フレッチャー・キースターはGTTのチーフプロダクト兼テクノロジー責任者である。
AIは洞察の生成者から意思決定者、そして実行者へと進化した。企業にとって、これは単なる技術トレンドではない。社内の業務プロセスとモデルの完全な再構築であり、新しい思考法が求められる。
クラウド、モビリティ、生成AIはそれぞれ情報へのアクセスと処理方法を変革したが、いずれも意思決定の方法や決定権者を再定義するものではなかった。人間の判断を補強するだけでなく自動化するステップへと進むエージェント型AIは、2つの競争領域を生み出す。外部的には、エージェントを業務に組み込む競合他社は、そうでない企業よりも迅速かつ効率的に動くことができる。内部的には、ミッションから逸脱したり、SLMやLLMのセキュリティ侵害によって危険にさらされたエージェントが、人間が効果的に介入する前に、誤った決定を増幅させたり、システムやデータの完全性を損なったりすることで、組織を妨害する可能性もある。
このため、多くのCIOがエージェント型AIにブレーキをかけている。彼らは意思決定権をエージェントに早急に委譲できないことを理解しているが、同時に立ち止まることで競争から取り残されることも認識している。
抵抗への解毒剤としての準備態勢
適切に導入されたエージェント型AIは、これまでにない速度でスケールできる全く新しい運用モデルを生み出す。運用エージェントの変革的な利点は、反復的な作業を自動化するために機能ドメイン知識を学習し継続的に学び続ける能力にある。これにより人間はより価値の高い活動に創造的なエネルギーを費やすことができる。簡潔に言えば、エージェント型AIは、手作業によるワークフローをベースとした運用モデルでは到底かなわない回復力、スピード、効率性を提供する。
明らかな利点にもかかわらず、ガートナーは2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%以上が中止されると予測している。つまり、すでに半数近くが競争から脱落していることになる。残りの企業は？彼らはテクノロジースタックと組織の準備態勢の両方に焦点を当て、成熟させながら、倍増して前進している。
確かに、MITのよく引用される研究では生成AIパイロットプロジェクトの95%が失敗していることが判明したが、多くの人はその要点を見逃している。AIが失敗したのではない。組織自体の運営方法に永続的な変更を加えることなく実験を行ったことで、組織が失敗したのである。
自律性はパイロットプロジェクトだけでは達成できない。リスクが報酬に変わるまで、人間の関与を段階的に減らしながら、一歩一歩段階を踏んで進める必要がある。
AI駆動型運用成熟度モデル：監視から実行へ
エージェント型AI導入の成功はそのペース配分にかかっている。動きが遅すぎれば、ライバルに追い抜かれる。速すぎれば、組織自体がAIの同僚についていけなくなる。基盤が重要だ—データの準備態勢、柔軟なフレームワーク、AIファクトリーといった技術スタックだけでなく、それを維持するための組織変革、プロセス、人材も重要である。そこから、段階的なアプローチのみが機能する：
ステージ1：可視化と理解
このステージでは、AIはまだ実行者ではなく、監視者である。異常を検出し、レポートを生成し、最適化を提案するが、決定を下すのはまだ人間だ。エンジニアに異常なトラフィックを警告するITモニタリングツールや、リスクの初期兆候を表面化する予測システムを考えてみよう：製造業における機器の摩耗、医療における異常な患者データ、小売業や物流における供給チェーンの遅延などだ。
ここでの目標は、自動化ではなく、可視性と早期発見である。このステージに長くとどまりすぎると、外部の競合他社が洞察に基づいて行動する一方で、あなたは単に観察しているだけになってしまう。
ステージ2：評価と推奨
ここでは、AIは受動的な観察から予測へとシフトする。モデルは通常のパターンを認識し始め、アクションを推奨したり、部分的に実行したりするようになる—これはガードレールなしには実現できないステップだ。予測システムは、エージェントが権限の範囲内でのみ行動できるようにするロールベースのアクセスのために、企業のアイデンティティフレームワークと連携している必要がある。財務エージェントは少額のベンダー支払いを事前に準備することは許可されるが、給与計算には決して触れることができず、システムが侵害された場合の影響範囲を制限する。
同時に、人間の承認は依然として中心的な役割を果たす。サプライチェーンシステムは遅延した出荷の経路変更を準備するかもしれないが、マネージャーの承認を待つ。注文システムは次のステップを準備する一方で、配送エージェントがそれを検証する。結果として、より迅速で信頼性が高く、常時稼働する運用が実現するが、最終的な判断は依然として人間が下す。
ステージ3：自律的オペレーター
ここでエージェント型AIが主導権を握る。エージェントはリアルタイムで観察、診断、行動し、必要な場合にのみ人間にエスカレーションする。顧客配送システムは受け渡しなしで注文を端から端まで処理できる。ITオペレーションエージェントはチームの誰かに警告される前に異常を自己修復できる。財務エージェントは請求書を検証し、給与システムや銀行口座にアクセスすることなく、小規模なベンダー支払いを承認できる。
これが真の運用自律性だ：無限のスケールでより迅速、安全、低コストの運用を実現する。
自信を持って前進する
成熟度モデルを通じて進むには規律が必要だ。CIOは以下のパスに意図的に従うことで、組織内と企業内の信頼を構築しながら、エージェント型AIが運用プロセスに対してより直接的な責任を担うことを徐々に許可できる：
ユースケースを特定する。利益が迅速に目に見える形で現れる、価値が高くリスクの低いプロセスを選択する。
小規模に始め、安全にテストする。拡大する前に、管理された環境でコンセプトを証明する。
ソフトウェア定義の基盤上でセキュリティを確保し、スケールする。ゼロトラストを強制し、需要に応じてリソースを再配分し、日常業務に回復力を構築する柔軟でプログラム可能なインフラストラクチャを使用する。
人間の信頼を獲得する。明確なチェックポイントと透明性を持って関連組織を関与させ続け、AIが信頼できないブラックボックスではなくパートナーとして認識されるようにする。
フィードバックループで改善する。AIの決定を着実に改善するテスト・学習・繰り返しのリズムを適用する。
機能横断的に拡大する。実証されたら、エージェント型AIをITからサプライチェーン、財務、HR、コンプライアンス、顧客配送などの領域に拡張する。
ビジネス成果に固定する。進捗を技術的な新規性ではなく、スピード、採用率、価値創造で判断する。
企業の新しいオペレーティングシステム
エージェント型AIの導入は単なるサイドプロジェクトではない。企業の運用モデルを完全に再考し、再設計する機会だ。自律性を意図的に段階的に進めるCIOは、コントロールを維持し、優位性を獲得するだろう。そうでない人々は取り残されるだろう。
それがあなた自身のAIか、他者のAIかは問題ではない。
