AIエージェントの展開？迅速かつ猛烈だが極度の注意を払う4つの方法
企業ITリーダーはAI導入においてスピードと慎重さの融合を推奨。PwCとNBCUniversalの幹部が、人間主導の維持、迅速な実験、データとプロセスのクリーンアップ、リスクに基づいたガバナンスの実装について語る。
AIエージェントの展開にあたり、企業は「迅速に動き、すべての新モデルに飛びつくべきか、それとも計画と極度の注意を払って進むべきか」というジレンマに直面している。先日、NYU教授スコット・ギャロウェイが率いるコンサルティング会社Section主催の会議で、PwCとNBCUniversalの2人のITリーダーが、両方のアプローチの組み合わせが必要だと語った。
- 人間こそがループ
PwCのグローバルチーフAIエンジニア、スコット・ライケンズ氏は「人間をループの中に置くのではなく、人間こそがループだ」と強調。AIアプリケーションは常に人間主導で開始すべきだ。NBCUniversalのAIイノベーション・推進担当上級副社長ラシェレル・モーガン氏は、エンドユーザーから始めて逆算し、適切なツールを選ぶよう提案。「繰り返し可能なプロセスとデータから始め、ペインポイントに注目せよ。AIツールを持ち込むのではなく、『何に苦しんでいるのか？1日に5時間何に費やしているのか？』と問うべきだ」と述べた。
- 実験が重要
ライケンズ氏はAIの価値を判断するために大規模な実験を推奨。PwCでは1日または5日単位でAI実験を展開している。ビジネスリーダーには、2〜3％のコスト削減ではなく、AIがもたらす可能性を考えるよう促す。「トークンの話は数ヶ月前に始まったばかりで、今突然コストに焦点が当たっている。それは間違った見方だ。実験は非常に重要で、今では簡単にでき、フィードバックも迅速に得られる」と述べた。ただし、中堅管理職のマインドセット変革が必要で、「1〜2週間のサイクルに慣れていない。彼らは変わりたくない専門家やマネージャーだ。これが人間の課題だ」と指摘。
- 悪いプロセスを破壊する
AIへの期待が高まる一方、モーガン氏は「クリーンなデータと最初から最後まで明確なワークフローが必須。ペンと紙でプロセスを書き出し、誰がオーナーかを明確にせよ。AIは悪いプロセスを増幅するのが得意だ」と警告。ユーザーから「繰り返しやらなければならない嫌な作業」を聞き出し、そこから始めるよう勧める。PwCではAI以前から規制対象業務（会計・監査など）でデータ基盤を整備。ライケンズ氏は「データの文脈は人の頭の中にある。暗黙知をどう抽出するか」が課題で、「PwCのAI目標は暗黙知の収集、テレメトリ、エージェントの行動記録だ。それにはアーキテクチャを優先し、スケール可能にし、従業員が安全に適切なデータにアクセスできるようにすることが必要」と述べた。
- ガバナンスとガードレール
NBCUniversalではガバナンスとガードレールが不可欠だが、監督の度合いはリスク（「爆発半径」）に応じて変わる。「ランチをカレンダーに設定するだけのエージェントツールは低リスクで人間の介入は不要。しかし、消費者に自動でメッセージを送るエージェントは高リスクで人間の監視が必要」とモーガン氏。ガバナンスプロセスは申請書フォームで、チームがAIの影響を追跡・測定する。PwCではAI責任を集中化：「組織の1％（深層AIエンジニア）が標準を設定し、信頼できる安全なフレームワークを構築。さらに10％が各事業部門に分散して、業界や機能を直接理解し、クライアント向けに構築する」とライケンズ氏は説明した。
結論として、AIエージェントの迅速な展開にはスピードと慎重さの両方が必要だ。人間主導の維持、活発な実験、プロセスのクリーンアップ、厳格なガバナンスにより、企業は安全にAIの可能性を引き出せる。