適切に導入されたAIエージェントは、単に効率を向上させるだけでなく、より迅速に価値をもたらします。
「発見（Discover）、決定（Decide）、実行（Deliver）」の枠組みは、エージェント型AIをビジネスに組み込むための指針を提供します。
AIエージェントの活用を目指すビジネスリーダーは、プロセスの変革と考え方の変革の両面から捉える必要があります。
今年のダボス会議では、廊下でエージェント型AIの話題が飛び交っていました。エージェント型AIとは、行動を起こしタスクを自動化する小規模で知的なシステムのことです。AI分野におけるイノベーションのペースは、ビジネスリーダーや政策立案者にとって圧倒的に感じられることがあり、多くの人がこの機会にどう対応すべきか決めかねています。こうした概念は複雑に思えるかもしれませんが、ビジネスリーダーはシンプルな枠組みを使ってエージェントの価値を見極め、引き出すことができます。
これまでの議論の多くは、エージェントによる生産性向上に焦点を当ててきましたが、真のインパクトはそれにとどまりません。エージェントは、退屈な手作業の処理、チーム間の引き継ぎの迅速化、市場への提供の加速などを通じて、仕事をより容易に、より速く、より効果的にします。こうした改善が価値実現のスピードをもたらします。これこそが、エージェント型システムへの投資成果を測るべき指標です。重要なのは効率そのものではなく、価値がどれだけ迅速に提供されるかなのです。
エージェントの効果を最大限に引き出すには、バリューチェーン全体にわたって統合することが求められます。複雑さを整理し、ビジネスの価値を引き出すための、分かりやすい枠組みをご紹介します。
エージェント型AIのレシピ：発見、決定、実行
「発見、決定、実行」の枠組みは、ビジネスリーダーがAIおよびエージェント型ワークフローの導入に向けて、投資や取り組みをどう考えるべきかを整理する上で有用なモデルです。
「発見、決定、実行」を用いて、エージェントによって画期的な医薬品を市場に送り出すプロセスを見ていきましょう。従来の医薬品開発は長期間にわたり、コストもかかる道のりで、多くの場合は数年を要します。エージェント型AIは、反復的な手作業を自動化し、各段階間のよりスムーズな移行を実現することで、市場投入までの期間を短縮できます。
プロセスは「発見」から始まります。これは、疾患を理解し、疾患生物学のどの側面を標的とするかを決定し、その側面を変化させる化合物を開発するための初期研究が行われる段階です。また、分子や化合物を検証するためのデータ分析も含まれます。次は「決定」の段階で、研究者や臨床医が、新たな臨床試験プロトコルの迅速化から、これらの試験から得られた膨大で複雑なデータの分析に至るまで、医薬品をどのように、どこで使用するかを決定します。そして「実行」の段階では、医薬品の製造、患者や医師への情報提供、市場への投入を行います。
発見の段階はかつてないほど速く進んでいますが、各段階の間や内部での手作業のプロセスは、遅延、エラー、伝達ミスを引き起こし、全体の進捗を遅らせる可能性があります。この場合、価値実現のスピードは単なる指標ではなく、医薬品をより速く市場に送り出せるか、市場シェアを失うかの違いを生みます。例えば、世界最大級の医薬品メーカーの一つである、ノバルティスは、エージェントが登場するずっと前から医薬品開発プロセスに生成AIを適用していました。今であれば何ができるか想像してみてください。理想を言えば、エージェントは開発期間を数十年から数年に、数年を数か月に短縮し、より迅速な意思決定、実行、学習を可能にします。ここでエージェントは、単により少ない労力でより多くのことをさせるだけでなく、より迅速に望ましい成果へと導くことで価値を生み出します。
この考え方は業界を問わず当てはまります。例えば、リーバイ・ストラウス社は、ファッショントレンドを検出するための強力だが複雑な従来型AIシステムを構築しました。エージェントは、オンライン画像を毎日分析し、消費者層を問わずフィットしたジーンズからバギーなジーンズへの移り変わりを追跡し、より迅速にインサイトを提供することで、このプロセスを最適化できる可能性があります。コカ・コーラ社は、AIを活用して小売業者との関係を強化することで、さらに一歩進めています。現在の消費者の嗜好に基づき、冷蔵ケースに商品をどのように配置すればよいかを提案するエージェントを想像してみてください。これらの事例では、価値実現のスピードは、1）分析から行動への移行を加速させること、2）企業全体でインサイトと行動の間の遅れを減らすことによって達成されます。
エージェント時代のリーダーシップに関する考察
先日の記事で、AI時代におけるリーダーシップの変化する役割を検討しました。エージェントの台頭には、同様のマインドセットの転換が求められます。以下では「発見、決定、実行」の枠組みを適用し、エージェント主導の世界においてリーダーが適切な問いを立てられるよう支援します。
1. 発見：より良い答えを、より速く得る
エージェントを発見の段階で活用する鍵は、目的を理解し、適切なデータを用いて、より多くの場所からより迅速なインサイトと分析を得ることです。エージェントは、テキスト、音声、映像といったマルチモーダルなソースからデータを迅速に抽出し、機会を示すパターンを見つけ出します。推論能力と加速コンピューティングを活用することで、エージェントは点と点をより迅速に結び付け、データを答えへと変換します。
