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『ZDNET Japan』にて寄稿連載の第3回記事が掲載されました

生成AI活用の本質に迫る「コンテキストウィンドウの管理」について紹介 ZDNET Japanにて弊社CEO兼創業者のジェイ・レヴェルズによる寄稿連載の第3回の記事が掲載されました。生成AI活用の現場で問われている「コンテキストエンジニアリング」について、実際の事例や知見を交えながら解説している本連載の第3回ではAIエージェント設計で誤解されがちなテーマの一つである「コンテキストウィンドウの管理」に焦点を当てています。記事はこちらからご覧いただけます。AIエージェントの能力を最大化するコンテキストウィンドウ設計法とは第１回の記事成功するAIエージェント展開のための新たなスキル–コンテキストエンジニアリングとは第２回の記事コンテキストエンジニアリングが変えるソフトウェア開発–「Sentry」と「Cursor」のケーススタディー今後も連載などを通じて、最新の知見や実践的なアプローチをお届けしてまいります。お問い合わせ先Ichizoku株式会社担当:竹内美稀 (Miki Takeuchi)メール: [email protected]

【生成AIエージェント】あらゆる業界で従業員の生産性を再構築

By Manish Prabhune, AI Solutions Advisor Ichizoku株式会社重要なポイントはじめに今、企業のリーダーは、人工知能によって従業員の生産性に深い変化が起きていることを目の当たりにしています。もはや単なる誇張ではなく、AI、特に生成AIは、日々の業務において測定可能な効率性向上をもたらしています。 Google Cloud が実施した世界の経営幹部を対象とした最新調査では、70％が生成AIの導入により従業員の生産性が向上したと回答しています。さらに注目すべきは、そのうち39％のリーダーが、生成AIソリューションを導入後、いくつかの分野で生産性が少なくとも2倍になったと答えている点です。こうした成果は、AI投資に対するROI（投資利益率）において、新時代が到来したことを示しています。定型業務は自動化され、洞察はより迅速に得られるようになり、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになっています。この記事では、銀行の窓口から工場の現場まで、AIがいかに生産性を再構築しているのか、そして企業の意思決定者にとって、それが戦略的にどのような意味を持つのかについて探ります。生成AIによる生産性ブーム：数字で見る実態生成AIは、知識労働と業務効率における力強い推進力として急速に定着しました。Google の「ROI of AI 2025」レポートでは、経営幹部たちが技術系・非技術系の両分野での大きな成果を強調しています。 IT部門では、AIを活用したコードアシスタントやトラブルシューティングエージェントがワークフローを効率化し、ITスタッフの生産性を70％向上させています。同様に注目すべきは、その恩恵はIT以外の部門のビジネスユーザーにも広がっており、非ITプロセスにおいても生産性が60％向上している点です。実際には、AIはマーケティング担当者のコンテンツ作成の支援、人事チームによる履歴書の分析、アナリストのレポート生成など、ソフトウェア開発者だけでなく、幅広い業務をサポートしています。さらに、こうした改善の規模は驚くべきものであり、単なる漸進的な向上ではなく、多くの場合、従業員一人あたりの成果が倍増しています。 Google の調査によると、一部の企業では生成AIによって成果が2倍になったと報告されており、外部の研究もその可能性を裏付けています。たとえば、ある分析では、生成AIを活用したカスタマーサポート担当者が約14％多くの問い合わせに対応し、AIコーディングアシスタントを利用するプログラマーは、同じ時間で126％多くのコードを生成したとされています。このようなスループットの飛躍的向上は、企業にとって大きな価値創出に直結します。つまり、AIは職場における新たな生産性のブームをもたらしており、数十年分の効率向上を短期間に圧縮して実現しているのです。企業の意思決定者にとって、これらの数値は強力な論拠となります。AIを受け入れることは、もはやリスクの高いギャンブルではなく、労働力の生産性を飛躍的に高めるための実証済みの戦略なのです。