「AIエージェント」をうまく活用するには？ 国内IT大手4社の取り組みから探る

　NECの取り組みについては、2024年12月2日掲載の本連載記事「AIエージェントが企業に与えるインパクトとは？ NECの会見から考察」も参照していただきたい。

　日立製作所は、現時点でAIエージェントと銘打ったソリューションとしては発表していないが、生成AIの取り組みについては「生成AIで深刻な社会課題となっている人手不足をカバーする」ことを最大の目標に掲げており、実質的にAIエージェントの実現に向けて注力している。その取り組みについて、2024年9月9日掲載の本連載記事「日立の『人手不足を生成AIで解消する』発言から改めて問う、“何のために生成AIを使うのか？”」から、同社のAIエージェントを見据えた考え方を抜粋して紹介しておこう。

　同社は生成AIに対する期待の高まりとして、これまでとこれからの違いについて次のような見方を示している。

　「これまでは生成AIへの期待として、生産性の向上や業務の効率化が挙げられ、それに対しては汎用知識を広く学習した汎用LLM（大規模言語モデル）の利用が適切だった。しかし、これからは人手不足の解消や技能継承の実現、競争力の強化が求められるようになる。それに対しては、それぞれの業務に合わせた業務特化型LLMの構築が必要となる」

　その上で、生成AIの活用からDX（デジタルトランスフォーメーション）の動きが日本企業でどのくらい進展するかについて、次のように説明した（図4）。

　「生成AIは2023年に広く知られるようになり、さまざまな業務領域で先駆けとなるユースケースが見られるようになってきた。当社としては、生成AIの活用によってオフィスワーカーやフロントラインワーカーの人手不足を解消できるように注力したい。さらに今後、各業務全体に変革を進めるためには、生成AIも含めたDXを推し進める必要がある。そのために当社が用意しているのが、（DX支援ビジネスモデルの）『Lumada』によるソリューションだ」

　図4の右側に示されている「各業務全体のDX推進」は、まさしくAIエージェントの活用領域だ。

　これまで見てきた4社の取り組みは、AIエージェントの活用で先行していると言えるだろう。最後に筆者の問題意識として挙げたいのは、「複数ベンダーのさまざまなAIエージェントが社内に混在するようになれば、やがてデータの管理や活用も含めてマネジメントの観点から収拾がつかなくなってしまうのではないか」ということだ。