生成AI活用課題と企業成果実現ギャップの要因分析

最近、生成AIが企業の現場で使われているという話はよく耳にするけど、肝心の業績にはなかなか反映されていないようだ。七割を超える会社が生成AIをどこかしら導入しているって調査もあるらしい。ただ、その一方で「実感できる変化」はまだ見えてこない。なんというか、不思議なギャップが存在している。

この違和感の裏側には、どうやら「全社的なチャットボット」みたいな仕組みと、「特定部門に絞った深い活用」のバランスの悪さがあるとか。広く導入したものは効果の範囲があいまいで測りづらく、一方、具体的な工程改善などは十分試行段階から進んでいないケースが多いそうだ。何となく聞いたことある感じだけど、九割ぐらいはまだ本格運用には至ってないという説も出ていた。

最近になって、「AIエージェント」という考え方が注目され始めたみたいだ。これは単なる自動応答だけじゃなくて、自律的に計画を立てたり記憶を使ったり、業務システムとも連携しながら複雑な仕事そのものを任せるイメージ。もしうまく活用できれば、効率向上だけじゃなく事業として新しい収益機会も生まれる可能性があると言われている。でも、エージェントを今まで通りの流れに無理やり組み込むだけじゃ限界もありそうで…根本から業務そのものを再設計する必要性も指摘されつつある。

それと、新しいAI基盤――「エージェンティックAIメッシュ」と呼ばれている概念――これについて語る専門家も増えてきたようだ。これは社内外の色んな種類・作り方のAIエージェントを共存させつつ技術的負債やリスクにも目配りするための枠組みとのこと。ただ、本当に難しい問題は技術より人間側にある気配。「信頼関係を作る」「現場へ浸透させる」「適切な管理体制」など、人手による調整や文化作りに力点が移ってきた印象だ。

この分野で効果的な拡大策としては、とびとびの小さなプロジェクトではなく戦略的プログラムへの転換、それから個別用途よりビジネス全体プロセスへの視点変更、部署ごとのAIチームではなく職種横断型チームによる推進、大規模展開まで持ち込む意識づけ――こうした変化が求められているっぽい。もちろん土台固めも不可欠で、人材育成やインフラ整備、データ商品化、それに加えてエージェント専用ガバナンス策定なんかも挙げられていた。

そろそろ「生成AIのお試し時代」は終わりなのかな…という空気すら感じることも。それを主導できるのは経営層しかいない、と言う声もちょっとずつ聞こえてきた。

振り返れば数年前から既存の人工知能技術自体は企業活動で幅広く使われていて、高度な予測とか分類・最適化なんかにも役立ってきた歴史がある。その市場価値について何兆ドル単位（桁違い！）と言われた時期もあったけど、この頃中心だったマーケティングならメール配信や顧客分類、営業領域ならリード抽出とか在庫管理など、一部機能特化型だった印象。ただ、その頃は専門家依存だったせいか普及スピードはいまひとつ伸び悩んでいた感じもしなくない。

ここ数年になって生成系AIが登場し始めて、「情報統合」「コンテンツ自動生成」「自然言語対応」が一気に身近になった。その結果として企業全体への認知度や関心度合いも急速に高まり、多くの場合何かしら実験段階まで漕ぎ着けた会社も増えてきた様子。ただ熱量とは裏腹に、「明確な数字」として利益貢献した例となるとごく一部…。八割以上（もっと多かったかもしれない）が「決算上では変わらない」と答えた調査も見かけた気がする。本当にこれからどうなるんだろう？

なんだか最近、生成AIの戦略について話している企業はたくさんあるけれど、「もう十分に成熟したよ」と自信を持って言えるところは、ほとんど見当たらない気がする。実際、調査でそう答えた会社はごくわずかだったような印象だ。これってちょっとした「生成AIパラドックス」なのかもしれない。あれだけ注目されて資金も入っているし、何となくすぐ大きな効果が出ると思われがちだけど、その成果が全体にはっきり現れている例はまだそれほど多くないみたい。

どうやら、この現象の背景には「横展開」と「縦展開」のバランスの悪さが関係していることが多いらしい。例えば、多くの会社では業務全体を横断的にサポートするツール——コパイロットとかチャットボットとか——をまず導入していて、大手企業でもかなりの割合でMicrosoft 365 Copilotなんか使ってるようだ。ただ、それによる効率化や情報収集のスピードアップなどは確かに感じられるものの、一人ひとりへの影響が広く薄く分散されてしまうせいか、売上や利益といった数字にはあまりダイレクトには反映されにくいようにも見える。