マインドシフト：単純作業から高付加価値業務へ AIが企業にもたらす主要な戦略的利点の一つは、単調で繰り返しの多い業務を引き受け、従業員がより複雑な仕事に集中できるように支援する能力にあります。生成AIはコンテンツ生成や情報検索に優れており、これまで知識労働者の時間を何時間も奪っていたタスクを効率的に処理することが可能です。重要なのは、こうしたAIによる強化が、すべての部門に及んでいるという点です。AIを使ってコードを書いたりトラブルシューティングをしたりするのは、ITスタッフだけではありません。マーケティングチームはAIでキャンペーン文案を作成し、法務チームは判例文書の要約、営業チームは提案書の作成や見込み顧客の調査にAIを利用しています。 Google の調査でも、このような幅広い導入が確認されています。経営幹部たちは、ソフトウェア開発から調査、財務、人事、カスタマーサービスに至るまで、各分野で生産性が向上したと報告しています。AIは普遍的な協働者として機能し、雑務を引き受けることで、従業員が創造性や批判的思考、人間関係の構築に集中できる環境を実現しています。その結果、従業員は本当に人間の判断を必要とする高付加価値な業務により多くの時間を費やし、AIは裏方で雑務を処理するという体制が確立されるのです。 ■ヘルスケアヘルスケア分野では、AIが臨床医の事務的負担を軽減し、患者と過ごす時間を増やすことに貢献しています。たとえば、東南アジアのある病院向けテクノロジープロバイダーは、OpenAI の生成モデルと音声認識を活用したAIスクライブツールを導入し、医師と患者の診察内容を自動で文字起こし・要約できるようにしました。このソリューション「AIScribe」により、医師が医療文書作成に費やす時間は50％削減され、記録の質も向上し、さらに臨床医の燃え尽き症候群が70％減少しました。同様に、WellSky のようなヘルスケアソフトウェア企業も、生成AIを臨床評価フォームの自動入力や患者データのインサイト提示に統合しています。ケア移行時のデータ入力や分析を自動化することで、WellSky のAIツールは医療提供者がより迅速かつ適切な判断を下し、患者ケアにより多くの注意を向けられるようにしています。これらの事例は、AIが医療スタッフのデジタルアシスタントとして機能し（書類作業や情報検索を担うことで）、ケアの質を損なうことなく処理能力を向上させていることを示しています。 ■金融サービス銀行や金融機関は、AIを活用してナレッジワークや顧客サービスを飛躍的に強化しています。際立った例として挙げられるのが、モルガン・スタンレーが導入した生成AIアシスタント「AI @ Morgan Stanley Debrief」です。このツールは、年間100万件以上の顧客通話を自動で記録し、会話内容を文字起こし・要約し、さらにフォローアップメールを作成するなど、アドバイザーの業務フローに統合されています。その効果は劇的で、アドバイザーは会議ごとのメモ作成や文書化に約30分を節約でき、その時間を顧客への助言に再投資できます。数万件の会議を考慮すると、同社は1万5,000人のファイナンシャルアドバイザーに対して年間約50万時間の労働を削減できると見積もっています。さらに、このAIが生成する一貫性のある構造化されたメモは、ビジネスにより良いインサイトをもたらし、情報の取りこぼしを防ぎます。あるアドバイザーは「これは完全にゲームチェンジャーだ」と述べ、顧客会議中にメモ取りに追われることなく意思決定に集中できるようになったと語っています。モルガン・スタンレーにとどまらず、ゴールドマン・サックスのような他の金融大手も、生成AIを使ったコード生成や複雑な文書作成の自動化に取り組んでおり、IT業務の迅速化や手作業によるエラー削減を実現しています。これらの事例は、AIが情報処理の重労働を担うことで、高度な専門知識を持つ金融プロフェッショナルの生産性を大幅に引き上げていることを示しています。 ■小売業小売業界では、AIが現場の従業員を支援し、業務を効率化しています。代表的な事例として、Victoria’s Secret が導入した生成AIエージェントの実証実験があります。店舗スタッフはチャット形式のAIアシスタントを活用し、製品在庫の確認、サイズやスタイリングの提案、顧客からの質問への回答を即座に行うことができます。これまで時間のかかる検索やバックルームへの問い合わせが必要だった作業が瞬時に行えるようになり、従業員はより迅速かつ正確に顧客対応ができるようになりました。これにより、生産性と顧客体験の両方が向上しています。 […]

