Persistent Systemsの最高デリバリー責任者、ラジェシュ・ガープレ博士による寄稿。
つい最近まで、小さな不具合が組織全体を減速させ、一つの問題が複数のチームに波及することがあった。出荷の遅延がスケジュールの空白を生み、データフィードの障害がシステム遅延を引き起こし、人々は原因を探すために奔走していた。今日、そのパターンは変化している。インテリジェントなデジタルエージェントが問題を検出し、修正し、誰かが介入する前に解決を確認できるようになっている。
この静かな変化は、AIが企業の業務をどのように再形成しているかを表している。焦点は反復的なタスクの自動化から、独立して推論し、行動し、学習できるシステムの構築へと移行した。エージェント型AIは次の段階を表し、人々を支援するだけでなく、精度、信頼性、測定可能なビジネスインパクトを伴って成果を提供するように構築された技術である。
2025年3月のマッキンゼーのレポートによると、調査対象組織の78%が少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用しており、前年の72%から増加している。BCGによると、エージェント型AIシステムはビジネスプロセスを30%から50%加速し、反復的で価値の低いタスクに費やす時間を大幅に削減できる。
企業にとっての問題は、もはやAIが何を自動化できるかではなく、どのようにして納品スピードを加速し、品質を向上させ、それらの利益を実行の各層で測定可能な顧客ROIに変換できるかということだ。
自動化からアカウンタビリティへ
従来の自動化はスピードを向上させたが、しばしば孤立した効率性を生み出した。エージェント型AIはシステムを接続し、リアルタイムでビジネスイベントに対応し、最小限の介入でワークフローを完了できる。これはAPIを通じてERP（企業資源計画）、CRM（顧客関係管理）、ITSM（ITサービス管理）システムなどのプラットフォーム間で機能し、脆弱な統合層を排除し、運用トリガーに即座に反応する。
私たちは予測分析パイプラインを近代化しようとしているグローバルテクノロジープロバイダーと協力した。5日間の分析サイクルを機械学習（ML）駆動のリスクモデルと自動ラベリングパイプラインに置き換え、モデルの精度を向上させ、手作業を削減した。これにより、チームは遅延した診断から信頼性の高いほぼリアルタイムの洞察へと移行し、より速く、より調整された、インテリジェンス主導の運用へのステップとなった。
人間の集中力の回復
エージェント型AIは、人々の働き方も再定義している。知識労働者は、データ入力、レポート更新、照合などの反復的な活動に1日の大部分を費やしている。これらのアクションをインテリジェントシステムに委任することで、チームは判断力、創造性、戦略に集中できるようになる。
IDCの予測によると、すべての企業アプリケーションの50%以上が現在AIアシスタントまたはアドバイザーで強化されており、ソリューションの約20%が完全なエージェント型システムへと進化している。その利点は効率性を超えている。従業員が情報収集ではなく信頼性の高い洞察に基づいて行動できるようになると、意思決定の質と自信の両方が向上する。
信頼とガバナンスの組み込み
企業が自律性を拡大するにつれて、信頼性と透明性も能力とともに進化しなければならない。多くの組織は、信頼性が高まるにつれてエージェントが「提案」から「承認」、「自動実行」モードへと移行する階層型自律モデルを採用している。この構造は、信頼を構築しながらコントロールを確保する。
信頼は可視性に依存している。すべてのエージェント型アクションは、ID検証、監査証跡、アクセス制御を通じて追跡可能である。これらの安全策により、安全で観測可能かつコンプライアンスを満たすシステムが作成される。
私たちはグローバルなデジタル決済およびビジネスサービスプロバイダーと提携し、散在していた生成AIパイロットを単一の統一されたガバナンスモデルに統合した。この変更の最初の90日以内に、スキーマカバレッジは約20から150以上のテーブルに拡大し、ITに対するビジネス依存度を20%削減した。この変更により、監視が統合され、アカウンタビリティが向上し、配信が標準化され、孤立した実験が企業全体の変革に転換された。
継続的学習とスケーラブルなガバナンス
エージェント型AIはクローズドループ学習を通じて改善される。モニタリングツールは精度、パフォーマンス、コストを追跡し、システムがリアルタイムで適応できるようにする。専門家（SME）はこのフィードバックサイクルの一部であり続け、ロジックを洗練し、例外を処理する。この連携により、運用上の利益が財務規律に変換され、配信の卓越性と持続可能な顧客価値および企業効率が結びつく。
組織全体でのインテリジェンスの拡大
エージェント型AIで最も成果を上げている企業は、複製と規律を通じてそれを実現している。再利用可能なブループリントは成功パターンを捉え、チームや地域全体に適用する。プロダクトオーナーはデジタルワークフォースマネージャーとして新たな責任を担い、エージェントのパフォーマンスを監督し、人間のチームに適用するのと同じ厳密さで成功指標を定義している。
推論を強化しエラーを最小化するために、企業は検証済みデータにエージェントの意思決定を固定するナレッジグラフを開発している。この基盤により、機能全体で一貫した結果が確保され、コンプライアンスが強化される。
今後の道：戦略的共同リーダーとしてのAI
企業AIは統合に向かっている。組織はチャット、検索、オーケストレーション、ガバナンスを単一の運用インターフェースに統合するインテリジェントレイヤーを構築している。この収束により、採用が簡素化され、データ、プロセス、意思決定のフローが協調して運用できるようになる。
次世代のエージェント型システムは、メモリー、観測可能性、検証済みIDを組み合わせ、レジリエンスとアカウンタビリティを確保する。ワークフローが反応型から予測型へと進化するにつれて、自己修正プロセスがデジタル運用の標準になるだろう。
しかし、エージェント型実行への移行は瞬時に行われるものではない。初期の取り組みはしばしば減速する。それは、チームがまだデータ基盤を整え、運用モデルを標準化し、自律的なワークフローへの信頼を構築している段階だからだ。リーダーはまた、システムが予測可能に動作し、完全に追跡可能であり、既存のプロセスとクリーンに統合されることを明確に求めている。
業界の役割は現在、より明確なガバナンスパターン、再利用可能なオーケストレーションフレームワーク、組織が破壊的な飛躍ではなく徐々にインテリジェンスを拡大できる採用モデルでこの道を簡素化することだ。
この次の段階をリードする企業は、AIをツールではなく共同リーダーとして扱う企業だ。それは配信モデルを再考し、チームがより速く、よりスマートに、より予測可能に配信できるようにする。エージェント型AIは、組織をより俊敏で、正確で、説明責任を果たせるものにすることで競争優位性を定義するだろう。
