AIエージェントの異質な側面ではなく、なじみのある側面に目を向けることで、企業はより適切に管理できるようになります。
これにより企業は、業務と作業の割り当てをより効果的に見極められるようになり、理想的には、人々が目の前の仕事に、最も本質的に人間的な思考力を注げるようになります。
AIエージェントの世界の一員として自らを捉えることで、私たちはこれまで想像するにとどまっていた存在へと、さらに近づけるようになるでしょう。
多くの人にとって、AIエージェントという概念は好奇心や謎、さらには恐怖さえ呼び起こします。目に見えない人間ではない同僚の集団が、互いに独立して、そして目に見えない形で協働し、人間よりも速く効率的に物事を成し遂げるという発想は、不気味に感じられるかもしれません。
しかし、AIエージェントは見た目よりもはるかになじみのある存在です。新入社員と同様に、オンボーディングを受ける必要があります。特定の役割、指示、ガイドライン、制約が割り当てられます。訓練を受け、監視される必要があります。業務に必要なデータやその他のリソースへのアクセス権が付与されます。
こうしたエージェントを多数組み合わせた場合でも、多くは見慣れた姿に映るはずです。マルチエージェントシステムは、企業のリーダーが何十年にもわたって運営してきた組織に非常によく似ています。それらは、それぞれ独自の目標、入力、出力を持つ専門化された主体のネットワークを形成します。また、明確に定義された個別のステップからなるプロセスによって動作します。相互に調整し協働するために、インターフェースを活用します。
私たちは、自分たちの言語を使ってエージェントに話しかけることもできます。さらに、標準の状態でも、エージェントは同じ言語を使って互いに意思疎通し、調整を行うことができます。
AIの独自の能力、すなわち一見無関係な多様な情報源から膨大な量のデータを処理する能力に加え、マルチエージェントシステムが模倣するのは、理想的な世界において企業がどのように運営されるかという姿です。そこにはサイロも、協働を妨げる政治や階層もなく、不在の同僚もおらず、固定化した思考や感情が障害になることもありません。
結局のところ、マルチエージェントシステムのなじみのある側面により多く目を向けることで、企業はそれらを導入し管理するうえで、より有利な立場に立てるでしょう。
実のところ、信じられないかもしれませんが、労働力としての人間が自分自身もまたエージェントの一種だと考えることは、決して無理な発想ではありません。
フォーラムがAIを理解し、責任ある革新に向けて協働するリーダーを支援する仕組み
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信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが相互理解を築き、AIの革新と利用に関する責任あるアプローチに向けて共に取り組めるよう支援します。
私たちは皆、マルチエージェントの世界におけるエージェントである
人間がAIボットの地位に追いやられる、あるいは今後追いやられるということではありません。決してそうではありません。しかし、自らを一群のエージェントの一部として捉えることで得られる示唆があります。人間とAIの間で業務をどのように分担すべきかを描きやすくなり、シリコン製であれ炭素製であれ、各エージェントが多段階のワークフローの異なる部分を担うことになります。
例えば、カスタマーサポートでは、マルチエージェントシステムに、受信した問題を分類するトリアージエージェント、トラブルシューティングのナレッジベースで訓練された解決エージェント、そして複雑または機微な問題を人間の担当者に引き継ぐためのフラグを立てる引き継ぎエージェントが含まれる場合があります。マーケティングでは、人間がキャンペーンのクリエイティブブリーフを作成する一方（アイデアについてはAIの支援を受けることもあります）、あるAIエージェントが顧客層を分類し、別のエージェントが1万件のA/Bテストを並行して実行する、といった形が考えられます。
重要なのは、人間であれAIであれ、各エージェントが、その本質的な能力に見合った明確な役割の範囲を持つことです。顧客からの苦情を受けた後の請求内容の照会など、大量処理が求められる業務や、一瞬の判断が必要な業務は、AIエージェントに割り当てるのが最適です。一方、法的措置をちらつかせる顧客からの苦情のように、より曖昧で、人間関係に関わり、あるいは金銭的に機微な業務については、必ず人間に引き継がれるようにすべきです。
