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、企業が働き方を変えるきっかけとなった。ただし、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が登場した。次に、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）などの進歩が起こり、仮想ボットが人間の行動を模倣し、単純なタスクを排除するようになった。

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の新しい時代に入っている。Agentic AIは、人間を模倣するだけでなく、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。 Agentic AIは、従来のSaaSやRPAを超えたものである。これは、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成果を生み出すソフトウェアである。これは、大規模な言語モデルから個々のAIエージェントが引き出して、高いレベルの推論を実行することで実現される。

人間から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る。新規販売、顧客サービス、製造の変更をリアルタイムで管理するなどの可能性は無限である。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再構成して出力するだけでなく、データベースをクロールしてワークフローを自分で構築して、与えられたタスクを完了する。

ガートナーによると、約3分の1のエンタープライズ・ソフトウェア・アプリケーションには、2028年までにAgentic AIが統合されることになる。2024年の時点では、1％未満であった。この数値は、Clouderaが4月中旬に発表した調査結果に基づいており、1484人のグローバルITリーダーを対象とした調査で、83％の回答者がAIエージェントが競争上の優位性に重要であると感じており、約60％が採用しない場合に後れを取ることを心配している。

さらに、96％の回答者が来年中に展開を拡大する予定であり、半数が大規模な展開になる可能性があると述べている。

ギャップを埋める

SalesforceのCEO、Marc Benioff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」と呼んでいる。米国における労働力参加率は、まだ前回のパンデミック以前の水準を下回っており、現在、求人数は失業者数を上回っている。AIの主な目的は、単純なタスクを排除することであるが、同時に、従業員はより多くのことを生産する必要がある。デジタル労働力は、労働力を強化し、生産性を高め、効率を高め、組織が競争できるようにするために使用されるべきである。

Agentic AIは、さまざまな方法で、人員と製品のギャップを埋めることができる。たとえば、セールス担当者は、既存および潜在的な顧客を管理し、販売を生成するための顧客関係管理（CRM）ソリューションを使用することができる。AIエージェントは、この基盤と通信し、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る。チームにこれが機能している場合、毎日、24時間、手動労働時間の節約と販売の増加の可能性は、大きな影響を与えるだろう。

このテクノロジーは、特にAgentic AIの価格設定に関して、成長の痛みを経験している。「シートあたりの」モデルは、「タスクあたりの」モデルに変わる可能性がある。Agentic AIは、AIエージェントが機能を担当し、保証された結果を生み出す「価値ベースの」モデルになる可能性もある。Salesforceは、記録的な製品取引をAgentforce、自律的なエージェントの構築、カスタマイズ、展開のためのプラットフォームで報告したばかりだが、最近、価格モデルを変更し、コストを直接結果に結び付けた消費ベースのモデルにした。

責任と説明責任

Agentic AIについてはまだ多くのことが明らかになっていないが、確実なことは、ソフトウェア・ベンダーの選択方法が変わる必要があることである。従来の評価は、主に機能セットに焦点を当てていたが、Agentic AIの場合、企業は、ベンダーの信頼性と責任の歴史や、企業の特定の目標に合うことができるかどうかを考慮する必要がある。

説明責任は、決定責任者にとって懸念事項であるべきである。彼らは、単にソフトウェアを購入しているのではなく、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承認しているからである。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る。ただし、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最優先にすべきである。また、AIエージェントが暴走した場合、誰が実際に責任を負うか、以及それを止めるための手順を、組織は特定する必要がある。

ステップ

Agentic AIでは、多くの人がビジネスを行う方法を大幅に変更することになる。以下は、プロセスを開始するためにすぐに実行できるアクションのいくつかである。

まず、ルールベースの機能をAIエージェントが排除できる可能性のあるテクノロジー・スタックを再検討する。ソフトウェアが相互運用性の問題を抱えているか、または新しいアプリケーション・プログラミング・インターフェイスが必要かどうかを検討する。シロ化された意思決定を避ける – 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る。さらに、エージェントの安全で責任ある使用のための従業員ポリシーを作成することも重要である。

AIエージェントの作業能力と、排除できる複雑さを理解する必要がある。これは、ソフトウェアのコストモデルと、提供できるROIを再考することを意味する。これは、ボリュームと効率性に関するものであるため、シート、ライセンス、サブスクリプションのコストは、使用する基準ではなくなっている。

Agentic AIは、SaaSに大きな影響を与えるが、完全に置き換えることはない。テクノロジーのコラボレーションが見られるが、労働力を強化するという目標に基づいている。ただし、企業は、ソフトウェアとどのように働くかを根本的に変える必要がある。Agentic AIはここにあり、できるだけ早く何ができるかを理解し、実践に移すほど、将来の地位と成功を固めることができる。