一方で、「縦展開」つまり特定部門や業務プロセスに深く組み込む活用事例となると、実際に大規模に展開できているケースはそこまで多くなくて、ごく一部しか本格運用まで進まないことも珍しくない。それどころか、本番稼働できても業務フロー全体じゃなくて、小さな部分だけだったり、人から指示された時だけ動作する受け身型になってしまう場合も結構ある。そのため、経営へのインパクトも限定的になることが多かったみたい。

この偏りの要因はいろいろ挙げられていて──例えば、「横展開」のツールは既存サービスを拡張する形ですぐ使えるものが中心だから設定も簡単だし、大掛かりなワークフロー変更や社内教育もそんなに必要ない場合もある。Microsoft Copilotの場合なんて、オフィスソフト契約者なら拡張機能を有効化する感覚ですぐ始められるケースも珍しくないとか。チャットボット導入も、「外部AIサービス利用による情報漏洩リスク回避」という事情から社内版の整備が急速に進んだ背景があった、と聞いたこともある。

逆に「縦展開」が難航しがちな理由としてはいろいろあるけれど――
まず個別部署ごとの細かなニーズからスタートした小規模なプロジェクトばかり増えてしまい、全社的な連携や投資配分がおざなりになる傾向。「経営トップ自ら主導している」と胸を張れる企業はそこまで多くなくて、この点でもバラつきが生じやすい。
また、市販パッケージ製品とは違ってカスタム設計・構築になるのでノウハウ不足で手探り状態になったり、新しい技術なのですぐ陳腐化しそうという不安感も漂う。データサイエンティスト確保には熱心でも、本番運用・保守担当（MLOpsエンジニア）までは手薄という声もしばしば耳にする。
さらに最初期LLM（大規模言語モデル）そのものにも限界点はいろいろありそうで…正確性重視の現場では不意打ち的ミスアウトプットへの不安感が根強かったり、自発的行動力までは期待できず、人間側から都度指示されて初めて動き出す受動的性質ゆえ複雑作業には向きづらかった印象。長時間・多段階処理だと文脈保持もうまく行かなかったという報告もちょこちょこ見聞きした気がする。

それ以外にもAIチームそのものが各部署ごと孤立して動いてたり……まあ、一筋縄では行かない課題はいろんなところで顔を出していたようだった。

AIの専門チーム、いわゆるセンター・オブ・エクセレンスみたいな存在は、ここ数年で多くの企業内でAIへの関心や試行錯誤をそれなりに押し上げてきた感じがある。けれども、そういうグループって往々にして他部門と切り離された状態で動いていた気がする。ITとか業務本体から離れて独自にモデルを作っていた例がちらほらあったのではないか。もちろん、この自律性には良い面もあって、プロトタイプづくりなんかは案外早かった。でも、その分だけ、大きなシステムとの接続が苦しかったり、データ管理の流れがバラバラになった印象を受けた人もいるんじゃないかな。

データについて言えば、構造化されたものもそうでないものも両方とも結構アクセスや品質面で課題が残っていることが多いようだ。特に非構造データの場合は管理そのものが曖昧だったという話を聞いたこともある。さらに文化的な壁――例えば現場や中間層のマネージャー辺りには、新技術への不安感や慣れなさから来る抵抗感みたいなのがじわじわ漂うケースもそこそこ見受けられる。AI導入による実利は今のところ劇的とは言えずとも、最初の波として広い範囲で試されてきて、それぞれの職場で新しいスキル（プロンプト設計とか評価手法とかガバナンス）を育む土壌にはなったと思われる。その積み重ねが次段階――最近話題になる「AIエージェント」の時代へとつながってきたようにも思える。

そろそろ話題を切り替えると、大規模言語モデル（LLM）が登場したことで情報整理や文章生成、自然言語による操作なんかは格段に楽になった。ただし今までのLLMは基本的には反応型というか、その場限りで終わるタスク支援ばかりだったような？　前回と同じ問い合わせでも記憶してくれないし、本格的なシステム連携もうまくできていない感じ。でもAIエージェントになると状況が変わってきそうだ。

エージェント型AIは目標設定から細かなタスク分解、人間やシステムとの対話、それぞれへの指示出しなど、一連の流れ全体をある程度自律してこなす方向に進化しつつあるらしい。記憶機能とかプランニング能力、それから連携制御なんか複数技術を組み合わせて使うことで実現している事例も増えてきた様子。それによって一般的なコパイロット系ツールだけじゃなく、もっと積極的にダッシュボード監視したり、自動的にワークフロー走らせたり、必要なら人へフォローアップしたりする役割にも広げられる可能性が出てきた。ただ、本当の意味でインパクトを感じ始めるのは縦割り業務――つまり複雑な手順や複数担当者・システム横断型業務フロー――この辺まで自動化できるようになってからなのかもしれない。

