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今週、Forbesは毎年恒例の「30アンダー30」リストを発表し、次世代のビジネス、産業、生活を形作るリーダーたちを紹介しました。テクノロジーが存在する限り、若者たちはその形成と方向付けに大きな影響を与えてきました。そのため、このリストに生成AI分野での活躍で何人もの人物が選ばれたのは驚くことではありません。AI顧客サービスプロバイダーのDecagonの共同創業者ジェシー・チャン氏（共同創業者のアシュウィン・スリーニバス氏とともに）は、クライアントの豊富な内部データと連携するAIモデルの組み合わせでスタートアップを構築しました。DecagonはSalesforceのような大手企業ソフトウェア企業や、Sierraのような著名な創業者によるスタートアップと競合しています。
AIに関する功績でリストに選ばれた他の人物には、弁護士の基礎作業を処理する企業Legoraの共同創業者兼CEOのマックス・ジュネストランド氏、複雑な税務・会計問題を処理するプラットフォームAccordanceの共同創業者デビッド・ユー氏とフィンサム・サムソン氏、ゲーム、映画制作、教育用のインタラクティブな3D世界を自動生成するプラットフォームMoonlake AIの共同創業者シャロン・リー氏とファン・ユン・サン氏が含まれています。
多くの起業家や開発者がAIとAIエージェントの次なる最良の活用法を生み出すために取り組んでいる一方で、企業は一歩下がって監視とガバナンスについて考える必要があります。企業統合プラットフォームBoomiのCTOであるマット・マクラーティ氏と、AIエージェントを監督する最良の方法—そしてそれによってテクノロジーガバナンスを強化する方法—について話し合いました。私たちの会話の抜粋は、このニュースレターの後半に掲載されています。
CIO戦略
企業がAIエージェントを作成・実装する中、緊急の課題が浮上しています：企業レベルでどのようにそれらを管理できるのか？
Forbes上級寄稿者のジャナキラムMSV氏によると、マイクロソフトは先月のIgnite 2025イベントで新しいAgent 365プラットフォームを発表しました。Agent 365はMicrosoft 365、Entra、Purview、Defenderのインフラストラクチャ内で動作し、AIエージェントに人間の従業員を管理するのと同じID・アクセス管理原則を適用します。このプラットフォームには、組織内のすべてのエージェントの一元化されたインベントリ、エージェント、人間、データ間の接続をマッピングし、エージェントのリアルタイムモニタリングを提供するダッシュボード、組織のコンテキストデータのWorkIQインテリジェンスレイヤーへのエージェントアクセス、そしてエージェントが侵害された場合にデータが露出する可能性のある設定ミスを人間のユーザーに警告する追加セキュリティが含まれています。
グーグルもまたエージェント管理ビジネスに参入していますが、Gemini Enterpriseソリューションは現時点では主に作成・統合ツールです。MSV氏によると、グーグルのプラットフォームは10月から稼働しており、単に新機能を追加するのではなく、日常のビジネスワークフローにAIを組み込むために開発されました。このプラットフォームはGeminiモデルを企業のデータインフラストラクチャ—Google Workspaceだけでなく、Microsoft 365、Salesforce、SAP、ServiceNow、Atlassianにも—接続できます。Gemini Enterpriseは、データへの会話型AIアクセスとエージェント開発—特定のワークフロー用に事前構築されたエージェントと、従業員がカスタムエージェントを作成できるノーコード環境の両方—を提供するように設計されています。Gemini Enterpriseには、組織全体のAIエージェント活動の一元的な可視性を提供するガバナンス機能もあり、ルールベースのアクセス制御、データ損失防止ルールの確立、および監査ログの他のセキュリティシステムへのエクスポートが可能です。
人工知能
AI企業のAnthropicは、法人向けビジネスを拡大し、Claudeの異なる機能を連携させています—価格構造とパッケージのバンドルの両面で。Forbesのリチャード・ニエバ氏によると、Anthropicの法人顧客の60%以上が複数のClaude製品を使用しています。ほとんどのユーザーはまだチャットボットにしか馴染みがありませんが、Claudeにはコーディング製品、API接続用の開発者プラットフォーム、そしてチャットボットのよりセキュアな企業版もあります。
AIの利用に関する一般的な話題は消費者向けチャットボットを中心に展開していますが、Anthropicによると、年末までに30万の法人顧客を獲得する見込みです—2年前の1000社から増加—そしてウォール・ストリート・ジャーナルによると、法人向けビジネスは同社の収益の約80%を占めています。Claude Codeは5月の発売から3ヶ月で年間収益5億ドルに達したため、Anthropicは何かを掴んでいるのかもしれません。
