ZDNET：エージェント型AIの普及には業務と人材の再設計が不可欠

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ZDNET の主要ポイント

• 組織の 15% だけが、スケーラブルなマルチエージェントオーケストレーションを達成しています。
• 多くのビジネスリーダーは、アジェンティック AI の進展を受けて自社の事業モデルを見直しています。
• アジェンティック AI をスケールさせるには、まず労働力の変革に必要な十分なリソースが必要です。

最新の Deloitte による 調査 によると、米国の企業はプレッシャーにさらされながら、AI エージェントの実験段階から本番環境への移行を急いでいます。

AI ストラテジーや導入を推進する責任者 501 名を対象とした調査では、アジェンティック AI の取り組みに対して実行可能で統合されたロードマップの策定に苦戦している組織が大半であることが明らかになりました。具体的には、42% の組織が少数のエージェントを試験運用中であり、43% が各機能領域での展開を拡大しています。しかし、カスタマーサービス、IT、エンジニアリングの全分野にわたってスケーラブルかつオーケストレーションされたマルチエージェント環境を実現しているのは、全体の 15% に過ぎません。

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ビジネスリーダーは「支配的な論理」に挑戦する必要がある

ビジネスリーダーが最も頭を悩ませているのは、自社の事業モデルの存続可能性と、AI エージェントが既存のプロセスや目指すべき成果にどのような影響を与えるかという点です。

アジェンティック AI（自律型 AI）の進展に伴い、約 3 分の 2 のビジネスリーダーが自らの事業モデルを見直しています。そのうち半数は、AI エージェントによって支えられた将来の運用モデルを明確に描いています。しかし、AI エージェントの導入規模拡大には課題も山積です。共通かつアクセス可能なデータ基盤の欠如（72%）、エージェントへの信頼とガバナンスの困難さ（70%）、そして統合にかかるコストと複雑さ（67%）などが挙げられます。

ビジネスリーダーが AI エージェントに対して直面するもう一つの大きな課題は、技術革新のスピードが組織の適応能力を凌駕しているという点です。この状況は今後長く続くでしょう。アジェンティック・エンタープライズ（自律型企業）へと転換することは、単なる技術変革ではなく、むしろ 関係性の転換 に他なりません。

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ビジネスメディアの調査によると、アジェンティック AI（自律型 AI）への対応が整っている企業はごくわずかです。具体的には、ビジョンと戦略が整っているのは 36%、技術インフラが整っているのが 34%、データ基盤が整っているのが 32%、リスク・セキュリティ・ガバナンス体制が整っているのが 26% に過ぎません。

さらに、 workforce（労働力）の準備状況については、5 社に 1 社しか「準備ができている」と回答していません。従業員の再教育やスキルアップが追いついていないことが、大きな障壁となっているのです。

アジェンティック・エンタープライズ化は「関係性」こそが鍵

アジェンティック AI のスケーリングにおいて重要なのは、プロセスとワークフローの変革です。しかし、多くのビジネスリーダーはこの点で準備不足です。2030 年までに、74% のビジネスリーダーが「業務プロセスのほぼ半分が、AI エージェントを中心に再設計または再構築される」と予測しています。

また、61% のリーダーは「自社のプロセスの多くを AI エージェントが支えるようになる」と考えており、これらのエージェントは人間がほとんど関与しない、ほぼ自律的に動作するものになると見られています。未来は自律型になるでしょうが、現状では、現在の業務プロセスがアジェンティック AI への導入に備えていると答えたビジネスリーダーはわずか 16% です。

企業がアジェンティックAIの導入を拡大できない原因は、野心的でないことではありません。真の問題は、設計が不十分で誤解されている既存のプロセス、信頼できるデータやシステムへのアクセス不足、そして従来の働き方です。企業もうまくいかない課題として、AI を既存のレガシープロセスの上に重ねるだけで、ゼロから再設計しないことが挙げられます。調査では、AI 上に重ねるアプローチも機能する可能性はあるものの、より高い自律性を目指す過程で企業が身につけるべきは「プロセス再設計」という筋力です。2028 年までに AI エージェントを中心にプロセスを再設計・再構築すると答えた企業はわずか 31% ですが、2030 年には何らかの変化があると予想する企業は 74% に上ります。

アジェンティックAIの拡大には、まず人材への投資が不可欠

リーダーの半数は、組織がアジェンティックAIを成功裏に導入するために必要な人材変革への投資が不十分だと回答しました。リーダーたちは、人間と AI が協力してビジネス価値を共創する新たな役割やユースケースを期待しています。また、ビジネスリーダーのほぼ半分（43%）は、ルーティンで構造化されたタスクが自動化され、AI エージェントによって実行されるようになることで、アジェンティックAIの導入により大きな雇用への影響が生じると予測しています。

従業員研修やトークン利用に伴うコストは、予期せぬ支出も含めて予算に圧力をかけます。ビジネスリーダーは、インフラ投資、従業員の準備状況、AI リテラシーの向上、そしてプロセスをエージェント主導型へ再設計するコストについて、より費用意識を持つ必要があります。調査結果によると、71% の組織が現在、AI エージェントのリテラシー基盤作りを進めており、65% が AI エージェントの影響を受ける役割に対するスキルアップやリスキリングに取り組んでいます。

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調査結果から、AI 対応インフラやデータ基盤への投資、そして従業員向け AI リテラシー研修が、AI エージェントの生産環境展開をスケールさせるための鍵であることが示されました。特に重視すべきポイントは以下の通りです。

• エージェント主導型の統合ロードマップの策定
• AI エージェント層を「ゴール」ではなく「架け橋」として活用する
• 人材変革に必要な十分なリソースの確保
• 組織における人間とエージェントが協働する運用モデルの定義

エンタープライズが自律型 AI（アジェンティック AI）を本格的に導入し、スケールさせるためには、既存のビジネスプロセスの再設計が必要です。同時に、人間労働者のスキルを再構築し、よりスマートで効率的な働き方へと転換させなければなりません。

具体的には、従業員を反復的で予測可能な業務から解放し、新たな価値創造の機会に配置し直すべきです。過去の AI 導入において見過ごされていた価値創出の可能性を再び掘り起こすことも重要です。

さらに、自律型 AI の利用に基づいて主要な業績指標（KPI）を見直す必要があります。例えば、個別の作業単位を自動化するために使用されたトークン数などを新たな評価基準として採用します。

最後に、リーダーシップが自律性を重視したビジョン、戦略、および実行モデルをどのように構築するかについても、改めて指針を示すことが求められます。