期待を超える：AIエージェントと仕事の次の章

AIエージェント、または自律エージェントは、初期段階にあります。非常に初期段階です – 最初のイニングの底です。分野は革新的な研究、概念実証、実用的な応用から溢れており、すべてがAIの巨大な潜在能力を示唆しています。

自律エージェントが各業界を変革することについては疑問の余地がありません。その能力は、単なるタスクの自動化を超えて、ワークフローを再設計し、複雑なシナリオをシミュレートし、さまざまなプロセスで人間の介入の必要性を減らすことまで拡大します。私たちは、エージェントが大規模なシミュレーションを実行したり、マーケティングキャンペーンを再設計したり、複雑な研究開発テストプロセスを自動化したりすることができる、近い将来を見据えています。

ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）は、大言語モデル（LLM）から自律エージェントへの進化的な飛躍を強調しています。これらのエージェントは、タスクをエンドツーエンドで実行し、結果を監視し、適応し、ツールを自律的に使用して目標を達成するように設計されています。これらは、真の人工知能への重要なステップを表し、継続的な人間の監視なしに独立して運営できます。

市場規模については、自律AIおよび自律エージェントは、2023年に480億ドルで評価され、2023年から2028年の間に43%以上のCAGRで成長し、2028年までに2850億ドルに達することが予測されています。明らかに、私たちはパラダイムシフトの瀬戸際に立っています – 期待、興奮、懐疑、実用的な評価に満ちた段階です。このシフトは、技術の進歩だけではなく、仕事、生産性、革新へのアプローチの再定義についても関係しています。ほぼすべての投資家、創業者、開発者、テクノロジー愛好者が、ライフタイムとその先での仕事への影響を理解しようとし、運用と戦略的目標への影響を評価しようとしています。

しかし、現在のところ、変化の規模を完全に理解する能力が欠けています。私たちができることは、推測することだけです。この記事は、自律エージェントの展開とその影響についての私の推測です。フォーラム・ベンチャーズがこの分野について考える方法と投資する方法について話し、また、探索の先頭を走っている企業を紹介する市場マップを提供します。

現在の状況

研究と概念実証の著しい進歩にもかかわらず、自律エージェントの完全な能力を利用する方法を理解し、予測するために、私たちはまだ努力しています。現在、3つのトレンドが一致しています。

1. AIの熟練度と効率性の向上により、可能な限界が拡大しています。
2. ChatGPT 4.0などの機能を実行するコストが減り、AIエージェントの使用がより多くの人々にとってアクセスしやすくなり、より広く採用され、技術の全体的な受け入れが進んでいます。
3. AIへのアクセスの民主化により、オープンソースかどうかに関係なく、より多くのエンティティがAIソリューションを探索および実装できるようになり、イノベーションのペースが加速しています。

新しい技術、特にこのような大きな変化の場合、解決中の課題が多数あります。ここでは上位2つの課題を取り上げます。

1. 安全性と精度

自律エージェントの安全で倫理的な展開を確実にするための必要なインフラストラクチャーの開発に焦点が当てられています。多くの業界や企業では、エラーの余地はありません。LLMが0.1%の妄想率を持っている場合、重要なプロセスでは絶対に信頼できません。このエラー率は10ステップまたは100ステップのプロセスではさらに低くする必要があります。これを解決することは、広範な採用に不可欠です。多くの企業は、LLMをテクノロジースタックの一部または新しい運用方法として受け入れる前に待っています。

観察可能性とユーザーの許可を通じて精度と安全性を監視するツールや、倫理フレームワークが責任あるAI統合アプローチを促進するために確立されています。いくつかの企業がこれをうまくやっているのを見てきました。たとえば、PrivateAIは、企業がプライベートデータでトレーニングしていないことを推論によって確認します。新しく市場に出てくる企業、たとえば、SafeguardAIにも興味があります。SafeguardAIは、企業が生成的なAIをより迅速に展開できるように、妄想に対する自律的なAIエージェントを提供しています。

さらに、自動評価メトリック、人間の評価フレームワーク、診断データセットなどのツールが、LLMの精度を評価および改善するのを支援するために開発されています。これらのツールは、研究者と開発者がLLMの強みと弱点を特定し、分野のさらなる進歩を導くのに役立ちます。

2. 人間とAIの相互作用

ここでの課題は、人間が自律的なソフトウェアとどの程度相互作用するかです。AIシステムが十分な人間の管理なしに運営されるリスクについての懸念があります。たとえば、どれだけの自律性があまりにも多いかということです。しかし、人間がループ内にどれだけいるか、またどのレベルの人間の相互作用がより多くの安全性を生み出しながら偏見を制限し、人間のエラーの可能性を減らすかを判断する必要があります。まだ、これについて良い答えはありません。

楽観的な観点から、私は、人間の制御下で自律ソフトウェアを操作する新しいパラダイムを定義できるのではないかと考えています。そうすれば、人間が潜在的に「致命的な」事態を防ぐために監視し、観察できるようになります。私の意見では、これを構築できる人々が勝利し、変革的な機会をもたらすでしょう。

