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本ブログは "From Static to Adaptive: Why Agentic AI is the Future of Enterprise Software" の翻訳です。
著者：Sean Stauth
今年前半、私は EMEA、APAC、米国を横断し、グローバルなエージェンティック AI ワークショップシリーズを主導するという特別な機会に恵まれました。ロンドンからシンガポール、ムンバイに至るまで、業界や大陸を越えた企業が、AI 時代におけるソフトウェアの可能性を再考する様子を間近で見てきました。そして確信を持って言えます。エージェンティック AI の時代が到来したのです。
これらのイベントでは、企業向け AI の進化——予測 AI から生成 AI、そして現在のエージェンティック AI ——を探求しました。エージェンティック AI とは、環境の変化を自律的に感知し、複雑な状況を推論し、意思決定を行い、それに基づいて行動するソフトウェアです。絶えず変化するビジネス状況に適応し続けるのです。これまでの進化はいずれも変革的でしたが、今まさに踏み込もうとしているこの進化ほど、根本的にゲームを変えるものはありません。
では、なぜエージェンティック AI がゲームチェンジャーなのか？
簡潔に言えば、ソフトウェアを「より賢く」するだけでなく、初めて「適応可能」にするからです。静的でルールベースのソフトウェアだけでは、新たに生じる企業の課題を単独で解決できません。
基盤モデルの能力が爆発的に拡大しています。数年前と比べ、より高速で、より低コスト、指数関数的に知能化が進んでいます。つまり戦略的価値はもはやモデル自体にあるのではなく、その応用方法にあるのです。その価値は技術の応用——垂直的・領域特化型で、動的なワークフローに最適化された形——に宿ります。推論や意思決定といった能力は新たな知能層を形成し、ツールやリソースを直接呼び出せるようになりました。これらは全て、ビジネス上重要なアプリケーションやワークフローを直接対象としています。これらは従来の決定論的ルールベースシステムではありません。AI によって駆動・調整される、知能的で自律的なシステムなのです。
この変革は、企業が問うべき課題を再定義し、エンタープライズソフトウェアの可能性を拡大しています。ビジネスは常に高速で競争が激しく、複雑でした。労働市場、消費者行動、流通チャネルといった経済的現実は絶えず変動しています。企業は今、「より迅速に対応できるか」「先手を打てるか」「静的なソフトウェアから、ビジネスと共に進化する動的なシステムへどう移行するか」などの根本的な問いを自らに投げかけています。
そしてこの新たな機会が業界を活性化させています。
エージェンティックシステムの力
世界で最も競争が激しく、複雑で規制の厳しい業界の一つである金融サービス分野の顧客との対話から、実例をご紹介しましょう。
このお客様は世界最大級かつ最も多様な消費者市場の一つにサービスを提供しています。顧客基盤は世代や所得層、都市部と地方、異なる目標・嗜好・金融リテラシーレベルにまたがります。同時に、激しい競争、変化する消費者期待、絶えず進化する規制環境やパートナー環境を乗り切らねばなりません。
同社は製品革新、市場投入戦略の実行、変化する労働市場と労働力需要という三つの圧力に同時に直面しています。
- 製品面では、明確な価値提案と高い利益率を備えたサービスを継続的に特定・検証・改良する必要があります。しかし競合他社が対抗策を打ち出す中、顧客の変化（時には週単位）に合わせて製品を進化させねばなりません。新製品は革新性を保ちつつ利益目標を達成しなければなりません。
- 営業面では、グローバル銀行、地域パートナー、社内直販部隊を巻き込んだマルチチャネル戦略を管理しています。各チャネルは異なる要求、財務的リターン、市場圧力があります。同時に競合他社も同様の販売チャネルで優位性を確立しようとしています。これにより、販売インセンティブの最大化、価値提案の証明、関係拡大への絶え間ないプレッシャーが生じています。
- 人材面では、高い離職率環境が継続的な再教育、知識の喪失、営業実行のばらつきを招いています。営業リーダーは予測不可能性の高い環境で業績目標を達成しなければなりません。
この世界は静止しません。競争、離職、需要シグナル、パートナー間の摩擦、変動するリスクエクスポージャーが絶えず流動する生きたシステムなのです。ダッシュボードも、単一の予測モデルも、人間が構築したワークフローも追いつけません。
エージェンティック AI へ
まさにこの領域でエージェンティック AI が真価を発揮するのです。
単一システムや硬直したワークフローではなく、それぞれが特定の役割を持ち自律的かつ協調的に行動する知能エージェントのネットワークを想像してみてください。それはデジタル生態系のように、絶えず感知し、学び、行動する存在なのです。
エージェンティック AI のビジョンは、主要なワークフローを一連のエージェントに分解することにあります。各エージェントは特定のタスク群を担当し、明確な指標で成果を評価されます。これらは複合 AI システムであり、単純なチャットボットや回答プロンプトよりもはるかに強力です。各エージェントは、目的特化型 LLM や特定タスク向け小型言語モデル（SLM）、オーケストレーションワークフロー、ナレッジベースなど、複数の基盤モデルを包含し得ます。
このお客様のシナリオにおけるエージェントの例は以下の通りです。
