なぜブレインパッドがAIエージェントに取り組むのか ？

この1年間、弊社では数多くの企業の生成AI導入支援を通じて、生成AIおよびAIエージェントの社会実装に必要な知見を蓄積してきました。プロフェッショナルサービスによる様々な業界での生成AI導入の概念検証支援や生成AIタスクフォースによる社内実証実験を重ねるなかで、AIエージェントがビジネスにもたらす新しい価値を確認することができました。同時に、自律的な判断を行うAIエージェントならではの品質保証とリスク制御において、従来以上に高度な対応が必要であることも見えてきました。 

これまで弊社が、データ活用支援で培った不確実性を含むAIシステムの社会実装の経験は、AIエージェントが直面する諸課題の解決に貢献できるものと考えています。この経験を活かし、AIエージェントの効果的な活用と品質・リスク管理の両立を実現するため、AIエージェントの開発とプロフェッショナルサービスを通じた支援を推進してまいります。 

本稿では、AIエージェントがビジネスにもたらす3つの新しい価値と、本格的な社会実装に向けた2つの課題についてご説明します。その上で、弊社が進めるAIエージェントの開発と支援の方針についてご説明させていただきます。 

AIエージェントがビジネスにもたらす3つの価値 

この１年間での支援を通じて、我々がこれまで当然のように受け入れていた制約が生成AIをベースとしたAIエージェントの活用によって取り払われていく場面に数多く出くわすことでこれまでのビジネスが大きく変化し、AIエージェントが新しい価値をもたらす可能性を強く感じました。今回はその中でもとりわけ影響が大きいと思われる３つについてご紹介させていただきます。

コンテキスト理解を要する判断の組織能力化 

従来の制約と課題 

企業活動において、業界固有の知識・背景や組織特有のルール（ビジネスコンテキスト）、個別の戦略的文脈に基づく判断が必要な業務は、常に重要なボトルネックとなってきました。これらの業務の本質的な特徴は、特定の文脈（コンテキスト）における暗黙知や経験則への強い依存にあります。そのため、従来型の自動化やマニュアル化による対応が極めて困難であり、必然的に時間をかけた経験の蓄積が不可欠とされてきました。 

こうした状況は、長年「当然のもの」として受け入れられてきました。特に日本企業においては、OJTを通じた長期的な人材育成が、この課題への唯一の解決策として定着してきました。その結果、熟練者や背景知識を有している一部の従業員の暗黙知に依存せざるを得ない状況が続き、組織の拡張性や効率性を制限する構造的な要因となってきました。さらに、この制約は現在の日本が直面する労働者不足や後継者不足の一因ともなっています。 

AIエージェントによるパラダイムシフト

AIエージェントは、この「当たり前」を根本から覆す可能性を秘めています。自然言語による背景理解と文脈に応じた適切な解釈・適用能力をAIエージェントが獲得したことにより、熟練者の判断基準やニュアンスを組織全体へ即時展開することが可能となってきています。 

生成AIが話題になった当初は、数ページ分の文章しか情報を入力できなかったのが、現在では小説数十冊分もの情報を入力できるモデルも登場してきており、より複雑で長期的な文脈の理解が可能になってきています。 

さらに重要な点は、この変化が熟練者の役割を「実務担当者」から「ナレッジマネージャー」へと転換させることです。この変化により、熟練者は直接的に判断を行う業務に多くの時間を割いていたのが、AIエージェントがコンテキストに沿った対応をできているかやより適切な対応をするために必要な情報は何かを管理する業務が相対的に増加していくことになります。このシフトが実現すれば、組織全体の判断能力が飛躍的に向上するとともに、長年の課題であった「知識の展開によるボトルネック」や「後継者不足」が解消・緩和される可能性があります。 

