エージェント型AIの可能性と議論：東南アジアに何をもたらすか

エージェント型AIは、人工知能における次の大きなフロンティアと広く見なされているが、ビジネスへの実用的な影響はまだ具体化していない。キャップジェミニ研究所によると、エージェント型AIは2028年までに最大4500億米ドルの経済価値を生み出す可能性があるという。このように期待されているにもかかわらず、導入率は依然として低く、その利用を拡大している企業はわずか2%に過ぎず、AIエージェントに対する信頼は弱まり始めている。

高い潜在能力を持ちながら導入が遅れているこのギャップが、キャップジェミニの最新調査の焦点です。2025年4月、シンガポールを含む14カ国の主要組織の経営幹部1,500人を対象に実施した調査から得られたこの報告書は、価値を提供するための重要な要素として、信頼と監視を強調している。エグゼクティブのほぼ4分の3が、AIワークフローへの人間の関与はコストを上回る利益をもたらすと回答している。10人中9人が、監視はプラスに働くか、少なくともコスト中立であると回答している。

結論は明白だ：AIエージェントは、完全に単独で動作するのではなく、人とともに動作するときに最も効果的に機能する。

初期段階でのゆっくりとした進展

約4分の1の組織がエージェント型AIのパイロットプログラムを開始しているが、本格的な導入に進んでいるのはわずか14％である。残りはまだ計画段階である。レポートでは、これは野心と準備の間に広がるギャップであり、経済的価値を引き出すための重要な障壁であると考えられている。

この技術は机上の空論とはほど遠く、現実世界での応用が始まっている。その一例が、特定のリクエストに基づいて商品を検索し、説明文を作成し、顧客の質問に答え、音声またはテキスト・コマンドを使って商品をカートに追加できるパーソナル・ショッピング・アシスタントである。このようなツールは一般的に、セキュリティ上の理由から取引を完了しないが、人間のショッピング・アシスタントの機能の多くを再現している。

この傾向は、従来のウェブサイトの将来について、より広範な問題を提起している。AIが商品の検索、比較、購入準備などのタスクを処理できるようになったとしても、ユーザーはオンラインストアを直接閲覧する必要があるのだろうか？複雑なウェブサイトを混乱させたり、ナビゲートするのが難しいと感じる人々にとって、AI主導のインターフェースは、より合理的でユーザーフレンドリーな代替手段を提供する可能性がある。

エージェント型AIの定義

この用語を明確にするため、AI Newsは日立バンタラの人工知能担当最高技術責任者ジェイソン・ハーディ氏に、アジア太平洋地域の企業がこの新興技術にどのようにアプローチすべきかについて話を聞いた。

「エージェンティックAIとは、自律的に意思決定し、行動し、アプローチを改良することができるソフトウェアです。「経験から学習し、タスクを調整し、リアルタイムで活動する専門家チームをイメージしてください。ジェネレーティブAIがプロンプトに基づいてコンテンツを作成するのに対して、エージェントAIはジェネレーティブAIを取り入れるかもしれませんが、目標を達成し、ダイナミックな環境の中で行動することに重点を置いています」。

この区別は、アウトプットを生成することと、成果を促進することの間にあり、エージェント型AIが企業ITにとって何を意味するのかの核心にある。

導入が加速する理由

ハーディは、導入の主な促進要因として、規模と複雑性を指摘している。「今日の企業は、複雑性、リスク、規模の重圧に苦しんでいます。エージェント型AIが支持を集めているのは、分析にとどまらず、ストレージと容量を動的に最適化し、ガバナンスとコンプライアンスを自動化し、障害が発生する前にそれを予測し、セキュリティの脅威に即座に対応するからだ。この『洞察』から『自律的行動』への飛躍が、加速に拍車をかけている」と同氏は指摘する。

キャップジェミニの調査もこの見解を支持している。同調査によると、エージェント型AIに対する信頼度はさまざまだが、同技術が日常的でありながら不可欠なIT機能を処理する場合、初期の実装でその価値が示されている。

価値が生まれつつある分野

ハーディ氏によると、今のところ最も確立されたユースケースはITオペレーションである。「自動化されたデータ分類、プロアクティブなストレージ最適化、コンプライアンス・レポーティングによって、チームは毎日貴重な時間を節約できる。

メリットは効率性だけにとどまらない。これらの機能により、システムは問題が重大になる前に検出し、リソースをインテリジェントに割り当て、セキュリティ侵害を迅速に封じ込めることができる。「早期導入企業はすでにエージェント型AIを使用して、潜在的な問題が深刻化する前に解決し、ハイブリッド環境の信頼性とパフォーマンスを高めています」とハーディは付け加えた。

