AIの実用化への取り組みは、その95%が本番環境にたどり着いていないという。原因はモデルの性能ではない。AIエージェントが動くことを前提に設計されていないアーキテクチャに問題がある。従来のシステムは、システム間をつなぐ作業も、承認も、データの引き継ぎも、人間がやるものとして組み立てられてきた。CRMに「Acme Corp」、ERPに「Acme Corporation」と記録された顧客を、人間なら同じ会社だとすぐ分かる。AIエージェントには分からない。
本資料では、パイロットまではうまくいったのに本番展開に踏み出せずにいる組織に向けて、エージェント型の企業に何が必要かをまとめたものだ。コンテキスト、業務、エージェント性、エンゲージメントの4つのレイヤーで従来型とエージェント型がどう違うのかを整理し、そのうえで8つの設計原則を示している。モジュール性を意識した設計、メタデータを軸にしたデータの統合、可観測性をひとつにまとめること、ガバナンスをあらゆる場面に効かせること。それぞれについて、なぜ重要なのかと実際の例を添えた。さらに自社がどこまで到達しているかを測る5段階の成熟度モデルと、最初のユースケースを選ぶときの4つの問いについても解説している。
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