知的支援サービスのパーソナル化 

従来の制約と課題 

企業活動における知的支援は、その重要性が広く認識されながらも、構造的な制約により限定的な提供に留まってきました。状況判断を要する知的支援には、きめ細やかなコミュニケーション能力と柔軟な対応力が必要とされ、必然的に人的コストが高額化します。その結果、新入社員のオンボーディング、業務上の日常的な問い合わせ対応、キャリア開発支援、さらには秘書的機能など、可能であればすべての従業員が享受すべき支援サービスが、限定的な形でしか提供できない、もしくは従業員が限られた時間で可能な限り対応するという状況に陥っています。 

この状況は、ビジネスにおける深刻な機会損失を生じさせている可能性があります。多くの従業員が、適切な支援があれば本来発揮できたはずの能力を十分に活かせないまま、基礎的な情報収集や定型的な業務処理に時間を費やしている可能性が大いにあります。また、教育・育成の面でも、一人ひとりの状況に応じたきめ細やかな対応が困難となり、人材開発の質的向上を妨げる要因となっています。個別の支援体制の整備には莫大なコストがかかるため、その拡充は常に経済合理性との妥協を強いられてきました。 

AIエージェントによるパラダイムシフト 

AIエージェントは、「きめ細やかな支援は限られた人や限られた時間でしか提供できない」というこれまでの常識を覆す可能性を秘めています。技術的および経済的な二つの側面からその価値を考えてみます。 

技術面では、先ほどもご説明したように自然言語による柔軟な対話能力と文脈に応じた理解力が、従来の支援システムにはない適応性を実現します。これにより、業務上の基礎的な問い合わせから、キャリアに関する相談など状況に応じた適切な対応が可能となります。特に重要なのは、一人ひとりの理解度や進捗に合わせた段階的な支援が実現できる点です。 

経済面では、APIベースの従量課金モデルが、支援サービスのパーソナライズを促します。個別の担当者配置や専用システムの開発なしに、必要な時に必要な形での支援を、適切なコストで提供することが可能となります。これは、きめ細やかな支援の大規模展開を経済合理性の範囲内で実現するという、これまででは実現できなかった変化といえます。

この変化は、組織における支援の在り方を大きく変える可能性を持っています。すべての従業員が、日々の業務における疑問解決から業務オンボーディングまで、必要に応じた適切な支援を受けられる環境が整うことで、組織全体の生産性が飛躍的に向上することが期待されます。 

マルチモーダル処理の自動化 

従来の制約と課題 

企業活動において、画像認識、音声理解、文章作成など、人間の認知能力を必要とする業務は、常に深刻な運用上の課題を抱えてきました。これらの業務の本質的な特徴は、異なる形式の情報を統合的に理解し、状況に応じた適切な判断を行う必要性にあります。 

従来の技術的アプローチでは、個別の課題に対して専用のシステムを開発し、特定の用途に最適化されたITシステムや機械学習モデルを構築する必要がありました。この方法では、開発コストと運用負荷が膨大となり、また新しい要件や状況の変化への対応が極めて困難でした。その結果、多くの企業では「認知処理を必要とする業務は人手に頼らざるを得ない」という前提を受け入れ、限られた人的リソースの中での運用をせざるを得ませんでした。 

AIエージェントによるパラダイムシフト 

マルチモーダルなAIエージェントは、この根本的な制約を解放する可能性を秘めています。情報処理の方法と実装モデルの二つの側面からその価値を考えてみます。 

情報処理の面では、様々な形式の入力（画像、音声、テキストなど）を統合的に理解し、文脈に応じた適切な処理を行う能力を実現しています。これは、人間の認知プロセスに近い柔軟な理解と判断を可能にするものです。例えば、財務報告書の数値データとグラフを参照しながら市場動向の文章を解釈し、その結果を基に経営判断の提案を行ったり、製品の外観写真と仕様書、過去の品質管理データを総合的に分析して不良品の可能性を判定したりすることができます。 

実装モデルの面では、特定のタスクに特化したシステム開発や個別の機械学習モデルの訓練を必要としない、汎用的なアプローチが実現できます。これにより、新しい用途や要件の変化に対して、追加の開発なしに柔軟な対応が可能となります。 

