Tom Dunlop, SummizeのCEO & 創設者 Tom Dunlop SummizeのCEO & 創設者

ビジネスソフトウェアとAgentic AIの採用の緊急性

ソフトウェアとしてのサービス（SaaS）が登場し、エンタープライズがソフトウェアを利用する方法が変わりました。しかし、一部のユーザーにとっては、SaaSの機能が限られているため、業界特有の機能を追加した垂直SaaSが登場しました。さらに、人工知能（AI）やロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などの技術が進化し、仮想ボットが人間の行動を模倣して繰り返しのタスクを排除するようになりました。現在、エンタープライズ・ソフトウェアは、自律的なエージェントによって動作するAgentic AIという新しい時代に入りました。Agentic AIは、従来のSaaSやRPAを超えて、データを分析し、決定を下し、タスクを実行し、ワークフローを自己管理することができます。Agentic AIは、デジタル領域で労働力として作用し、テクノロジー・スタック全体に統合されて、測定可能なビジネス結果を生み出すことができます。これは、大規模な言語モデルから個々のAIエージェントが推論を実行することで実現します。人間のプロンプトは不要であり、各エージェントには独自の目標を割り当てることができます。新しい販売、顧客サービス、製造の変更をリアルタイムで管理することができます。可能性は無限です。ChatGPTのような生成型AIモデルとは異なり、Agenticエージェントはコンテンツを単に再現するのではなく、データベースをクロールしてワークフローを構築してタスクを完了することができます。ガートナーの調査によると、2028年までにエンタープライズの約3分の1のソフトウェア・アプリケーションがAgentic AIを統合する予定です。2024年の統合率は1％未満でした。Clouderaの調査結果によると、全球のITリーダー1,484人中、83％がAIエージェントは競争上の優位性を得るために重要であると感じており、約60％が採用をしない場合に後れを取ることを心配しています。また、96％が来年中に導入を拡大する予定で、約半数が組織全体への大規模な導入を計画しています。溝を埋めるSalesforceのCEO、マーク・ベニオフは、Agentic AIを「新しい労働モデル、新しい生産性モデル、新しい経済モデル」と呼んでいます。米国での労働力参加率は、まだコロナウイルス前の水準に戻っていません。現在、未充て職が増えており、求人に対する応募者が不足しています。AIの主な目的は、繰り返しのタスクを排除することですが、同時に従業員はより多くの生産性を上げる必要があります。デジタル労働力を使用して従業員を強化し、効率を高め、組織が競争できるようにする必要があります。Agentic AIは、従業員と製品の間の溝をさまざまな方法で埋めることができます。たとえば、セールス担当者は、顧客関係管理（CRM）ソリューションを使用して、既存および潜在的な顧客の大きなグループを管理し、販売を生成することができます。AIエージェントは、この顧客ベースと通信し、機会を特定し、レコードを最新の状態に保ち、さらには小規模な販売を完了することができます。チームがこれを使用して、毎日、24時間体制で作業する場合、手動作業の時間を節約し、販売の増加の可能性が大幅に高まります。Agentic AIの価格設定には、特に課題があります。「シートあたりの」価格モデルは、「タスクあたりの」価格モデルに変わる可能性があります。Agentic AIは、AIエージェントが機能を実行し、保証された結果を生み出すために「雇用」される、価値ベースのモデルになる可能性もあります。Salesforceは、自律的なエージェントの構築、カスタマイズ、展開を可能にするプラットフォームであるAgentforceの記録的な製品契約を発表しましたが、最近、コストを結果に直接結び付ける消費ベースの価格モデルに変更しました。責任と説明責任Agentic AIについてはまだ多くの点が明確化されていませんが、ソフトウェア・ベンダーの選択方法が変わる必要があります。従来の評価では、主に機能セットに焦点を当てていましたが、Agentic AIの場合、企業はベンダーの信頼性、責任、目標への合致性を考慮する必要があります。意思決定者にとって、説明責任は懸念事項です。彼らは単にソフトウェアを購入するのではなく、デジタルインテリジェンスに代理人として行動することを許可しているからです。これにより、法的およびコンプライアンス上の問題が生じる可能性があります。したがって、企業は責任を考慮し、リスクを深く分析し、監査可能性に重点を置き、規制ガイドラインを優先する必要があります。また、AIエージェントが暴走した場合に誰が責任を負うか、以及それを包含または停止するための手順を特定する必要があります。実施するステップAgentic AIでは、ビジネスを行う方法が大幅に変わることになります。以下は、プロセスを開始するためのいくつかのアクションです。まず、ルールベースの機能を可能にするAIエージェントを除去できるテクノロジー・スタックを再検討します。ソフトウェアの相互運用性の問題や、新しいアプリケーション・プログラミング・インターフェイスの必要性を考慮します。シロされた意思決定を避けます。Agentic AIは、ビジネスの多くの側面に影響を及ぼす可能性があるため、法務、IT、運用のリーダーを含めます。また、エージェントの安全で責任ある使用に関する従業員ポリシーを作成することも重要です。AIエージェントの作業能力と、排除可能な複雑さを理解する必要があります。これには、ソフトウェアのコストモデルと投資収益率を再考する必要があります。これは、ボリュームと効率性に関するものです。したがって、シート、ライセンス、サブスクリプションのコストは、使用する基準ではありません。Agentic AIは、SaaSに大きな影響を与えるでしょうが、完全に置き換えることはありません。テクノロジーのコラボレーションが、労働力を強化するという目標の下で進行するでしょう。ただし、エンタープライズは、ソフトウェアとどのように関わるかを根本的に変える必要があります。Agentic AIが登場しています。早くからAgentic AIの可能性を理解し、実践に移すことで、将来の地位と成功をより確固たるものにすることができます。