「この会社の野心の範囲は、成功への道が企業市場での勝利を通じて実現するということです」と最高製品責任者のマイク・クリーガー氏はニエバ氏に語りました。
政策・規制
実店舗では、価格はほぼ固定されています。商品には紙の値札があるか棚に表示があり、すべての消費者がその表示価格を支払います。Eコマースでは、事情はそれほど単純ではありません。そして今、ニューヨーク州は企業に対して、「パーソナライズド価格設定」をチェックアウトページで開示するよう義務付けていると、Forbes寄稿者のアニシャ・シルカー氏は書いています。
アルゴリズム価格設定やサーベイランス価格設定とも呼ばれるこの価格設定戦術は、AIと顧客の個人データ—閲覧履歴、デバイスタイプ、過去の購入履歴など—を使用して個別に価格を設定します。ニューヨーク州はこのプロセスの開示を義務付ける最初の州となり、違反した企業は1件につき最大1000ドルの罰金が科せられます。このプロセスは2010年代から広く普及していると言われており、ドナルド・トランプ大統領就任の数日前に発表された連邦取引委員会の報告書では、オンライン小売業者が標的型価格設定のために頻繁に収集するすべてのデータが強調されていました。
ニューヨーク州の開示法は11月に施行され、ちょうど年末商戦に間に合いました。この法律は制定以来物議を醸しており、全米小売業協会からの訴訟につながりました。同協会はこの要件が小売業者の言論の自由を侵害すると主張しました。この訴訟は10月に棄却され、連邦裁判所の判事は開示が事実に基づくものであり、正当な消費者保護の利益に資すると判断しました。
トランプ政権と共和党が支配する議会の下で、最近多くのテクノロジー規制—特に企業よりも消費者を優先するもの—が廃止されていますが、サーベイランス価格設定の禁止、制限、または開示要求は勢いを増しています。ニューヨーク・タイムズによると、少なくとも他の10州と連邦政府が同様のことを行うための法案を審議中です。
ビット＆バイト
AIエージェントを賢く監視・統治する方法
AIエージェントはまだ初期段階にあり、多くの企業がそれらの監視と統治に苦戦しています。企業統合プラットフォームBoomiのCTOであるマット・マクラーティ氏と、AIエージェントを監視する最良の方法と、その監視を有益なガバナンス戦略に変える方法について話し合いました。この会話は長さ、明確さ、一貫性のために編集されています。
AIエージェントについては、まだ訓練輪の段階ですが、エージェントは通常の非自動化生成AIよりも人間の監視と介入が必要でしょうか？
マクラーティ氏：テクノロジーの世界で新しいことをするとき、私たちは常に参考にするアナロジーが必要です。エージェントのアナロジーで危険な部分は、[それを]人間だと言うことです：これらのものに個性を与えたりしています。それはかなり危険です。
私にとって良いことの一つは、以前のテクノロジー革新よりもはるかに目を見開いて生成AI分野に入っているように見えることです。それは非常に広範囲にわたり、リスクを増加させます。しかし、ウェブが登場したときや、モバイルの初期段階では、「人々がこれらのデバイスに依存するようになるかもしれない」とは必ずしも考えていなかったような、以前のテクノロジーよりも生成AIに対する意識がはるかに高いように思えます。単により多くの意識があります。
エージェント自体を確実に統治する必要があり、それには行動の監視、意図した結果の監視、異常検出などが含まれます。また、エージェントを超えて、彼らが存在する空間を広く監視する必要もあります。そしてエージェントのコラボレーション、実際のエージェント間のやり取りも監視が必要です。なぜなら、単一のエージェントの範囲を制限するのは簡単ですが、エージェントが協力して作業する場合は、あらゆる基盤をカバーする必要があるからです。
テクノロジー空間としての生成AIが、以前のソフトウェアエンジニアリングと異なる点は、はるかに決定論的でないことです。私たちはソフトウェアエンジニアリングのパラダイム全体を、機能の範囲が有限であるという事実に基づいて構築してきました。私たちが監視している決定論的な能力を持っています。
生成AIは非常に広範囲であるため、はるかに予測しにくく、再現性も低いです。そのため、事前の経験的評価がQAにおいてはるかに必要ですが、それは本番環境で起こることを監視する際に何倍にも増幅されます。
誰がエージェントを監視すべきですか？技術部門の誰かである必要がありますか、それとも人間の従業員の同様の作業を監視する人に似ているべきですか？
ガバナンスの最初の層は、単にそれをどこに置くかだと思います。初期段階では、より多くの人間がループに入ることは間違いなく良いことです。なぜなら、それは非常に予測不可能であり、実際、私たちのソフトウェア環境全体は、責任を持つ人間がいるという前提に基づいて構築されているからです。40年前にIBMからの引用があり、「これを完全に自動化することはできない。常に責任を持つ人がいなければならない」と言っています。それは今でも当てはまります。