タスク指向から目標指向へのシフト

AIエージェントが触れずに残る業界や仕事の分野はありません。変化の多くは近い将来に起こります。私の意見では、AIエージェントがもたらす最も深刻な影響の1つは、タスク指向から目標指向へのシフトです。今日、コンピューターに何かを入力します。たとえば、「AIエージェントについての社説を書いてください」というように。コンピューターは何かを返し、それをアクションします。これは、非常にタスク指向のプロンプトです。まだ、ユーザーがエージェントをトレーニングする必要があり、出力は入力の質とユーザーの事前決定された目標によって大きく決定されます。これは、人間のアクションに依存しています。

AIエージェントの未利用の力は、目標指向の仕事の力にあります。将来は、ステップバイステップのプロセス記述やプロンプトエンジニアリングではなく、目標指向の仕事になります。企業やリーダーは、自律的なルールベースのプロセスを構築して使用する方法について考え方を変えるべきです。目標が与えられ、エージェントがその結果を達成するための最良のパスを決定します（適切な人間の介入とともに）。例としては、「AIが米国ヘルスケア市場に浸透する方法について100人の専門家とニューヨークでイベントを開催してください」というものがあります。このような場合、AIは、戦略的な思考を運用化し、単純なタスクが達成できる可能性の限界を超えて、複雑な出力を実現するために使用されます。

これは、考え方と働き方のまったく新しい方法です。コンピューターで現在追求している目標のセットは、ほとんどが激しく異なる方法で追求されることになります。これは、自分たちを向け、仕事を構想し、仕事を実行する方法の根本的な変化です。

収益化と市場動態

AIがビジネスモデルに不可欠になるにつれて、従来の収益化戦略が再評価されています。たとえば、現在、企業向けソフトウェアでは、顧客はシートと使用量を購入します。消費者側では、ユーザーはアプリ内購入を行います。私たちの仮説は、これが変化し、ソフトウェア企業がツールではなく成果を販売できるようになるということです。人々や企業は結果を支払うでしょうか。目標を達成するために支払うでしょうか。まだわかりません。しかし、これは価値ベースの関与へのより広いトレンドの反映です。ただし、特にAIテクノロジーの計算集約的な性質を考えると、収益性を予測し、コストを管理することは課題です。

最も初期の段階で誰に、どのような投資をするかを決定する

私たちがこのような初期段階で投資するとき、創業者は私たちが行う最大の賭けの1つです – 創業者と市場の適合性と創業者の個性を見ています。AIエージェントの場合、このレンズはさらに重要です。なぜなら、多くの未知数があるため、今日構築されるソリューションは、明日構築されるものと同じではないかもしれないからです。しかし、創業者は同じままです。したがって、私たちは、創業者と市場の適合性だけでなく、問題への取り組み、既存のパラダイムとは異なる問題へのアプローチ、未知への適応性、変化する市場のペースを維持するための柔軟性を見ています。

創業者の後、私たちは市場を見て、総アドレス可能市場が大きく、10億ドルの収益機会への信頼できるパスがあるかどうかを評価します。レガシーマーケットであるプロプテックやサプライチェーン、またはより前向きで柔軟なマーケットであるフィンテックや電子商取引に開かれています。ただし、スタートアップのソリューションまたはツールが古い方法よりも大きな改善をもたらす必要があります。

私たちがAIエージェントのソリューションを評価する際の3番目の焦点は、ツールがAI中心のソフトウェアの将来とシームレスに統合し、強化するかどうかです。つまり、提案されたソリューションは、将来のソフトウェアの風景とスタックの中でどのように見え、どのように機能するかということです。

現在、適切なコストベースの予測を行うことはできません。AIビジネスは、基本的にSaaSビジネスよりも収益性が低いです。AIシステムでのデータ処理と分析のコストはすぐに積み上がります。AIの効率性を高め、運用コストを削減する近期の進歩が必要です。理想的には、ムーアの法則に匹敵するAIセクターの進歩があり、電力とチップのコストが増加する投資により削減されます。AIが革新的なだけでなく経済的に持続可能であるバランスを見つけることができれば、完璧です。しかし、まだ多くの未知数があり、ほとんどの人は（上手に情報に基づいた推測をしながら）推測しています。

新しい可能性の『すばらしき新世界』

ほとんどの人は、ChatGPTの導入をAIの「アイフォーンの瞬間」と見なしています。しかし、私はまだそこに達していないと思います。現在、チャットインターフェースは、現在のワークフローを効率化すること以外にはほとんど何もしていません。これらのツールは、間違いなくタスクの管理を容易にしましたが、アプローチは基本的にタスク指向のままです。より広いビジョンは、ダイナミクスを完全に変革することです。AIは、人間の入力がさらに少なくなるように、戦略的な思考を運用化し、複雑な出力を実行できるようになるでしょう。真のアイフォーンの瞬間は、AIエージェントがB2Bアプリケーションのデフォルトセットとして公開されたときであり、仕事の未来に大きな影響を与えるでしょう。

10年後には、私たちが以前はタスクのリストではなく、戦略的な目標を設定し、AIがそれらの目標を反復し、改良するのを助けるように働いていたことを振り返って、驚くことになるでしょう。この目標指向の仕事環境へのシフトは、技術の進化を超えて、私たちが仕事を概念化し、アプローチする方法の変革を表します。

前進する道は不確実性に満ちていますが、AIが業界を変革し、人間の潜在能力を高め、有意義な進歩を推進し、持続的な価値を提供する可能性は間違いありません。私たちの取り組みは、これらの不確実性を乗り越え、早期のAIイニシアチブとそのビジョンを実現しようとしている優れたマインドを特定し、投資し、サポートすることです。