実現可能なAIエージェント：限定された問題解決こそ企業の真の価値 企業のAI導入は、全範囲対応の夢を追うよりも、具体的で限定された問題解決に焦点を当てるべきです。現実のビジネス環境では、信頼性が欠かせないため、完全なオープンワールドAIよりも閉じた世界での自動化とテストの確実性が重要です。 この記事では、AIの過度な期待を乗り越えて、実際に稼働し、価値を提供できるAIエージェントの構築方法について解説します。

実現可能なAIエージェントとは 2025年7月6日、AIエージェントについての話題はあらゆる業界で盛り上がっている。自主的に動作し、あらゆる状況に対応できるAIが注目を集めているが、現実的には、企業での利用における信頼性が最重要であり、そのような万能なAIエージェントはまだ存在していない。現状の企業向けAIエージェントは、特定の問題を解決するために設計されており、閉じられた環境での明確な入力と予測可能な結果を必要としている。 「開世界」問題と「閉世界」問題 現在の技術者コミュニティでは、一般的な知能を持つ「開世界」AIエージェントへの関心が高い。しかし、「開世界」問題とは、時間と空間が限定されておらず、タスクが動的に変化し、未知の情報を扱う必要がある複雑な課題である。「閉世界」問題とは、範囲が明確で、規則が定義され、系統内でのデータが完全なことから、未知の情報は偽とみなすことができる具体的で定型的な課題を指す。 閉世界の問題は、インボイス照合、契約検証、詐欺検出、請求処理、在庫予測など、多くの企業が日常的に抱える具体的な問題であり、これらは実現可能なROIと明確な境界を持つため、短期間に効果を生み出すことが期待される。 現実の企業向けAIエージェント 企業向けAIエージェントの多くは、ユーザーがプロンプトを入力するチャット形式ではない。むしろ、自動的な微サービスとして動作し、新しいイベントが発生した際に適切な動きをとり、コンテキストデータと言語モデル（LLM）を組み合わせて判断を行う。たとえば、新規インボイスの受領をモニタリングし、購入注文と照合して一致しなければ旗を立て、必要に応じて承認または却下を行うようなAIエージェントが考えられる。 同様に、新規顧客オンボーディングの際には、アカウント作成のイベントをトリガーに、ドキュメントの検証、KYCチェック、ウェルカムエクスペリエンスのパーソナライズ、フォローアップメッセージのスケジュール設定などを自動的に行い、ユーザーに気づかれずに信頼性の高いリアルタイム処理を行う。 導入の重要性 「開世界」問題への取り組みは、大々的なデモンストレーションや資金調達に効果的だが、実際の企業業務では「閉世界」問題の方が重要な価値を提供している。この現状から目をそらさずに、具体的でテスト可能な閉世界問題に焦点を当てることで、AIの導入と実用化が促進される。 技術的な懸念 オープンワールドのAIエージェントを実運用に導入する最大の難点は、テストの不可能性である。入力の可能性が無限であり、成功基準が常に変化することから、全体的な信頼性を確保するのは極めて困難である。「閉世界」の問題では、入力が制限され、期待される出力が定義可能であるため、各コンポーネンントの挙動を独立してテストし、エッジケースをシミュレートすることが可能だ。 基礎となるソフトウェア工学原則 閉世界の問題に取り組むことで、企業はコスト削減と時間を節約し、AIに対する信頼性を高めることができる。これは、従来のソフトウェア開発と同じで、問題を分解し、可視化とテスト可能なシステムを作ることだ。言語モデル（LLM）の非決定性を、决定的な基盤で包み込むことで、信頼性と責任を持ったエージェントシステムを構築できる。 Sean Falconerは、ConfluentのAI起業家のResidentsとしながら、企業向けAIの現状と将来性について深い洞察を提供している。彼は、現在のAI技術は閉世界の問題にこそ真の価値を提供すると強調しており、企業がAIエージェントを実装する際には現実的かつ安定したソリューションに焦点を当てるべきだと主張する。 Confluentはデータストリーミングプラットフォームを提供する企業であり、Falconerは同社のAI戦略に大きく貢献している。