Last Updated on 2025-05-18 23:34 by admin

10Pearlsの共同創業者兼CEOであるImran Aftab氏が2025年5月17日にVentureBeatに寄稿した記事によると、エージェント型AI（自律的に意思決定を行うAI）の導入が進む中、組織が成功するために必要な3つの重要なポイントを提示している。

BCG AIレーダーのグローバル調査によれば、2025年初頭の時点で企業の3分の2がすでにAIエージェントを探索している。エージェント型AIは、データの選別、複数プラットフォームでの作業、プロセスからの学習、リアルタイムの洞察や予測の生成など、有能な仮想アシスタントとして機能する可能性を持つ。

Aftab氏は以下の3つのポイントを強調している：

1. AIリテラシーの構築

企業の3分の1未満が従業員の4分の1にさえAIの使用訓練を行っていない現状がある。この状況を改善するため、組織はAIリテラシー向上に向けた取り組みを強化し、定期的なトレーニングや役割ベースの教育コースを通じて、従業員がAIを効果的に使用できるようにする必要がある。具体的には、AIの基本概念、倫理、セキュリティに関するトレーニングや、部署ごとの業務に特化したAI活用事例の紹介などが考えられる。

2. ワークフローの再設計

マッキンゼーの調査によれば、生成AIを実装する際にワークフローを再設計することが、あらゆる規模の組織の利息・税引前利益（EBIT）に最も大きな影響を与えている。MITコレクティブインテリジェンスセンターの研究では、人間は「文脈理解と感情的知性」を必要とするタスクで優れ、AIは「反復的、大量、またはデータ駆動型」のタスクで効果を発揮することが示されている。

3. 監督AIの役割の開発

生成AIは短期的に組織の労働力規模に大きな影響を与えないが、役職名と責任の進化が予想される。上級リーダーは明確に定義された組織全体の戦略を必要とし、ビジネスリーダーはAIガバナンス監視などの役割を担う必要がある。

EY USの最新のテクノロジーパルス調査（2025年4月実施）によれば、テクノロジー企業の48%がすでにエージェント型AIを採用または完全に展開しており、回答者の半数が今後24ヶ月以内に自社のAI展開の50%以上が自律的になると予測している。

また、PagerDutyの調査によれば、2025年4月時点で企業の51%がすでにAIエージェントを導入しており、さらに35%が今後2年以内に導入を計画している。2027年までに企業の86%がAIエージェントを運用する見込みである。

Codewaveの2025年5月8日の記事によると、Gartnerは2025年までに組織の70%が自律性を目的としたAIを運用化すると予測している。

References:
Adopting agentic AI? Build AI fluency, redesign workflows, don’t neglect supervision

【編集部解説】

エージェント型AIの時代が本格的に到来しようとしています。10Pearlsの共同創業者兼CEOであるImran Aftab氏が提唱する3つのポイントは、企業がこの新たな波に乗るための重要な指針となるでしょう。

まず、AIリテラシーの構築についてですが、EY USの最新調査によると、テクノロジー企業の48%がすでにエージェント型AIを採用または完全に展開している一方で、多くの企業ではAIトレーニングが十分に行われていないという現実があります。Slackの最新のWorkforce Indexによれば、デスクワーカーのわずか7%が自分自身をAIエキスパートと考えており、30%は自己学習や実験さえも含めてAIトレーニングを全く受けていないと報告しています。

この数字は、AIリテラシーの構築がいかに急務であるかを示しています。企業が従業員に対して適切なトレーニングを提供しなければ、せっかく導入したAIツールも効果的に活用されず、投資が無駄になってしまう恐れがあります。

次に、ワークフローの再設計についてですが、これはただAIを既存のプロセスに組み込むだけでは不十分だということを意味します。MITコレクティブインテリジェンスセンターの研究が示すように、人間とAIの役割分担を明確にし、それぞれの強みを活かす形でワークフローを再構築することが重要です。

