エージェント型AIに少し触れてみる方が、ただ流行を追うより価値があります

エージェント型AIの導入でビジネスが遅れを取っているように感じるかもしれません。宣伝は強力で途切れませんが、企業がその技術に対して求める条件がまだ整っていないなら、慌てる必要はありません。 当社の最近の調査では、2025年のAIアプリケーション戦略レポートで組織の37％がエージェント型AIに正式な方針を持っておらず、たった5％だけが積極的に取り組んでいることがわかりました。

学習と実験の段階では誇大宣伝に流されず、投資は慎重に段階的に進めることが賢明です。 現在、AIエージェントの導入では、目標達成と継続的な改善のために協力する動的で複雑な自律エージェントよりも、事前に設定されたタスクをこなす静的なAIチャットボットが圧倒的に主流です。

企業が流行に乗るのではなく、エージェントAIを試すべき5つの理由をお伝えします。

エージェント型AI技術は、ソリューションの開発スピードを上回る速さで自らを変革しています。 新たな機能やツール、コードライブラリが次々と登場しています。 イノベーションに即応するにはプロトタイピングが最適ですが、エンタープライズ向けの本格的なソリューションは技術基盤の安定を重視すべきです。 いくつか具体例をご紹介します。

• エージェントには、目標達成型の自律行動を特徴づける複雑な問題に対処するための高い推論力が求められます。 私たちはモデルを使ってその力を補いますが、現時点では人間の推論力に及んでいません。
• エージェントは複雑な問題に取り組むため、より優れた記憶力が求められています。 それに応えて、意味記憶、エピソード記憶、手続き記憶など、特有の機能に特化した新しい記憶システムがいくつも登場しています。 モデル内で記憶機能が発現する例も見られます。
• 開発者がアプリケーション構築に活用するAPIに、大幅な機能強化が加えられています。 クライアント側では、ブラウザの拡張によりAIをより簡単に活用できるようになっています。サーバー側では、OpenAIが最近Responses APIの複数のアップデートを発表しました。中にはモデルコンテキストプロトコル（MCP）の対応や、複数のベクターストアを横断した検索機能の追加が含まれています。

市場の相互運用性ニーズに取り組む中で、新しい標準が次々に誕生しています。 Anthropic が提案した MCP と、Google が提案した Agent2Agent（A2A）プロトコルに注目してください。 MCP はモデルとリソースの連携を、A2A はエージェント同士の通信をそれぞれ扱います。 とはいえ、どちらもエージェント型 AI に求められる全ての相互運用要件を解決できていません。このギャップを埋めるため、今後数か月でさらなる標準が提案されるのは自然な流れです。 MCP と A2A にはベンダーと顧客からの支持が広がっていますが、企業が導入する前には提案された標準の正式な確立を待つことが重要です。

AIエージェントを私たちは構築し、展開しています。 初期の指標は成功を示していますが、収益の増加でビジネス効果を測るだけではコストの実態がわかりません。また、人間ではなくボットが対応したリクエストの割合は、エージェントが特定の業務をこなせることを示しますが、完全なコスト比較にはなりません。 エージェントAIの総所有コスト（TCO）に必要なこと:

• 技術、プロセスの更新や導入、新たなスキルを必要とする既存の役割や新しい役割に対応する人材要件を含む完全な部品表をご用意しています。
• トポロジや既存のインフラストラクチャおよびサービスとの相互運用性を含む、アーキテクチャのガイドラインとコンポーネント構成図をご提供します。
• コンピューティング、ネットワーク、ストレージの性能や容量など、インフラストラクチャに与える影響に基づいて主要指標を設定して成功基準を定めます。

AI対応アプリケーションが効果的に動作するためには、安全で質の高いデータが必要です。 データサイロやデータ形式、データの正規化に適切に対応できなければ、エージェントAIは企業のデータとセキュリティの弱点を拡大してしまうため、導入はうまく進みません。 単に機械の速度で多数のエージェントをネットワーク上に展開するだけでは足りません。 今は、エージェントに人やデバイスと同様のセキュリティを適用しています。 その結果、ユーザーはエージェントが自分のデータをどれほど利用、変更、削除するかを十分に理解しないまま、許可を与えてしまいます。

AI対応アプリケーションには、フルスタックの可観測性が不可欠です。 もし組織がまだフルスタックの可観測性を確立していなければ、可視化、運用、トラブルシューティング、ガバナンスに不可欠なエージェント型AIソリューションに対応できません。

これら5つの理由を踏まえ、エージェントAIの話題に追随するのではなく、賢明な判断を下してください。導入計画で2つ以上の明確な課題があるなら、もう少し時間をかけるのが賢明です。 技術スタックや標準が未だ進化途上で、コストも明確でなく、包括的なデータ管理や設計段階からの可視化といった企業レベルの高度な機能が必要な状況では、エージェントAIの導入を急がず慎重に進めることが正解です。 エージェントAIソリューションの初回導入が、エージェントのビジネス価値を証明するわけではありません。 それが示すのは、インフラが整ったということです。 段階的な導入は、企業が深く関わる前に弱点を見つけて改善するための時間を確保できます。

エージェントAIの準備状況についてより深く知るには、「ペイロードのポリシー」の最新の洞察をご覧ください。 「AI エージェント アーキテクチャの準備」