『ZDNET Japan』にて寄稿連載の第２回記事が掲載されました

生成AI活用の本質に迫る「コンテキストエンジニアリング」のケーススタディーを紹介 ZDNET Japanにて弊社CEO兼創業者のジェイ・レヴェルズによる寄稿連載の第２回の記事が掲載されました。生成AI活用の現場で問われている「コンテキストエンジニアリング」について、実際の事例や知見を交えながら解説している本連載の第2回では、ソフトウェア開発のライフサイクルから「Sentry」と「Cursor」のケーススタディーを紹介しています。記事はこちらからご覧いただけます。コンテキストエンジニアリングが変えるソフトウェア開発–「Sentry」と「Cursor」のケーススタディー第１回の記事成功するAIエージェント展開のための新たなスキル–コンテキストエンジニアリングとは今後も連載を通じて、最新の知見や実践的なアプローチをお届けしてまいります。お問い合わせ先Ichizoku株式会社担当:竹内美稀 (Miki Takeuchi)メール: [email protected]

【エージェント型ワークフォース】先進企業はいかにして生成AIを中核能力として拡張しているのか

By Jay Revels, Ichizoku株式会社 CEO 重要なポイントはじめに：自動化から運用インテリジェンスへ多くの企業は、反復作業を自動化するためにAIを活用しています。しかし、この限定的なアプローチでは、わずかな効率改善は得られるものの、事業変革には至りません。デジタルインテリジェンス（DI）オンボーディングは、ディープラーニングモデルを人員、データ、プロセス、インフラ全体に統合する企業規模の取り組みです。これにより、AIの役割を再定義します。この取り組みによって、企業はエージェント型ワークフォース、すなわちデジタル同僚として業務システム内で計画・実行・統合を行うAIエージェントを構築できるようになります。DIオンボーディングは、AIを単なる技術ツールから、コアとなる労働力能力を展開可能にする存在へと引き上げます。エージェント型ワークフォースを採用した企業は、実行速度の向上、応答性の強化、そして測定可能な価値の創出を実現します。一方で、導入を遅らせる経営者は、知的システムが牽引する経済において後れを取るリスクを負うことになります。エージェント型ワークフォースとはエージェント型ワークフォースとは、業務機能を管理するために設計されたAI搭載エージェントのシステムです。これらのエージェントは、単純な自動化とは異なり、知的なタスクを実行し、変化する状況に適応し、企業全体の環境に統合されます。エージェント型システムの主な能力 4種類の企業向けAIエージェント AIエージェントの成熟度は、次の4つの分類に沿って進化します。この進化は生産性向上からエンドツーエンドのプロセス自動化と動的オーケストレーションへの転換を示します。エージェント型ワークフォースの測定可能な効果エージェント型システムを大規模に導入した組織は、明確な業務改善の効果を報告しています。これらの改善は、意思決定の迅速化、引き継ぎ回数の削減、リアルタイムでの適応によってもたらされています（Stanford AI Index 2024）。ユースケース：小売業サプライチェーンにおけるエージェント型ワークフォース世界をリードする小売企業は、サプライチェーンの強靭性と顧客エンゲージメントを向上させるため、マルチエージェントシステムを導入しています。エージェントは、顧客転換、在庫管理、顧客満足度の向上といったさまざまな役割を担います。この導入により、欠品率が20％減少、コンバージョン率が30％向上し、顧客満足度スコアが15％上昇しました。世界的な小売戦略は、市場の複雑さに対応するため、マルチエージェントシステムの活用にますます注力しています。小売業者は、このようなシステムを導入することで、市場の先端を行き、変化する消費者ニーズに応えています。エージェント型ワークフォースによる価値創出の4つの戦略ゾーンエージェント型ワークフォースは、明確に区分されたゾーンごとに価値を創出します。組織は、導入規模を拡大するにつれて、これらのゾーンを段階的に進んでいきます。 1. パフォーマンスゾーン収益最大化：現在の市場における内部最適化に焦点を当て、収益を最大化します。組織は、既に参入している市場で生産性を高め、収益を最大化します。着手すべき時期は「今」です。 2. 生産性ゾーン生産性最大化：組織構造の再編、コスト削減、効率向上、資産稼働率の改善を行います。着手すべき時期は「今」です。 3. トランスフォーメーションゾーン成長戦略：組織の運営方法を再設計し、新製品の市場投入に向けた新たなオペレーションを実施します。この成長戦略の実行期間は今後9〜18か月です。 4. インキュベーションゾーンイノベーション戦略：新製品の迅速なテスト、早期失敗による学習、そしてトランスフォーメーションゾーン向けの製品パイプライン構築を行います。この実行期間は今後12〜36か月です。クイックウィン：エージェント型ワークフォース導入の始め方すべての組織が初日からマルチエージェントシステムを必要とするわけではありません。以下は、短期間で成果を出せる実行可能な導入例です。これらの初期導入は、業務への影響が最小限で、短期間で測定可能な価値を提供し、チームがAI統合への信頼を築く助けとなります。「私たちは、AIを「新しい電気」にたとえています。電気は農業、輸送、通信、製造などの産業を変革しました。」 – DeepLearning.AI 創設者, Andrew Ng（アンドリュー・ン）エージェント型ワークフォースを構築するにあたり、リーダーが取り組むべき要点は以下の通りです。結論：次なる競争フロンティアに備えるエージェント型ワークフォースは、企業の運営方法を再定義します。全社的に知性・スピード・適応力をもたらし、導入を拡大した組織は長期的な優位性を確保できます。トランスフォーメーションゾーンやインキュベーションゾーンでの効果には、大きな投資と時間が必要です。しかし、着手を先延ばしにすることは許されません。実験文化の醸成は、長期的な価値創出に不可欠です。AIエージェントを成功に導くためのプレイブックはいまだ発展途上であり、「完璧なタイミング」を待てば後れを取るリスクが高まります。 […]

『ZDNET Japan』にて寄稿連載が開始

生成AI活用の本質に迫る「コンテキストエンジニアリング」を解説このたび、ZDNET Japanにて弊社CEO兼創業者のジェイ・レヴェルズによる寄稿連載がスタートしました。生成AI活用の現場で問われている「コンテキストエンジニアリング」について、実際の事例や知見を交えながら解説していきます。初回記事はこちらからご覧いただけます。👉 成功するAIエージェント展開のための新たなスキル–コンテキストエンジニアリングとは今後も連載を通じて、最新の知見や実践的なアプローチをお届けしてまいります。お問い合わせ先Ichizoku株式会社担当:竹内美稀 (Miki Takeuchi)メール: [email protected]

