AIエージェント
第二に、AIはエージェントとしての意味で用いられる。エージェントは、特定の役割を持つ人間の行動を模倣する。
そこで筆者はこう尋ねた。「そのエージェントが高度な最適化のように途方もなく賢い必要があるということではなく、エンド・ツー・エンドのプロセスの一部であり、他のエージェントと協働できるということか」。ルーカスは「その通りだ」と答えた。例えば、「エージェントに『これは新しい発注書（PO）かどうか』を判断させられる。そして新しいPOなら、それを解析し、マスターデータと突合し、『これはこの顧客で、この製品を欲している』と判定する」といった具合だ。
別のエージェントは、その製品が在庫にあるのか、製造が必要なのかを判断できる。さらに製造が必要であれば、どれだけ時間がかかるのか。この場合、線形計画法を用いるスケジューリング・エージェントが答えを提示する。
筆者は、コード生成ツールで最適化や予測のエージェントを構築することには懐疑的だと述べた。しかしルーカスは、ClaudeとCodexなら迅速にできると主張した。筆者は依然として懐疑的である。「速い」ことは「うまい」ことを意味しない。サプライチェーン計画（SCP）ソフトウェア企業の中には、さまざまな最適化問題を解く最先端の数学アルゴリズムの開発に数十年を費やしてきたところもある。ルーカスは、製造業の顧客の多くが当初、このソリューションをSales & Operations Executionのために利用していたことを認めた。S&OEは例外の検知と自動応答の生成に基づく。要するに、それは高度な数学というより、新たなワークフローの構築に重きがある。
結びに
多くのソリューション企業について、筆者はサプライヤーの主張を検証するため、執筆前に顧客の1社に話を聞きたいと考えている。しかしパランティアは話題性が高く大企業でもあるため、裏づけを得ないまま進めた。これらの主張を検証できるわけではないが、同社のウェブサイトには、ウェンディーズやタイソン、ゼネラル・ミルズなどが有効性を称える引用文が掲載されている。
また、エアラ・テクノロジーもS&OEの問題を解く類似のソリューションを提供していることは把握している。これらのタイプの問題を解くエージェント的アプローチは有効だと語るエアラの顧客の話も耳にした。
