フェデリコ・センドラ、ブロックチェーンとWeb3に特化したコンサルティングおよび開発サービス企業SpaceDevのCEO兼共同創業者。
2023年、私の会社が6カ月で20人から60人に規模を拡大しなければならなかった時のことを覚えている。財務チームは請求書処理に追われ、カスタマーサクセスチームはルーティング、チケットの振り分け、フォローアップに追われていた。各部門の責任者は優秀だったが、システム間の摩擦が私たちの足を引っ張っていた。
AIは最終的にこの困難な状況を解決する助けとなった—プロセスを大きく混乱させることなく成長と最適化を実現するために。しかし、自律型エージェントの実装は複雑で非線形的であり、多くの落とし穴があった。結局のところ、従来のインフラや既存システムの変更と大差ない：調査、慎重な見直し、適切なツールの選択が必要なのだ。
AIエージェントの統合から学んだこと、効果的な活用法、そして企業が実力以上の成果を上げる方法をご紹介しよう。
その可能性
まず、AIエージェントの最も深遠で変革的な特性（段階的な自動化を超えた）について説明したい：適応型最適化だ。エージェントがデータを取得し、テンプレートに入力して下流に送るだけでは不十分である。システムの真価は以下の能力にある：
• 進化するコンテキストを観察する
• 予期せぬ事態が発生した際に再計画する
• サブオプション間で交渉する
• フィードバックから学び、徐々に改善する
• そして最も重要なのは、一つのツールに制約されるのではなく、複数のシステム間でタスクを調整すること
例えば、私たちは経費報告エージェントを構築したが、これは単に領収書をOCR処理して承認のためにルーティングするだけではない。異常な項目にフラグを立て、明確化のための質問をし、ポリシーエンジンに相談し、曖昧さが残る場合は人間を介したループで提案を送信する。6カ月間で、手作業のベースラインと比較して処理時間を80%以上削減した。
なぜこれが「単なる自動化」よりも強力なのか？ほとんどの企業ワークフローは静的ではない。分岐、エラー、欠落データ、外部依存関係（ベンダー、パートナー）がある。硬直的な自動化は窒息する。推論し、適応するエージェントは、混雑をスムーズな流れに変える能力を持っている。
マッキンゼーはこれを「エージェント型プロセス自動化」と呼び、エージェントがメモリを維持し、ツールを使用し、分岐を処理し、積極的に行動できることを強調している。また、BCGは、主導性によって従来の自動化を超えると指摘している：「彼らは単なるツールではなく、有能で高性能なチームメイトである」
とはいえ、現在一貫した収益価値を引き出している企業は少数派だ。BCGの最近の分析によると、1,200社以上の企業のうちわずか約5%しかAIプロジェクトから測定可能な価値を生み出していないという。その差はテクノロジー（まだ）ではなく、統合、文化、実行にある。
現在実現可能なこと
明確に範囲が定められた構造化されたコンテキストを持つ領域：請求書の照合、注文のルーティング、承認、チケットの振り分け、監査、標準化されたコンプライアンスチェックなどのワークフローは、良い入門分野となる傾向がある。私たちはパイロット設定でこのようなエージェントが測定可能な成果をもたらすのを目にしてきた。
人間を介したループのガードレール：最も安全な初期パターンは、監視付きで推奨、エスカレーション、または条件付きで行動するエージェントだ。
段階的な自律性：リスクの低いタスクから始め、信頼性と監査が成熟するにつれて、エージェントにより多くのイニシアチブを取らせるようにする。
他のAIコンポーネントとの組み合わせ：多くの効果的なシステムは、文書処理（OCR/IDP）、モデル、ルールエンジン、エージェントを組み合わせている。
まずは社内業務での測定可能な価値。現在のエージェントイニシアチブのほとんどは、顧客向け機能に移行する前に、社内（財務、IT、サポート）で成功している。
実践からのアドバイス
