統合の欠如がAIスケールの足かせに
生成AIは、実験段階から広範な導入へと急速に移行しています。企業の78％以上が何らかの業務機能でこのAIを活用している一方で、マッキンゼーの調査によれば、83％以上の企業が収益、生産性、あるいは革新性といった成果に“ほとんど変化がない”との結果が出ています。
この“ジェネレーティブAIのパラドックス”の原因は、AIが既存のワークフローに“取り付けられている”だけで、業務の中核へ統合されていないことです。接続されず、オーケストレーション（統合制御）がされていない環境では、AIはスケールして真の変革をもたらすことができません。
これからの時代に必要なのは、AIエージェントがシステム、データ、ワークフローを横断して動く統合戦略です。分断されたツールや断片化された取り組みを超えて、アジャイルで信頼でき、スケール可能な統合基盤を構築する必要があります。
エッジに留まるAIから垂直統合へ
初期段階のAI活用は、企業内でのチャットボットやコパイロットのような“水平的なユースケース”が中心です。これらは簡単に導入可能ですが、中核業務やKPI、収益に影響を与えるほどの成果には結びつきづらいのが実態です。
一方、サプライチェーンの自律運用や銀行における信用リスク文書の自動生成、リサーチ企業での市場インテリジェンスの統合など、垂直的なユースケースはより高い経済的インパクトを期待できます。しかし、こうしたユースケースの10％以下しか本番導入に至っていません。
AIエージェントの本来の力を引き出すために
AIエージェントは、ただコパイロットとして待機するだけではなく、自律的に目標を理解し、サブタスクに分解し、人やシステムと協調して動き、アクションを実行し、リアルタイムで適応する存在です。
たとえば、サプライチェーン管理では、エージェントが需要を予測し、リスクを特定し、輸送ルートを再計画し、外部システムと交渉し、戦略的判断が必要な部分をエスカレーションします。カスタマーサービスにおいては、一般的な問い合わせの80％を自律で処理し、例外対応や品質管理に人が専念できる体制を実現します。
しかし、エージェントがその力を発揮するには、以下のような強固な基盤が必要です：
- 分断されたシステムをまたぐ オーケストレーション
- 構造・非構造データへの 安全かつガバナンスされたアクセス
- 独自開発・既存ツール双方と連携する 相互運用性
- エージェントの広がりを制御し、安全性を確保する ガバナンス体制。
現在の技術で、こうしたエージェントを構築することは可能です。しかし必要なのは、それらをつなぎ・支える“接続性と耐久性のあるインフラ”です。
エージェントスケールのための新しい統合構想
マッキンゼーはこの新しい構想を「エージェンティックAIメッシュ」と呼び、以下の5つの原則に基づくアーキテクチャを提唱しています：
① モジュール性（Composability）：
- どのエージェント、ツール、LLMも再構築なしにメッシュに接続可能。
② 分散知性（Distributed Intelligence）：
- 協調するエージェントがタスクを分担し解決。
③ レイヤーによる分離（Layered Decoupling）：
- ロジック、記憶、オーケストレーション、インターフェースをモジュラー化。
④ ベンダーニュートラル性（Vendor neutrality）：
- ロックインを避け、各コンポーネントは独立して更新可能。
⑤ ガバナンスされた自律性（Governed Autonomy）：
- ポリシーと権限が埋め込まれた安全で透明なエージェント行動。
この構成は、カスタム・既存のエージェントを統一フレームワーク上で協働させる“つなぎの役割”を果たし、エージェンティックな活動を高速かつ安全に実行できる体制を整えます。
実験から変革へ：4次元でのAI統合戦略の再構築
AIを成果につなげるには技術的な改善だけでなく、以下の4つの観点で戦略の見直しが必要です：
- 戦略（Strategy）：散発的な施策から、重要ビジネス課題に紐づく戦略的プログラムへ移行すること。
- 変革単位（Unit of Transformation）：「ユースケース最適化」から「プロセス全体へのエージェント埋め込み」へ。
- 提供モデル（Delivery Model）：AI専門チームではなく、業務・技術・設計横断の「トランスフォーメーションチーム」への転換。
- 実装（Implementation）：パイロットから産業レベルの実装へ、高いスケーラビリティと経済性を追求すること。
これらを支える4つの要素（エネーブラー）が成功の鍵です：
① 人材：人とエージェントが協働するスキルを育成し、「エージェントオーケストレーター」や「プロンプトエンジニア」といった役割を設ける。
② ガバナンス：エージェントの自律性を管理し、行動を監視し、広がりを制御するポリシーが必要。
③ 技術アーキテクチャ：LLM中心の設計から、エージェンティックAIメッシュへ進化させること。
④ データ：ユースケース別のパイプラインから、再利用可能なデータプロダクトへの移行、特に非構造化データの課題に対応する仕組みづくり。
統合の再創造：Workatoが描く未来のエージェンティック基盤
現在、多くの企業がRPA、iPaaS、API管理、ポイント間統合といったツールを断片的に使用しています。しかし、それによって重複や壊れやすさ、ガバナンスの抜けなどが生まれ、メンテナンス負荷やコストが高くなります。
マッキンゼーも指摘するように、「AIは後付け（bolt-on）」ではなく、業務の中核プロセスに組み込まれることが必要です。
Workatoは、統合、オートメーション、オーケストレーションを単一プラットフォームに統合し、1万超のシステムとの接続、コンテキストを備えたAIエージェントの本番展開、ガバナンスの内包、インフラ管理ゼロでの運用を実現します。
まとめ：今こそ、AI統合の再構築を
AIエージェントは単なる技術革新ではなく、組織や競争力を再定義する転換点です。遅れた企業にとっては、エージェント駆動の俊敏性を通じて競争者に差をつけるチャンスになります。
ただし、その実現には、既存システムへの後付けではなく、ワークフローや人的役割、インフラを再考し、AIを根幹に据えた統合を進めることが不可欠です。
今すぐ、統合のギャップを埋め、エージェンティックな基盤を構築する企業が、エージェンティック時代において成果を牽引するリーダーになるでしょう。
