ヴィヴェク・アチャリヤ氏、AIストラテジスト | 著者 | AI倫理評価者 | AIエージェント、プロセス自動化、責任あるAIの推進。
多くの企業リーダーは、チャットボットを追加したり、自動レポートを導入したりして、それをデジタルトランスフォーメーションと呼んで「AIの統合」を始めている。しかし、AIを単なる機能や付加的要素として扱うのは、企業がオンラインにパンフレットを掲載して「インターネットに対応した」と思い込んでいた、ウェブの初期段階に似ている。実際には、真の変革には基盤からの再考が必要だ。今日、AIは単なる追加機能ではなく、ワークフロー、意思決定、製品全体を再形成する構造的レイヤーになりつつある。
AIストラテジストとしての私の経験から、最も興味深い変化は「エージェンティックレイヤー」と呼ばれるものだ。これは、AIエージェントを単なる目新しさではなく、システムの機能の中核部分としてソフトウェアに組み込むことを意味する。AIエージェントは本質的に、目標を理解し、意思決定を行い、多くの場合複数のアプリケーションにまたがって行動できる自律型プログラムである。
ユーザーがすべてのボタンをクリックするのを待つ代わりに、これらのエージェントはユーザーに代わって積極的にタスクを処理する。これは、指示を待つソフトウェアから、何をすべきかを把握して実行するソフトウェアへの移行のようなものだ。エージェンティックレイヤーは、ツールをインテリジェントな協力者に変えることで、企業向けSaaSを再定義しようとしている。
自動化からエージェンシーへ
何十年もの間、企業ソフトウェアにおける「自動化」とは、明確に定義されたタスクを高速化することを意味していた。レポートをより速く生成し、データを同期し、エラーを減らす—本質的に、効率性に焦点を当てていた。一方、エージェンシーは委任に関するものだ。システムに作業を行わせるだけでなく、どの作業が必要かを決定し、それをどのように行うかを調整させることである。これは微妙だが深遠な変化だ。より高速なツールを持つことと、自律的なアシスタントを持つことの違いである。
プロセスが変更されると機能しなくなる硬直したRPAスクリプトとは異なり、AIエージェントはその場で適応できる。一つのアプローチが失敗すると、彼らは一時停止し、再計画して再試行する。私たちは単にコマンドを実行するソフトウェアから、コンテキストを理解するソフトウェアへと移行している。
実世界でのAIエージェントの活用例
最前線では、マーケティングチームが急速に変化する顧客行動に対応するためにエージェントを使用している。例えば、大手小売業者は、トレンドを監視し、キャンペーンのアイデアやコンテンツを作成し、承認のためにアセットをルーティングし、その後キャンペーンをチャネル全体で公開するAIエージェントを持つことができる。
ITサポートでは、チームはヘルプデスク内にAIエージェントを配置し、ソフトウェアに日常的なリクエストを処理させている。エージェントはリクエストを解釈し、適切なシステムと対話し、従業員とのループを閉じる。ITチームは本当に難しい問題にのみ介入する。
しかし、より興味深いのは、コアシステムで起きていることだ：
• 財務では、AIエージェントが帳簿の締めと会計の清潔さを維持するのを支援している。例えば、WorkdayのようなプラットフォームはAIを使用してサプライヤーの請求書を読み取り、マッピングし、それらを発注書や領収書と照合し、台帳に記録される前に異常を検出する。一部のチームでは、エージェントに現金の適用を処理させ、人間は例外のみをレビューする。その結果、多くの場合、より速い締めとより少ないエラーが得られる。
• 調達では、「自律的な支出管理」が登場している。Coupaのようなプラットフォームでは、日常的なサプライヤーの質問に対応し、調達イベントの設定を支援し、さらに自然言語クエリを通じて新しいサプライヤーを発掘するエージェントを提供している。これにより、手作業の労力とサイクルタイムが大幅に削減される可能性がある。
• サプライチェーンもまたよりエージェンティックになりつつある。例えば、DHLはAIを搭載したエージェントを使用して、世界中の出荷を監視し、遅延や不足を発見し、代替ルートやサプライヤーを提案している。一方、SAPは、生産、調達、配送全体のデータを分析し、具体的なアクションを提案することで、「製造コストを5%削減するにはどうすればよいか？」といった質問に答えられるデジタル運用アシスタントをプレビューしている。
パターンは明確だ：企業機能全体で、AIエージェントはパイロットプロジェクトから実用的な日常の協力者へと移行している。もちろん、明確なガードレールなしでコアプロセスにエージェントを解き放つのはリスクがある。私が見てきた成功したプロジェクトでは、チームはエージェントが自律的に実行できるアクション、人間の承認が必要なアクション、例外がどのようにレビューされるかを定義していた。エージェントを新しいチームメンバーのように扱うことで、導入がはるかにスムーズになる。
SaaSリーダーのための重要な考慮事項
SaaSの創業者、CTO、プロダクトリーダーにとって、エージェンティックレイヤーを受け入れることは戦略的な優位性となりうる。AI主導の未来を計画する際には、以下の洞察を念頭に置いてほしい：
• 統合を優先すること： AIエージェントは、そのアクセス権限に比例して強力になる。APIロードマップが混雑している場合は、今後12か月間でエージェントが最も多くの手動作業を削減できる2〜3のシステムを優先しよう。エージェントはすべてのシステムへのアクセスを活用するため、データサイロを解消して結果を出すために必要なコンテキストを提供しよう。
• 小さく始めて学ぶこと： 範囲が明確で価値の高いワークフローから始め、AIエージェントをパイロット導入しよう（例：財務締めタスク、調達受付プロセス、第一段階のサポートフロー）。初期の成功は信頼を構築し、アプローチを拡大する前に改良することができる。
• 監視と信頼を維持すること： 自律性はAIを野放しにすることを意味しない。ガードレールを設定し、エージェントのアクションを透明にしよう。監視はミスを防ぎ、チームが新しいAIアシスタントへの信頼を構築するのに役立つ。
結論
エージェンティックレイヤーの台頭は、企業ソフトウェアの新しい章を示しており、SaaSを受動的なツールから仕事を成し遂げる積極的なパートナーへと移行させている。私の仕事では、AIをビジネスの中核レイヤーとして扱う企業が、他社と差別化する俊敏性と洞察力を獲得する一方、AIを単なる付加機能として使用し続ける企業は取り残されるリスクがあることを目の当たりにしてきた。
今後数年間で、AIエージェントを製品や業務に組み込むことは、クラウドプラットフォームやモバイルアプリを持つことと同様に標準になる可能性がある。ソフトウェアリーダーにとっての重要な問いは、このエージェンティックレイヤーをどのように活用して、より多くの価値と効率性を提供するかということだ。
思慮深く行えば、AIエージェントは真の競争優位性となり、イノベーションを促進し、顧客体験を向上させ、人材が重要なことに集中できるよう解放することができる。今エージェンティックレイヤーを受け入れることは、ソフトウェアがただ奉仕するだけでなく、インテリジェントな同僚として共に働く未来のビジネスへの投資なのだ。
