Imgix（イムジックス）のCEO兼創業者、クリス・ザカリアス氏 - 画像、データ、インテリジェンスを組み合わせてビジネスを変革する。
生成AIモデルは、実際の画像と合成画像の境界線がほとんど見分けがつかないレベルに達している。SoraやGemini Nano Bananaのようなシステムは、シーンを通じて個々のキャラクターを維持し、精密な画像編集を実行し、映画のように自然に感じる動く映像をレンダリングできる。画像を扱う人にとって、これは息をのむような飛躍だ。
しかし、その驚異にもかかわらず、断絶がある。ほとんどの企業はまだ実験段階を超えることに苦戦している。彼らは一枚の素晴らしい画像を生成できるが、同じ機能を製品カタログ、グローバルマーケティングキャンペーン、リアルタイムのクリエイティブワークフローなどで一貫性を持って繰り返し展開することができない。技術はあるが、アクセスパターンが欠けているのだ。
隠れたボトルネック：アクセスパターン
アクセスパターンとは、人々とシステムがAIと対話して信頼性の高い結果を生み出す方法だ。それは生のモデル機能と実際のビジネス効用を結ぶ結合組織である。
今日、そのパターンは主にアドホックだ。個々のデザイナーがモデルインターフェースでプロンプトを試し、エンジニアは生成APIを呼び出すワークフローをプロトタイプ化する。結果は印象的であることが多いが、簡単に再現したり管理したりすることはできない。ある日の「完璧な」AI出力は、次回実行時に微妙に—あるいは大幅に—異なる可能性がある。
この予測不可能性はクリエイティブな探求には刺激的だが、本番環境では障害となる。ビジネスは決定論に依存している—同じ入力は毎回同じ結果をもたらすべきだ。対照的に、生成AIは流動性を重視する。この2つの現実間の緊張関係が、応用AIの次なる大きな課題を定義している。
インテリジェンスだけでは不十分な理由
AIの新たな知性は、自動的に信頼性に変換されるわけではない。大規模モデルは推論や想像ができるが、作業を軌道に乗せる実用的な境界を欠いていることが多い。エージェントに「人物の左側にある植物を削除する」よう指示すると、その指示を見事に解釈するかもしれないが、静かにシーン全体を作り変えてしまうかもしれない。
ここで構造が重要になる。AIが安全かつ効果的に大規模に運用されるためには、細かく範囲を定めたツールへのアクセスが必要だ：呼び出されるたびに一貫してタスクを実行する、個別の明確に定義された操作。画像の世界では、それはトリミング、リサイズ、強化、色補正などを意味するかもしれない。これらの操作はそれぞれ決定論的だ—同じ入力、同じ出力。AIエージェントが毎回その動作を再発明する代わりにこのようなツールを呼び出すことができれば、その出力は印象的なだけでなく、信頼できるものになる。
流動的なインテリジェンスと細かく範囲を定めたツールの間のこの相互作用が、次世代のAIワークフローを可能にするだろう。それは賢いアシスタントと信頼できる協力者の違いだ。
エージェント＋ツール＋人間
AIエージェントは、人間の意図とシステムの行動の間の仲介者として機能し始めている。しかし、彼らがどれほど強力であっても、「ストリートスマート」と呼べるものが欠けている。彼らは指示に従うことはできるが、ニュアンス、コンテキスト、エッジケースに苦戦する。
だからこそ、生成AIの未来はデザイン上ハイブリッドになるだろう。インテリジェントなエージェントが作業の流れを調整するが、人間は検証、承認、軌道修正のためにループ内に残る。その下には、一貫性と信頼を強制する構造化された決定論的ツールの基盤がある。
このモデル—人間に導かれた細かく範囲を定めたツールを使用するエージェント—は、現在AIの実験を定義している混沌を解決する。組織がそれを採用する準備ができれば、AIが印象的なデモから信頼できるシステムへと卒業する方法だ。
最も効果的な企業が行うこと
ツールはすでにAIの主流だ。まだ主流ではないのは、細かく範囲を定めたツール—エージェントがコスト意識を持ち、予測可能な方法で一つの特定のことを行うために構築されたAPI—だ。多くのチームは依然として汎用エージェントをデータウェアハウスや顧客関係管理（CRM）に直接接続し、魔法を期待している。彼らは回答を得るが、高額な請求書、奇妙な動作、管理が難しいワークフローも手に入れる。
最も効果的な企業は、エージェントがビジネスに触れる方法を設計するだろう。彼らは責任あるエンジニアがするようにデータにアクセスする狭いツールを定義し、エージェントが回答を探す場所に保護柵を追加し、コストと品質に基づいてこれらのツールを改良するだろう。テック業界は、組織がゼロから始める必要がないように、意見を持ったパターン、より安全なデフォルト設定、実用的なツールキットを提供することで採用を容易にすることができる。
今後の道のり
私たちは、インテリジェンスよりもインフラストラクチャに重点を置いたAI進化の新しい段階に入りつつある。次のブレークスルーは、これまで以上に大きなモデルからではなく、それらのモデルを大規模に使用可能にするフレームワークから生まれるだろう。
アクセスパターンは、APIが初期のインターネットを変革したように、テクノロジースタックの新しい層になるだろう。それらは企業がAIとの対話を標準化し、人間の監視を組み込み、自動化された創造性に信頼を構築する方法を定義するだろう。APIが現代のウェブがコミュニケーションすることを可能にしたように、アクセスパターンはAIシステムが安全かつインテリジェントに実世界のワークフローに接続することを可能にするだろう。
この変化を早期に認識する企業は構造的な優位性を持つだろう。彼らはAIの創造的な力を活用するだけでなく、その予測不可能性も制御し、現在のプロトタイプの遊び場を本番環境対応のプラットフォームに変えるだろう。
最終的な考察
生成AIはすでに何が可能かを証明している。次のステップは、それを実用的で、スケーラブルで、信頼できるものにすることだ。それはモデルができることよりも、私たちがそれらにアクセスする方法—人間、ツール、システムがどのように協力して一貫性のある創造的な結果を形作るか—に焦点を当てることを意味する。
アクセスパターンの問題を解決すれば、私たちはついに驚くべきデモの世界から、AIがクリエイティブプロセスの目に見えないが不可欠な部分になる世界へと移行するだろう。画像生成の未来—そしておそらくAI自体の未来も—より賢いモデルではなく、モデル間のよりスマートな連携にかかっている。