リーダーが問うべきこと：
未開拓の機会を明らかにできるデータのソースや種類は何か？
エージェントがインサイトを導き出せるよう、ワークフローをどのように再設計すればよいか？
ビジネス目標が達成されるか、または軌道修正されるよう、人間の判断はどこで関与すべきか？
2. 決定：より迅速に行動へ
業界を問わず、Netflixのような先進企業は、高速な意思決定に基づいて成功を築いてきました。反復サイクルを最小限に抑え、迅速に実行することでイノベーションを実現しているのです。推論できるエージェントは、あらゆる組織が意思決定を効率化し、実験のコストを削減し、より迅速に行動することを可能にします。手作業や反復的で誤りが起きやすい業務をエージェントが担うことで、リーダーはより戦略的な意思決定に早い段階で集中でき、イノベーションのサイクルを加速させることができます。
リーダーが問うべきこと：
エージェントを活用して、より速く、より賢明な意思決定を行い、先手を打ち続けるにはどうすればよいか？
会議における伝達ミスや文脈の見落としによって生じる意思決定の誤りを減らすために、エージェントはどのように役立つか？
大規模なエージェント主導の迅速な意思決定を支えるために、どのようなプロセスを確立する必要があるか？
3. 実行：より速く成果へ
今日では、実行のスピードは、顧客、ベンダー、パートナーとどれだけうまく連携できるかに左右されます。エージェントは組織間のシームレスな連携を可能にし、チーム、サプライヤー、顧客の間でプロセスの同期を確保することで実行を加速させます（デジタルトランスフォーメーションにおいてAPIが果たした役割と同様に）。
リーダーが問うべきこと：
顧客やパートナーとどのように連携すれば、実行を加速させ新たな可能性を開く、エージェント主導のワークフローを構築できるか？
組織間におけるエージェント同士の連携について、自社内の連携と比べて何を理解しておく必要があるか？
人間同士、人間とエージェント、エージェント同士のやり取りをそれぞれの視点から捉えることは、顧客体験の最適化にどう役立つか？
エージェント時代に備える
エージェント型AIは、価値実現のスピードを加速させることで、企業が成果を生み出す方法を変えつつあります。次の10年を制する企業は、AIを使うだけでなく、自社および提携先全体でエージェント主導の行動を完全に統合するでしょう。価値実現のスピードがもたらす恩恵を得るためには、リーダーシップ全体および組織全体にわたるプロセスの変革と考え方の変革の両方が必要になります。
導入のステップ：
エージェント型ワークフローを業務能力に合わせる。デジタルワークフローは、物理的な提供モデルと同期している必要があります。デジタル上での業務処理方法と、現実世界での実行方法との間にずれがあると、価値実現のスピードの恩恵を失うおそれがあります。定期的な整合性チェックを行うことで、両者が効率的に連動して機能し続けるようにできます。
理想的なアウトプットと成果を定義する。エージェント型ワークフローの潜在能力は依然として発展途上であるため、野心的な目標を設定しましょう。まず理想的なアウトプットと成果を定義し、それを小さく管理しやすいステップに分解します。このアプローチにより、長期的なビジョンに向けた具体的な前進を図りながら、迅速な反復が可能になります。
ヒューマン・イン・ザ・ループの介入ポイントを特定する。エージェント型ワークフローは「設定したら放置」できる解決策ではありません。品質と正確性を確保するために人間による監督が必要となる転換点が存在します。こうしたヒューマン・イン・ザ・ループのポイントは、介入や意思決定にとって極めて重要です。初期段階でこれらのチェックポイントが見落とされたり、ずれたりすると、小さなつまずきが大きな問題へと発展しかねません。
エージェント型のフィードバックループを構築する。エージェント型AIは、継続的なフィードバックループを通じて改善されます。各インタラクションから得られるデータがモデルの改良やエージェントの性能向上に活用されます。この適応し新たな知見を適用する能力により、企業は反復を重ねるごとに、より早く価値に到達しながら、時間とともに効果性を高めていけます。価値を生むフィードバックと、単に知識を提供するだけのフィードバックを区別するためのガイドラインを設定し、エージェントがフィードバックを効果的に統合して継続的なイノベーションを推進できるようにしましょう。
成功の鍵は、既存のプロセスの中で機能する、拡張性と再現性のある枠組みを導入することにあります。「発見、決定、実行」はその一例であり、複雑さを打破し、エージェントの可能性を引き出す助けとなります。
フォーラムがリーダーに、先端技術と現実の課題を結び付ける方法
先端技術・イノベーションセンターは、科学者、政策立案者、ビジネスリーダーを結集し、新たな技術とその現実世界における影響を読み解きます。
協働と実験を可能にすることで、同センターは、パートナーが研究から得られたイノベーションを、世界共通の課題に対処する実用的な応用へと転換する支援をします。