AIエージェントの本格導入による企業・チームKPI達成方

By Jay Revels, Ichizoku株式会社 CEO 重要なポイント経営層200名への質問「今後2年間において、生成AIが貴社のビジネス戦略に果たす役割を最も適切に表すものはどれですか？」 I. なぜDIを人的リソースに統合すべきなのか多くの組織は、AIを既存の業務プロセスの上に位置する自動化レイヤーとして捉えています。しかし、このようなアプローチは人間の働き方を無視しており、スケーラビリティに乏しく、広く展開されることはほとんどありません。DIの統合が成功するのは、人間の従業員と知的エージェントが統合された業務フロー内で協働する場合です。 Salesforceが実施した最近の調査によると、人事部門の責任者の86％が、デジタル人材を既存の労働力に統合することが、自身の主要な職務の一つになると考えています。さらに、人事責任者の多くは、AIエージェントの導入率が今後2年間で327％、すなわち現在の15％から2027年には64％にまで増加すると予測しています。そして、AIエージェントが労働力に完全に導入されれば、生産性が30％向上し、人件費が19％削減されると見込まれています。「デジタル労働は、経済、キャリア、スキルなど、多くの機会を切り開いています。未来は、この変化を受け入れ、迅速に変革する人々のものになるでしょう。」と、Salesforce 社長兼チーフ・ピープル・オフィサーである Nathalie Scardino（ナタリー・スカルディーノ）氏は述べています。 II. DIの人的リソースへの不完全な統合による影響チャットボットやアシスタントなどの簡易的なツールは、以下の理由により失敗に陥りやすい傾向があります。デジタルインテリジェンスが構造的に統合されず、適切なオンボーディングも行われなければ、AIエージェントは十分に活用されずに終わります。その結果、信頼は構築されず、人間とAIの協働は停滞します。従業員は、AIは一過性の流行に過ぎず、実質的な投資対効果（ROI）が見込めないと早計に判断するおそれがあります。このような認識が職場全体に浸透すると、企業はAIの全社的な導入において出遅れ、競争力を失う可能性があります。 III. 従業員によるAIエージェントの導入を加速させるためのリーダー・マネージャー向け実践ガイド 1. 位置付け AIエージェントを、従業員が責任を持つスタッフとして位置付けます。これにより、従業員はAIを業務効率化のツールとして、主体的に活用する機会を得ることができます。また、AIを「自分を置き換える新技術」ではなく、「新たな学習体験」として受け入れやすくなります。＜なぜ効果があるのか＞多くの従業員は、AIを使用していることを上司に隠しています。自分が代替可能だと思われることを恐れているためです。この新たな位置付けでは、従業員が自らのコントロールと責任を持てる「新しい学習体験」という前向きな関わり方を提示し、その恐れに正面から向き合います。 2. 透明性のあるガイドラインとガバナンスフレームワークの構築従業員の意見を取り入れながら、明確で簡潔なポリシーフレームワークを共同で策定します。ここでは、エージェントに「できること」と「できないこと」を明確に定義します。例：レポートの下書きは作成出来るが、人間の承認無しに提出することはできない。＜なぜ効果があるのか＞信頼には予測可能性と安全性が不可欠です。こうした境界線をあらかじめ設定することで、AIが安全かつ人間の監督下で動作しているという安心感と、従業員自身が持つコントロール感覚を確保できます。 3.「説明可能性」はAIエージェント設計の一部にする本番環境に導入されるすべてのエージェントには、「処理の根拠を示す」機能を備える必要があります。ユーザーは、エージェントがなぜ特定の提案や行動を取ったのかを容易に確認できるようにします。これは「監査可能な推論」と呼ばれます。＜なぜ効果があるのか＞エージェントの論理を可視化することで、予測不能なブラックボックスではなく、合理的に判断するツールであることを示せます。 4. 「社内エージェント構築プログラム」を立ち上げるローコードまたはノーコードのプラットフォームを提供し、従業員が自分の業務に合わせた小規模なタスク専用エージェントを構築できるようにします。または、ユーザーと密接に連携し、要件定義やプロトタイプ開発を迅速に行う小規模なITチームを編成します。＜なぜ効果があるのか＞従業員に所有感を与え、技術の受け手ではなく、能動的な創り手に変えることができます。従業員は自らの業務知識をもとにAIを教育し、それによって自身の価値が高まり、貴重な組織知の蓄積にもつながります。 5. AI活用のチャンピオンを称える AIを上手に活用している従業員を称賛し、社内の推進役やメンターとして位置付けます。＜なぜ効果があるのか＞こうした従業員はすでに学習段階を乗り越え、AIの価値を実感しています。そのため、同僚に対してAI活用の利点を自分の言葉で説得力をもって伝えることができます。 6. 人間のフィードバックによる強化学習を実演する従業員がAIエージェントにタスクを教える様子を、強化学習を用いたライブワークショップで実演します。従業員がエージェントの出力や精度にどのように積極的に影響を与えるかを示します。＜なぜ効果があるのか＞これにより、AIエージェントと人間との関係を具体的に理解できます。また従業員の専門知識がエージェントの成功に不可欠であることを示せます。 7. 効率性だけでなく、人間の能力拡張を測定・可視化する人間の能力拡張を示す指標を優先して計測し、公表します。例えば、マーケティングチームが節約した時間を創造的なキャンペーンの開発に再投資したといった成果を追跡し、称賛します。＜なぜ効果があるのか＞ […]

【デジタルインテリジェンス】CEO戦略における第5の企業資源

