Agentic AI の時代に向けた基盤構築：Practical AI が語る具体的なアプローチと展望

Practical AI は、Agentic AI の時代に向けた基盤構築について、Block（旧Square）のアンジー・ジョーンズ氏に具体的なアプローチと展望を語ってもらいました。全社教育ではなく「チャンピオン」育成や、競合他社が協力する中立の場の重要性など、実務的な知見が示されました。

19-90-1 の法則で挑む社内変革：全社教育ではなく「チャンピオン」育成が鍵

Block で AI エージェントの導入を主導し、現在は Agentic AI Foundation の副社長を務めるアンジー・ジョーンズ氏は、大規模組織における AI 導入の成功には「19-90-1」の法則に基づく教育アプローチが有効だったと明かしています。これは全社員を一斉に教育するのではなく、各チームから代表者（チャンピオン）を選抜し、彼らに深い知識を蓄積・共有させる手法です。

2024 年初頭、AI エージェントはまだ技術界隈でも一般的ではなく、CLI での操作や JSON の扱いなど、非エンジニア層にはハードルが高い状況でした。ジョーンズ氏は「AI は万能ではない」という現実的な立場を取り、人間の得意分野と AI の弱点を見極め、適切なタスクに委譲するバランスの重要性を説きました。

「AI が得意な領域で時間を節約し、人間が最も価値を発揮できる部分に集中できるようになる。それが生産性向上への近道です」

具体的には、データ取得やレポート作成など、特定の業務をエージェントに任せることで、社員の負担を減らしつつ信頼を築くステップを踏んだ結果、組織全体での定着が実現しました。

競合他社が協力する「中立の場」：Linux Foundation 傘下の Agentic AI Foundation

OpenAI、Anthropic、Block という競合他社が中心となり、標準化やオープンソースプロジェクトの管理を目的とした「Agentic AI Foundation」が Linux Foundation 傘下に設立されました。この背景には、MCP（Model Context Protocol）のような重要なプロトコルが単一企業の支配下にあることへの懸念がありました。

ジョーンズ氏は、企業が独自に標準を策定すると、その後のロードマップや運用方針が自社の利益に偏る恐れがあると指摘します。そのため、中立の場で規格を決定し、相互運用性を確保する必要性が認識されました。

「誰かのキッチンで料理されるのではなく、すべての関係者が一緒にルールを決める場が必要です」

現在、この Foundation では MCP や A2A（Agent to Agent Protocol）などのプロトコル策定が進められており、競合他社同士が協力して業界全体の基盤を整備する姿勢が見られます。

地域差を考慮した標準化：モバイルファーストな中国と SaaS 中心の北米

Agentic AI Foundation はグローバルな視点を持ち、各地域のニーズに応じた標準化を進めています。ジョーンズ氏は、北米が SaaS（Software as a Service）中心であるのに対し、中国などの市場では「モバイルファースト」の文化が根付いていると指摘します。

この違いにより、必要な技術要件も異なります。例えば、中国では WeChat のようなアプリ間でのエージェント連携が不可欠であり、A2A プロトコルのような標準化が特に重視されています。一方、北米では Web ベースの SaaS 環境でのエージェント活用が主流です。

「同じ AI エージェントでも、使うプラットフォームや文化によって必要な機能が全く異なります」

このように、地域ごとの特性を考慮した柔軟なアプローチが、Agentic AI Foundation の標準化プロセスには不可欠であると強調されています。

人間と AI の役割分担：万能視せず、適切なタスクに委譲するバランス

ジョーンズ氏は、AI エージェントを万能視することへの警鐘を鳴らしています。人間の得意分野と AI の弱点を見極め、適切なタスクに委譲することで、生産性を高めるバランスが重要だと説きます。

具体的には、データ取得やレポート作成など、反復的で時間のかかる業務を AI に任せることで、人間はより創造的な作業に集中できるようになります。また、AI が苦手とする領域については、人間の判断力を活用することが推奨されています。

「AI に全てを任せるのではなく、人間と AI の役割分担を明確にすることで、真の生産性向上を実現できます」

このアプローチにより、組織全体で AI を活用しながらも、人間の価値を損なわないバランスが保たれています。

業界全体の相互運用性を確保：標準化協業による基盤整備の展望

Agentic AI Foundation は、競合他社間での標準化協業を通じて、業界全体の相互運用性を確保する役割を果たしています。MCP や A2A などのプロトコル策定において、OpenAI、Google、Anthropic などが協力し、中立の場で規格を決定する姿勢が見られます。

ジョーンズ氏は、この協業が業界全体にとって重要だと強調します。単一企業の支配下にある標準では、相互運用性が確保できず、業界全体の発展が阻害される恐れがあるからです。

「競合他社同士が協力して標準を策定することで、業界全体の基盤整備が進みます」

このように、Agentic AI Foundation は、業界全体で相互運用性を確保するための基盤整備を進める重要な役割を果たしています。