運用面では単なる効率化以上に柔軟さや新しい収益チャンスにつながる例もちょっとずつ見えている気配。例えば繰り返し作業とかデータ処理系タスクなら人より早く進められて、その結果、人間側はもう少し創造的だったり判断力重視だったりする仕事へ集中できなくもない。一方でエージェント型だと実行速度そのものだけじゃなく、「待ち時間」短縮とか同時並行処理によるレスポンス向上にも一役買う場合があるっぽい。また、データ取り込みながらリアルタイムで優先度変更したり異常検知して事前対応した例も報告され始めているので、一連プロセス全体として賢くなる、と感じたユーザーもいるようだ。

パーソナライズにも意外と強みありという声も聞こえる。顧客ごとの特徴把握から個別対応まで、自動調整できれば満足度向上につながる余地あり。ただし完璧というより「伸び代」が残っている印象かな。それと需要変動への適応性――要するに繁忙期ならリソース拡大、不意打ちなら即座に縮小、といった柔軟運用もしやすくなる可能性は考えられる。一方、人員固定型モデルでは難しかった対応範囲までカバーできそうだと言われたり。しかしまあ現時点では万能とは言えず、不測事態発生時には監視・経路変更・場合によってのみ人間対応依頼……こんな形で徐々に運用レジリエンス強化されつつある雰囲気、とまとめても良さそうだ。

サプライチェーンって、いろんな要素が絡み合うものですよね。最近ではAIのエージェントが調達や倉庫、配送あたりをまとめ役として動き始めた例もちらほら聞こえてくるようです。社内の計画システムとか、倉庫の管理システムなんかとつながりつつ、天気予報や仕入れ先情報、それから需要の兆しみたいな外部データも拾い上げているそうで。まあ、需要予測を絶えず回し続けながら、どこかで遅延とかトラブルっぽい雰囲気をキャッチすると、その都度ルートや在庫配分も柔軟に見直す…そんなことを自動化してる、と。

運送手段もコスト・納期・環境負荷とか考慮して選び直したり。商品を倉庫間で振り分けたり、一部は外部システムと直接交渉までするケースもあるみたいですね。判断が微妙なときだけ人間に持ち込む感じでしょうか。その結果としてサービス品質が少し良くなったり、物流コストが抑えられるケースも出てきた――どうやらCO2排出量にも変化が出ているという話も耳にします。

売上についてもちょっとした変化がありますよね。ただ今までの売上増加を後押しするだけじゃなくて、新しい稼ぎ方の種になることだってある、と言われています。既存ビジネスなら例えばネット通販サイトでAIエージェントが顧客の行動とかカゴの中身、それに季節要因や過去購入歴なんか総合的に見て「これどうですか？」みたいな提案をタイミングよく出す場合がありますし。金融系でも利用者ごとに合ったローンや保険商品など案内するエージェント…そういう流れですね。

新規収益については産業界向け機器なんかで使われるパターンが目立つようです。本体側で稼働状況や性能限界をモニタリングして、不調なら機能制限したりメンテナンス呼び出したり、といった自律的な動き。それによって従来とは違う「使った分だけ」「一定期間ごとの利用料」みたいなモデルにつながるケースもあるようです。一方、法律相談とか税務解釈、それから購買ノウハウなど社内知識そのものをAPI化して外部向けサービスとして提供する事例もちょっとずつ増えてきた印象がありますね。

つまりエージェント型AIって単なる自動化ツールではないんだろうと思わせます。組織の日常業務だけじゃなく、新しい適応方法や価値創造にも関わってくる場面が徐々に広まりつつあります。「昔はSFだったけど…」と言われそうですが、ごく一部企業ではもう導入事例が生まれてきました。

実際どうなの？ということで幾つか具体的な話題へ移ります。

まずある銀行ですが、大規模なレガシー基幹系システム――ざっくり数百個近いアプリ群――これ全部一新する必要性に迫られていました。当初数百億円単位とも噂されていたプロジェクトだったせいか、人海戦術でコーディング作業が続いていたものの、人手任せゆえ連携もうまく進まず記録ミスや手戻りも頻発。それでも最初期AIツールのお陰で個別作業は多少早まったけれど、「全体」が大幅には進まずじれったさばかりでした。