この変化は、認知処理を必要とする業務の在り方を大きく変える可能性を持っています。画像や音声を含む複雑な情報処理を、必要な時に必要な形で利用できる環境が整うことで、これまで人的リソースの制約により実現できなかった業務の大規模展開が可能となります。 

これまで見てきた3つのパラダイムシフトは、いずれも私たちが「当然」と受け入れてきた制約からの解放を示しています。コンテキストを理解した判断の組織的展開、きめ細やかな知的支援の民主化、そしてマルチモーダルな認知処理の自動化。これらを実現することで組織全体の生産性を飛躍的に高められると考えています。 

AIエージェントの実装は、単なる業務効率化の枠を超えて、組織の価値創造の仕組みそのものを変革する取り組みとなり得るため、データ活用を支援してきた弊社としても力を入れていくべき領域と認識しています。 

AIエージェントの社会実装における課題 

AIエージェントは、これまで説明してきたように、組織能力の大きな転換をもたらす可能性を秘めています。しかし、その一方で実際の支援プロジェクトを通じて、私たちはAIエージェントの社会実装において克服すべき大きな課題に直面することになりました。 

AIエージェントの自律的な判断と行動を支える中核技術である生成AIには、現時点で本質的な課題が存在します。以下では、まずこの生成AI固有の課題について説明し、続いてそれらに起因して生じるAIエージェントの社会実装の課題を説明させていただきます。これらの課題は、私たちが数多くの実装支援を通じて直面し、その本質的な重要性を認識するに至ったものです。 

品質管理の困難性 

AIエージェントの社会実装を行う上で直面する課題の１つ目は、生成AIの出力の品質管理の困難さです。 

生成AIの品質管理が直面する最も基本的な課題は、従来型のシステムとは本質的に異なる特性に起因しています。従来型のITシステムでは、入力に対する出力は事前に定義された処理ルールに基づいて決定されます。そのため、テストケースを網羅的に設計することで品質を確実に検証でき、異常系を含むすべての動作パターンを事前に把握することが可能でした。 

予測AIにおいても、出力は確率的な性質を持つものの、その値域は明確に定義可能です。予測精度や信頼区間といった定量的な評価指標を設定することができ、モデルの性能を統計的に評価・保証することが可能でした。 

一方、生成AIにおいては状況が大きく異なります。どのような出力がなされるかは事前に定義することも予測することも困難です。

このような性質により、生成AIの品質管理には原理的な限界が存在します。まず、生成される可能性のある出力パターンは実質的に無限であり、事前のテストでは発見できないエッジケース(稀なエラー)が必然的に存在します。そのため、網羅的なテストによる品質保証は理論的に不可能と考えられます。 

また、出力内容の適切かどうかは活用する目的や文脈に強く依存し、一意の「正解」が存在しないケースが一般的です。評価基準自体が状況によって変化するため、画一的な品質基準を設定することが困難です。 

さらに重要な点として、予期せぬ不適切な出力を完全に排除することは不可能であり、システムの完全性を事前に保証することもまた非常に困難です。そのため、社会的影響を考慮した継続的な品質管理・リスク管理が不可欠となります。生成AIモデルが進歩する中で有害な発言や性的な発言・画像が抑制されるようにチューニングが進んでいますが、完全にそれらを排除するには至っていません。 

特にAIエージェントの場合、これらの課題はより深刻な意味を持ちます。AIエージェントは単なる情報提供にとどまらず、実際の業務遂行や意思決定に直接関与するためです。こうした実行権限を持つが故に、個人情報やセキュリティ上の機密データへのアクセス、高いリスクを伴う業務処理において、誤った判断がシステム全体に波及し、取り返しのつかない事態を引き起こす可能性があります。そのため、アクセス制御や実行権限の制限など、より強固な管理の仕組みが不可欠となります。 

これらの課題は、単なる技術的な改善や開発プロセスの精緻化だけでは解決できません。むしろ、これらの制約を前提とした上で、いかに実用的な品質管理の枠組みを構築できるかが、実務上の重要な課題となります。 