あらゆる労働力と同様に、これらのシステムも統制が可能です。特定のエージェントが不安定に動作したり不適切に機能したりしている場合、そのエージェントをプロセスから切り離すことができます。これは、相互に接続されてはいても、マルチエージェントシステムは一枚岩ではなく、モジュール化された部品で構成されているためです。人間がエージェントの性能を監督することが多い一方で、AIエージェント自体を他のAIエージェントの業務を監督する管理者として訓練することもでき、必要に応じて「キルスイッチ」を作動させることさえ可能です。
そして、あらゆる労働力と同様に、ワークフローや責任も変化し、移り変わっていきます。人間のエージェントもAIエージェントも、状況に応じて対応し、時間の経過とともにより効率的な方法を学ぶよう仕向けることができます。環境の変化に動的に適応し、新たなデータから学んで、適切な判断を下せるようになります。
同じでありながら、異なる点もある働き方
AIエージェントのなじみのある側面に注目することで、私たちはAIエージェントと共により良く働けるようになり、AIエージェントも私たちと共に働くことができるようになります。これにより企業は、業務と作業の割り当てをより効果的に見極められるようになり、理想的には、人々が目の前の仕事に、最も本質的に人間的な思考力を注げるようになります。
上級リーダーが検討すべき主な問いには、次のようなものがあります。
従業員がエージェントとの協働に慣れてくるにつれ、従業員は自分のエージェントを作成したり、調達したりできるようにすべきでしょうか。
エージェントは 想像されるほど導入が難しいわけではありません。大半のクラウドプロバイダーや、多くのソフトウェアプラットフォームのベンダーが、すぐに使えるエージェントを提供しています。その多くには、SlackやOneDriveなど、一般的に使われているシステムを含む既存のデータセットに接続できるアダプターが備わっています。マイクロサービス設計や、公開したAPIがある場合は、それらの上にエージェントを配置することができます。財務、給与、法務、営業の各部門が、それぞれ独自のエージェントを接続している様子を想像してください。
そして、まさにそれこそが望ましい姿です。社内のあらゆる人々がこの技術を試す状態です。エージェントの作成を完全に中央集権化すべきではありませんが、そのためには訓練と権限付与が必要であり、人々は責任あるAIのために通過すべきガイドラインや関門を理解している必要があります。
新しいエージェントはどのように審査され、検証されるのでしょうか。
明らかに、これらのエージェントをマルチエージェントシステムに接続したり、他の従業員が検索できるようにしたりする前に、そのパイプラインを管理する必要があります。このプロセスの定義は最高情報責任者から始まりますが、法務部門や人事部門も関わる、多分野にわたる取り組みです。
全体として、マルチエージェントシステムのモジュール性により、安全な実験環境で審査と検証を行う十分な余地が生まれます。個々のエージェントは、システム全体を乱すことなく、挿入、複製、または取り外しが可能です。これにより、各種エージェントを単独で、またサンドボックス化された大きなシステム内で試験・微調整しながら、段階的にこうしたシステムを構築・拡張し、ライブのエージェントネットワークに接続する前に検証することが可能になります。
業務の割り当て方について、人間の従業員はどの程度発言権を持つのでしょうか。
エージェント型の業務は双方向の関係です。従業員は、AIエージェントのパートナーに指示を出すことができ、そのエージェントは、協働が必要な他のエージェントを見つけ出し、行動や提案を持ち帰ることができます。あるいは、エージェントが、先へ進む前に従業員の承認を必要とする事項を提示することもあります。
いずれの場合も、人間の従業員は、このエージェントが生産的に機能し、従業員の効率を高め、単調な作業に時間を取られすぎないよう、その指示の出し方について発言権を持つ必要があります。さらに、エージェント型システムが高度化するにつれ、従業員は、今後も自ら続けるべき業務と、エージェントに任せてよい業務を決める役割を担う必要があります。
新しいものの中になじみを見出す
AIエージェントは、ある種の現象とも言えます。これまで誰も見たことのない方法で動作し、AIに何年も携わってきた私たちでさえ想像できなかったほどの速さで発展しています。
しかし、エージェントの働き方について最も不気味なのは、それが私たちとどれほど似ているかということかもしれません。障害や妨げのない理想的な世界で、私たちがどのように行動するかということです。AIエージェントの世界の一員として自らを捉えることで、私たちはこれまで想像するにとどまっていた存在へと、さらに近づけるようになるでしょう。
