ITベンダー各社が、業務の生産性を大きく向上させる可能性がある「AIエージェント」をソリューションとして次々と提供を開始している。ユーザー企業が業務全体で効果を出すために、導入形態をどう考え、どんなソリューションを採用すればよいのか――。
なぜ“様子見は禁物”なのか？ IBMの戦略から探る「ユーザー企業はAIエージェントをどう採用すべきか」
日本IBMが2025年5月20日に開いた記者会見で、IBMが同年5月上旬に米国ボストンで開催した年次イベント「Think 2025」での発表内容について説明したエッセンスを紹介し、上記の疑問について考察したい。
●人が主体の「＋AI」から、AI主導の業務に再構築する「AI＋」へ
会見では、二上哲也氏（IBMフェロー執行役員 コンサルティング事業本部 CTO《最高技術責任者》）、鳥井 卓氏（コンサルティング事業本部 AIエージェント事業部長）、田中 孝氏（テクノロジー事業本部 Data and AI エバンジェリスト）が説明役を務めた。
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二上氏は、「Think 2025ではAIエージェントをはじめ、企業の本番環境でのAI導入を推進するさまざまな新技術を発表した」と述べ、特にAIエージェントについては「開発・実行環境である『IBM watsonx Orchestrate』でAIエージェントの構築・運用を効率化できるソリューション」を新たに発表し、今後の方向として「人事や営業、調達などで各SaaSと連携する事前構築済みAIエージェントを提供する」ことを明示した。
鳥井氏はAIにおけるIBMの考え方として、これまで人が主体の業務にAIを活用して効率化してきた「＋AI」から、AI主導の業務に再構築して人は監督にシフトする「AI＋」を新たな概念として訴求するとした（図1）。
ただ、企業におけるAI＋の業務変革に向けては、「業務がエンド・ツー・エンドで完全自動化されるというAI＋の業務プロセスのイメージが湧かない」「AIの自社開発とシステムやデータ統合に費用がかかり、投資効果の観点から適応できる業務領域が限定される」「AIをゼロから作ろうとすると、設計→開発→検証→導入に時間がかかりすぎる」といった3つの課題があるという。
そうした課題に対応するソリューションが、業界・業務別のエージェント型AIのソフトウェアアセットとAI＋の標準業務プロセスを提供する「IBM Consulting Advantage for Agentic Applications」だ。これもThink 2025で発表されたものだ。このソリューションでは、自社開発したエージェント型AIのソフトウェアを100種類以上提供し、企業業務の25％の完全自動化を目指す構えだ。ちなみに、同社が言うエージェント型AIは「AIエージェント同士が連携して自律的に協調しながら目的を達成する技術」とのことだ（図2）。
鳥井氏は業界・業務別のエージェント型AIの例として、人事（給与計算・支払業務）エージェント型AIソフトウェアの内容について紹介した（図3）。
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図3は左から流れる形で、レセプションAIエージェントが作業指示を読み込んで分類し、マネージングAIエージェントがそれに基づいて作業計画を立てて指示を出す。すると、オーケストレーションAIエージェントがその指示に基づいて作業を実行し、最後に人事担当者（人間）がその成果をチェックして承認するといった具合だ。これによって、業務量を大幅に削減できるようになるという。
●AIエージェントは業務システムにどう入っていくのか
鳥井氏はさらに、IBMのAIエージェントに関する取り組みとして、次の2つを説明した。
一つは、38の専門領域のソリューション責任者が業界別、業務領域別にAIエージェントのユースケースとソフトウェアアセットを体系化して各国に展開していることだ（図4）。
図4の左にあるように、38領域のグローバル・アセット責任者は各国（現地法人）の責任者を通じて業界別にコンサルティングするとともに、顧客企業における業務課題の把握に努めている。高度なAIスペシャリストはグローバルで7.5万人、日本で700人、業界資格を持つコンサルタントは同じく13.5万人、5000人を擁しているという。
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もう一つは、IBMのAIプラットフォーム「watsonx」でカスタムSI（システムインテグレーション）を最小化することで業務変革の適応領域を拡大し、導入期間も短縮できるようにした点だ。先述したIBM Consulting Advantage for Agentic Applicationsを活用するとともに、システム開発領域としては「ユーザーインタフェース開発」「エージェント実装・システム連携」「データ統合」「ガバナンス＆セキュリティ実装」の4つに対応する（図5）。
