エイミー・オズモンド・クックは、シリコンスロープスを拠点とする、AIベースのエンドツーエンドの営業パフォーマンス管理製品スイートであるFullcastの共同創業者兼CMOです。
最後に戦略的洞察、業界調査、顧客メッセージのインスピレーション、あるいは「30分以内でブリスケットを焼く5つの方法」のような情報を調べるのにAIを使わなかったのはいつですか？受動的なツールとしてのAIの時代は終わりました。
大規模言語モデル（LLM）とインテリジェントエージェントは、ディープラーニング以来最も破壊的な力の一つとなり、より速いワークフロー、自律的な意思決定、実世界での実行を実現しています。
AIを活用した営業パフォーマンス管理企業の共同創業者兼CMOとして、私はこの変革の最前線に立ってきました。多くの組織と同様に、私たちもこの誇大宣伝を乗り越え、この新興分野を最適化する方法を学んでいます。この分野が進化するにつれ、ビジネスリーダーは、エージェント型AIがどのように企業価値を創造し、誤情報を減らし、今後10年間で業務を再構築できるかを理解する必要があります。
ここでの私の目標は、読者がLLMからインテリジェントエージェントへの移行を理解し、組織が実際のROIを得ている領域を特定し、過剰なエンジニアリングなしでAIを展開するための実用的なロードマップを提供することです。
パフォーマンスは重要ですが、信頼性、説明可能性、ガバナンスも同様に重要であることを念頭に置いてください。これを基盤として、エージェンシーと企業のリーダーがインテリジェントオートメーションの次の波をどのように乗り切るかを検討しましょう。
LLMからエージェントへ：欠けていたレイヤー
LLMは過去10年間のブレークスルーでした。大規模に言語を理解し生成できましたが、計画を立てたり行動を起こしたりすることはできませんでした。エージェントがそれを変えます。
AIエージェントは、LLMの上に位置する調整と知能のレイヤーです。GoogleでAIの基礎的な仕事を行い、AI研究と戦略に大きく貢献してきたアディティヤ・ゴータムが私のポッドキャストインタビューで言ったように、「言語を理解するだけでなく、タスクを実行し、推論し、ツールを使用する目標指向のシステムと考えてください」。
この調整こそ、企業が待ち望んでいたものです。
実験から企業価値へ
ガートナーは、2028年までに95%以上の企業が生成AI（GenAI）アプリケーションを本番環境で導入すると予測しています。しかし、導入がROIを保証するわけではありません。私の経験では、価値を見出す組織とそうでない組織の違いはモデルにあるのではなく、制御可能な意思決定にあります。
つまり：
• 実際のビジネス課題から始める。 AIをアイデアではなく、指標や摩擦点に結びつける。
• 小さく始めて早期に価値を証明する。 迅速な成功は長く高価な実験よりも優れている。
• 初日からガバナンスを構築する。 ガードレールは信頼と採用を加速させる。
• AIをワークフローに統合する。 AIを研究、計画、意思決定支援のパートナーとして扱うことで測定可能な成果が得られる。
• 初期段階での複雑さを避ける。 ROIケースが証明されるまでカスタムモデルを構築しない。
• 説明可能性を優先する。 透明性が経営陣の連携を促進する。
• 人を中心にAIを設計する。 従業員がAIを代替ではなく強化と見なすと採用率が上がる。
私の見解では、これらの原則が一貫して、価値を引き出すチームと実験段階にとどまるチームを分けています。
リーダーがAI戦略を再考すべき理由
問題はエージェント型AIを採用するかどうかではなく、どのように採用するかです。よくある間違いは、ビジネス価値を検証する前に、独自のモデルや複雑なアーキテクチャを構築するという早すぎる過剰エンジニアリングです。
基盤となるAIモデルの構築を検討すべきなのは、巨額のR&D予算を持つ企業だけです。他のすべての企業にとって、より賢明なアプローチは既存のAPI、モデル、フレームワークを活用することです。
