エージェントティック AI: AI の次のフロンティアを理解する

エージェントティック AI は、2022 年末の生成 AI と同様に、ビジネス リーダーが探索、実験、実用化できるエキサイティングな新境地を開きます。ただし、その可能性と範囲の広さにより、エージェント AI の当面の応用や長期的な影響を完全に把握するのは困難になる可能性があります。しかし、正しい視点があれば、リーダーとそのチームは AI エージェントを使用して有意義なタスクにすぐに取り組み、その取り組みから洞察を引き出して大規模なビジネス変革を導くことができます。

エージェントAIについてどう考えるか

名前が示すように、エージェント AI は「エージェント」に関するものです。これらのエージェントはますます自律性が高まり、人工知能に馴染みのあるプロンプトを行ったり来たりすることなく、複雑な複数ステップのタスクを完了できるようになります。これは、自律性が実際に何を意味するのかを深く掘り下げるまでは、今日の AI の一般的な約束とそれほど変わらないように思えます。

AI エージェントは、環境内で自律的に感知して行動できるようになります。 AI に情報や指示を与えるのではなく、専門家が AI に目標を提供します。有能で好奇心旺盛な専門家と同じように、AI エージェントは目的を達成するために必要なタスクと情報を特定します。リアルタイムの洞察に基づいて動的に軌道修正することもできます。

これにより、まったく新しい作業のオーケストレーション層が解放され、職場のあらゆる側面にわたるワークフローが大幅に強化されます。

たとえば、採用チームは AI エージェントを導入して、求人情報の掲載をエンドツーエンドで自動化する場合があります。上級ソフトウェア エンジニアを募集しているとします。 AI エージェントは次のことを行う可能性があります。

• 人事システムを検索して、標準的な採用要件と会社の要件を収集します。
• 求人サイト全体で市場調査を実施し、同様のポジションのスキル、資格、期待給与を分析します。
• 会社が希望する形式に基づいて職務記述書の草案を作成します。
• 求人説明を最適化して、検索エンジンで見つけやすくし、包括的な言語を使用します。
• レビューと承認のためにドラフトを採用マネージャーに回します。
• 自動化ツールを使用して、LinkedIn、Indeed、Glassdoor などのプラットフォーム間でロールを公開します。

チームは、エージェントがそのワークフローを正確かつ責任を持って実行していると確信するようになると、エージェントにさらに多くのことを依頼する可能性があります。これには、職務内容に合ったチャネル全体で候補者を積極的に検索すること、候補者に連絡すること、採用担当者との検討会議を設定することが含まれます。これは、企業が 2025 年に導入を開始する非常に現実的なエージェント ワークフローです。

ここで一時停止し、この例で 2 つのことを指摘します。まず、これは現代の職場を構成する何千もの反復可能なワークフローの 1 つにすぎません。 AI エージェントは、これらの時間のかかるタスクを処理することで、従業員を解放し、業務のより戦略的で個人化された部分に集中できるようにします。第 2 に、エージェントは企業の機密情報を操作し、個人の将来のキャリアに影響を与える可能性のあるコンテンツを準備し、企業を代表して公開フォーラムに投稿します。これらの各ステップはリスクの機会を生み出すため、チームは広く展開する前にエージェントを完全に信頼できるかテストおよび監視する必要があります。これにより、文脈がわかります。

Agentic AI はコンテキストに基づいて実行されます

別のソフトウェアを実装するのではなく、新しい請負業者を雇うのと同じようにエージェント AI を使用することを考えてください。新しい請負業者をオンボーディングする方法と同様に、AI エージェントをその仕事を行うために必要なツールやシステムに接続し、成功とはどのようなものかを明確に把握し、文化とコンプライアンスを確実に浸透させる必要があります。役割への期待。このコンテキストが、エージェント AI の影響の秘密のソースです。人間は時間の経過とともに経験を通じてその役割においてより効果的に成長しますが、AI エージェントは利用可能なコンテキストを通じてより効果的になります。

このコンテキストは、エージェントがその中で動作する重要なガードレールを確立するためにも不可欠です。エージェントは、会社とその顧客にとって重要な倫理、コンプライアンス、セキュリティの境界を理解する必要があります。これらを早い段階で定義することで、AI がリスクではなく信頼できるパートナーとして機能する環境を構築できます。

AI エージェントはコンテキストを必要としますが、コンテキストの作成者でもあります。 Agentic AI は、非構造化組織情報のライブラリを専門家にとって適切でタイムリーなコンテキストに変えるのに役立ちます。ここでは Grammarly を例として取り上げます。多くの人が、あなたをフォローし、どこに書いても役立つ推奨事項を提供するコミュニケーション アシスタントとして長年このツールを使用してきました。その幅広い文脈の中で、Grammarly や他の AI エージェントは、従業員の好み、企業の洞察、ワークフローの期待を学習し、現代の職場で専門家と精神的負荷を真に共有できるインテリジェンス エージェントになることができます。

今日は何をしましょうか

私は、エージェント AI が私たちの働き方をより良い方向に大きく変えると信じています。その変革はすぐには起こりませんが、ビジネスリーダーは、長期的な変化に向けた戦略とインフラストラクチャを開発しながら、早期の勝利を獲得するために今すぐ有意義な措置を講じることができます。

リーダーが今日注目できるいくつかのステップを以下に示します。

従業員エクスペリエンスから始める

エージェント AI の成功は、従業員の導入、実験、イノベーションにかかっています。最も影響力のある初期のエージェントの使用例は、専門家の仕事の質と全体的な仕事体験の両方を向上させるはずです。 Gen AI と同様に、これには企業が従業員のAI リテラシートレーニングに投資し、安全な実験を中心とした文化を築き、従業員がこれらのツールを探索する時間を確保する必要があります。同様に、採用するツールは従業員にとって直感的であり、既存のワークフローに適合するものでなければなりません。アーリーアダプターやパワーユーザーを特定して育成し、エージェントを構築して同僚に教えるよう奨励することをお勧めします。

エージェント対応のワークフローを特定する

前の求人情報の例と同様に、日常的で反復可能で監査に適したワークフローを見つけます。バリエーションを最小限に抑えた複数ステップのタスクを必要とする日常的なワークフローは、初期のエージェント AI パイロットの主な候補です。一般的な経験則として、適切なワークフローは、仕事の品質を損なうことなく、従業員の時間を大幅に節約するはずです。さらに、特に最初は、品質を確保し信頼を築くために、何人かの「関係者」が必要です。

セキュリティとインフラストラクチャを優先する

AI を安全かつ責任を持って使用することは、 AI によって実現される効率性と同じくらい重要です。セキュリティ対策は、現在の AI のプライバシーとコンプライアンス基準に基づいて構築され、チームのメンバーと同じように AI エージェントの管理まで拡張される必要があります。これには、安全なアクセス制御の実装、エージェントの動作の監視、機密データの保護が含まれます。

Agentic AI は、企業と従業員にとって非常にエキサイティングな時代を迎えています。 AI エージェントが従業員やチームにもたらす初期の勝利と同様、長期的な可能性も重要です。今こそ、願望と現実世界のアプリケーションを組み合わせて、職場にとって最も変革的なツールの 1 つを解放するときです。