ハチの巣（ハイブ）マインドでビジネスを革新する

概略

• エージェント・アーキテクチャは、AIエージェントを活用して複雑なビジネスワークフローを統合・自動化する戦略的なアプローチです。

• AIエージェントは、生産性の向上、意思決定の支援、そして全体的な業務効率の改善に役立ちます。

• エージェント・アーキテクチャに踏み出す企業は、強固なAIとデータ管理基盤を構築する必要があります。

生成AIの普及と、このエキサイティングな新技術が組織にもたらす可能性については多くのことが書かれてきました。現在、世界中のリーダーたちは初期の概念実証に取り組んでいます。しかし、生成AIを企業全体で本格的に展開した際に得られる真の価値をまだ引き出せていません。

次のステップは、異なる目的、ランク、役割を持つAIエージェントのネットワークを構築することです。これはまるで、共通の目標に向かって個別に働きながらも一体となって協力するハチの巣（ハイブ）のようなものです。この構造を「エージェント・アーキテクチャ」と呼びます。これらのエージェントは単にタスクを自動化するだけでなく、ビジネスワークフロー全体に必要なアクションを考案し他のエージェントに指示だしを行うまるで振付師のような振る舞いを行います。ここにこそ、エージェントたちの真価があるのです。恵まれた推論力を備えたこれらのAIエージェントは、調和して連携し、自律的に品質や生産性、コスト効率を向上させます。

サプライヤーとの交渉が自動化され、カスタマーサポートが単に応答するだけでなく先を予測した応対となり、セルフサービス機能が非常に高度になる ー 近い将来、このような生成AIエージェントのチームによって運営される完全自動化の自動車製造工場が登場する世界を想像してみてください。その結果、生産速度が向上し、エラーやリコールが減少するでしょう。

私たちのハチの巣の例えを考えてみましょう。巣の中では、それぞれのハチが異なる役割を持っています。働き蜂、雄蜂、そして女王蜂、これらすべてが巣の存続と生産能力にとって重要です。同様に、エージェント・アーキテクチャにおいても、AIエージェントが異なれば目的も異なります。市場調査のような専門的なタスクを管理するものもあれば、市場戦略の構築といった戦略的な機能を果たすもの、また女王蜂のように全体のシステムを指揮してすべてのエージェントが組織の共通目標に向かって働くようにし、運営と意思決定を最適化するものもあります。しかし、個々のハチが巣なしではハチミツ（価値）を生み出せないのと同じように、エージェント・アーキテクチャによって構築されたAIシステムにより、エージェントは単一のエージェントの能力を超えた複雑なタスクに取り組むことができるようになります。

なぜAIエージェントが注目されているのか？

現在、3社に1社がAIエージェントを活用したイノベーションに軸足を移しており、この変化を迅速に受け入れる企業は大きな競争優位を確保することが期待されています。私たちの最新レポート『AIを活用した業務オペレーションで成長を支援し、企業の再創造を加速する』によると、AI主導のプロセスを完全に近代化した企業の割合は、2023年の9%から2024年には16%へとほぼ倍増しています。このような企業は、同業他社と比較して、収益成長が2.5倍、生産性が2.4倍、生成AIのユースケースをスケールする成功率が3.3倍に達しています。

例えば、アクセンチュアのマーケティング部門では、自律エージェントを導入して、よりスマートなキャンペーンを迅速に作成・運営しています。これにより、手作業のステップが25～35%削減され、コストが6%削減されるとともに、市場投入までの速度が25～55%向上することが期待されています。

別の例として、アクセンチュアとBMWは協力して生成AIを活用した北米全域での意思決定を推進するマルチエージェントシステムを構築し、生産性と体験を加速させました。この従業員向けプラットフォームには、適切なデータソースをインテリジェントに選択し、営業担当の仕様に関する質問と企業固有のデータに基づいて情報を引き出す複数のAI対応アプリケーション（GPTエージェント）が含まれており、その結果、生産性が30～40%向上しました。

今日、生成AIとAIエージェントの既存のビジネスフレームワークへの統合が進んでいるのは、いくつかの重要な要因によるものです。

1. 大規模言語モデル（LLMs）の進歩：人間のような言語理解力を持つAIが会話に参加し、複雑な質問を理解し、更には様々な形式のコンテンツを作成できると想像してみてください。これらのモデルは膨大なデータを処理・分析し、パターンを特定し、AIエージェントが幅広いタスクを推論し管理できるようにするインサイトを抽出します。
   
