ビーナ・アマナス - グローバル・デロイトAIインスティテュートリーダー、「Trustworthy AI（信頼できるAI）」「Zero Latency Leadership（ゼロ遅延リーダーシップ）」の著者。
現在、私たちはエージェント型AIという世代的な機会に直面している。かつては何年も先のことだと考えられていた機能が、今や業界や分野を超えて急速に広がっており、仕事や世界が劇的に変わろうとしている。
AIの歴史において、新たなブレークスルーやモデルタイプが登場するたびに、AIがついに私たちの大きな野望を実現する能力を提供するという期待が生まれてきた—機械によって処理されるワークフロー、監視役に昇格した人間、そして根本的に新しい方法で機能するように変革されたビジネス全体。しかし、各イノベーションにおいて、AIの最大の可能性にアクセスすることは想像よりもはるかに難しいという現実がすぐに続いた。変化は困難であり、私たちは新しい道を切り開いているのだ。
エージェント型AIにより、私たちは今、私たちが知っている仕事を破壊し、真の人間と機械のハイブリッド労働力の未来への扉を開く可能性が高い機械の自律性のレベルへの道を歩んでいる。そこでは、人々とエージェントが協力して、どちらも単独では達成できないことを成し遂げる。この機会を理解するために、私たちがAIとともにこの瞬間にどのようにたどり着いたか、どこに向かっているのか、そして現在からAIを活用した未来の状態への橋を渡るためのいくつかの優先事項を考えてみよう。
エージェント型AIへの道
2000年代初頭、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、人間が行うであろうことをAIを使用して達成する可能性を示した。導入においては、いくつかの価値があったが、制限もあった。RPAはルールベースで、柔軟性がなく、コストがかかる。動的な企業運営に常に対応したり調整したりすることはできなかった。
機械学習においても大きな飛躍があった。これらのモデルタイプは、人間の認知能力を凌駕するデータ分析を可能にした。機械学習には今後も価値ある用途があるが、意思決定やワークフロー自動化のために設計されているわけではない。
近年、大規模言語モデル（LLM）が登場した。LLMは、企業データの検索や取得のためのチャットボットなど、人間の労働を補完・支援する価値がある。しかし、LLMを活用したツールは、現在の仕事の進め方に主に統合されている状態だ。
今日、このイノベーションは頂点に達しつつある。エージェント型AIは、データと技術環境を認識し、意思決定を行い、最小限の人間の介入で行動する自律システムと定義される。エージェント型AIの出現により、基本的なタスク自動化から成果の委任へと移行する可能性がある。つまり、どのように行うかを指示することなく、何をすべきかを機械に伝えることができるのだ。
RPAとは異なり、エージェントはルールベースの計算ではなく、文脈的推論を活用する。機械学習とは異なり、エージェントは一つのことだけを上手に行うわけではない。他のシステムと接続し、それぞれの強みを活用して新しい機能を可能にする。そして、LLMが既存のワークフローに適合するのに対し、エージェント型AIは仕事を完全に再考することを要求する。
エージェント化のタイムライン
エージェント型AIの価値実現までのタイムラインには不確実性がある。明確さの欠如は主に技術革新の速度によるものだ。エージェント型AIはまだ開発中である。それでも、前進するにつれてより明確になる進歩の絵を描くことはできる。
現在、エージェント型AIを活用している企業向けソフトウェアアプリケーションはほとんどない。使用されているエージェントは通常、構造化されたロジックに依存してルールベースのタスクを自動化するプロセスエージェントだ。請求書処理、コンプライアンスチェック、文書処理など、アプリケーションにまたがる複雑な多段階のビジネスプロセスは、エージェント型アプリケーションに適している。これらのプロセスエージェントは比較的単純な推論能力を持っているが、高度な自律性を持ち、これからのことを垣間見せてくれる。
この技術が成熟するにつれて、ソフトウェアアプリケーションに組み込まれるエージェント機能がさらに増える可能性がある。企業プラットフォームは、組織がすでに使用しているプラットフォーム（例：ERP）のコンポーネントとしてエージェントを提供するかもしれない。可用性と洗練度が高まるにつれて、企業はより高度なエージェントや複数エージェントシステムを使用して、複雑で非構造化されたタスクを処理できるようになるだろう。
今後10年の終わりまでに、企業のエージェント化は本格的に進行している可能性が非常に高い。ワークフローはエージェント・ファーストの哲学で変革され、人間はエージェントの意思決定の監督者としての役割を果たすことになるだろう。また、全く新しい機会も生まれる可能性がある。
例えば、顧客エンゲージメントは、カスタマイズされたメールや定期的なアウトリーチから、顧客と企業のエージェントとの継続的な会話へと移行する可能性がある。顧客ライフサイクル全体を通じて、エージェントは会話履歴、好み、苦情、質問、傾向、過去の購入履歴、そして顧客を引き付けるソリューションやオファーを提供するために役立つあらゆるデータを考慮する。エージェントを活用することで、顧客とのまったく新しい対話方法が実現可能になる。
このようなアイデアは業界全体に根付き、企業の運営方法を変革すると同時に、仕事の進め方も変えていくだろう。
従業員を旅に連れ出す
物事がどのように変わろうとしているかを想像するのは刺激的だが、この可能性を完全に実現するには、技術導入だけでなく、仕事と投資が必要だ。労働者の側には、AIが広く、特にエージェントが人々を不要にするという懸念があるかもしれない。エージェントの採用は人々を置き換えることではなく、仕事の達成方法を変えることだ。
労働者はこの価値観を聞き、受け入れる必要がある。なぜなら、彼らはこの未来における重要な利害関係者だからだ。従業員はリスク管理と成果の検証に貢献すべきである。そして彼らは、エージェントが彼らの生産性を向上させ、最終的には彼らの労働体験を向上させることができるという信念を持ち、それを目の当たりにする必要がある。
また、エージェントが増殖するにつれて、人間の創意工夫と創造性がより価値を持つようになるという説得力のあるアイデアもある。チームワーク、コラボレーション、批判的思考、創造性—機械が複製できないもの—は、プロセスが再考され、ビジネスが変革されるにつれてより重要になるだろう。これは労働力開発、スキルアップ、将来の人材パイプラインに影響を与える。意思決定のポイントと人間特有の活動を明確にすることで、エージェントがどこにでも存在する組織においても、人間が不可欠であるという確信を保持することができる。
エージェント型AIとの未来が明確になりつつある。大きく考え、人間性を擁護し、社会にとってのリスクと機会を考慮することで、AIとともに世代的な一歩を踏み出すことができる。その旅はすでに始まっている。
