指示を待つことなく、最も重要な課題を積極的に解決するAIの時代が到来する。ここでは10の驚くべき実際の使用例を紹介する。
ここ数年、とりわけOpenAIのChatGPTの登場によって、生成AIはビジネスやテクノロジーの世界で大きな注目を集めるようになった。しかし最近では、従来のプログラミングの精度と大規模言語モデル（LLM）の柔軟性と汎用性を組み合わせることで、新たな能力を引き出すことが期待されるエージェント型AIが台頭してきている。
簡単に言えば、AIエージェントは自律的な行動と独立した意思決定が可能なシステムである。推論し、計画し、行動し、関係やパターンを学習し、リアルタイムで戦略を修正して結果を最適化することができる。これは、目的を達成するために指示や決められた経路に依存する従来のAIを大きく超えるものである。
Mordor Intelligence社によると、2025年時点で企業はエージェント型AI機能に70億ドル以上を費やしている。この数字は年平均成長率（CAGR）41.48％で成長し、2030年には410億ドルに達すると予想されている。採用が増加しているのは、企業のITランドスケープが複雑化し、規制圧力が高まり、迅速なイノベーションの必要性が高まっている時期と一致しており、これらすべてをエージェント型AIが解決することができる。今こそリーダーは、エージェント型AIが自社のエンタープライズAI戦略にどのように適合するかを検討し、利益を獲得するために迅速に行動しなければならない。
ここでは、エージェント型AIの驚くべき10の使用例を紹介する。
1.ITサービスマネジメントにおけるインテリジェントなエスカレーション
エージェントAIを活用する有望な分野のひとつに、サービスデスクの効率向上がある。ここでは、エージェントを使用してチケットを分類し、優先順位を付け、エスカレーションすることができます。静的なルールに依存する代わりに、エージェントにチケットのメタデータ、システムのテレメトリ、サービス・レベル・アグリーメント（SLA）をリアルタイムで分析させ、緊急度、チームの作業負荷と可用性に基づいてインシデントをルーティングさせることができます。エージェントは、チームの誰かに問題をエスカレーションする前に、最初の修復ステップを踏むこともできます。このモデルを使用している組織では、解決時間が最大40%短縮されたことが実証されています。
2.自律的なポリシー実施とコンプライアンス・チェック
ご存知のように、規制コンプライアンスを維持することは、かなりのリソースを必要とします。これは、継続的な監視とコンプライアンス違反のリアルタイムな是正を通じて、エージェント型AIが役立つもう一つの分野である。例えば、エージェントを導入してアクセス制御やクラウド設定を独自にスキャンし、未承認の変更を取り消し、監査目的でアクションを文書化することができます。
3.スマート・コントラクト交渉
エージェント型AIのもうひとつの興味深い応用例は、エンド・ツー・エンド の契約交渉である。エストニアの新興企業Pactumは、ウォルマート、マースク、ボーダフォンなどのグローバル企業に、サプライヤーとの契約交渉のための自律型AIエージェントを提供している。これらのエージェントは、過去のデータと市場データを分析して条件を提案し、カウンターオファーを処理し、テーブルの反対側にいる他のボットと最終的な合意を結ぶ。自律的な取引の新時代への準備はできていますか？
4.適応型従業員オンボーディング
Agentic AIは、セットアップ、トレーニング、人事ポリシーを通じて新入社員をガイドすることで、オンボーディングエクスペリエンスを合理化するのにも役立ちます。ここでは、フォームの送信、アカウントのプロビジョニング、FAQへの回答にAIを導入できます。AIエージェントを使用したアダプティブな従業員オンボーディングは、新入社員により一貫性のあるタイムリーな体験を提供すると同時に、人事チームやITサポートチームの管理負担を最小限に抑えます。
5.自己修復インフラと予知保全
IT運用では、エージェントはログ、システムの健全性インジケータ、ワークロードパターンをプロアクティブに監視して異常を検出し、サービスの再起動、リソースのリバランス、デプロイのロールバックなどの是正措置を取ることができます。また、チームの意見を必要とするメンテナンス・タスクを警告することもできます。最終的には、ダウンタイムの削減とシステムの回復力の向上につながります。
6.社内ツールにおける動的パーソナライゼーション
社内アプリは画一的である必要はありません。エージェント型AIは、役割、過去の行動、ユーザーの意図に基づいて体験をカスタマイズすることができます。例えば、ナレッジベースに組み込まれたエージェントは、従業員の仕事、問題、場所を記憶することで、おすすめのコンテンツをパーソナライズすることができます。
7.エージェントベースの知識キュレーションとドキュメンテーション
もう一つの用途は、社内Wikiの合理化だ。会議の議事録の要約、関連ポリシーのリンク、新情報の更新、古くなったコンテンツの削除などのタスクを行う社内エディターとしてAIエージェントを配置することができる。そうすることで、社内のナレッジ・エコシステムはシャープで検索しやすい状態を保つことができる。
8.インテリジェントな脅威のトリアージ
セキュリティ管理に圧倒され、何度も誤ったアラートを出していませんか？エージェント型AIは、脅威の検出、トリアージ、対応ワークフローを自動化することで優位に立つことができます。例えば、IBMのQRadar Security Suiteは、高度なAI分析を利用して偽のアラートをフィルタリングし、確認された脅威に対して自動的に調査を開始し、優先度の高いインシデントから対処します。その結果、アラートのトリアージ・タイムラインは55％短縮され、解決までの平均時間も大幅に短縮された。
9.戦略的プランニング
業務ワークフローにとどまらず、エージェント型AIは、財務予測、人員計画、シナリオ・シミュレーションなどの戦略的機能にも適用できる。この場合、エージェントは社内のデータソースを分析し、傾向を特定し、リーダーシップチームの意思決定をサポートするインサイトを生成することができる。Salesforce Agentforceはそのような取り組みの1つであり、企業はリアルタイムのKPIを評価し、進化する市場環境に沿った適応的なビジネス戦略を提案するエージェントを構築することができる。
10.システム間の調整
最後に、エージェントAIは、ハードコードされた統合なしに、システム間のワークフローを調整することができます。LangChain、AnthropicのModel Context Protocol、またはKafkaのようなイベントドリブンプラットフォームなどのフレームワークを使用して、エージェントはCRM、ERP、サービスデスク、およびカスタムアプリケーション間のタスクをオンデマンドでオーケストレーションすることができます。この機能は、ミドルウェアへの依存や手動でのAPIオーケストレーションを減らし、より俊敏で応答性の高いエンタープライズアーキテクチャを可能にします。
適切なフレームワークでインパクトを最大化
エージェントAIは、エンタープライズオートメーションにおける次の飛躍であり、これら10の例は、その可能性のほんの一端に過ぎない。とはいえ、さまざまなビジネス・アプリケーションへのエージェント導入の成功は、適切なフレームワークの使用にかかっている。また、バランスの取れたリスク管理アプローチ、堅牢なプロセス、変化に対するオープンさを特徴とする、準備の文化を発展させることも必要である。エージェント型AIシステムがもたらす労働力、データ、セキュリティ、規制上の課題にもかかわらず、新たな効率化とイノベーションの可能性は計り知れない。
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