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2025-08-19 13:50:00
副操縦士が一人というのは昨日のニュースだ。競争力のある差別化とは、協力し、自己批判し、あらゆるステップに適切なモデルを呼び出す専門エージェントのネットワークを立ち上げることです。サンフランシスコの SAP が発表した VentureBeat の AI Impact シリーズの最新作では、マルチエージェント AI システムの導入と管理の問題に取り組みました。
SAP Labs US マネージング ディレクターであり、SAP の研究およびイノベーションのグローバル責任者である Yaad Oren 氏と、分析および臨床検査技術会社である Agilent の上級副社長兼 CIO である Raj Jampa 氏が、コスト、遅延、コンプライアンスのガードレール内に収まりながら、これらのシステムを現実の環境に導入する方法について話し合いました。 SAPの目標は、顧客が安全にAIエージェントを拡張できるようにすることだとオーレン氏は語った。
「希望すれば、ほぼ完全に自律的にすることもできますが、改善と修正に役立つチェックポイントと監視がたくさんあることを確認します」と彼は言いました。 「このテクノロジーは大規模に監視する必要があります。まだ完璧ではありません。これは、エージェントが拡張できることを確認し、脆弱性を最小限に抑えるために私たちが取り組んでいることの氷山の一角です。」
アクティブな AI パイロットを組織全体に展開する
現在、アジレントは組織全体で AI を積極的に統合しているとジャンパ氏は述べています。結果は有望ですが、これらの脆弱性とスケーリングの問題への取り組みはまだ途中です。
「我々は結果が見えてくる段階にいる」と彼は説明した。 「私たちは現在、AI の監視をどのように強化するか、AI のコスト最適化をどのように行うかといった問題に対処しなければなりません。私たちは間違いなく第 2 段階にいますが、ここではもう探求していません。私たちは新たな課題と、これらのコストと監視ツールにどのように対処するかを検討しています。」
ジャンパ氏によると、アジレント社内では AI が 3 つの戦略的柱に導入されています。まず製品面では、開発する機器に AI を組み込むことでイノベーションを加速する方法を模索しています。次に、顧客対応側では、どの AI 機能が顧客に最大の価値を提供するかを特定しています。第三に、社内業務に AI を適用し、効率と能力を高めるための自己修復ネットワークなどのソリューションを構築しています。
「これらのユースケースを実装する際に、私たちが重点的に注力してきたことの 1 つはガバナンスのフレームワークです」とジャンパ氏は説明しました。これには、ポリシーベースの境界を設定し、コンプライアンスとセキュリティを維持しながら各ソリューションのガードレールが不必要な制限を確実に削除することが含まれます。
最近、エージェントの 1 人が構成の更新を行ったときに、この重要性が強調されましたが、その境界が確実であることを確認するためのチェックが行われていませんでした。ジャンパ氏によると、アップグレードによってすぐに問題が発生したが、柱の 2 番目の部分が監査、つまりすべての入力とすべての出力がログに記録され、追跡できるようにするため、ネットワークはすぐに問題を検出したという。
人間レイヤーの追加は最後の部分です。
「小規模で小文字のユースケースは非常に簡単ですが、自然言語や大規模な翻訳について話すとき、それらは複雑なモデルが関与するシナリオです」と彼は言いました。 「こうした大きな決定の場合、エージェントが次のステップに介入して承認してくれる人間が必要だという要素を追加します。」
また、コストが急速に増大する可能性があるため、スピードと正確性の問題は意思決定プロセスの早い段階で問題になると同氏は付け加えた。低遅延タスクの複雑なモデルでは、これらのコストが大幅に上昇します。ガバナンス層は、エージェントの結果の速度、遅延、正確性を監視するのに役立ち、エージェントが既存の展開を構築する機会を特定し、AI 戦略を拡張し続けることができます。
エージェント統合の課題を解決する
AI エージェントと既存のエンタープライズ ソリューションとの統合は依然として大きな問題点です。従来のオンプレミス システムはデータ API またはイベント駆動型アーキテクチャを通じて接続できますが、ベスト プラクティスは、まずすべてのソリューションがクラウド フレームワーク内で動作することを確認することです。
「クラウド ソリューションがある限り、すべての接続とすべての配信サイクルを簡単に実現できます」とオーレン氏は言います。 「多くの企業はオンプレミスにインストールしています。私たちは AI とエージェントを使用して、それらをクラウド ソリューションに移行するのを支援しています。」
SAP の統合ツール チェーンを使用すると、レガシー ソフトウェアのカスタマイズなどの複雑な作業もクラウドで簡単に維持できます。すべてがクラウド インフラストラクチャ内に配置されると、データ レイヤーが登場します。これは、同等かそれ以上に重要です。
SAP では、Business Data Cloud は、SAP ソースと SAP 以外のソースの両方からの情報を統合する統合データ プラットフォームとして機能します。 Google が Web コンテンツにインデックスを付けるのと同じように、Business Data Cloud はビジネス データにインデックスを付け、セマンティック コンテキストを追加できます。
オーレン氏は次のように付け加えました。「エージェントは、エンドツーエンドで接続してビジネス プロセスを作成できるようになります。」
エンタープライズ エージェントのアクティベーションにおけるギャップに対処する
多くの要素が方程式に組み込まれますが、データ層、オーケストレーション層、プライバシーとセキュリティ層の 3 つが重要です。もちろん、クリーンで適切に構造化されたデータは非常に重要であり、エージェントの導入を成功させるには、統合されたデータ レイヤーが必要です。オーケストレーション層はエージェント接続を管理し、システム全体で強力なエージェントの自動化を可能にします。
「オーケストレーションの方法 [agents] 「これは科学ですが、同時に芸術でもあります。そうしないと、失敗するだけでなく、監査やその他の課題が発生する可能性があります。」とオーレン氏は言います。
最後に、セキュリティとプライバシーへの投資は交渉の余地がありません。特に、承認と ID 管理が最優先されるデータベースやエンタープライズ アーキテクチャ全体でエージェントの群れが動作している場合にはそうです。たとえば、人事チームのメンバーは給与や個人を特定できる情報にアクセスする必要があるかもしれませんが、他の人はそれを閲覧できないようにすべきです。
私たちは、人間の企業チームにエージェントやロボットのチームメンバーが加わる未来に向かっているが、そのときこそアイデンティティ管理がさらに重要になる、とオーレン氏は語った。
「私たちはエージェントをますます人間であるかのように見始めていますが、追加の監視が必要です」と彼は付け加えた。 「これにはオンボーディングと承認が必要です。また、変更管理も必要です。エージェントは、従業員と同じように、より多くの監視と改善を行うだけで維持する必要があるプロフェッショナルな性格を持ち始めています。ライフサイクル管理の観点からは自律的ではありません。何を変更し、改善する必要があるかを確認するためのチェックポイントがあります。」
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