Persistent社のコミュニケーション・メディア＆テクノロジー部門のAVPであるパワン・アナンド氏は、生成AI、エージェント型AI、デジタルエンジニアリングの分野でイノベーションを推進している。
生成AIが創造性を解き放つ助けとなる一方、エージェント型AIは現在、自律性を解放している。しかし、真の変革は技術そのものではなく、企業がそれをどのように設計するかにある。組織がコパイロットから完全に自律的なデジタル同僚へとスケールする中で、課題はインテリジェンス自体のためのよりスマートなオペレーティングシステムを構築することだ。
最も先見性のある組織は、硬直した階層構造から人間とAIの協働による適応性のあるメッシュへと移行し、中核的な設計原則を再考している。この進化には新しい企業構造が求められ、それはエージェント型オペレーティングモデル（AOM）とその実現基盤であるエージェントメッシュという2つの重要な要素で構成される。これらが一体となって、私が継続的インテリジェンス（CI）と呼ぶものの基盤を形成する—人間とAIエージェントのシームレスな連携を通じてリアルタイムで認識し、判断し、行動するシステムだ。
これはアーキテクチャの変化にとどまらない。組織が考え、学び、運営し、成長する方法の再設計なのだ。
エージェントメッシュの台頭：コパイロットから認知ネットワークへ
ここ数年、特定のワークフローに組み込まれたAIアシスタントが登場してきた。私は次の波が、領域を超えて協働的に推論し、計画し、実行する相互接続されたエージェント、つまりメッシュをもたらすと考えている。
エージェントメッシュは企業の認知制御プレーンとして機能し、組織のバリューチェーン全体にわたる専門エージェントがシームレスに連携できるようにする安全でポリシー主導のネットワークだ。これはID、権限、コスト、可観測性を管理し、エージェントが孤立してではなく結束して行動することを保証する。
マッキンゼーはこの進化をエージェント型組織の台頭と表現している—チーム、アルゴリズム、個人が共有目標に沿いながらも自律的に行動できるようにする動的で分散型の継続的に学習するシステムだ。
エージェントメッシュは断片化したパイロットプロジェクトを、洞察、意思決定、行動が組織全体に継続的に流れる統合されたインテリジェンスのサプライチェーンへと変換する。
エージェント型オペレーティングモデル：連携のための企業再設計
エージェントメッシュが神経系統だとすれば、AOMは組織の骨格だ。従来の階層構造は管理のために設計されていたが、AOMは協働のために設計されており、人間とAIエージェントの両方が成果を共有できるようにする。
AOMでは、AIエージェントが機能横断型のポッドに直接組み込まれ、エージェントが自律的に行動する場合と人間の介入が必要な場合を特定する明確な委任憲章によってサポートされる。これらのハイブリッドチーム、つまりAgentOpsポッドが信頼性、監視、最適化を管理する。
BCGはこの進化を企業プラットフォームの再設計と表現している。これは線形の階層構造から、組織全体に分散したインテリジェンスで運営される人間とAIの協働による動的なエコシステムへの移行だ。
AOMを設計する際、以下の要素が設計図の重要な部分となる：
• 委任憲章：AIの意思決定の境界とエスカレーションのトリガーを定義する。
• AgentOpsポッド：データサイエンティスト、ドメインエキスパート、ポリシーリードを融合した機能横断型ユニット。
• 成果指標：活動ベースの指標ではなく、共同の影響（顧客満足度やリスク調整後の収益など）を測定する。
AOMは、指揮・統制構造を、人間の判断を中核に据えながらも機械のスピードで結果を出す動的なメッシュ対応エコシステムに変えるのに役立つ。
トラストアーキテクチャ：継続的インテリジェンスのためのガバナンス設計
ガバナンスは後付けであってはならない。それは知的で適応性のあるシステムとして設計されなければならない。次のフロンティアはトラストアーキテクチャであり、これはコンプライアンス、セキュリティ、倫理を反応的な監視からイノベーションの積極的な推進要因へと変える設計哲学だ。
AOMでは、信頼はポリシー文書ではなく、インフラストラクチャだ。ガバナンスはエージェントメッシュに直接組み込まれ、ポリシーはAPIとして機能し、監査は継続的で、透明性は追加レイヤーではなく組み込み機能となる。世界経済フォーラムは、AI認証と説明責任フレームワークが信頼、透明性、長期的な持続可能性を確保するために不可欠になりつつあると強調しており、業界が「設計による信頼」アーキテクチャへと移行していることを裏付けている。このアーキテクチャでは、コンプライアンスとイノベーションが共に進化する。
この設計図のために：
• 説明可能性とバイアス軽減をデプロイ前のAPIチェックとして統合する。
• 完全な系統と追跡可能性を確保するためのモデルソフトウェア部品表（M-SBOM）を維持する。
• メッシュ内の自律検証エージェントを通じてレッドチーミングとインシデント対応を自動化する。
トラストアーキテクチャはガバナンスを制約から能力へと変換し、企業が自信、明確さ、制御を持って継続的インテリジェンスをスケールできるようにする。
エージェント時代のリーダーシップ
デジタル同僚の台頭により、リーダーは今や人間の従業員と並んでインテリジェンスエコシステムを調整しなければならない。新たに登場するリーダーシップポジションには、チーフエージェントオフィス、AgentOpsリード、倫理的AIスチュワードなどの役割が含まれる。
ハーバードビジネスレビューが指摘するように、未来に備えたリーダーは人間の直感とアルゴリズムの精度を融合することを学び、AIファーストの世界における創造性、意思決定、イノベーションを再考している。
リーダーシップの指標も進化し、管理の範囲から認知の範囲へ、そして分散型意思決定システムを設計、監督、信頼する能力へと変わるだろう。
明日のリーダーは単に人やプロセスを管理するのではなく、イノベーション、倫理、自律性が共存するインテリジェンスネットワークを管理することになる。
継続的インテリジェンスの企業設計
明日の企業は規模、セクター、あるいはデータ成熟度によって定義されるのではなく、どれだけインテリジェントに設計されているかによって定義される。
エージェント型オペレーティングモデルはその設計図を提供し、人間とデジタル同僚（AIエージェント）が信頼、透明性、適応性のあるワークフローを通じて価値を共創する。エージェントメッシュは結合組織を提供し、CIは永続的な学習とイノベーションを推進する生きたリズムとなる。
これが私が考えるエージェント型企業のアーキテクチャだ—人間の倫理と機械の効率性の両方に導かれ、リアルタイムで適応する企業。かつてERPがビジネス統合を再定義したように、AOMとエージェントメッシュは企業の認知を再定義する可能性が高い。