私たちはすでにこの例を見ています。エア・カナダは生成AIを使用して顧客を支援するチャットボットを作成しようとしましたが、それは弔事運賃に関する方針をその場で作り出していました。彼らはそれを尊重することを拒否し、「いいえ、それは私たちのチャットボットがその決定をしたのです」と言いました。彼らはチャットボットが独自の法的実体であると主張しようとしましたが、裁判で敗訴しました。だから誰かが責任を持たなければなりません。完全に自動化しようとするエージェントであっても、そのエージェントの決定は誰かに帰属されなければなりません。
ソフトウェア空間に翻訳するのが最も難しいのは、人間の直感と組織的知識だと思います。人々を完全に置き換えることはできません。私たちはその壁にぶつかり、そして収益は短くなるでしょう。だからこそ私たちは、「ここに人がいて、機械に彼らの仕事をさせる必要がある」というよりも、「すでに自動化したものから始めて、それを段階的に改善し、そこから作業する」ことを人々に勧めています。
生成AI急増前でさえ、すでに民主化への傾向がありました。私たちがそこから学んでいるのは、より良いデジタルソリューションを推進する重要な知識の多くが実際には非技術者から来るということです。私たちは自社の仕事でこれを多く目にしています。なぜなら、私たちの顧客はまだビジネス価値を追加するための適切なユースケースを見つけるのに苦労しているからです。エージェントを構築する際に財務担当者や、オンボーディングを行うHR担当者など、より多くのステークホルダーを巻き込むほど、その知識は膨大です。
それがガバナンスにプラスの効果をもたらすと思います。早い段階で人々を巻き込むと、彼らは将来のソリューション全体により大きな関心を持ちます。従来のIT監視という意味での監視とは呼ばないかもしれませんが、エージェントに関わるステークホルダーの所有権が早い段階からあるという事実は、素晴らしいガバナンス効果をもたらすと思います：彼らには利害関係があり、それを追跡しています。
IT監視について考えるとき、メモリストレージレベルやCPU使用率などを考えるかもしれません。私たちはビジネスへの影響、データプライバシーなど、エージェント自体の実際の影響範囲をより監視する必要があります。確かに、それらの領域のビジネスオーナーをガバナンスに関与させることが重要です。
良いガバナンスは多くの面で役立ちます。競争の観点からビジネスにどのように役立ちますか？
私の同僚の[Boomi北米フィールドCTO]スティーブン・フィッシュマンがエージェント空間に関するサイバーセキュリティの白書を書いています。彼は[車のブレーキはすべてを遅くするためだけにあるのではないというアナロジーを使いました]。ブレーキは実際には速く走れるようにあるのです。ブレーキがなければ、全く速く走ることはできません。
「速く動いて物事を壊す」という考え方があります。いいえ：速く動いて、物事を壊さない。それが私たちがしたいことです。保護策を講じなければ、人々は動きたがらないと思います。「まず全員が水に飛び込めば、それが泳ぐのに十分暖かいかどうかがわかる」と苦労している企業を見ています。
最初にガバナンスを確立しなければ、前進して問題を引き起こすことを恐れて麻痺するか、顧客の目の前で方針を変更するチャットボットを抱えることになるでしょう。
人事異動
- 保険グループCrum & Forsterの傷害・健康部門がジャレド・イオニン氏を最高デジタル責任者に任命しました。イオニン氏は同部門に加わり、以前はThe HartfordでIT担当副社長としてテクノロジーチームを率いていました。
- 商業債権会社Altusがターン・シャント氏を最高技術責任者に選出しました。シャント氏は同社に加わり、以前はiQorでテクノロジー担当上級副社長を務めていました。
- 健康テクノロジープラットフォームFunctionがジアド・スルタン氏を最高製品・技術責任者として1月から採用します。スルタン氏は最近までSpotifyでパーソナライゼーション担当上級副社長を務めていました。
戦略とアドバイス
リーダーは自信を持つべきですが、自信過剰というものも存在します。少し自己疑問を持ち、自分の決断に疑問を投げかけるリーダーは、前進する前に少し立ち止まり、後悔するような衝動的な行動をする可能性が低くなります。
AIはビジネスをより効率的で生産的にする可能性がありますが、AIは既に持っているデータと連携することを忘れないことが重要です。データが最初から良い状態でなければ、最高のAIでも望ましい結果を生成することはできません。そのため、AIの戦略にはデータEQを中心に据えるべきです。
クイズ
AIが大量の電力を使用することについて多くが語られていますが、TRG Datacentersの新しいレポートによると、人々がオンラインで行う多くの一般的な活動も多くの電力を使用しています。これらの活動のうち、最も多くの電力を使用するのはどれでしょうか？
A. テキストプロンプトを使用して短いAIビデオを生成する
B. 1時間のZoom通話
C. 1時間のストリーミングビデオ視聴
D. 1時間のオンラインビデオゲームプレイ
正解をこちらでご確認ください。
