アダム・ブジャックは、AIエージェント向けエージェント型プロセスインテリジェンスプラットフォームKYP.aiのCEO兼共同創業者である。
20年にわたる技術リーダーシップとコンサルティング経験により、私はイノベーションサイクルのあらゆる段階を目の当たりにしてきた。その始まりから衰退まで—初期の興奮、高まる期待、そして残念ながらあまりにも頻繁に訪れる幻滅の時期だ。後者は現実が期待に届かなかった時に強く打撃を与える。ROIはどこにも見当たらない。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の台頭と停滞は、迅速なROIという初期の約束と、技術が期待に応えられなかった数多くのケースが懐疑論を増幅させた好例である。
今、エージェント型AIが業界の次の大きなトレンドとして台頭する中、私は自問している。私たちは自らの過ちを繰り返すリスクを抱えているのだろうか？そしてさらに重要なのは、今回はどうすれば成功させられるのか？
市場アナリスト、専門家、当社のクライアントやパートナーとの数多くの対話を通じて、私はこの問題について冷静かつ楽観的な視点を得ることができた。
ROI圧力の中でのプロセス改善への取り組み
フォレスターが当社チームと実施したセッションによると、企業の大多数（65%）がプロセスインテリジェンスツールへの投資の主な理由としてプロセス改善を挙げていることは注目に値する。しかし、ほぼ同数（55%）が自動化プロジェクトのコストとビジネスケースの正当化について深い懸念を表明している。
これら2つは密接に関連している。AIプロジェクトの急増と、複雑な意思決定が可能な自律的な「自由に動き回る」エージェントを約束するエージェント型AIへの期待の高まりは、自動化を展開する前にプロセスを堅牢に合理化する緊急性をさらに高めている。
私が行った対話を通じて、C層のスポンサーと運用の専門家の両方が、明確な事前設定ガイドラインの基盤なしに「自発的に物事を理解する」ことができるAIエージェントに対して慎重な姿勢を維持していることは明らかだ。しかし、私の確固たる信念は、厳格なプロセスインテリジェンスが予測可能で制御可能、幻覚のない結果を提供するための基盤であるということだ。
導入の障壁：所有権と成功の測定
エージェント型自動化の拡大における主な障害は、不明確なROIまたはビジネスケース（26%）、自動化とインテリジェンスの取り組みの内部所有権の混乱（28%）、上級スポンサーシップの欠如（22%）である。
成功したパイロットと広範な企業展開の間のギャップは現実のものだ。そしてそれはしばしばリーダーシップの決断にかかっている。CEOまたは経営幹部レベルでの明確なオーナーがなければ、異なるチームが孤立してソリューションをパイロット展開し、影響を制限してしまう。その結果生じる断片化は勢いを妨げ、組織が大きな効率性のブレークスルーを達成することを阻害する。
「エージェント型AI FOMO（取り残される恐怖）」がどれほどあろうとも、リーダーシップはこの技術に賭ける前に基本的な質問に答えなければならない。誰がビジョンと資金調達を所有するのか？成功はどのように測定され、拡大されるのか？
二重のダイナミクスを乗り切る：実務者とC層
アナリストと市場経験によって明らかになった一つのダイナミクスは、企業環境内の2つの重要な利益集団の分裂だ：導入に影響を与える実務者と、投資と戦略を決定するC層幹部である。
実務者は現場で働き、プロセス最適化、ガバナンス、リスクとコンプライアンスのためにプロセスインテリジェンスツールを日常的に使用し、新しいオーケストレーション方法を開発している。ほとんどの場合、彼らは実際のプロセスデータに基づいたエージェント型AIの概念を提唱している。
対照的に、C層はマクロレンズで運営し、常に大局を念頭に置き、自律的な運用を目指しながらベンダーロックインのリスクに警戒している。彼らの継続的な焦点は、常に俊敏性を高めコストを削減しようとしながら、ビジネスモデルを再構築することだ。
この分裂は、積極的に橋渡しされなければ進歩を遅らせる可能性がある。一方で、それは機会も生み出す。実務者の洞察と経営幹部のビジョンを結びつける組織は、競合他社を上回ることができる。
エージェント型AI準備状況ストレステスト
そのため、私はエージェント型AI準備状況ストレステストと呼ぶシンプルな精神的な物差しを開発した。「ストレステスト」という用語は、厳格さ、圧力、実世界での検証を意味している。
AI変革が単なるチェックボックス演習であるという幻想を、一度に全て避けることができたらどうだろうか？AIエージェントに真剣に取り組むなら、始める前に自問すべき3つの質問がある：
1. あなたは上位3つのビジネスプロセスを、すべての例外とバリエーションを含めて詳細にマッピングできますか？できなければ、展開するAIは高価な推測作業となり、運用の混乱と摩擦を生み出す可能性が高い。
2. AIエージェントにコンテキストと最新のプロセス情報を提供できますか？できなければ、エージェントは盲目的に飛行することになり、AIエージェントは安全かつ大規模に価値を提供することができなくなる。
3. 過去1年間のプロセス改善のビジネスインパクトを定量化できますか？現在のパフォーマンスを測定できなければ、AIの影響を測定することもできず、ROI結果を確認できなくなる。
私が会う経営幹部のほとんどは、これらの質問のうち少なくとも2つに「いいえ」と答える。これは単なる技術的な問題ではない。エージェント型AIプロセスインテリジェンスのギャップなのだ。このギャップが埋められるまで、ほとんどのAIエージェント展開は高価な実験的システムとして機能するだろう。
この原則を理解するビジネスリーダーは、競争を通じて市場をリードすることができる。残りの人々は、なぜ彼らのAIエージェント投資が約束を果たさなかったのかを取締役会に説明することになるだろう。ここに中間地点はない。
展望：エージェント型プロセスインテリジェンスと実証済みエージェント型AIの実現
市場は、総合的なプロセスオーケストレーションをビジネス変革の背骨と見なしている。ROI証明可能なAI採用の基盤的な実現者としてのプロセスインテリジェンスの新たな役割が、私を最も興奮させる。組織はプロセスデータ変換からの企業対応の入力を持つエージェント型AIシステムを迅速に開発でき、これにより文脈的に正確で信頼性の高いシステムが生まれ、幻覚が減少する。
消費者または個人のAI使用では、幻覚は不便であっても多くの場合無害であることを認識する必要がある。企業のセットアップでは、この問題は完全な運用停止と見なされる。AIシステムには、広範な展開のための基本的な要件として幻覚の完全な排除が必要だ。この規律により、エージェント型AIは潜在的なシステムから、それを活用する最初の採用者に競争優位性と持続的な利益をもたらす実用的なシステムへと変わるだろう。
個人的な感想として、経験とともに熱意は抑制される。
成功には、エージェント型のバズ以上のものが必要だ。エージェント型AIの変革には、その可能性を最大限に発揮するために、適切な証拠に基づく手法、プロセスの明確さ、そして最後に重要なのは強力なリーダーシップが必要である。
幸いなことに、私たち人間が行うことの質が、依然として最も重要なのだ。