   
2. 複雑な問題解決の必要性：財務データや公的記録の分析による信用度評価から、不正の検出や顧客コミュニケーションの維持に至るまで、AIエージェントは高度な意思決定と適応力が求められる環境で活躍します。複数のAIエージェントが協力し情報を共有することで、これらのシステムは従来の方法よりも迅速かつ正確な結果を提供できます。
   
   
3. 拡張性と自律性への期待：企業は、複雑なワークフローを自律的に管理・最適化する能力を持つAIエージェントにますます魅力を感じています。例えば、AIエージェントが需要を予測し、在庫を管理し、配送ルートを計画し、サプライチェーン全体の効率性と迅速な対応を可能にした大手小売チェーンを想像してみてください。

エージェント・アーキテクチャはどのように機能するのか？

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLMs）を利用して問題を推論し、解決策を計画し、計画を実行する自律的なAIプログラムです。彼らは過去のユーザーとのやり取りの「記憶」と一連のツールを活用して特定の目標を達成します。AIエージェントは人間の意図をすばやく把握し、複雑なタスクを自動化するための事前に構築されたワークフローを提示し、パーソナライズされた支援を提供し、人間とコンピュータの相互作用を向上させます。これらは、カスタマーサービスから科学研究に至るまで、様々な分野で重要な用途に使用されています。

エージェント・アーキテクチャがハチの巣のようなものであるとすれば、アクセンチュアのAI Refinery™は、その巣を管理する熟練の養蜂家のような存在です。これは、AI技術そのものを拡張性が高い企業レベルのシステムに変えるために設計されたシステムを構築することに焦点を当てています。この包括的なプラットフォームは、クライアントがAIシステムをカスタマイズして、重要な企業機能やワークフローを継続的に再創造できるようにします。このダイナミックなエコシステムの中心には、柔軟なエージェント・アーキテクチャがあり、すぐに使用できるツールからタスクの複雑さに合わせた完全にカスタマイズされたシステムまで、さまざまなAIエージェントソリューションをサポートします。

AI Refineryは、企業が消費可能で構成可能な技術ソースからAIエージェントを統合し、すぐに展開できるよう支援します。しかし、真の競争優位性を追求し、完全なワークフローの変革を目指す企業にとっては、カスタムエージェントAIソリューションの構築が最適です。このプラットフォームは、複雑なタスクやワークフローを管理できるオーダーメイドのエージェントを作成できます。このカスタマイズにより、多くの既製ソリューションでは得られない柔軟性、拡張性、および戦略的差別化がもたらされます。

生成AIのエージェント間コミュニケーションは、単なる会話ではありません。これは、AIシステムが複雑なタスクに協力して取り組むための構造化された方法を作り出し、その賢さと機能性を向上させることを意味します。ここで登場するのが「ディスティラー・フレームワーク」です。これは、エージェントAIシステムを展開するためのターボチャージャーのようなもので、プロセスを高速化し、価値を高めます。このフレームワークは、分散型、モジュール型、フェデレーション型など、様々なアーキテクチャスタイルに適応し、異なるニーズやタスクに対応します。それぞれのエージェントを深くカスタマイズし、特定の目標に合わせて適切なツールを装備することが可能です。さらに、共有メモリハブですべてのエージェントが同じ情報を共有することで、スムーズなチームワークを実現します。そして、このフレームワークの中心には、責任あるAIがあり、すべてが円滑かつ安全に、そして透明性を持って運用されることを保証し、バイアスやエラーを防ぎます。これは、AIを強力かつ信頼できるものにすることを目指しています

階層型エージェント

プラットフォームのエージェント・アーキテクチャがどのように機能するかを理解するには、蜂の巣を考えるとよいでしょう。その基盤には、勤勉な働きバチに似たユーティリティエージェントがおり、それぞれが専門的で自律的であり、企業固有の知識(本能)によって駆動され、システムの運用に不可欠な特定のタスクを実行し、非構造化データ(おそらくこれを花粉と考えることができます)を実行します。その上で、スーパーエージェントは女王蜂と同様に機能し、ワークフローを監督し、ユーティリティエージェントが集合的な目標を達成するために効果的に管理されるようにします。上部では、オーケストレーター エージェントがハチの巣の高度な通信システムのように操作全体を調整します。スーパー エージェント同士、場合によってはユーティリティ エージェントと直接調整して、複雑なワークフロー全体で調和と効率を維持します。図 1 に示すように、この構造化された階層により、タスクの割り当て、意思決定、および実行が正確になります。