特に注目すべきは、SnapLogicの調査によると、IT部門のリーダーの約80%が今年エージェント型AIに少なくとも100万ドル（約1億5000万円）を投資する計画があるという点です。しかし、Tray.aiの調査では、IT専門家の約90%が、AIエージェントを展開する前に自社のテクノロジースタックのアップグレードが必要だと回答しています。

つまり、エージェント型AIの導入は単なるツールの追加ではなく、組織全体のデジタルトランスフォーメーションの一環として捉える必要があるのです。

最後に、監督の重要性については、IBMの専門家が指摘するように、エージェント型AIは新たなリスクをもたらします。例えば、AIエージェントがデータセットやデータベースを変更し、バイアスを導入する可能性があります。また、Gartnerは今後3年間で企業のセキュリティ侵害の4分の1がAIエージェントの悪用に起因すると予測しています。

これらのリスクに対処するためには、透明性の向上、定期的な監査、強力なセキュリティ対策、そして何よりも人間による監督が不可欠です。バークレー大学の研究者たちが提案する「ペトロフ・ルール」は、特に重要な行動が必要な場合、AIが完全に自律的であるべきではなく、人間が常に関与する必要があるという考え方です。

エージェント型AIの導入は、組織にとって大きな変革をもたらす可能性がありますが、それは同時に慎重なアプローチを必要とします。AIリテラシーの構築、ワークフローの再設計、そして適切な監督体制の確立という3つのポイントは、この変革を成功させるための鍵となるでしょう。

【用語解説】

エージェント型AI（Agentic AI）:
限られた監視の下で特定の目標を達成できる人工知能システム。自律的に機能し、人間の介入を必要とせずに選択や行動を行うことができる。従来のAIが指示に対して単一の応答を返すのに対し、エージェント型AIは複数のステップを要する問題を自律的に解決できる。

AIリテラシー（AI Fluency）:
AIの基本的な概念や使用方法を理解し、効果的に活用する能力。組織内でAIツールを適切に使いこなすための知識と技術を指す。

ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）:
AIシステムの意思決定プロセスに人間が関与する仕組み。AIが完全に自律的に動作するのではなく、重要な判断や確認の段階で人間が介入することで、精度や信頼性を高める方法。

ペトロフ・ルール（Petrov Rule）:
1983年にソビエト軍のスタニスラフ・ペトロフが誤った核ミサイル警報を受けた際、独自の判断で反撃を控えた事例に由来する。AIの文脈では、重要な意思決定において、AIが完全に自律的に判断するのではなく、人間の確認や判断を必要とするべきという原則を指す。

【参考リンク】

10Pearls（外部）
AI駆動のソフトウェア開発会社。製品設計、開発、技術加速などのサービスを提供している。

IBM – エージェント型AI解説ページ（外部）
IBMによるエージェント型AIの詳細な解説。定義や特徴、活用方法などが日本語で解説されている。

Kyndryl – エージェント型AI解説（外部）
Kyndrylによるエージェント型AIの解説ページ。生成AIとの違いや将来性について説明している。

10Pearls University（外部）
10Pearlsが提供する無料のトレーニング、ウェビナー、オンラインコースのプラットフォーム。

10Pearls – AIエージェントの活用事例（外部）
10Pearlsによる業界別AIエージェント活用事例の解説記事。

【参考動画】

【編集部後記】

AIの世界は日々進化していますが、特にエージェント型AIは私たちの働き方を根本から変える可能性を秘めています。あなたの組織ではAIリテラシーの構築はどのように進んでいますか？また、AIと人間の役割分担について考えたことはありますか？ぜひSNSで皆さんの考えや経験をシェアしてください。エージェント型AIを自社に導入する際に気になる点や、すでに活用している方の成功事例も聞かせていただけると嬉しいです。テクノロジーの進化と共に、私たち自身も進化していきましょう。

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