By Jay Revels, Ichizoku株式会社 CEO 重要なポイント経営層200名への質問「今後2年間において、生成AIが貴社のビジネス戦略に果たす役割を最も適切に表すものはどれですか？」デジタルインテリジェンス（DI）とは？多くの経営者は、いまだに人工知能（AI）をツールや自動化プロジェクトの集合体として捉えています。このような狭い見方では、戦略的なインパクトやビジネス価値を持たない、断片的なパイロットプログラムが生まれがちです。それに対して、DIは深層学習モデルを企業全体に統合し、意思決定・タスクの遂行・自己改善を行うインテリジェントシステムを構築することを指します。 DIを導入することで、企業は判断力をインテリジェントシステムに委ねることが可能になります。これは、デジタルインテリジェンスの時代に入ったからこそ実現できるものであり、真の経済的ブレークスルーと言えるでしょう。ガートナーは、DIを「組織がデータを意味のあるインサイトとアクションへと変換する能力」と定義しています。これは、単なる自動化をはるかに超える概念です。DIは、個別のユースケースにとどまるものではなく、継続的な使用と全社的な統合によって効果を高めていく、動的で複利的な能力として機能します。以下の図は、従来の戦略マップを示したものです。企業のリソースがどのように連携し、社内、顧客、そして最終的には財務面での価値を創出するかを可視化しています。最終的な成果として目指すのは、企業価値の向上です。デジタルインテリジェンスは、これら4つの既存のリソース（人材・プロセス・テクノロジー・データ）を増幅し、新たな能力やビジネスモデルの構築、生産性の向上を可能にします。 DIは企業の4つの従来型リソースをどのように変革するのか 1. 人材　単純労働から拡張知能へ DIは、AIコパイロット、アシスタント、自律型エージェントをワークフローに統合することで、労働生産性を向上させます。マイクロソフトの2023年「ワークトレンドインデックス」によると、従業員の70％が「AIによって反復作業が自動化され、燃え尽き症候群の軽減に役立っている」と回答しています（Microsoft, 2023）。 AIの導入により、従業員はイノベーションや意思決定など、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。また、パーソナライズされたAI支援により、実務を通じた学習やスキル向上も促進されます。人間と知的エージェントの協働関係を再設計することで、人間がより大きな影響力を発揮できる新たな可能性が生まれます。【事例紹介】PwC 「AIアカデミー」PwCは社内に「AIアカデミー」を設立し、7万5,000人以上の社員を対象に、プロンプト設計、データリテラシー、AIツールの活用に関する研修を実施しました（PwC AI Academy, 2024）。【引用】「AIの導入は一瞬で起きるものではありません。人々を慌てさせるのではなく、どうすれば時代に取り残されずにすむかを伝えるべきです。」— Tim Ryan, PwC米国会長 2. プロセス　硬直した手順から適応型ワークフローへ DIを既存の業務プロセスに統合することで、生産性の向上、コストの削減、収益の増加といった大きなリターンが得られます。AIエージェントは、固定化された業務手順を、リアルタイムで反応する柔軟かつデータ駆動型のプロセスへと進化させます。知的エージェントはリアルタイムの入力を継続的に監視し、それに応じて業務判断を動的に調整することで、人間の管理を超える俊敏性と効率性を実現します。【事例紹介】UPS AIエージェント「ORION」UPSは自社の効率性を支えるAIエージェント「ORION」を導入しました。ORIONは物流における最も複雑な課題の一つである「リアルタイムでの配達ルート最適化」を解決するために開発されたものです。従来の静的なルート最適化システムとは異なり、ORIONは真のAIエージェントとして、過去のデータとリアルタイムデータに基づき、自律的に判断を下します。ORIONは以下のような変化し続ける複数の変数に対応しながら、意思決定を支援します。 3. テクノロジー　コスト部門から予測型インフラへこれまで支援機能として位置づけられてきたエンタープライズITは、DIによって、戦略的な差別化要素へと進化しています。Google Cloudによると、IT運用にAI（AIOps）を活用している組織では、問題の検出と解決が40％高速化されていると報告されています。DIを導入することで、システムは障害を事前に予測し、自己修正する能力を持つようになり、稼働時間と信頼性の向上が期待されます。【事例紹介】PayPal「予測型AIインフラ」PayPalはAIを活用してインフラ全体で不正取引を事前に検出・防止し、数億人のユーザーを保護しながら、より迅速かつ安全なデジタル決済を実現しています（PayPal AI, 2024）。PayPalの知的エージェントは、以下のような主要な処理を実行することで、詐欺を防止し、顧客を守っています。【引用】「AIによって、私のチームの1つはすでに生産性が30％向上しています。あらゆる業界、フロントオフィスでもバックオフィスでも、30〜40％の生産性向上が見込まれます。」― Dan Schulman, PayPal CEO 4. データ　保存された情報からリアルタイムインサイトへ多くの企業は、自社のデータから価値を引き出すことに苦戦しています。DIはこうした企業に対し、データ資産をビジネス価値の原動力へと転換する可能性を示しています。 AIエージェントは分散されたデータソースを統合し、リアルタイムかつ文脈に沿ったインサイトを生み出すことで、より迅速かつ正確な意思決定を支援します。これらのエージェントがデータを分析する速度と規模は、人間のアナリストをはるかに上回っています。実際、2025年版スタンフォードAIインデックスによれば、先進企業はデータパイプラインのあらゆる段階にAIを組み込むことで、インサイト導出までの時間を最大60％短縮しています（Stanford HAI, 2025）。【事例紹介】Shellの予知保全におけるAI活用Shellはエネルギー資産全体においてIoTセンサーデータを統合するために、AI主導の分析を導入しました。その結果、予期せぬダウンタイムを20％削減し、設備の信頼性を向上させています（Shell AI）。さらに、AIを活用した大規模な予知保全プログラムの開発と導入を進めています。予知保全の実践例【引用】「ソフトウェアが世界を飲み込んでいますが、AIはそのソフトウェアを飲み込もうとしています。」― […]

