エージェント型AIの実践的な導入: ITガイド

エージェント型AIは多くの組織で最優先事項となりながらも、その拡張には大きな課題がついて回ります。93%の組織がすでに独自のカスタムエージェントを開発しているか、これから開発する予定だとしている一方、 90%の組織が中核となるエージェント関連のユースケースがいまだパイロット段階にあると答えているのもこのためです。パイロット版からエンタープライズでの本番稼働までの道のりには、システムの断絶、人材不足、膨大なコスト、そしてガバナンスやセキュリティの欠落といった、大きな課題が立ちはだかります。

エージェント型AIプラットフォームの選択

エージェントの開発、オーケストレーション、ガバナンスに統合プラットフォームを活用することで、これらの課題を克服し、エージェント型AIの可能性を最大限に引き出すことができます。このアプローチであれば、チームが品質、ガバナンス、制御性を確保しながら、AIエージェントやアプリケーションの構築を加速させることが可能になります。このアプローチであれば、チームが品質、ガバナンス、制御性を維持しながら、AIエージェントやアプリケーションの構築を加速させることが可能になります。また、組織内で冗長性を低減させ、AIエージェントの無秩序な増加を防げるようになります。

エージェント型AIのロードマップ作成に向けて

このeブックは、パイロット版のエージェント型AIをエンタープライズ組織での本格的な運用に移行するためのガイドです。

このガイドでは次のようなトピックを扱います。

• エージェント型AIと生成AIの違い: エージェント型AIと生成AIの違いのほか、エージェント型AIの4つの機能を把握します。
• よくある課題の対処方法: エージェントの無秩序な増加、開発の複雑さ、人材不足といった課題を詳しく見ていきます。
• エージェント型AIフレームワークの構築: エージェント型AIの導入に向けた、4ステップの準備度チェックリストを紹介します。
• エージェント型AIのユースケース: IT、カスタマーサービス、運用など様々な業種や業務でエージェント型AIがどのように活用されているかを紹介します。