そこで登場したのは複数のエージェントたち。それぞれ役割分担しつつ人間スタッフは指揮監督役へ回りました。「このパートはドキュメント整理、このグループはコード生成」みたいな形になっていて、そのあと他チームによるレビューや統合作業→最終テストへ…という具合。繰返す単純作業から解放された現場リーダー陣は全体設計に集中できたので、「新しい機能追加」に必要となる開発サイクルも明らかに減ったとの観測結果です。当初比べて労力と日数、おおよそ半分以下には縮んだと周囲では言われています。

次は市場調査会社の場合ですが、ここでもデータ品質維持には社員数百名規模で奮闘していました。ただ実際にはヒューマンエラーもしばしば見逃されてしまい、多くの場合クライアント側から指摘されることもしょっちゅうだった様子。それほど正確さへの要求水準が高かったのでしょうね。

こちらでは多重エージェント型ソリューションを導入しています。不自然なデータ異常検知だけじゃなく、市場シェア変動理由まで説明付けたり。他にも社内分類体系変更など内部事情や、大雪・製品リコールみたいな外部ニュースまで拾って解析対象へ反映。その影響度合いまで順位付けして意思決定者向け資料へまとめています。この仕組みによって今まで人手では埋もれていた着眼点まで浮上する可能性あり―ただ本格運用前なので今後検証段階ですが、生産性アップ効果として三割以上改善できそう＆経費削減額もちょっと大台近い数字になる期待感ありとの声でした。

最後、一銀行の信用リスク審査文書（メモ）作成プロセスにも少々意外な展開があります。営業担当者（RM）が融資判断用資料づくりになかなか時間取られてしまい、多忙時期だと完成まで何週間にも及ぶこともしばしば…。

銀行の与信審査って、昔はRMたちがあっちこっちの資料を何十種類も見ながら、細かい数字とか情報を集めて、しかもローンや収益、それから現金の流れまで全部関連付けて考えないといけなかったみたい。手作業でやる分、かなり時間かかってたんだろうね。でも最近はAIエージェントっていうものが使われ始めていて、これが色々助けてくれるらしい。例えば、データの抜き出しとかメモの下書きとか、自信度みたいなスコアまで出してくれるから、人間はどこに注目すればいいか優先順位つけやすくなったり。追加で確認した方が良さそうな質問も提案してくれることもあるそう。こうなるとアナリストの仕事も結構変わってきて、もう全部自分で書き起こすんじゃなくて、大事なところをチェックしたり例外対応だけすればよくなる感じ。

この仕組みをちゃんと使いこなせば、生産性は三割増しになるケースもあるし、多い時は半分近く効率アップする例も耳にする。ただ、本当にAIエージェントを活用しようと思ったら、「今まで通りの流れに機械入れて速くする」だけじゃ足りないことが多いらしい。タスクごとの自動化だけだと全体の流れ自体は人間中心で動いたままだからね。実際には最初からプロセスそのものを組み替えて、人とエージェントが一緒に働く前提で設計し直す必要が出てくる。

例えばコールセンターなんかでも似たような話があった気がするよ。以前はサポート担当者たちがジェネレーティブAI使って記事探したり履歴まとめたりしてたけど、それでも仕事の大部分は手作業だった。そのせいか処理速度や生産性もちょっと上向いたくらいだったみたい。それをもう少し進めて、一部工程だけAIエージェントに任せても根本的には同じ流れだから、大体二～四割くらい早くなる場面も見られるものの、まだ調整や連携ミスなんかで思ったほど劇的には変わらない。

でももし本格的にプロセス自体を見直してAI主体に切り替えることになった場合、一気に様子が違ってくる可能性あるんだよね。AI側でお客様対応パターン分析したり、不具合とか未払い・遅延配送なんかも先回りして検知できるようになる。それだけじゃなく、自動返金とか再注文処理みたいなのまで進めちゃう事例もあるそうで、その時人間スタッフは主にイレギュラーや品質管理役として関わる形になる。この方式なら普通の問い合わせ案件なら八割近く自動解決されちゃうという意見もちらほら聞こえてきたり…解決時間についても六～九割短縮された経験談なんかあったかな？ただもちろん、こんなの全部に当てはまる訳じゃなくて、ごく単純な定型処理（旅費精算とか給与計算とか）は従来型ロボット化でも十分成果出せる場合多い。

逆に言えば、色んな部署またぐ複雑業務とか、人手による判断や調整多発する領域では思い切ってプロセスごと再設計した方が有効となる場面目立つ印象。「誰と誰をどう繋げばいいかわからない」とか「順番待ちばっか増えてレスポンス悪化」みたいな課題抱えたワークフローでは特に、新しい仕組みにトライすると状況改善につながることあるんじゃないかなぁ…。

