ヤコブ・フロイントは、エージェント型AIによるエンドツーエンドのプロセスオーケストレーションと自動化を革新するソフトウェア企業CamundaのCEOである。
人工知能（AI）は企業において重要な転換点を迎えている。かつてはプロトタイプや個別の生産性向上に限定されていたAIが、今や実際のビジネス価値を生み出す複雑な自動化業務を処理できる段階に来ている。ガートナーのアナリストは、2028年までに「日常業務の意思決定の少なくとも15%がAIエージェントによって自律的に行われるようになる」と予測している。
しかし、その約束と実現の間にはまだ大きな隔たりがある。MITの研究によると、意味のある収益加速をもたらすAIパイロットプロジェクトはわずか5%程度だという。ほとんどは収益に影響を与える前に頓挫してしまう。これがCIOが直面すべき課題である。技術自体がボトルネックではなく、AIを責任を持ってスケールし、エンドツーエンドのビジネスプロセスに組み込み、他の企業システムと同じ厳格さで管理・測定することが課題となっている。
ビジョンと実装の間の現実的なギャップ
エージェント型AIのビジョンは大胆だ。保険金請求の例外処理、保険契約サービス、債権回収の紛争など、これまで自動化不可能と考えられていた業務が、インテリジェントエージェントによって対応可能になる。しかし、ほとんどの企業内部の現状は大きく異なる。現在のエージェントはまだ単なる補助的存在にすぎない。彼らは回答を提供するが、自ら行動することはほとんどない。また、互いに、そしてビジネス価値を生み出すプロセスから切り離されたサイロの中で機能している。
オーケストレーションがなければ、この拡散はRPAの「ボット乱立」の失敗を繰り返すリスクがある：断片化した導入、高いメンテナンスコスト、増大する技術的負債の網の目だ。CIOにとっての真の課題は、単にAIを採用することではなく、エージェント型オーケストレーション、つまり予測可能なルール駆動型のビジネスプロセスとAIの適応型意思決定を組み合わせるための設計を行うことである。
AI対応力の段階を進む方法
ほとんどの企業にとって、AI成熟度への道のりは段階的に展開される。最初のレベルでは、組織は孤立した実験を行い、多くの場合、個人の生産性向上のレベルにとどまる。パイロットプロジェクトは戦略との整合性がほとんどないまま、ビジネスの一部で発生する。多くの場合、結果は逸話的であり、ガバナンスは存在しない。
この段階のCIOは、反応的にツールを購入する衝動を抑え、可視性とビジネス成果に焦点を当てるべきだ。非公式であっても、AIがすでに使用されている場所をマッピングすることで、シャドーITなどのリスクを表面化させると同時に、エージェントが組織にとって最も意味のあるフィットをする可能性がある場所を明確にするのに役立つ。
組織が成熟するにつれて、特定のビジネスに沿ったパイロットプロジェクトへと移行する。チームは文書抽出、顧客感情分析、生成型Q&Aボットなどの実験を行う。コラボレーションは改善されるが、ガバナンスはまだ不十分だ。ここでのCIOの役割は、単発のショーケースがアジェンダを支配することを防ぐことである。ビジネスプロセスモデルを標準化し、ヒューマンインザループチェックなどのガードレールを導入し、基本的な測定フレームワークを確立することで、CIOはパイロットがスケールするための基盤を持つことを確保できる。
次のレベル—ガバナンスとスケーラビリティを備えたレベル—への突破口を開くことは、ほとんどの企業が躓くところである。また、ここがCIOのリーダーシップが最も重要な場所でもある。この段階では、AIは戦略的な差別化要因と見なされる。エクセレンスセンター（CoE）やその他の知識共有方法が登場し、リソースを集中させ一貫性を推進する。
オーケストレーションは孤立したエージェントをエンドツーエンドのプロセスに接続し、チームはビジネスKPIをAI対応のビジネスプロセスに直接リンクさせる。ここでCIOはサービスの観点で考える必要がある：プロンプト、モデル、エージェントは、ポリシー、メタデータ、サービスレベル契約（SLA）とともに、企業資産のように管理されるべきだ。
成熟度の最高レベルでは、組織は多くの人が自律型企業と呼ぶものに向かって進む。適切なオーケストレーションシステムと技術が整うと、プロセスはリアルタイムで適応する。フィードバックループが継続的な学習を促進する。エージェントは、コンプライアンスと信頼を維持するオーケストレーションされたガードレール内で運用しながら、人間とシームレスに協力する。この段階のCIOは、AI駆動プロセスの継続的インテグレーションとデリバリー（CI/CD）をチームに組み込ませ、再トレーニング、再デプロイ、モニタリングが他の最新ソフトウェアと同様に自然に行われるようにする。
スケールを推進する規律
孤立したパイロットから自律型企業へと一足飛びに進む組織はほとんどない。その道のりは反復的であり、進捗は各段階でどの障壁を取り除き、どのイネーブラーに投資するかを知っているリーダーシップに依存する。最も重要なのは採用のスピードではなく、オーケストレーションとガバナンスのレベルである。
CIOへの教訓は明確だ：AI対応力は導入するモデルの性能ではなく、その周囲に構築するシステムの成熟度によって定義される。言い換えれば、オーケストレーション、ガバナンス、測定がAIのROIポテンシャルを最大化するものである。これらの要素が整えば、CIOはついにAIを約束から持続的な企業規模のインパクトをもたらす段階へと進めることができる。
