エージェント型AI：生成AIの新領域

生成AIは、2030年までにさまざまなセクターで世界のGDPに対して年間2兆6,000億米ドルから4兆4,000億米ドル相当の貢献をする可能性があると推定されており、非常に大きな経済的影響を及ぼす状況に至っています。生成AIの未来は「エージェント型」です。そこでは、AIエージェントがリアルタイムで協力して複雑なタスクを自動化し、意思決定が強化されます。このエグゼクティブ向けハンドブックでは、組織がエージェント型AIを活用して、効率の向上、カスタマーエクスペリエンスの改善、収益の増加を実現する方法を説明します。

エージェント型AIの重要な側面

自律性

自律的なエージェント型AIシステムは独立して動作し、プログラミング、学習、環境による入力に基づいて意思決定を行うことができます。

目標指向の行動

これらのAIエージェントは、特定の目標を追求し、望ましい成果を得るために行動を最適化するように設計されています。

環境的な相互作用

エージェント型AIは周囲と相互作用し、変化を感知し、それに応じて戦略を適応させます。

学習能力

多くのエージェント型AIシステムは、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させるために、機械学習や強化学習の手法を採用しています。

ワークフローの最適化

エージェント型AIエージェントは、言語の理解を推論、計画、意思決定と統合することで、ワークフローとビジネスプロセスを強化します。これには、リソース割り当ての最適化、コミュニケーションとコラボレーションの向上、自動化の機会の特定が含まれます。

マルチエージェントな会話とシステムの会話

ガバナンスと組織構造を分析し、プログラムと組織のパフォーマンスをレビューします。

日本への示唆

スタートアップやビッグ・テックを中心にエージェント型AIに関するテクノロジーは日々進化しており、グローバルでは社会実装も進みつつあります。他方で日本企業に目を向けた場合、米国をはじめとする諸外国と比較すると、まだまだ推進度合いは高いとはいえません。

業務特化のエージェント型AI達を別のエージェント型AIがオーケストレーションする世界が近い将来訪れるであろうことを頭でわかっていても「ユースケースがない」「スキルをもった人材がいない」「どのように進めたらよいのかわからない」などを理由に、最初の一歩を踏み出せていない企業も多いのではないでしょうか。

まずは、ブレインストーミングやアイデア出しといった身近な使い方から始め、小さくてもよいので業務上の困りごとなどをエージェント化する一歩を踏み出すことで、エージェント型AIの世界に必要なデータ整備や業務フロー見直しが始まり、やがては大きなトランスフォームになっていくと考えます。

そのような成功体験を積み重ねることで企業内にエージェント型AIとヒトが協働する自社ならではの文化が築かれ、エージェント型AIの導入で効率化された作業時間を、進化し続けるテクノロジーを吸収し新たなユースケースを創出する活動や、リスキリングによるさらなる付加価値業務の習得に割くことで組織力も向上していくのではないでしょうか。

本コンテンツは、PwC Middle East『Agentic AI – the new frontier in GenAI』を翻訳したものにPwC日本独自の内容を追加したものです。翻訳には正確を期しておりますが、英語版と解釈の相違がある場合は、英語版に依拠してください。