エージェント中心の時代において、従来のワークフローを単純に速くするだけではなく、エージェントが自律的に調整したり学習したりできるようなプロセス設計のほうが、結果的には遥かに大きな価値をもたらすことがあるらしい。最近になって「エージェンティックAIメッシュ」なんていう新しいアーキテクチャの考え方も出てきているみたいだが、それも結局は、企業が数年先まで見据えて大規模なAIエージェントを展開しようとすると避けて通れない話題なんだろう。

ただね、これをちゃんと運用していこうと思ったら、気になる課題が三つくらいあって――まあ七十パーセント近くの企業で共通している悩みとも聞いたけど――まず一つ目は、新手のリスクへの対処。従来型ジェネレーティブAI（LLM中心）の仕組みじゃ想定されてこなかった種類の問題がやたら増えてきてるんだよね。例えば、コントロール不能な自律行動だったり、一部システムしか見えなくなる分断化とか、どこまで追跡できるかわからない不透明さとか…。攻撃されやすいポイントも広がってしまうし、「エージェント乱立」って現象もちょっと前から耳にするようになった。最初は賢い自動化だと思ってても、基盤をちゃんと作らずに突っ走ると、そのうち現場は混乱気味になるかもしれない。

次によく言われるのが、市販ツールに入っている“おまけ”みたいな標準エージェントだけ使ってても、本当の意味で競争力につながるケースは限られているということ。そのため、高度な業務プロセス（たとえば顧客対応全体やサプライチェーン最適化とか）には、自社流儀で細かく設計されたカスタムAIエージェントを用意する必要性も出てきそう。ただ、この辺りになると各社ごとのデータやビジネス論理にも深く絡むので、おそらく外部から簡単には真似できない独特さを持つものになりやすい。

そしてもう一つ。技術進歩のペースが随分速く感じるこの分野では、一度ベンダー依存になってしまうとなかなか身動き取れなくなる恐れもある。将来的に色んなシステム横断で柔軟につながれるよう、「進化可能」で「ベンダーロックインしづらい」構造を意識しておいたほうが良さそう、と言われ始めている。

実際、「記憶ストア」や「オーケストレーション・モジュール」を既存AIスタックの上から付け足すだけでは、多分ここで挙げた課題全部には十分対応しきれない気配もある。本質的にはもっと根本的な転換――静的でLLMだけを中心に据える発想から離れて、「動的」「モジュラー式」「ガバナンス重視」の環境へ移行する必要性が語られている。それこそが“エージェンティックAIメッシュ”という考え方だそうだ。

このメッシュ型アーキテクチャについて話す人によれば、大体五つほど柱となる設計思想（たぶん相互補完的）が挙げられていて… ひとつ目は「コンポーザブル」、つまりどんなツールでもLLMでも好き勝手繋げやすい柔軟性。他にも「知能分散型」とか言われたりするけど、大雑把に説明すると複数エージェント同士がお互い役割分担しながら協調してタスク解決できる構造。「レイヤーデカップリング」は機能ごとの切り離し重視、「ベンダーニュートラル」は要素ごとのアップデート自由度重視――この観点ではModel Context ProtocolとかAgent2Agentなんちゃらなど標準規格寄り推奨派多め。そして忘れちゃならない「ガバナンス付き自律性」。ポリシー・許可設定・例外処理など組み込んで、安全性や透明性担保しよう…という話。

まとめとして、このメッシュ構造そのものはいわば接着剤兼司令塔みたいな役割で、多様なAIエコシステム間連携や制御・拡張を支える土台になる、と見る向きもある。ただ今後どう変わっていくかまでは何とも言えず、一部観察者によれば状況次第で再調整もあり得そうだ。

企業が独自開発のエージェントや既製のAIを、何となく一つの枠組みで動かそうとしている例は、最近ちらほら耳にすることもある。どうやら複数エージェント間で状況や情報を共有したり、お互いに仕事を振り分けたりできる仕組みも用意されているようだ。ただ、エージェントが増えすぎて収拾がつかなくなったり、勝手に暴走し始めたり、人間から見えづらくなるリスクも語られてきた。こういう問題への対処策はまだ模索中だけど、その一方で新しい技術への柔軟な対応力も重要視されているとか。「AIエージェント・メッシュ」という言葉を聞いたことがある人もいるかもしれない。

