リシ・クマー博士、MatchingFitのチーフ・トランスフォーメーション・オフィサー。企業イノベーションを大規模に推進。
昨年、私は多くの経営幹部と会い、彼らは共通の問題を抱えていました。彼らは数十のAIパイロットプロジェクト—カスタマーケアのチャットボット、プロモーションのレコメンデーションエンジン、サプライチェーンの需要予測など—を実施していましたが、その効果はバラバラでした。
つまり、多くの業務を自動化したものの、インテリジェントな運用はできていなかったのです。
この一つの問題が、今日多くの企業が直面している最大の課題の一つを表しています。彼らは自動化から自律化へと移行していますが、自律性をスケールさせるための方法論はまだ完成していません。一つの潜在的な解決策は、エージェント型AIと、現在AgentOpsとして知られる運用規律にあるかもしれません。
モデルからエージェントへのシフト
最近まで、企業のAIはより優れたモデルの構築を中心に展開されていました。今日、焦点はモデル自体から、インテリジェントエージェントがデータ、人、システムとどのように相互作用して測定可能な成果を提供するかへと移行しています。
エージェント型AIは静的なアルゴリズムを超え、環境を認識し、推論し、協力し、定義されたビジネス制約の中で行動できる自律型エージェントを可能にします。小売業では、これは在庫レベルに基づいてリアルタイムのプロモーションを交渉する価格設定エージェントを意味する可能性があります。医療では、患者のリクエストを振り分けたり、病院間のリソース配分を最適化したりするワークフローエージェントかもしれません。
これらのシステムは単に反応するだけでなく、ガードレール内で決定し、適応し、学習します。しかし、ガバナンスと運用規律がなければ、エージェントシステムは急速に混乱に陥る可能性があります。そのため、AgentOps—マルチエージェントシステムのオーケストレーション、モニタリング、制御層—が企業AIを管理するための不可欠な規律として登場しています。
AgentOpsの役割
デロイトの2025年予測によると、生成AIを使用している企業の25%が2025年にエージェント型AIのパイロットを開始すると予想され、この数字は2027年までに50%に上昇すると予測されています。しかしガートナーは、不明確な価値、コスト増加、または弱い制御により、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が2027年末までにキャンセルされる可能性があると警告しています。
これらの挫折の最大の理由は、自律型エージェントをアプリケーションと同じ方法で管理することができないことであり、規律あるAgentOpsの必要性が強調されています。
AgentOpsは製品ではなく、インテリジェンス、ガバナンス、人間性を融合させた運用哲学です。その目標は、ライフサイクル管理、可観測性、コンプライアンス、コラボレーションといった構造を導入し、すべてのエージェントが安全に、倫理的に、そしてビジネス目標に沿って運用されるよう確保することです。
基盤の構築
エージェント型AIとAgentOpsの成功は、目的の明確さ、データ規律、人間による監視にかかっています。そのため、AgentOpsの導入を成功させるには、強固な基盤を構築することから始まり、以下のステップを踏む必要があります：
1. 技術ではなく、ビジネスの意図から始める。多くのイニシアチブは「どのエージェントを導入すべきか？」という質問から始まります。正しい質問は「どのビジネス成果がエッジでのインテリジェンスを必要としているか？」です。小売業では、それはマークダウン損失の削減を意味するかもしれません。医療では、ケアの連携改善や管理負担の軽減かもしれません。まず意図を定義し、技術がそれに続きます。
2. 統合されたデータとコンテキストレイヤーを構築する。エージェントは受け取るコンテキストと同じくらい賢くなります。エージェントが効果的に協力できるよう、CRM、サプライ、オペレーションデータを統合する必要があります。小売業者では、ロイヤルティとサプライチェーンデータを統合することで、コンバージョン精度を向上させることができます。
3. 透明性と制御のための設計。すべてのエージェントは倫理的および規制上の境界内で運用されなければなりません。医療では、これは厳格な説明可能性とトレーサビリティを意味します。リーダーは、どのエージェントが行動し、どのデータにアクセスし、なぜそうしたのかを確認できるべきです。透明性が自律性を信頼に変えます。
4. 最初から人間による監視を組み込む。エージェントは判断を置き換えるのではなく、増幅します。病院では、管理エージェントが看護師の時間を節約するリソースシフトを提案できますが、その時間節約は患者ケアの優先事項と矛盾する可能性があります。臨床医は実際の整合性を達成するために、ロジックをレビューし微調整する必要があります。ヒューマンインザループ設計は譲れません。
5. 再利用可能なエージェントフレームワークを通じてスケールする。各エージェントを、定義された目的、インターフェース、ライフサイクルを持つマイクロサービスとして扱います。このモジュール性により、チームは部門間で成功を複製できます。再利用可能なエージェントフレームワークを構築することで、組織はあらゆる機能に特注のエージェントをコーディングするチームよりも、より確実に採用をスケールできる立場に置かれます。共有パターンは統合の負債とガバナンスの摩擦を減らすからです。
AgentOpsアーキテクチャの統合
強固な基盤が整ったら、次のステップは責任ある自律性をスケールでサポートするAgentOpsアーキテクチャを設計することです。これらのシステムを構築するリーダーは、少なくとも以下の5つの主要コンポーネントをサポートできるアーキテクチャの確保に焦点を当てるべきです：
1. エージェントファブリック：組織は、自律型エージェントが調整し、情報を交換し、タスクを実行できる共有環境を必要としています。
2. コンテキストレイヤー：適切に設計されたアーキテクチャは、エージェントがタイムリーで構造化されたコンテキストを受け取り、その決定が現在の状況に沿ったものであり続けるようにします。
3. ガバナンスとポリシーエンジン：リーダーは、エージェントがアクセスできるものと、許可される決定について境界を定義する必要があります。
4. モニタリングと可観測性：効果的な監視には、エージェントがどのように振る舞い、どれだけうまく機能し、期待からいつ逸脱するかを追跡する能力が必要です。
5. 人間による監視コンソール：適切に設計されたAgentOpsアーキテクチャは、人間の介入がいつ必要か、どのタイプのレビューが必要か、専門家がどのようにエージェントの決定を調整または上書きできるかを明確にします。
これらの機能を総合すると、説明責任を犠牲にすることなく自律性をサポートするアーキテクチャにとって不可欠です。
インテリジェントエンタープライズの次の章をリードする
エージェント型AIはまた、新しいリーダーシップの習慣を要求します。経営幹部との仕事に基づいて、私は5つの原則を推奨します：
1. 誇大宣伝ではなく、ビジョンでリードする。すべてのイニシアチブを測定可能なビジネスインパクトと人間的価値に根付かせる。
2. スケールの前にデータ品質に投資する。クリーンで管理されたデータは、信頼性の高いエージェントの生命線です。
3. 倫理とコンプライアンスを優先する。データ使用、バイアス、説明責任に関する明確なポリシーを確立する。
4. 学際的なチームを育成する。技術者とドメインエキスパート、オペレーションリーダー、行動科学者をペアにする。
5. 出力だけでなく学習を測定する。システムが時間とともにどのように改善するかを追跡し、洞察を戦略にフィードバックする。
今後、企業はどれだけのAIを導入したかではなく、そのシステムがどれだけインテリジェントに協力するかによって評価されるでしょう。AgentOpsは、エージェントが責任を持って働き、人々が賢明にリードするこのタイプの協力を持続可能にするために設計されたフレームワークです。