【生成AI デジタルインテリジェンスオンボーディング】スケーラブルなAI導入成功のためのCEO向けロードマップ

By Jay Revels, Ichizoku株式会社 CEO 重要なポイント I. デジタルインテリジェンスオンボーディングとは？企業が新入社員を採用する際、オンボーディングはその後の成功の基盤となります。オンボーディング期間中には、新入社員に明確な目標や適切なツールへのアクセス、その役割に応じたトレーニングが提供されます。さらに、継続的なフィードバックが成長と改善を促します。オンボーディングには数週間から数か月を要する場合もありますが、十分に時間をかけて実施されたオンボーディングは、より大きな効果をもたらします。逆に不十分なオンボーディングでは成長が停滞し、潜在能力を十分に発揮できません。デジタルインテリジェンスの成功にも、オンボーディングの習得は不可欠です。AIエージェントも同様に、オンボーディングを必要とします。業務に必要なデータによるトレーニング、人間との業務フローへの統合、明確な役割とタスクの割り当て、必要なシステムへのアクセス、さらに継続的なガバナンスとモニタリングによって、安全かつ継続的に進化する仕組みが求められます。人間と同じように、エージェントを深くワークフローに統合し、オンボーディングを適切に行った組織は、より大きな価値（グラフ中の紫の部分）を引き出し、競合に対して優位に立つことができます。人間と同様に、AIエージェントを深く業務フローに統合し、適切なオンボーディングを実施した組織はより大きな価値（下記グレイ箇所）を引き出し、競合に対して優位に立つことができます。「競争の舞台は、ますます激化しようとしています。あらゆる業務においてAIやデータを活用してイノベーションを進めない企業は、不利な立場に置かれるでしょう。」— Paul Daugherty, アクセンチュアテクノロジー＆イノベーション最高責任者 II. 軽量AIがスケールアップに失敗する理由人工知能、特に生成AIには、多くの課題を解決する可能性があります。しかし、その可能性を実現するには、ライセンスを購入するだけでは不十分です。問題の本質はテクノロジーに対する誤解にあります。多くの企業は、AIが即座に問題を解決してくれる存在だと考えて導入しています。しかし、あらゆる先進的なツールと同様に、AIについても「何ができるのか」「何が得意なのか」「それを効果的に機能させるには何が必要なのか」といった繊細な理解が欠かせません。多くのプロジェクトが失敗に終わるのは、こうした基本的な問いを検討せず、AIによる持続的かつ測定可能な貢献のための導入方法を十分に考慮していないためです。これは人材育成におけるオンボーディングの重要性とも共通しています。企業でも新入社員のオンボーディングが不十分であることにより、定着率の低下や生産性の低下といった悪影響が生じています。一方で、社員の育成と生産性の向上に真剣に取り組む企業は、徹底したオンボーディングを提供しています。これと同様に、AIの導入に真剣に取り組む企業も、単にツールを購入するだけでなく、AIエージェントによる持続的な価値創出のために、しっかりとしたオンボーディングプロセスを構築する必要があるのです。不十分なオンボーディングが招く失敗要因マッキンゼーによる「2025年AIワークプレースレポート」によれば、AI成熟度に達している企業はわずか1％にとどまっており、今後はデジタルインテリジェンスを全社的に導入する企業が中心となって拡大していくと予測されています。 III. 効果的なDIオンボーディングの4つの柱とは？たとえば、新たに営業担当者やソフトウェア開発者を雇い、「さあ始めてください」とだけ伝えたと想像してみてください。いきなり質問を投げかけたり、タスクを割り当てたりする状況です。新入社員は知識やスキルを持っているかもしれませんが、会社で成功するために不可欠なコンテキスト（背景情報）を欠いている状態にあります。会社の従業員が成果を出すためには、会社やチームの目標、技術やデータのエコシステム、現在進行中のプロジェクトの状況、会社のガイドラインや文化的背景、さらにはチームメンバーの役割や目標など、さまざまな情報を理解する必要があります。こうした理解があってこそ、生産性と成果を最大化することが可能になります。人間が自身の知識やスキルを組織やチームの目的に沿って適応させるのと同様に、AIエージェントも企業の業務ニーズに応じて出力をパーソナライズし、カスタマイズするためのコンテキストを必要とします。 Google、OpenAI、Anthropicが提供するディープラーニングモデルは、極めて高い知性と知識を備え、幅広い分野に精通しています。しかし、これらはあくまでゼネラリストであり、特定の企業やその市場における業務プロセスに精通しているわけではありません。こうしたモデルや、それに基づいて構築されたAIエージェントは、適切なオンボーディングを受けなければ、企業固有の現状や文脈を理解することはできないのです。 AIエージェントに適切なコンテキストを提供するにはどうすればよいのでしょうか？適切なオンボーディングに必要な要素とは？ 1. 企業データの統合エージェントが賢明な判断を下し、人間のパートナーからの質問に対してより正確に応答するためには、CRM、ERP、HRIS、クラウドシステムなどにまたがる構造化・非構造化データへリアルタイムにアクセスできる必要があります。また、役割に適したデータにアクセスし、タスクを正確に実行するために、適切な権限を与える必要があります。エージェントが賢明な判断を下し、人間のパートナーからの質問に対してより正確に応答するためには、CRM、ERP、HRIS、クラウドシステムなどを横断する構造化データおよび非構造化データにリアルタイムでアクセス可能であることが求められます。また、それぞれの役割に応じたデータにアクセスし、タスクを正確に実行するためには、適切な権限を付与することも欠かせません。 2. 人間の労働力との連携人間はAIエージェントと単に並んで働くだけでなく、それらを適切に管理する必要があります。AIエージェントは人間が現在担っている業務プロセスや業務フローに統合されなければなりません。また、エージェントが担当するタスクと人間が担当するタスクを、明確に定義することが求められます。人間側はエージェントの管理責任を負い、その実行結果が正確であった場合も、そうでなかった場合も、モデルに対してフィードバックを提供する責任があります。こうした体制を整えることで、AIエージェントの導入におけるパフォーマンス改善のための強固な基盤が構築されます。 3. AIエージェントの運用 AIエージェントは、企業の目標や人間のKPIと整合するように設計・構築される必要があります。エージェントをデジタルの同僚として位置づけ、タスクを割り当て、パフォーマンスを追跡し、フィードバックに基づいて調整を行い、業務を正確に実行するために必要なデータやシステムへのアクセス権を付与します。ベンダーから提供されるAIエージェントは、企業の独自ニーズにどの程度適合し、どの程度カスタマイズ可能であるかを基準に評価すべきです。一方、ゼロから開発されるAIエージェントについては、技術要件とビジネス目標の双方を踏まえて設計されなければなりません。 4. 責任あるガバナンスガバナンスには、データ管理、透明性、アクセス権限、監査証跡、フェイルセーフなどが含まれている必要があります。従業員は新たな同僚であるAIエージェントを信頼できなければなりません。適切なガバナンス体制は、従業員がAIエージェントを活用して業務を自動化する際に、自分自身がコントロールしているという安心感をもたらします。従業員の意見を反映しつつ、シンプルで明確なポリシーフレームワークを共同で策定することが望まれます。例えば「エージェントがレポートを作成することは許容されるが、人間の承認なしに提出することはできない」といった制約ルールを事前に定めておくことが有効です。信頼には予測可能性と安全性が不可欠です。これらの境界をあらかじめ定義しておくことで、AIが安全かつ人間の監督下にあることを保証し、従業員に安心感とコントロール感を提供することができます。「私は、信頼とは透明性とコントロールから生まれるものだと考えています。人々はモデルがどのようなデータセットでトレーニングされ、どのように構築され、どのようなバイアスを含んでいるのかを確認したいと思うはずです。そうした情報を把握することで、初めてシステムを信頼できるのです。理解できないものを信頼することは、本当に難しいと感じます。」— Clem Delangue, Hugging […]

