1774730463
2026-03-27 15:12:00
- 私たちは Software as a Service から AI as a Service に移行しています。 Agentic AI を使用すると、ユーザーが SaaS プラットフォーム間を移動してタスクを完了するのではなく、エージェントが必要なシステムを直接呼び出し、必要な手順を自ら実行できます。
- エージェント AI の次の段階は、単一のエージェントが共同作業できるようにすることではありません。
- 多くの組織は、エージェントを安全に設計および実装する方法を知りません。現時点では、多くの人が単に放っておいて結果に満足していますが、潜在的なリスクを認識したり計画したりすることはありません。
- 開発者の役割は進化する可能性があります。システム間の統合の構築だけに焦点を当てるのではなく、定義されたガバナンス フレームワーク内でエージェントの動作を設計、改良、監視することがますます増えていくでしょう。
近年、AI は生成ツールから職場の同僚へと変化しています。生成 AI がイノベーションの頂点だった 2023 年の時代は終わりました。私たちは現在、AI システムが企業内で自律的に動作し、従業員の日常業務をサポートしたり、一部を完全に引き継いだりするのを目の当たりにしています。
Agentic AI がソフトウェアの作成、配信、管理に適用されることが増えているため、これは Software-as-a-Service 業界にとって特に重要です。実際、変化の範囲は非常に深く、変革によって AI エージェントを統合する新たな機会がもたらされるため、私たちが知っている SaaS モデルやアプリケーションが完全に消滅する可能性があります。
Agentic AI が SaaS をどのように変えるか
これを状況に合わせて説明すると、「従来の」SaaS はユーザー中心のモデルです。つまり、人間のユーザーがログインし、インターフェイスを操作し、一般的に言えば、私たち全員に馴染みのあるプロセスでワークフローを手動で実行します。同様に、アプリケーションはダッシュボード、構成パネル、事前定義されたユーザー ジャーニーを中心に設計されており、従業員が積極的に使用する機能へのアクセスを通じて価値を提供します。
Agentic AI は、エージェントがダッシュボードやビジュアル インターフェイスに依存しないため、このオペレーティング モデルを変更します。ユーザーがタスクを完了するために SaaS プラットフォーム間を移動する代わりに、エージェントは必要なシステムを直接呼び出して、必要な手順自体を実行できます。かつては複数のツール間で手動で調整する必要があったタスクを、定義された目標内でエンドツーエンドで調整できるようになりました。
これにより、ソフトウェアは主要なワークスペースから基礎的な機能へと移行します。インターフェイスは、システムの接続方法やバックグラウンドでのタスクの実行方法ほど重要ではなくなります。エージェントの役割は成果を達成することであると考えると、焦点は「ユーザーがどのアプリケーションを開くか」から移ります。 「エージェントはどのサービスに電話をかけることができますか?」したがって、この混乱はソフトウェアの消滅ではなく、制御がユーザー主導のワークフローから自律的なオーケストレーションに移行することによるものです。
エージェントのコラボレーションの台頭
しかし、これは私たちをどこへ連れて行くのでしょうか？エージェント AI の次の段階は、単一のエージェントをより賢くすることではありません。それは彼らが協力できるようにすることです。たとえば、Anthropic によって開発された Model Context Protocol は、情報が単一のアプリケーションまたはスタック内に閉じ込められたままにならないように、エージェントをリンクするためのメカニズムを提供します。エージェントは、個別のプロンプトに応答するのではなく、より広範なワークフローの一部としてタスク、データ、状態を相互に受け渡すことができます。
さらに、Microsoft が最近導入した Work IQ オーケストレーション機能は、エージェント間のコラボレーションを主流のエンタープライズ ツールや実験環境に導入するための新たな一歩です。
このすべてのイノベーションの根底にあるのは、エージェントが内部および外部のエコシステム全体で動作できるようになると、アプリケーション間の境界があいまいになり始めるということです。その結果、孤立した自動化から、複数のエージェントが単一の結果の達成に貢献する、調整された実行への移行が実現します。
この環境では、人間のユーザーがワークフローの唯一のオーケストレーターではなくなります。代わりに、エージェントは限られた介入でプロセスを開始、適応、完了できます。コンテキスト共有とエージェント調整がエンタープライズ プラットフォームに組み込まれると、ソフトウェアはユーザーが操作するものからエージェントが消費するものに移行するため、これはアーキテクチャの転換点を表しています。インターフェイスは統合レイヤーの二次的なものとなり、ワークフローは手動入力ではなく目標によってトリガーされます。
AI as a Service 時代に向けた構築
他のすべての AI 中心のイノベーションと同様、新しい機能の構築は、自律性の向上をサポートできる堅牢なガバナンスとインフラストラクチャに依存します。全体的な課題の重要な部分は、多くの組織がエージェントを安全に設計および実装する方法を認識していないことです。現時点では、多くの人が単に放っておいて結果に満足していますが、潜在的なリスクを認識したり計画したりすることはありません。
たとえば、エージェントがコンテキストを共有し、システム間で調整できるようになると、運用の複雑さも増加します。これは、企業がエージェントに何が許可され、何が許可されないかを定義する非常に明確なポリシーを設定する必要があることを意味します。これらは、特にエージェントが機密性の高いビジネス データを交換する場合、オーケストレーション層自体に組み込まれたガードレールとして実装する必要があります。
これらの問題を適切に管理することは極めて重要です。特に、適切な監督なしで連携エージェント機能をオンにすると、意図しない方法でデータが公開される危険性があるためです。これに関連して、特にエージェントが不完全な情報や進化する情報に基づいて意思決定を行う環境では、人間による監視が依然として重要です。
インフラストラクチャ基盤は、エージェント主導のワークフロー全体にわたるトレーサビリティと説明責任もサポートする必要があります。タスクが完了したことを知るだけでは十分ではありません。組織は、どのように意思決定がなされたのかを理解し、ポリシーが一貫して施行されるようにする必要があります。
同時に、開発者の役割も進化する可能性があります。システム間の統合の構築だけに焦点を当てるのではなく、定義されたガバナンス フレームワーク内でエージェントの動作を設計、改良、監視することがますます増えていくでしょう。
最終的には、時間をかけてガバナンス モデルとインフラストラクチャ基盤を強化した組織が、エージェント主導のシステムへの移行を管理しやすくなるでしょう。重要なのは、自律性が高まるにつれて、それをサポートする構造も必要になるということです。
Mark Skelton は次の CTO です。 ノード4。
続きを読む
デジタル摩擦はほとんどの AI イニシアチブが失敗する場所です – 従業員のデジタル エクスペリエンスを調整して、組織への AI イニシアチブの導入を容易にします
生成型 AI からエージェント型 AI へ – 今、本当の変革が始まります – Node4 の Mark Skelton が、生成 AI からエージェント AI への移行と組織内でのアプローチ方法について説明します。
ISO 42001 が責任ある AI ガバナンスの標準を設定する理由 – あらゆる分野で AI の使用が増加しているため、効果的なガバナンスの開発が最も重要です。 ISO 42001 は、企業が今後の信頼を築くのに役立つ最新の規格です
#さようならSoftware #ServiceこんにちはAI #Service