デモンストレーションが経営層に評価され、PoCのための予算獲得に至ったものの、PoCで期待通りの動作がされず、本番稼働にまでは至らなかったエージェント型AIイニシアチブの割合は、95%にも上るという。パイロット環境やデモがうまくいっていたのは、入念な準備や調整を重ねてきた結果であり、実際の運用フェーズでは必ずしも期待どおりの成果を挙げられるわけではない。
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AIの勝敗はモデルではなく、アーキテクチャで決まる
CIOが実践すべき、エージェント型企業のための8つの設計原則
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本番稼働に至らない最大の原因となっているのが、何十年にもわたって構築・運用されてきたレガシーシステムや、サイロ化したデータ・プロセスの存在である。これらは全て人の手によって、必ずしも明文化されていないルールに基づき運用されてきたため、そこにエージェント型AIが入り込む余地はなく、AIが貢献できたとしても極めて限定的になってしまっている。
こうした障壁を乗り越え、エージェント型AIに仕事を任せるためには、AIモデルではなく、ビジネス基盤としてのレガシーシステムそのものをAI向けに変革する必要がある。具体的には、既存システムに残る人間前提のデータ不整合を排除すること、人間による引き継ぎ前提のワークフローをAIがオーケストレーション可能なアーキテクチャへ転換すること、コンプライアンスの定義をシステムに組み込みAIが理解できるようにすることなどが挙げられる。
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本コンテンツでは、エージェント型AIの導入と活用がうまくいかない背景として、AIの介入を前提としていないレガシーシステムの存在を指摘する。その上で、AIに最適化されたシステム基盤構築の必要性を提起し、その実践に向けて押さえておくべき8つの原則を個別かつ詳細に解説しており、CIO必見の内容となっている。
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AIの勝敗はモデルではなく、アーキテクチャで決まる
CIOが実践すべき、エージェント型企業のための8つの設計原則
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