ところで、こうした構造上の変化と並行して、多くの企業ではLLM（大規模言語モデル）の選定についても再考し始めている気配がある。カスタムAIには必ず土台になる基礎的なモデルが必要と言われるし、このモデルこそが“認識”“判断”“対話”など諸機能の核になっていくらしい。ただ最近は、「コパイロット」的な受動的サポート役から、一歩進んだ持続的・自律型システムへと期待値そのものが移ってきた印象だ。それにつれて、求められる条件も少しずつ変わってきたようだ。使う場面によって異なる要件が五つほど挙げられていて、それぞれに合った種類のモデル選びが必要になるとか…まあ、そのあたりは専門家でも意見が割れることも多い。

さらに現場全体でAIをスケールさせようとすると、結局は社内システムそのものにも手を入れざるを得ないと言われている。この先当面はAPI——つまり色々なソフト同士を繋ぐためのお決まりの仕組み——経由でやり取りする形になる可能性が高そう。でも将来的にはAPIだけじゃ足りない場面も出てくる、と指摘する声もちらほら。IT構造そのものを「人間向け」から「機械前提」の設計へ少しずつ切り替えていくべき、なんて話題もちょっと前から出始めた。画面や入力フォーム中心ではなく、“マシン同士”がお互い分かる言葉で直接会話したり、自動化された流れで意思決定まで進んだりする感じ、と例える人もいたと思う。

実際、大手ベンダーでも似たような動きはありそうだった。マイクロソフトの場合、「Copilot Studio」を通じてDynamics 365やMicrosoft 365にエージェント導入を強化していたり、セールスフォースではAgentforceという新レイヤー上で複数エージェント管理へ拡張した例もある。SAPの場合はBTP（Business Technology Platform）という基盤自体を書き換えて、新しいタイプのAI連携に対応中との話だった気がする。この辺を見ると、「従来型ソフト＋ちょっとAI」から「最初からAI前提」の方向へ徐々に傾いてきた印象。ただ、この転換自体は技術的障壁よりむしろ“人間側”の課題によって左右されやすいとも言われる。

日常業務にAIエージェントが馴染んできても、本当に大変なのは運用面——特に調整や判断、それから信頼関係作りかもしれない。その難しさはざっくり三方向くらいありそうだった。一つ目、人とAIがお互いどう付き合うかの日々の“同居”。二つ目、自律的な行動への統制・ガバナンス。そして最後は、誰でも簡単に新しいエージェントを作れる時代ならではの“増殖リスク”。このあたり、人によって注目点はいろいろ違う。

まず最初の日常共存について考えると……ただ助けてもらうだけじゃなく、これからはいろんな業務現場で人とAI両方とも主役になったり脇役になったり入り混じる感じになってくる予感。「ここまでは任せても大丈夫？」「これは人間自身で決めたい？」みたいな曖昧ゾーンにも頻繁に直面しそう。本来なら効率アップ目的なのに、人間側の主導権確保ばかり重視すると逆効果になる可能性もちょっと気になるところ。おそらく実験や試行錯誤、それになんとなく文化面でも慣れるまで時間が掛かる部分じゃないかな…。信頼形成について言えば、高度なアルゴリズムだけじゃなく、「説明し方」「一貫性」「自然な馴染み具合」といった点でも地味ながら重要視され始めた印象。

もう一点、自律型だからこその悩みとして「統制範囲」があると思う。伝統的ツールなら命令待ちなのだろうけど、新しいタイプだと反応や適応力、それどころか思わぬ振る舞いまで起こしかねないケースもしばしば。「想定以上にはしゃぎ過ぎた場合」とか、「本来知らせて欲しい微妙なトラブルを黙殺した場合」など細かな事例への対応策探しにも頭を抱える担当者も出始めていたようだった。

自律性を排除するというよりは、むしろそれをどうやって分かりやすく組織の期待と合わせていくか——そんな風な課題がちらついている。まあ、調整って一度決めたら終わりじゃないし、エージェントが学びながら現場も動いて、人間側の信頼も少しずつ厚みを増していったりするから、その都度また微調整が必要になるようだ。コントロールの仕組みでいうと、「ハルシネーション」って呼ばれる“もっともらしいけど実際は違う”アウトプットに対しても何か考えないといけなくて。

広がりすぎ問題——昔ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が入ってきた頃にも似たような懸念があったような気がするけど、今また「エージェントの無秩序な増殖」が話題になっているらしい。誰でもツールを使えば簡単に新しいエージェントを作れてしまう時代だから、「影のIT」的な存在があちこちで生まれてしまいそう。チームごとに同じようなことしてたり、いつの間にか管理されてないものが混ざっていたり…。この細切れ状態から抜け出すにはどうしたらいいんだろう？何を作るか・何をもう止めるか、その判断は誰？ガバナンスとか設計基準、それからライフサイクル管理みたいな枠組みなしでは、とても長持ちしそうに思えない。