今のところ、ITが最も実用的なエントリー・ポイントであることに変わりはない。その導入は測定可能な成果をもたらし、企業がコストとリスクを管理する上で中心的な役割を果たすことで、エージェント型AIの運用上の重要性を実証している。

東南アジアの出発点

東南アジアの組織にとって、最優先事項はデータの準備だとハーディは言う。「エージェント型AIは、組織のデータが正しく分類され、保護され、管理されて初めて価値を発揮します」とハーディは強調する。

インフラも同様に重要だ。エージェント型AIは、マルチエージェント・オーケストレーション、永続メモリ、動的リソース割り当てをサポートするシステムに依存する。この基盤がなければ、導入は制約されたままだ。

多くの企業は、より広範なビジネス機能に拡大する前に、エージェント型AIが機能停止を防ぎ、パフォーマンスを向上させることができるITオペレーションから始めることを好むかもしれない。

コアワークフローの再構築

ハーディは、エージェント型AIがIT、サプライチェーン管理、カスタマーサービスにおけるワークフローを再定義すると予想している。「ITオペレーションでは、キャパシティ・ニーズの予測、ワークロードのリバランス、リソースの再配分がリアルタイムで可能になる。また、予知保全を自動化し、ハードウェアの問題が業務に支障をきたす前に食い止めることも可能です」と語った。

サイバーセキュリティも有望な分野だ。「この分野では、エージェント型AIが異常を発見し、侵害されたシステムを隔離し、安全なバックアップを数秒で開始することができます。

このような機能は実験的なものにとどまりません。初期の導入事例では、エージェント型AIがハイブリッドITセットアップの信頼性と回復力を強化できることがすでに示されている。

スキルとリーダーシップ

エージェント型AIの導入には、人間の新たなスキルも必要になる。「人間の役割は、実地での実行から監督や調整へとシフトする」とハーディは指摘する。リーダーは境界を定義し、自律型システムを倫理的・運用的ガイドラインの範囲内に保つよう監視する必要がある。

管理職にとっては、管理業務に割く時間を減らし、コーチング、イノベーション、戦略に集中することを意味する。人事チームは、監査準備などのガバナンスの専門知識を培い、エージェント型AIをスムーズに統合するための新たなフレームワークを設計する必要があるだろう。

労働力の影響は一様ではない。世界経済フォーラムは、AIが2030年までに東南アジアで1,100万人の新規雇用を創出する一方、900万人の雇用を奪う可能性があると予測している。女性とZ世代が最も混乱に見舞われる可能性が高く、女性の70％以上、若年労働者の76％がAIの自動化の影響を受けやすい職務に就いている。

このことは、迅速な再教育の必要性を強調している。マイクロソフトはインドネシアに17億ドルの投資を約束し、マレーシアとより広い地域でトレーニングイニシアティブを開始した。ハーディは、スキル育成の取り組みは包括的、迅速かつ戦略的でなければならないと強調した。

次に来るもの

ハーディは、3年先を見据えて、多くのリーダーが変革のスピードを過小評価していると考えている。「エージェント型AIは、データの分類、ストレージの最適化、予知保全、サイバーセキュリティへの対応といった機能を自動化し、チームをより戦略的なタスクに解放します。

しかし、より大きな驚きは、経済やビジネスモデルのレベルで起こるかもしれない。IDCは、AIとジェネレーティブAIが2027年までにASEAN6のGDPにおよそ1200億米ドル貢献すると予測している。ハーディ氏は、その影響は大方の予想よりも広く、かつ速いと見ている。「これは、多くのリーダーが現在想定しているよりも、影響がより迅速かつ具体的になることを示唆しています」と彼は言う。

インドネシアでは、57％以上の仕事がAIによって変更されるか、影響を受けると予想されている。変革はITだけにとどまらず、事業構造、リスク管理、価値創造を再構築することになるだろう。

自律性と監視のバランス

キャップジェミニの調査結果とハーディの見解は、共通の結論を示している。それは、エージェント型AIは非常に大きな可能性を秘めているが、その現実世界への影響は、自律性、信頼、人間の監視の適切なバランスを取ることにかかっているということである。

このテクノロジーは、企業のコスト削減、信頼性の向上、新たな収益機会の開拓を支援することができる。しかし、ガバナンス、スキルアップ、インフラの準備に意図的に焦点を当てなければ、導入の進展は停滞するかもしれない。

東南アジアで重要なのは、エージェント型AIが採用されるかどうかではなく、どれくらいのスピードで採用されるか、そして、ビジネス上の意思決定に対して機械がより大きな責任を負う中で、企業が自律性と説明責任を両立させられるかどうかである。

こちらもご覧ください：加速度を超えて：エージェント型AIの台頭

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