以下は、エージェンシーと企業向けに私が適応させた実用的な4ステップ戦略です：
1. ROIを特定する。
エージェントが時間、正確性、処理能力において即座に測定可能な影響を生み出せる領域を探します。エージェンシーにとって価値の高いユースケースには、クライアント調査（自動化されたペルソナ更新、市場調査、競合情報）、提案書作成（ブリーフの作成、過去の結果の抽出、範囲の構築）、プロジェクト管理（自動化されたステータスチェック、リスクアラート、タスクルーティング）、そしてキャンペーンパフォーマンス（エージェントがペースを監視し、リアルタイムで調整を推奨する）などがあります。
これらの大量のワークフローは手作業を減らし、スピードを向上させ、直接的に利益率の成長をサポートします。
2. 小さく始める。
カスタムビルドではなく、既存のモデルを使用した低リスクのパイロットに焦点を当てます。モデルを評価する際、私は流暢な文章だけでなく強力な推論能力、反復的なタスクでの安定した精度、優れたツールパフォーマンス（API呼び出し、データ取得、ワークフローアクション）、そしてSlack、Asana、HubSpot、Salesforceなどのツールとの容易な統合を探すことをお勧めします。
推論と統合は、パイロットがスケールできるかどうかを決定する最も見落とされがちな2つの要因です。
3. インテリジェンスをレイヤー化する。
パイロットが機能したら、メモリ、検索、自律性、クロスシステム調整などの機能を徐々に追加します。これにより、複数ステップのワークフロー、クロスプラットフォーム実行、ナレッジマネジメントを可能にする新しい価値が生まれます。
目標は意図的なレイヤー化です。ボトルネックを解決するために、複雑さを増すことなく、各追加機能に焦点を当てます。
4. 継続的にモニタリングする。
高パフォーマンスのチームは、「設定して忘れる」システムではなく、シンプルな監視ループを構築します。リーダーは以下を優先すべきです：
• 説明可能性： エージェントはその手順と推論を示すことができるか？
• ガードレール： コンプライアンスルールとブランド基準に従っているか？
• 信頼性シグナル： 不確実性を示しているか？
• パフォーマンスの劣化： 入力が変化するにつれて精度が低下しているか？
この「這い、歩き、走る」アプローチにより、展開は安全で戦略的であり、ビジネス価値に沿ったものになります。
信頼と説明可能性が新たな差別化要因
パフォーマンスだけでは十分ではありません。企業へのエージェント導入は信頼にかかっています。リーダーは、システムが安全で事実に基づき、会社の価値観に沿っているという確信が必要です。
評価は多次元的でなければなりません。自問してみてください：エージェントは仕事を正しく完了したか？その洞察は正確で根拠があるか？有害または偏ったアウトプットを避けているか？入力が乱雑または条件が変化しても機能するか？複数ステップの問題を解決し、その論理を正当化できるか？迅速かつコスト効率よく価値を提供するか？
初期のAIシステムはブラックボックスのように感じられました。現在、エージェントシステムは、その根拠を説明し、証拠を提示し、推奨事項を正当化することで、より高い透明性を提供しています。
今後の道のり
今後数年間で、特に企業がアプリをダウンロードするのと同じくらい簡単に専門エージェントを展開できるエコシステムなど、エージェントマーケットプレイスの台頭が見られるでしょう。しかし、成功を決定するのはスピードとスケールではなく、監視です。ガバナンスのない自動化は、顧客の不満、評判の損害、規制上の結果をもたらすリスクがあります。
より多くの企業がより多くのことにAIエージェントを頼るようになっていますが、すべての問題にAIエージェントが必要というわけではありません。自問してください：このユースケースはROIに沿っているか？インテリジェンスが必要か、それとも単なる自動化か？意図を持って構築しているか？
アプローチを再考する準備のあるリーダーにとって、このチャンスは間違いなく変革的なものです。
