータ、分析、AIイニシアチブを主導している。
MITのビジネスにおけるAIの現状レポートによると、AIパイロットプロジェクトの95%がROIを生み出せていないという。このレポートはこれを「生成AI格差」と呼んでいる—実験的な導入と、測定可能なビジネス価値を創出するシステムとの差である。
この格差の主な要因は、単一目的のAIエージェントへの依存だ。これらのエージェントは限定された領域では効果的に機能する：キャンペーンの監視、コンテンツの作成、異常の検出などだ。しかし、ビジネスプロセスが複数のチームにまたがり、システム間の連携が必要であったり、継続的な適応に依存したりする場合には苦戦する。
単一エージェントシステム
企業はしばしば単一のエージェントから始める。キャンペーン監視エージェントはメディアKPIを追跡し、アラートを生成するかもしれない。サービスエージェントは単純な顧客リクエストを解決するかもしれない。これらのエージェントは定義された反復的なタスクに有用だ。
しかし、限界がある。複数の目標、相反する優先事項、リアルタイムの依存関係がある環境では十分にスケールしない。その意思決定の範囲は狭く、連携の欠如が運用上のボトルネックを生み出す。
マルチエージェントシステム
ガートナーのAI導入分析は、マルチエージェントシステム（MAS）の役割を強調している。MASは、より広範な目標を達成するために相互作用する専門エージェントの集合体だ。このモデルはエージェント間で責任を分散し、冗長性、相互検証、適応性を導入する。
例：
物流：気象エージェントが混乱を予測し、スケジューリングエージェントが出荷を再ルーティングし、サプライヤーエージェントが通知を管理する。
金融：異常検出エージェントが不規則性を特定し、コンプライアンスエージェントが規制をチェックし、説明エージェントが監査のための調査結果を翻訳する。
マーケティング：ベンチマークエージェントがクライアントの結果を同業他社と比較し、ペーシングエージェントが予算を監視し、アトリビューションエージェントがパスをマッピングし、レポーティングエージェントが成果物をまとめる。
この労働分担は企業構造を反映している—共通の成果に向けて働く異なる役割だ。
パイロットが失敗する理由
MITの研究は、3つの一貫した障壁を特定している：
学習の欠如：フィードバックに適応しないパイロットはすぐに関連性を失う。
ワークフローの孤立：既存のプロセスに組み込めないシステムは放棄される。
単一エージェントへの過度の依存：スタンドアロンツールは部門横断的な複雑さに対応できない。
マルチエージェントシステムは、フィードバックループを組み込み、プロセス全体に統合し、専門機能全体に知能を分散させることでこれらの障壁に対処する。
これらの技術的課題を超えて、多くのパイロットは組織的な理由で失敗する。チームはしばしばAIを運用モデルの一部としてではなく、短期的な実験として扱う。パイロットは成功の明確な指標なしに、あるいは本番ワークフローやデータガバナンスプロセスへの統合なしに開始される。その結果、モデルがうまく機能しても、ビジネスへの影響や持続的な採用につながらない。
アーキテクチャの意味
ガートナーのAIエージェントによるビジネスモデル変革の実装方法によると、企業はエージェントファーストのアーキテクチャに移行すると予想されており、オーケストレーションエージェントがワークフロー、統合、ユーザーインタラクションを管理する。この段階はまだ発展途上だが、方向性は明確だ。切断された単一エージェントを中心に構築し続ける企業はサイロを再作成することになる。オーケストレーションと調整を設計する企業は、スケーラブルなシステムを持つことになる。
経営者のアクション
ユースケースを慎重に選択する：MASが測定可能な価値を提供する部門横断的なプロセスに焦点を当てる。
統合を評価する：ツールが使用から学習し、コンテキストを共有し、他と連携するかどうかを問う。
ガバナンスを実装する：必要に応じて監査証跡、コントロール、人間の監視を要求する。
オープンエコシステムを優先する：RESTがAPIスタンダードになったように、エージェント連携のためのオープンプロトコルが採用を定義するだろう。
時間的感度
MITのレポートは、初期のAIアーキテクチャの選択が元に戻しにくくなるまでの18か月の期間を強調している。ワークフローとフィードバックループが組み込まれると、切り替えコストはすぐに増加する。重要な問題は、孤立したエージェントに依存するか、マルチエージェントオーケストレーションを採用するかだけでなく、いずれの場合もシステムがどのように設計されるかだ。初期の設計決定は、スケーラビリティ、ガバナンス、長期的に適応する能力を形作る。
結論
企業のAI導入の次の段階は、個々のモデルのパフォーマンスよりも、システムがどのように接続されるかにかかっている。孤立したエージェントを展開し続ける組織は、段階的な生産性の向上は見られるが、戦略的な影響は限られるだろう。持続可能な価値は、エージェント間の調整、データ共有、継続的な適応を可能にするアーキテクチャから生まれる。
結局のところ、生成AI格差とは、AIモデルへのアクセスの問題ではなく、それらのモデルをビジネスシステムにいかに効果的に統合できるかという点にある。