実際には効率化以上の価値――それこそ特定領域でしか得られない成果とか――もエージェントなら引き出せる可能性があるとはよく言われている。でも、それにはAI導入へのアプローチそのものを見直さないと難しい雰囲気。従来型のジェネレーティブAIツールだったら既存ワークフローにちょっと足せば済んだけど、エージェントの場合は根本的にビジネスプロセスそのものやシステム連携まで再構築するイメージになることも。

マッキンゼーなんかだと「Rewired」という方法論でAI変革支援していることで知られている。一部では、それだけでは足りず、新しい時代——「エージェント中心」の時代には大幅な発想転換が求められるとも言われ始めた。ざっくり四つくらい柱になる話題が挙げられる。

まず人材面では、「人＋エージェント」で協働できる文化づくりとか、新しい職種（例えばプロンプト設計担当やオーケストレーターなど）にも目配せする必要ありそう。あと早期導入者へのサポート体制なんかも効果的と言われることが多い。

ガバナンスについては、自律性コントロールや増殖防止策など色々あるけど、大まかな方針や分類基準（例えばタスク自動化型とかドメイン統括型とか）ごとの監督モデル設計など…現場ごとの事情によって対応策はいろいろ工夫されている印象。

技術基盤面では、既存LLM重視型から徐々に「メッシュ状」に広げるアーキテクチャへの移行段階。その先を見る企業なら、そのうち全社システム自体を“エージェントありき”で再編成してUIや業務ロジックごと見直す準備もし始めているケースもちらほら聞こえてくる。

データ活用について触れればキリはないけど、安全性・拡張性・運用負荷なんてところまで含めて、多面的な仕組み作りこそ重要と言える場面が増えてきた…そんな空気感だと思う。本当に全部うまく回せるかどうかはまだ未知数だけれど、この数年以内には七十以上の企業で部分的成功例くらいは見聞きできそう。それぞれ試行錯誤しながら進んでいる感じですね。

データのプロダクト化を急ぐ話、そして非構造化データの品質ギャップもぼんやりと浮かび上がってきた。どうやらAIエージェントたちにとって企業内のデータがしっかり使える状態かどうかは結構大事みたいで、今まで各ユースケースごとにパイプラインを作るやり方から、何度も使い回せるデータプロダクトへ移行する必要性が語られている。データガバナンスについても、これまでは構造化された情報中心だったけど、その枠組みを非構造のほうにも広げていく動きが出始めている感じ。

戦略的な視点になると、それぞれ細かな実験や小さな取り組みだけじゃ足りなくなってくる。ジェネレーティブAIによって業界そのものの競争軸が変わる可能性もちらつく中、ただ現場から「ここにも使えそう」と積み上げるだけでなく、重要な経営課題と直接つなげて優先順位を再設計していく…そんな流れになりつつあるようだ。既存目標―例えば業務効率化とか顧客との距離感アップとか法令順守強化など―をAIでどう進化させるか考えるだけじゃなくて、ちょっと先を見据えて「今とは全然違う業務モデルになった場合」を想像することも求められる雰囲気。その結果として、新しい収益源だとか、今後十年くらい続く競争優位性（モート）が生まれる可能性も否定できない。

トランスフォーメーションの単位という話になると…昔は一つひとつのユースケースにAIソリューション当てはめて部分的改善していたけど、それだと範囲が狭すぎた印象。エージェント型AIの場合はもう少し根本的で、「この機能全体を六割ほど自律的に回した場合どうなる？」みたいな問い直しが起こり始めているっぽい。個々のタスク最適化よりも、一連のビジネスプロセス丸ごとの再設計へシフトする気配だろうか。ワークフローや判断ロジック、人間とシステムとの関わり方、それに評価指標まで全部含めて見直すことになる。それぞれどこまで現実味があるかは会社によって温度差ありそう。

あと推進体制として昔よく見られたAI専門チーム（COE）の形態だけでは限界なのかなと思われる節もちょっと出てきた。最近では分野横断型で持続力ある“変革スクワッド”みたいなの―業務ドメイン知識者・プロセス設計者・MLOpsやITアーキテクト・ソフトウェア／データエンジニアなど寄せ集めた編成―で取り組む事例が増えてきた様子。ただし本当に浸透させようと思ったら、この辺りも試行錯誤になりそう。

