ハビエル・フェルビエンサはアクセンチュア・ソングのシニアエグゼクティブ | 生成AIとデジタルビジネス変革を通じてビジネスインパクトを推進。
MITテクノロジーレビューによると、AIプロジェクトの約95%が測定可能なビジネス価値を生み出せていません。ほとんどの企業は2024年から2025年にかけて生成AIのパイロットプロジェクトを実施しました。一部のチームは成果を上げましたが、多くの取り組みは拡大せず、損益に影響を与えませんでした。洗練されたデモや概念実証は当初は印象的でしたが、収益、コスト、顧客体験への影響は限定的なままでした。パイロットは散在し、データは断片化（かつ一貫性がなく）、プロセスは時代遅れでした。ツールが多すぎてオペレーティングモデルが不十分であり、時間の節約はできても実質的なKPIはほとんど改善されませんでした。
グローバルな通信・メディア企業の生成AIプログラムに携わるシニアセールスおよびデジタル変革リーダーとして、これらのパイロットが一貫したエンタープライズインテリジェンスや包括的なアプローチがない場合に頓挫することがいかに多いかを目の当たりにしてきました。
次のステップはシンプルです：実験を追加するのをやめ、戦略、人材、プロセス、データ、AIを一つのフレームワークに接続するエンタープライズインテリジェンスレイヤーを構築することです。エージェント型アーキテクチャに基づくこのアプローチは、スーパーエージェントと専門エージェントを人間の監視と連携させ、断片化した活動を測定可能な優位性に変えます。
経営者に今必要な転換
多くの「エージェント型」プロジェクトは、適切な基盤がなければ拡大できません：明確なビジネスケース、再設計されたプロセス、データの準備態勢、ガバナンスの整備などです。重要なのは、価値はパイロットではなく、新しいオペレーティングモデルから生まれるということです。私の意見では、これはリーダーが「ツールのパイロット」という考え方から「ビジネスが実際にどのように運営されるか」という考え方にシフトする必要があることを意味します。まずはAIを少数の明確な成果に合わせ、明確な責任者を割り当て、意思決定権を定義し、作業を中心にプロセスを再設計することから始めましょう。この考え方の変化こそが、AIを興味深いデモから測定可能な結果を提供する反復可能なシステムへと移行させる鍵となります。
先駆者たちは可能性を証明しています。アクセンチュアの報告によると、エージェントベースのソリューションを使用するクライアントプログラムでは、価値実現までの時間が月単位から日単位に短縮され、マーケティングチームは手作業のステップを最大55%自動化し、運用コストを約6%削減しています。PwCの調査では、AIに触れている業界では生産性の伸びが約4倍速いことがわかっています。BCGはエージェント型システムを導入している企業では、ワークフローサイクルが20%から30%速くなり、保険金請求処理が最大40%速くなり、リード転換率が25%向上していることを示しています。デロイトはマルチエージェント設定が、プロセスとガバナンスが整合している場合、複雑な作業において単発の生成AIツールよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。
ビジネス用語で見る「エージェント型アーキテクチャ」の意味
自社を目標、ワークフロー、意思決定のネットワークとして考えてみましょう。エージェント型AIは、ビジネスルールの下でこれらの目標を追求するように設計されています。エージェント型アーキテクチャは、戦略、人材、プロセス、データ、システム全体でそれを機能させる方法です。
スーパーエージェントは戦略をタスクに変換し、業務をポリシー、リスク、ブランドに合わせて維持できます。専門エージェントはチームをサポートできます—例えば、営業、サービス、財務、マーケティング、サプライチェーンにおいて、調査、ドラフト作成、分析、ルーティング、フォローアップを処理します。人間による監視が中心的役割を果たします：人々はシステムを承認し、指導し、改善します。
例として、通信会社の債権回収シナリオでは、スーパーエージェントが30〜90日の延滞口座の回収率を5%向上させるという目標を担当し、専門エージェントがリスクを評価し、各顧客に最適な通信チャネル（SMS、手紙、アプリ通知、メール、電話）を選択し、パーソナライズされたメッセージや支払いプランの提案を作成します。人間の債権回収マネージャーは、その後、機微なケースをレビューし、影響の大きいアクションを承認します。