マーケティングエージェント：セグメントとチャネルを横断した需要シグナルの変化を検知し、顧客獲得とブランド認知の最適化を図る。顧客獲得単価（CAC）、チャネル効率、リードから有望案件への転換率で測定。
収益最適化エージェント：価格設定と需要シグナルを新製品機能と統合し、リアルタイム価格設定・バンドリング・プロモーション戦略を通じて収益とマージンを最大化。機能採用率、販売数量、取引当たり収益で測定。
営業生産性エージェント：リアルタイム商談データと行動シグナルに基づき営業担当者に次善の行動とジャストインタイム研修を推奨。営業担当者の効果性向上、オンボーディング、定着率向上を目的とする。評価指標：担当者別ノルマ達成率、営業サイクル速度、担当者育成期間、離職率等
リスク管理エージェント：不正検知シグナル、市場変動、ポートフォリオ動向のリアルタイムデータを統合し、成長と規制・財務リスクのバランスを最適化。評価指標：損失率、リスク調整後リターン、その他コンプライアンス指標
カスタマーサービスエージェント：マーケティング、製品、営業部門からの構造化データと非構造化データを統合し、カスタマーサービス担当者やエンドユーザーに重要な情報を提供することで、ロイヤルティ向上と顧客離脱率低減を推進。顧客維持率、ネットプロモータースコア（NPS）、通話解決時間によって測定。
各エージェントは独自の領域で動作可能ですが、真のブレイクスルーはこれらのエージェントが自律的かつ協調的に行動する接続されたマルチエージェントシステム（MAS）を形成した時に実現します。連携して調整されることで、組織は戦略を積極的に適応させ、より迅速に革新し、顧客生涯価値を最大化できるのです。
ビジネス機能横断でエージェントが連携するマルチエージェント・エコシステムを構築すること - これがお客様の長期ビジョンです。
- マーケティングエージェントは需要変動を検知し、収益エージェントに新価格設定のテストを指示します。
- 収益エージェントはリスクエージェントと連携し、コンプライアンスと安全な成長を確保します。
- 営業エージェントはこの知見を活用して提案をカスタマイズしコンバージョン率を向上させ、カスタマーサービスエージェントは実世界のインサイトをマーケティングや製品開発にフィードバックします。
こうした創発的アーキテクチャは静的なスクリプトに従う必要はありません。学習し、連携し、適応するのです。それはダイナミックで生きているシステムを形成し、支えるビジネスそのものを映し出します。
確かに複雑だ。そして確かに、これが未来だ。
このビジョンは野心的かつ未来志向です。しかし同時に、現代の企業がまさに必要としているものであり、多くの企業が今日プロトタイプ開発を始めています。
この金融サービス顧客は一夜にしてこれを導入しているわけではありません。Qlik の支援のもと、段階的に構築を進めています。なぜなら、これらのシステムには新たな思考、新たなツール、新たなデータ基盤が必要だからです。
この旅における Qlik の役割
エージェンティック AI の領域は急速に進化しており、先進企業は今こそ行動すべき時だと認識しています。Qlik のビジョンは、お客様にとって不可欠な「信頼できるデータ基盤」と「強力なエージェンティック AI 体験」という2つの基盤に焦点を当てています。
Qlik は、完全かつ独立したエンドツーエンドのデータ分析プラットフォームを擁する独自の立場にあります。当社の目標は、エージェンティック AI 基盤を構築することです。これは、文脈を理解し、タスクを推論し、行動を起こすために連携するインテリジェントエージェントのネットワークです。これには、人間のような意思決定とタスク実行を反映したアシスタントやエージェントが含まれます。
当社の生成 AI アシスタント「Qlik Answers」は、このエコシステムの自然言語インターフェースとして機能します。Qlik プラットフォーム内で利用可能なだけでなく、埋め込み可能な顧客構築型アシスタントとしても利用できます。ユーザーは Qlik Answers を通じて、データからの洞察、プラットフォーム内でのガイダンス、主要タスクやワークフローの自動化を実現できます。また顧客は、特定の業務課題を解決するため、運用ワークフローへ容易に展開・組み込めるドメイン特化型アシスタントを構築可能です。
これらのアシスタントは、分析、自動化、非構造化データ、異常検知、データパイプライン、生産性支援など多岐にわたる専門エージェント群で構成される当社のエージェンティックフレームワークを活用します。独自のスーパーバイザーエージェントがこれらを統括し、意図を解釈、タスクを分解、エージェント間での実行を調整します。
最も重要なのは、Qlik 内で AI エージェントを活用するだけでなく、あらゆる AI エージェントがデータや分析計算を必要とする際の信頼できる情報源となるプラットフォームを構築している点です。Qlik は組織におけるエージェンティックデータインテリジェンス層として機能し、システムやベンダーを横断するエージェントが信頼できるインサイトを要求・アクセス・活用することを可能にします。MCP や A2A といった標準規格をサポートすることで、あらゆるサードパーティエージェントがQlik の独自の力を活用し、自社全体で最良の結果を生み出せます。
この変革が業界や地域を超えて展開される様子を半年観察した結果、一つ明らかになったことがあります。
静的なシステムでは対応しきれない。そして未来は、学習し、適応し、協働するソフトウェアのものとなるでしょう。
そしてエージェンティック AI こそが、その未来への道筋なのです。
組織がダイナミックなAI駆動システムを構築する方法についてお考えなら、ぜひ私たちにご相談ください。