AIエージェントの評価手法『評価駆動開発』とは？

執筆者: Jay Revels この記事でわかることAIエージェントのパフォーマンス向上に不可欠な「評価駆動開発（Evaluation-Driven Development）」の実践方法を解説します。開発者やPMが知っておくべき評価の仕組みと改善手法をまとめています。主要なポイント・従来型ソフトウェアとLLMアプリの評価の違い：非決定性のあるAIシステムに必要な評価観点・成功するAIエージェントの条件：推論・ルーティング・行動の最適化・可観測性の導入による改善効果：トレース・スパンによる挙動の可視化と継続的改善・評価手法の具体例：コードベース、LLM-as-a-Judge、人間によるアノテーション・ビジネス価値への貢献：信頼性・透明性の向上とROI最大化　 1. 評価駆動開発とは？なぜ評価駆動開発が必要なのか AIエージェントを活用したアプリケーションを、さらに高いレベルへと引き上げる準備はできていますか？本記事では、開発ライフサイクル全体を通じてエージェントのパフォーマンスを向上させるための重要な手法である「評価駆動開発」について紹介します。このフレームワークを取り入れることで、ユーザーにとって価値のあるAIエージェントを本番環境へスムーズに展開できるようになります。以下のような課題を抱えていませんか？「プロンプトの調整が必要なのか？」「ワークフローのロジックを見直すべきなのか？」「いっそ言語モデル自体を変更すべきなのだろうか？」評価駆動開発を採用することで、これらの課題に体系的にアプローチでき、場当たり的な試行錯誤を繰り返す必要がなくなります。代わりに、実験・分析・改善のプロセスを明確にし、効率的にエージェントを最適化できるようになります。エージェント開発の実例と評価の重要性例えば、高性能なリサーチエージェントを開発しているとしましょう。このエージェントは、単にWeb上の情報を検索するだけでなく、信頼性の高い情報源を見極め、調査結果を要約し、さらには弱点を補いながら出力を最適化する必要があります。そのためにはプロセスのあらゆるステップを厳密に評価することが不可欠です。情報源の選定精度のテストから、要約のような自由形式のタスクに対して大規模言語モデルを審査役として活用することまで、あらゆる要素を評価対象とし、常に高品質を維持することが求められます。しかしそれだけでは不十分です。その理由はエージェントの意思決定プロセス自体が評価対象となるためです。無駄な処理や非効率なステップ、さらには無限ループの発生を回避するには、プロセスの妥当性を検証する必要があります。エージェントのワークフローの履歴を分析し、評価ツールを活用してパフォーマンスを測定することで、エージェントの出力とプロセスの両面を改善するための具体的なインサイトを得ることが可能です。さらに、ワークフローに「オブザーバビリティ（可観測性）」を組み込む方法についても解説致します。これにより、エージェントの動作をリアルタイムで可視化し、個々のコンポーネントレベルからシステム全体に至るまで、包括的にパフォーマンスを評価できるようになります。そして継続的に改善し続けることが可能になるのです。それでは、詳しく見ていきましょう！ 2. 従来のソフトウェア評価とLLMエージェント評価の違い LLMモデルの評価 vs LLMアプリケーションの評価 AIシステムを評価する際の指標として、大きく2つに分けられます。 1. LLMモデルの評価これは大規模言語モデル（LLM）が特定のタスクをどれだけ正確にこなせるかを測るものです。例えば、数学の問題を解く、哲学的な質問に答える、コードを生成するといった能力が評価対象となります。MMLU（Massive Multitask Language Understanding）のようなベンチマークや人間による評価がよく用いられ、LLMの基礎的な能力や強みを明らかにするために役立ちます。 2. LLMアプリケーションの評価これはLLMを1つのコンポーネントとして組み込んだアプリケーション全体のパフォーマンスを測定するものです。単なる言語モデルの性能ではなく、実際のシステムとしてどれだけ価値を提供できるかに焦点を当てます。この評価には、手動・自動・または実データを元に生成されたデータセットを用い、統合されたシステムの精度や実用性を検証する手法が取られます。 LLMの評価には、モデル単体の能力を見る視点と、実際のアプリケーションとしての有用性を測る視点の両方が重要になります。 LLMアプリケーションのテスト vs 決定論的アプリケーションのテスト LLM特有の非決定性と評価指標 LLMアプリケーション（以下、AIシステム）と従来のソフトウェアでは、テストの方法が根本的に異なります。従来のソフトウェアは、事前に定義された文字列や数値といった構造化された予測可能な入力を処理します。一方で、AIシステムは、自由形式のテキストや表データ、Markdownなどの曖昧でオープンエンドな入力を扱うことを得意とします。また、処理の仕組みにも大きな違いがあります。従来のソフトウェアは、数学演算、条件分岐、ループ処理など決定論的な変換を行いますが、AIシステムは、キーワード抽出、文章の書き換え、質問応答、推論など確率的で繊細なタスクを処理します。出力の性質も異なります。従来のソフトウェアは、事前に定義されたテキストや数値など固定的で再現可能な出力を返しますが、AIシステムは確率的で多様な出力を生成します。出力形式も状況に応じて変化し、通常の文章、JSON、Markdownなど様々です。この違いにより、エンジニアには新たなマインドセットが求められます。従来のように決定論的な厳密なパイプラインを構築するのではなく、不確実性や変動性を前提としたシステム設計が必要になるのです。従来のソフトウェアテストは、決定論的な手法に基づいています。例えば、ユニットテストを用いて個々のコンポーネントの動作を検証し、統合テストでシステム全体が正しく機能することを確認します。しかし、大規模言語モデル（LLM）の評価には、非決定論的な性質に起因する独自の課題があります。同じプロンプトを繰り返しても、毎回微妙に異なる出力が生成されるため、従来のような厳格な合格/不合格基準を適用することが難しくなります。その代わりに、LLMの評価では、関連性・一貫性・全体的なパフォーマンスといった定性的かつオープンエンドな指標が用いられます。主な評価ポイントには、以下のようなものがあります。これらの細かな評価基準を考慮することは、信頼性が高く正確で、ユーザーの期待に沿ったAIエージェントを設計するために不可欠です。エージェントの評価 AIエージェントは、推論・意思決定・行動実行の能力を組み合わせたシステムです。エージェントは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーに代わってタスクを実行するソフトウェアベースのシステムです。効果的なAIエージェントを構築するには、以下の3つの主要な要素を理解することが不可欠です。例えば、大阪への旅行を予約するエージェントを設計するとします。このエージェントは、まず始めに、どのツールやAPIを使用するかを判断し、ユーザーの意図を理解し、必要なリソースを特定しなければなりません。例えば、フライトやホテルを探すために検索APIを呼び出し、追加の質問を通じてクエリを調整し、最終的に旅行の詳細を含む正確でユーザーフレンドリーな回答を提供します。しかし、この成功は以下のような重要な要素に依存します。課題も存在します。例えば、大阪ではなく広島行きのフライトを予約してしまうような誤りは、ユーザーの信頼を失う原因となります。このような問題を防ぐためには、LLMの出力を評価するだけでなく、各ステップで堅牢な意思決定が行われていることを確認することが重要です。 […]