私のスタートアップでこのような変革をリードした経験から、同じことを目指す他の創業者、プロダクトリーダー、オペレーターに以下をお勧めする。
1. 「後悔が最も少なく、摩擦が大きい」プロセスを選ぶ
以下のようなプロセスを選びましょう：
• 最も足を引っ張っている（誰もが不満を漏らす痛点）
• よく文書化されているか、ある程度安定している
• 極端なリスクを伴わない（ミスが許容される）
私たちの場合、それは経費、ベンダー支払い、サポートチケットのルーティングだった。
2. 初日からしっかりした監査ループを構築する
すべての決定、すべての状態変更を計測し、ロールバックを可能にする必要がある。エージェントのすべてのアクションを監査可能な台帳に記録し、人間の決定と関連付け、ダッシュボードを公開する。ミスは発生するものであり、それを早期に検出する方法が、修正とスケールする能力を決定づける。
3. 「サンドボックス → 監視 → 段階的自律」のパスを使用する
• サンドボックス：エージェントは並行して（シャドーモード）動作し、本番環境には触れず、何をするかを示すだけ。
• 監視モード：エージェントはアクションを提案し、人間の承認を待つ。
• 自律モード：エージェントは定義されたガードレール内で実行する。
私たちは各領域で3〜4カ月間「サンドボックス」モードで過ごし、エラー、エッジケースを調整し、開発者に行動パターンを研究する時間を与えた。
4. モジュール式エージェントを構築する
一つの巨大な万能エンティティを構築しようとしないこと。むしろ、モジュールまたはサブエージェント（例：「文書パーサー」、「ポリシーチェッカー」、「例外ハンドラー」）を作成し、オーケストレーターの下で調整する。これにより柔軟性が得られ、堅牢性が向上する。
5. 小さな変革ではない
リーダーシップ、法務、コンプライアンス、オペレーション、従業員の連携が必要だ。「スカンクワークス」的な考え方は避けること。早期の定期的なステークホルダーレビューが役立つ。私たちは各主要機能の代表者を含む「エージェントレビュー委員会」を設立した。
6. ガバナンス、安全性、ロールバックをデフォルトで組み込む
• 常にキルスイッチと手動オーバーライドを用意する。
• 制約ポリシーを使用する（例：承認なしでしきい値を超える支払いをしない）。
• 説明可能性を維持する（エージェントがなぜその選択をしたのか）。
• 敵対的またはエッジ入力をテストする。
7. 教育、文化、信頼に投資する
あなたのチームはエージェントを代替品ではなく、協力者として見る必要がある。私たちはトレーニングワークショップ、「エージェントオフィスアワー」、オープンデモを開催した。チームメンバーに批評や改善提案をさせよう。人々が所有権を感じると、採用が加速する。
8. プロジェクトを中止するタイミングを知る
私たちはルールを作った：エージェントが3回連続のスプリントで95%以上の正確性（または許容可能なしきい値）を維持できない場合、一時停止、再評価、または廃止する。失敗するエージェントを中止する方が、信頼を損なうよりも良い。
最後に
AIはその新規性で神格化されてきたが、本当のテストは、それが静かに私たちの業務筋肉の一部になれるかどうかだ。価値が花火と共に到来することはめったになく、代わりにマージン拡大、人員の負担減少、サイクルの高速化、緊急対応の減少という形でもたらされることを覚えておくことが重要だ。そしてそれは、エージェントが耐久性、安全性、信頼性を獲得した時にのみ実現する。
もし今日、創業者や初期段階のリーダーにアドバイスするなら、こう言うだろう：配管工事を飛ばさないでください。まず統合、データ衛生、API、ログ記録に投資しましょう。最初のエージェントには小さな勝利を収めさせ、信頼を証明してから拡大させましょう。AIエージェントによる企業プロセス最適化のフロンティアは現実のものですが、その真の価値は、時期尚早に実行される大きな野心ではなく、段階的な習熟にあるのです。
