なぜAIエージェントは広がらないのか？

GenAIとエージェントは、それだけでは広がらない

ジェネレーティブAI（GenAI）や自律型エージェントへの注目は高まっています。企業では、営業用のコパイロット、ITサポート向けチャットボット、従業員に代わって動くエージェントなど、さまざまな部署でパイロットを実施中です。しかし、期待とは裏腹に、多くの取り組みはスケールせずに止まってしまいます。

モデルやエージェント自体には可能性があるのに、それだけでは前に進めません。

多くの現場で見られるパターンは次の通りです：

• エージェントは推論できても、実際には行動できない。
  
  
• 行動しても、1つのアプリの中だけ。
  
  
• 単独では動いても、複数システムにまたがっては動けない。
  
  
• デモは機能しても、本番環境では動かない。
  
  

Workatoが気付いたのは、GenAIやエージェントの力は「走らせる環境」によって決まるということです。モデルへのアクセスだけでは不十分で、リアルタイムのデータ、ガバナンスされているワークフロー、人による判断ポイント、複数アプリ間でのアクションを起動する仕組みが必要です。

つまり必要なのは、オーケストレーションです。

これはAIの限界ではなく、インフラの限界です。オーケストレーションがなければAIは孤立した道具で終わりますが、導入されれば、エージェントは信頼できるチームメンバーとなり、ビジネスを前に進める力になります。

デモは出発点であって到達点ではない

AIのデモを作るのは簡単ですが、チームやシステム、実データをまたいで動かすことは簡単ではありません。

多くの企業は手っ取り早い成果を求めて、チャットボットやシンプルなコパイロット、孤立したアシスタントから始めます。確かに役立ちますが、営業記録の更新やワークフローの起動、承認プロセスへの連携など、業務システムに接続しようとすると、途端に壁にあたるのです。

その壁は、「文脈の欠如」「システムの断絶」「信頼の欠如」でできています。欠けているのはモデルではなく、モデルの周りを支える基盤と仕組みです。

実際に運用するための戦略

GenAIやエージェントを真に業務に活かすには、AIを単体ツールではなく、システム全体の能力として捉える戦略が必要です。つまり、以下の要素を含んだAI戦略を構築することです：

• リアルタイムでガバナンスされたデータアクセス
  → 構造化された安全なデータアクセスがなければ、エージェントの出力には文脈や正確性が欠けます。
  
  
• プロセスのオーケストレーション
  → エージェントが複数システムに跨り、条件付きロジックや人を介した判断を含むワークフローを動かせるようにすること。
  
  
• 役割定義とエスカレーションルール
  → すべてを自動化すべきではありません。エージェントに境界と安全性／説明責任ルールが必要です。
  
  
• 継続的改善とライフサイクル管理
  → エージェントは進化します。テスト、モニタリング、改善を行う仕組みが求められます。
  
  

これらがなければ、GenAIはパイロット段階で足踏みしたままになります。

実行へのガイド：GEARSフレームワーク

Workatoでは、企業がGenAIとエージェントを構造的かつスケーラブルに運用へ移すための設計図として、「GEARS」フレームワークを開発しました。GEARSとは：

• Govern（ガバナンス）
  
  
• Enable（活性化）
  
  
• Adopt（導入）
  
  
• Run（運用）
  
  
• Scale（拡張）
  

というステップで、企業が“実験”から“成果”へと進む道筋を示します。
以下はその一例です：

① 構想（Ideation）

• どこにエージェントの価値があるのかをチームで構想し、「エージェントのジョブ説明」やユースケースを形にします。
  

② 実行（Delivery）

• 専門家、開発者、プログラム管理者が混じったハイブリッドチームで、安全な環境で迅速に学びながら成果を出します。
  

③ セキュリティとガバナンス（Security and Governance）

• システムや機密データに関わるため、アクセス制御、暗号化、監査ログ、境界設定などを整えます。
  

④ テスト（Testing）

• エージェントは毎回同じ結果を出すとは限らないため、シナリオシミュレーション、出力の評価、人によるレビュー、レッドチーミングなどで検証します。

オーケストレーションが土台になる理由

考えるAIも生成するAIも、次に何をするか／誰に通知するか／どのシステムを更新するか／何時止めるかを理解していなければ、本質的に機能しません。これを可能にするのがオーケストレーションです：

• システムとの接続
  
  
• 行動とデータへのアクセス
  
  
• ガードレールの設定
  
  
• 人やプロセスとの協働
  
  
• ログ、可視性、ガバナンスの担保
  

オーケストレーションがなければ、エージェントは孤立してしまいますが、機能すれば「知的なチームメンバー」として業務に溶け込みます。

結論：AIを成果を出す仕組みに乗せるには、周辺が鍵

先端のモデルだけでは不十分です。エージェントがスケールしないのは、次のような理由があります：

• リアルタイムでガバナンスされたデータアクセスがない
  
  
• 業務システムから切り離されている
  
  
• 構造化、監視、エスカレーションの仕組みがない
  
  
• 安全に進化させる計画がない
  

オーケストレーションこそが、AIをビジネスの目的に結びつけ、その上で信頼できる仕組みづくりに貢献します。

まさにWorkatoが提供するのは、その基盤です。
Pilot段階で止まるのではなく、本番へ。AIが真に働く環境を整えてこそ、意味のある成果に繋がります。