AIエージェントの“PoCの壁”を超えるには-人に残すべき「責任」と「教育」から考える導入への道筋

AIエージェントの“PoCの壁”を超えるには-人に残すべき「責任」と「教育」から考える導入への道筋

生成AIの普及に伴い、企業におけるAI技術の活用は日常的なものとなった。その一方で、次の潮流として注目を集める「AIエージェント」については、高い関心を集めながらも概念実証（PoC）の段階で足踏みし、本番業務で成果を創出できている企業はまだ少ないのが実態だ。とりわけ、多くの部門やシステムを抱える大企業ほど、その壁は高い。

その壁は技術よりも、組織や考え方にあるのではないか――。日本市場で10年以上AIに専業で取り組んできたDataRobot。その日本法人で副社長 AI＆サービス統括部長を務める小川幹雄氏は、業務の流れはそのまま活かして担い手の一部をエージェントに移すべきだと説き、最後に人に残すべきは「責任」と「教育」だと語る。なぜ日本企業でAIエージェントの本格導入が進まないのか。

本資料では、阻害要因となっている組織課題の乗り越え方や、部門やシステムを横断して動くエージェントまでを見据えた「3つの活用レベル」、「データが整ってから」という発想の落とし穴を解説する。さらに、組織として権限を管理し、AIの判断の根拠を説明できる状態を保つためのガバナンス（監視と安全装置）の要点にも踏み込む。AIエージェントを単なる検証で終わらせず、全社の業務に組み込んで事業価値を生み出すための指針として、AI活用を全社レベルで推進する立場の方にぜひご一読いただきたい。