自動車業界編：エージェントAIによるUVeyeの自動車トラブルシューティング革命

2024年、エージェンティックAIシステムが最も注目されるバズワードとなり、受動的なAIツールから、自律的に目標を達成するエージェントへの進化が加速しています。従来のAIモデルとは異なり、これらのシステムは計画を立て、適応し、主体的に行動する能力を持ち、カスタマーサポートからソフトウェア開発まで幅広い業界で活用が進んでいます。その中で、自動車業界でもエージェントAI（Agent AI）が革新をもたらしています。これにより、車両診断、メンテナンスのスケジューリング、カスタマーサポートのプロセスが大幅に効率化され、顧客満足度の向上につながります。この記事を通じてUVeyeという会社ののAI駆動型車両検査：エージェントAIの実用例に関しまして情報を整理させていただきますそもそも自動車業界におけるエージェントAIの活用エージェントAIは、自動車業界において以下のような用途で活用されています。これにより、業務の効率化、コスト削減、顧客体験の向上が実現されます。 UVeyeのAI駆動型車両検査：エージェントAIの実用例 UVeyeは、AIと高解像度カメラを活用した自動車検査システムを提供しています。車両がスキャナーの上を通過するだけで、車両下部、外装、タイヤなどを高精度に3Dスキャンし、錆やオイル漏れ、部品の欠損などの異常を瞬時に検出します。この技術により、検査プロセスの迅速化と効率化が可能となり、検査結果の信頼性も向上します。また、これらの検査は数秒で完了し、人手を介さず自動化されています。さらに、UVeyeは車両全体を一度に検査するシステムの開発も進めており、サービスや中古車部門での活用が期待されています。UVeyeは、AIを活用した高度な車両検査システムを開発し、従来のメンテナンスおよび検査プロセスを変革しています。 UVEyeの概要をもう少し整理してみる Agentワークフローの流れも以下のとおりだそうです 1️⃣ 車両到着 → 顧客がディーラーやサービスセンターに到着2️⃣ 自動スキャン → UVeyeのAI搭載システムが車両の外装、車体下部、タイヤをスキャン3️⃣ データ処理 → AIがスキャン画像を解析し、損傷や摩耗、異常を検出4️⃣ 瞬時にレポート生成 → 診断結果を含むデジタルレポートを作成5️⃣ 顧客＆サービスアドバイザー確認 → 顧客とサービス担当者が結果を確認6️⃣ メンテナンス提案 → システムが必要な修理や整備を提案7️⃣ 対応実施 → 顧客が承認し、必要なサービスを実施8️⃣ 車両引き渡し → サービス完了後、車両を顧客に返却三つのAgent、Helios/Artemis/Atlasの統合ソリューション Helios（ヘリオス） Heliosは、UVeyeの車両下部検査システムで、車両の構造的な損傷、オイル漏れ、不正改造、密輸物の隠し場所などを検出するために設計されています。高解像度カメラとAI駆動の分析技術を活用し、車両のアンダーボディを数秒でスキャンし、微細な異常まで特定します。このシステムは、セキュリティチェック、国境検問、自動車整備センターなどで広く活用され、安全性と運用効率を向上させます。 Artemis（アルテミス） Artemisは、UVeyeのタイヤ検査システムで、トレッドの摩耗、サイドウォールの損傷、空気圧の異常をAIとコンピュータビジョン技術で解析します。高速画像処理と業界基準との比較により、瞬時に正確な診断を提供し、タイヤの故障リスクを低減します。フリート管理、ディーラー、サービスセンターなどで活用され、安全性向上とメンテナンスコスト削減に貢献します。 Atlas（アトラス） Atlasは、UVeyeの360度外装検査システムで、へこみ、傷、塗装の欠陥、構造的な損傷を高精度で検出します。AIによる画像解析を活用し、数秒で詳細な車両コンディションレポートを生成します。中古車査定、レンタカーの返却、保険査定などの場面で、透明性の高い検査を実現し、顧客の信頼向上と業務効率の最適化を支援します。 UVEye、AI Agentで顧客体験を向上 AIは、UVEyeの高度な検査技術であるHelios、Artemis、Atlasを活用することで、顧客体験を大きく向上させています。機械学習とコンピュータビジョンを駆使したこれらのAI駆動システムは、車両診断の精度と速度を無類に高めます。Heliosは、車両の下回りの詳細な検査を行い、隠れた部品を徹底的にチェックします。 Artemisは、車両の外装を評価し、凹みや傷などの損傷を迅速かつ正確に検出します。Atlasは、車両全体を360度の視野で検査し、内外装のリアルタイム診断を提供します。これらのAI技術が組み合わさることで、車両検査は自動化され、ヒューマンエラーが減少し、プロセスが加速し、より迅速で信頼性の高いサービスが提供されます。UVEyeはこれらのシステムを統合することで、車両検査の透明性と効率を革新し、顧客との信頼関係を深め、顧客体験を大幅に向上させています。投資対効果（ROI） UVeyeのAI検査システムの導入により、ディーラーにとって以下のメリットが得られます。 UVEye会社のウェブサイトで以下の通り販社向けのROIも発表してるのでご確認までまとめ UVeyeの自動車両検査システムのようなエージェントAIの導入により、自動車業界のカスタマーサポートが大きく変革されています。自動診断、予測メンテナンス、シームレスなスケジューリングを実現することで、業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上をもたらし、今後さらに業界全体での普及が期待されます。

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