エージェント型アーキテクチャはチームを置き換えるものではなく、意思決定の説明責任を維持しながら、処理能力と品質を向上させるものです。
2026年のシンプルな計画（ツール優先ではなく成果優先）
複数の業界のクライアントと協働した経験から、生成AIを成功裏に拡大するために必要なことには明確なパターンがあることがわかりました。以下のステップは、組織が実際の測定可能なビジネスインパクトを生み出す方法でエージェント型AIを採用するのに役立つ実用的な例示的シーケンスを反映しています：
• CFOレベルの目標を3つ選ぶ。例：インバウンドサービスコストを15%削減する、売掛金回収日数を5%短縮する、デジタルコンバージョンを10%向上させるなど。AIをユースケースではなく成果に結びつけ、目標ごとに単一の責任者を割り当てます。
• オペレーティングモデルを立ち上げる。各目標にAIプロダクトオーナーを任命し、ブランド、リスク、コンプライアンスのガードレールを定義し、意思決定に監視が必要な場合は人間を介在させる承認ループを組み込みます。
• 主要プロセスを再設計する。エージェントが業務の遂行方法を補完し、判断が必要な場合は人間が介入できるようにワークフローを調整します。よくある間違いは、プロセスを最初に調整せずに「AIを追加する」ことです。ステップ、承認、引き継ぎが不明確な場合、エージェントは成果を改善するのではなく、単に非効率なワークフローを加速させるだけです。
• 必要なデータだけをクリーンアップする。これらの目標を推進する10〜20のデータオブジェクト（顧客、注文、チケット、請求、SKUなど）に焦点を当てます。データの断片化は最大の障壁なので、大海の水を沸かそうとしないでください。
• エージェントを展開する。既存のワークフロー（CRM、ERP、コンタクトセンター）内の専門エージェントから始めます。タスクを調整し、ポリシーを適用し、成果を測定するスーパーエージェントレイヤーを追加します。
• 2週間ごとに測定と反復を行う。提供された価値、短縮されたサイクルタイム、必要な承認、発生した例外、リスクフラグを追跡します。指標が維持される場合にのみ拡大します。
どこから始めるか
• カスタマーサービス：エージェントがやり取りを要約し、回答を提案し、ナレッジを作成します。スーパーバイザーは承認し、指導します。目標：初回解決率の向上、処理時間の短縮。
• 営業・マーケティング：エージェントがセグメントを構築し、コンテンツをテストし、キャンペーンを最適化します。マーケターは承認し、展開します。目標：キャンペーンサイクルの短縮、コンバージョン率の向上、ブランドセーフな拡大。
• 財務・オペレーション：エージェントがデータを照合し、異常を検出し、予測を準備します。アナリストが検証します。目標：手作業の削減、クロージングの迅速化、運転資本の改善。
• リーダーシップのガードレール：誇大宣伝より価値（測定可能なインパクトを提供するプログラムに資金を提供）、一つのエンタープライズプレイブック、設計による信頼（監査証跡、バイアスチェック）、人間第一（AIを活用した業務を監督するためにマネージャーを再教育）。
2026年に生成AIに資金を提供する前に尋ねるべき7つの質問
1. どのような問題を解決しようとしていて、それを修正した場合の金銭的価値はいくらですか？
2. この目標のためのクリーンで管理されたデータはありますか？
3. ツールではなく、成果の責任者は誰ですか？
4. 生産性、品質、顧客への影響をどのように測定しますか？
5. 人間による承認はどこでループに残りますか？
6. 影響を受ける人々をどのように再訓練しますか？
7. これが拡大した場合、財務、コンプライアンス、ブランドコントロールと統合できますか？
これらの回答なしにAIに資金を提供することは、基礎なしに家を建てるようなものです。一見印象的ですが、必ずひびが入ります。そして結論として、生成AIは断片的なパイロットを通じてビジネスを変革するわけではありません。インテリジェンスがオペレーティングシステムの一部になったとき—戦略、人材、プロセス、データ、AIを明確な目標、測定可能な価値、権限を与えられたチームで結びつけるとき—それは実現するでしょう。