なお、先述したwatsonx Orchestrateの新たな機能については、田中氏が図6を示しながら説明した。特に、企業がAIエージェントによって業務全体で効果を出すためには、マルチベンダーのマルチエージェントをオーケストレートすることが求められる。田中氏によると、watsonx Orchestrateでそうした環境を実現できるようになったという。
説明の最後に、二上氏は「企業で使うAIエージェントは業務アプリケーションの一種だ。当社はAI技術もさることながら、業務アプリケーションについてもSIやコンサルティング、パッケージ、SaaSなどのさまざまなビジネスを通じて膨大な知見やノウハウを蓄積している。AIエージェントの活用においてもそれらが生きると確信している」と自信のほどを示した。
二上氏が述べたのは、まさしくIBMの強みだ。これまで紹介した図では、図4の専門人材によるサポートと、図5のカスタムSIの最小化もその強みに含まれる。AIエージェントはホットな話題だけに、つい個々のツールやプラットフォームに目が行きがちだが、インテグレーションやサポートもソリューションを採用する際の重要なポイントになるだろう。
会見の質疑応答で筆者は、「AIエージェントは企業の業務システムにどのような形態で入ると見ているか。個々の従業員が帯同するパーソナルエージェントが起点になって業務ごとのエージェントとつながるのか。それとも人が業務ごとのエージェントと必要に応じて直接つながるのか」と聞いた。
この質問をしたのは、企業がAIエージェントによって業務全体で効果を出すために、導入形態をどう考え、どんなソリューションを採用すればよいのか、という冒頭で述べた疑問を解くカギになると考えたからだ。
この質問に対し、鳥井氏は「ユースケースによっていずれのパターンもあるのではないか」、田中氏は「当社のAIエージェントは業界・業務別の展開が主体になる。パーソナルエージェントについては個人へのタッチポイントのツールを持つMicrosoftやGoogle、Appleなどが狙いをつけているだろう」と答えた。
●パーソナルエージェントとプラットフォームの関係は？
企業向けAIエージェントについては、業務・業種アプリケーションベンダーをはじめ、ITサービスベンダー、ハイパースケーラー、コンサルティング会社が、それぞれの立ち位置でソリューションを打ち出している。中でも先行しているのは業務・業種アプリケーションベンダーで、AIエージェントによってそれぞれの既存製品の機能強化を図っている。ユーザー企業としてもまずはそうしたものを個別に使うのが、AIエージェント活用の取っ掛かりになるだろう。
そこから、企業がAIエージェントによって業務全体で効果を出すためにマルチベンダーのマルチエージェントをオーケストレートするプラットフォームの必要性が出てくる。このプラットフォームについては業務・業種アプリケーションベンダーだけでなく、インテグレーションに強みを持つITサービスベンダー、そしてハイパースケーラーなどの間で主導権争いが繰り広げられることになるだろう。
一方で、筆者が注目しているのは、先述したパーソナルエージェントが上記のプラットフォームとどのような関係になるかだ。これは企業としてAIエージェントをどう活用するか、さらにどうガバナンスするかの問題でもある。「パーソナルエージェントを起点にすれば、全体としての管理が難しくなる」との見方もある。
現時点では、企業内で使うパーソナルエージェントの存在は明確になっていない。また、マルチベンダーのマルチエージェントをオーケストレートするプラットフォームは各社が打ち出しているが、説明を聞く限りでは内容に大差はない。
従って、企業はそうした動向を見据えた上でAIエージェントの活用を着実に広げればいいだろう。ただ、だからと言って様子見は禁物だ。まずは自社にとって効果が上がりそうな領域から積極的に使っていくべきだ。なぜならば、AIエージェントは学習効果によって威力を発揮するからだ。ひいてはそれが企業競争力に直結する。
経営トップにも一言申し上げたい。AIエージェントの活用を「経営の大改革」として、自らが陣頭指揮を執って進めるべきだ。なぜ経営の大改革か。それぞれの業務だけでなく、組織の在り方や人手不足への対応、従業員のスキル向上、ひいては自身の存在にも関わる改革だからだ。焦る必要はないが、今から動き出すべきだと強く訴えておきたい。
○著者紹介：ジャーナリスト 松岡 功
フリージャーナリストとして「ビジネス」「マネジメント」「IT／デジタル」の3分野をテーマに、複数のメディアで多様な見方を提供する記事を執筆している。電波新聞社、日刊工業新聞社などで記者およびITビジネス系月刊誌編集長を歴任後、フリーに。主な著書に『サン・マイクロシステムズの戦略』（日刊工業新聞社、共著）、『新企業集団・NECグループ』（日本実業出版社）、『NTTドコモ リアルタイム・マネジメントへの挑戦』（日刊工業新聞社、共著）など。1957年8月生まれ、大阪府出身。
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