IBMが警告、ガバナンスへの圧力が高まる中、エンタープライズAIエージェントには新たな運用モデルが不可欠に
IBMのカンファレンス「Think on Tour EMEA」にて、自律型AIエージェントの導入を急ぐあまり企業が運用リスクに晒されていると経営幹部らが警告し、設計段階からのガバナンス組み込みを呼びかけた。
人工知能（AI）が単なる質問への回答から、複数ステップのタスク実行やビジネス上の意思決定を行うまでに進化する中、企業のリーダー層は拡大する説明責任のギャップに直面している。ロンドンで開催されたIBMのカンファレンス「Think on Tour EMEA 2026」では、テクノロジー企業の経営幹部や業界パートナーが集まり、急速な自動化と厳格な運用の監視とのバランスを取るという喫緊の課題について議論を交わした。
IBMのEMEAおよびAPAC担当シニアバイスプレジデント兼チェアマンを務めるAna Paula Assisは、企業の野心と運用面での準備状況との乖離を指摘した。イベントで提示されたIBMのデータによると、企業幹部の80％がAIによる収益増加を期待しているものの、その成長が具体的にどのように実現するかを明確に説明できる幹部はわずか20％にとどまる。
さらに、調査対象となったEMEAの幹部の80％が、少なくとも1件のAI関連の問題がすでに取締役会や経営陣（C-suite）にまでエスカレーションされたと回答した。こうした摩擦が生じているにもかかわらず、より高い自律性に向けた導入は加速しており、EMEAの調査対象幹部の4分の3が、2027年までにAIエージェントが人間の介入なしに一連のビジネスタスクを実行し、意思決定を下すようになると見込んでいる。
「今問われているのは、大規模な環境で安全かつ確実に運用できるかどうかだ」とAssisは基調講演で語った。「これはテクノロジーの問題ではない。運用の問題であり、根本的に異なる新しいAI運用モデルが必要とされているのだ」
ガバナンスは後回しにできない
登壇した業界リーダーらは、自律型エージェントの展開には、モデル、基盤となるデータ、およびコアインフラに対する制御を維持することが不可欠であると強調した。
フランスのITサービス・コンサルティング企業Atosでグローバル・ヘッド・オブ・ソブリンティを務めるMichael Nimhauserは、企業がAIの可能性に惹かれる一方で、運用上の制御を失うことへの不安が依然として根強く存在していると指摘した。Nimhauserは、制御メカニズムはプロジェクトの最後に付け足すようなものであってはならないと強調。むしろ、設計段階からシステムアーキテクチャにガバナンスを組み込む必要があると訴えた。
英国のマネージドサービスプロバイダーCelerityのCEOであるCraig Astonも、バランスの必要性に同調した。IBMのパートナーであり、IBMのAI搭載ソフトウェア開発ツール「Bob」を社内で利用しているCelerityでは、すべてのAIイニシアチブに対して並行したレビューを実施している。一方のトラックでビジネス価値と投資収益率（ROI）を評価し、もう一方のトラックではデータセキュリティ、アクセス権限、リスクを個別に評価しているという。
Astonは、企業は社内イノベーションを促進すべきである一方、熱意のあまり組織のセーフガードを無視してはならないと指摘し、管理されていないリスクは企業の存続を脅かしかねないと警告した。
人間をループ内に維持する重要性
AIエージェントを実践に導入している組織は、人間による監視が依然として不可欠であることを認識しつつある。英国の保険会社Markerstudyは、約30年にわたり構築されてきたコアレガシーシステムのモダナイゼーションにIBMのツール「Bob」を採用した。
Bobは4週間で600万行のレガシーコードを分析し、アップデートが必要な重要なコンポーネントを特定するヒートマップを生成した。これにより、Markerstudyはコストのかかるシステム全体の刷新ではなく、対象を絞ったモダナイゼーションを実施することが可能になった。
MarkerstudyのCTOであるDan Fiehnは、この導入が完全に自律的だったわけでは決してないと強調した。分析の全期間を通じて人間の開発者が積極的に関与し、出力の検証やモデルのトレーニングを行ったという。Fiehnは、単に可能な限り多くのAIを導入することではなく、顧客やスタッフの意思決定を向上させる定量的な成果をもたらすことが第一の目標であるべきだと強調した。
ソブリンかつ統合されたアーキテクチャへの移行
監視への要求の高まりに対応するため、IBMはオープンソースプラットフォーム「Sovereign Core」を発表した。これは、企業がAI環境の導入および運用方法に対してより高度な制御を保持できるように設計されている。
IBMの幹部らは、データがサイロ化されたままでITインフラが断片化している場合、AIの導入は決まって行き詰まると主張した。Assisが締めくくったように、AIはバックオフィスのサポート機構から企業運用の基盤へと移行しつつあり、組織は人間のワークフロー、意思決定、そしてアルゴリズムシステムが大規模環境でどのように安全に相互作用すべきかを根本から見直すことを迫られている。