導入そのものについて言えば、ごく初期には色々試して遊ぶ段階だったけど、大規模運用目線への切替え時期に入ったっぽい。当然ながら展開コストや将来的な維持費、それから各種システム連携なんかも早いうちから想定しておいた方が無難だろう。一部では年間運用コストが初期投資額より高くなるケースも耳にするので、高頻度利用前提なら特に経済面でもバランス取った設計意識は欠かせない。

こうした状況下でCEOには何となくだけど新しい役割期待論が出始めている。「ジェンAI」導入初期段階のお試し路線から次なる段階へ進むためには、本気で規模拡大フェーズ突入への号令役としてCEO自身が前面に立つ必要性、その空気感はじわじわ高まっている感じだろうか。ただこれは全社一斉スタートというより、「まず小さい成果をまとめたり」「組織横断的な優先順位付け」を地道に重ねながら少しずつ舵取りしていく…そんなニュアンスすら漂う。その一歩目として、おそらく実験主体フェーズを一区切りさせ、方向性修正を図っていく動き―あたりから着手されることが多そうだ。

AIの探索段階がある程度終わりに近づいてきたようだ。これまで色々なパイロット的な取り組みが行われてきたけど、その中には、どうも大規模展開には向かないものや、続ける意味を見直した方が良さそうな事例も少なくないらしい。そんな背景もあってか、最近では「一旦立ち止まって経験を整理しよう」という声がちらほら聞こえてくる。特定領域での小規模実験よりも、本当に影響力の大きい業務やプロセスに狙いを絞った戦略的AIプログラムへと舵を切る動きが目立つ気がする。

ガバナンス体制については、何となく昔からITとデータ部門に任せっきりになりがちだったけれど、人事責任者や経営層などビジネスリーダーまで巻き込んで「AI戦略会議」みたいな枠組みを作ろうという話も出ているそうだ。そこでは方向性の確認だけでなく、AI関連投資やIT・データへの資源配分、それから成果指標（KPI）による価値追跡なんかもチェックする流れになることが多いらしい。ただ、この辺は会社によって温度差もありそう。

それと同時並行で、「灯台」的な象徴プロジェクトをまず始めてしまおうという考え方も広まりつつあるとか。つまり、ごく限られた重要業務領域でエージェント型AIによるワークフロー改革を先行して試し、その裏側ではインフラ整備とかデータ品質管理とか、従業員の新しい働き方への備えなんかにも少しずつ手を付け始めている企業が増えている印象だ。ただ全部一気には難しいので、技術基盤構築は段階的に進めているケースが多い。

エージェント型AIについては、「今後数年でもっと進化する」と言われながらも、現時点でも産業全体に変化を起こす素地は十分できている、と見る人もいる。そのせいか、「今ここで動かなければむしろリスクになる」という意見まで出ていた。とはいえ、一足飛びですべて変わるわけでもないので、「これから本格的な転換点に入る可能性」という慎重なトーンの議論もしばしば聞く。

具体的な取り組みとしては、全社横断的に複数ドメイン（七十超えるほどではない）から選んだ高インパクト領域へ集中投下する形になりやすい。それぞれの業務フロー再設計、人と機械との役割分担再考、新しい運営モデル導入——こうした施策全部同時に進めようとすると混乱しかねないので、優先順位付けや実験的アプローチとのバランス調整が必要だろう。

既存企業の中には早速この道筋へ踏み出したところもあるようだ。例えばモダーナ社の場合、人事部門トップとIT部門責任者を統合してしまった事例なんかが挙げられる。この動き自体、「AI技術って単なる道具じゃなくて働き方そのものにも影響与える存在だよね？」という認識につながっている感じ。ただ、それぞれ事情や文化によって進め方は異なると思う。

この潮流自体は、多分「次世代型経営モデル」の土台になると言われたりしていて——ただ一気呵成というより徐々に広まっていく印象。「今なら競争優位性獲得できるチャンス」と語られることもあるけど、それ以上に「組織として意思決定・実行スタイル自体を書き換える必要性」が強調され始めた雰囲気。でも現場レベルではまだ様子見ムードだったり、小さな成功例から学びながら調整していく過程なのかなと思う。

なお、この内容まとめた報告書には欧米各地オフィスのシニアパートナー陣（名前はいちいち覚え切れないほど多かった）が執筆協力したそう。他にも色んな専門家やスタッフがお手伝いしていたっぽく、その辺り含め細かなクレジット記載あり。ただ正直全部把握し切れてはいない。ちなみに彼ら自身、新たな仲間探しにも熱心みたいだった……