評価コストの構造的問題 

生成AI出力の品質管理において、評価コストの構造的な高さもまた、本質的な課題の一つです。生成AI出力の品質評価には必然的に人間による判断が不可欠であり、この要件が大きな制約となっています。 

評価コストを押し上げる根本的な要因はいくつかあります。まず、出力が適切かどうかの判断には高度な文脈理解と専門知識を要します。また、ビジネスニーズや市場環境の変化に応じて適切な出力の基準も変化するため、評価基準の継続的な見直しが必要となります。さらに、出力量が増えるほど評価にかかる工数も比例して増大するため、生成AIの活用を大規模に展開する際の大きな障壁となります。 

近年、生成AI自身による品質評価（LLM as a Judge）など、評価コストを低減する手法も開発されていますが、その評価結果の妥当性自体は人間が判断する必要があり、許容できる評価のゆらぎの範囲を決定する責任は、依然として人間側に残ります。 

【参考】生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法をご紹介

ビジネスコンテキストの理解と意思決定の再現性 

コンテキストのデジタル化という難題 

AIエージェントの社会実装時に直面するもう一つの重要な課題は、暗黙知となっている業界や組織固有の文脈や背景(ビジネスコンテキスト)をデジタル化しAIエージェントに理解させ、それに基づく適切な判断を行わせるかということです。実際のビジネスプロセスにおいて、適切な判断を行うためには、表面的な業務知識だけでなく、その背後にある様々なコンテキストを理解する必要があります。 

このビジネスコンテキストには、様々な階層があります。例えば、 

• 業界特有の商習慣や暗黙のルール 
• 取引先との関係性や過去の経緯 
• 市場環境や競合状況に応じた微妙な調整の必要性 
• 組織の価値観や意思決定の優先順位 

これらのビジネスコンテキストの多くは、「暗黙知」として組織内に存在しています。熟練者や普段からその業務に従事している従業員は、経験を通じてビジネスコンテキストを自然に理解し、適切な判断を行うことができます。しかし、これをAIエージェントに理解させることは想像するよりも困難です。 

なぜなら、これらのコンテキストの多くは、明確なルールとして文書化されておらず、状況に応じて柔軟に解釈される必要があるからです。例えば、「この取引先とはこのような背景があるため、この場合は特別な配慮が必要」といった判断は、単純なルールでは表現できないのですが、こういった情報がデジタル化されているケースは稀であると考えられます。  

先ほど、AIエージェントはコンテキストを理解する能力を獲得したために、コンテキスト理解を要する判断は組織能力化できるようになったと言及しましたが、「コンテキストを理解する能力」があっても「理解すべきコンテキスト自身」が与えられていない場合には有効に機能しないということは切り分けて考える必要があります。 

意思決定の再現性という課題 

AIエージェントを導入する場合には、意思決定の再現性の確保もまた、重要な課題となっています。ビジネスの現場では、同じような状況では同じような判断が行われるという一貫性が、顧客対応の品質維持や組織としての信頼性確保のために不可欠です。 

しかし、生成AIの出力は本質的に確率的な性質を持っており、同じ入力に対しても文脈の解釈が微妙に異なることで、異なる判断が生成される可能性があります。この性質は、ビジネスにおける判断の一貫性という要求と根本的に対立します。 

さらに、「なぜそのような判断を行ったのか」という説明責任を果たす必要がある場面では、AIエージェントの判断プロセスの不透明性が大きな障壁となりえます。特に、複雑なコンテキストが絡む例外的なケースでは、判断の安定性を確保することが極めて困難です。 

これらの課題は、AIエージェントのビジネスへの本格活用を検討する際の重要な検討事項となります。これらの課題に対処していくには、ビジネスコンテキストのデジタル化を進めていくこと自体も重要ですが、 AIエージェントに「何を任せて」「何を任せないか」を設計する必要があります。 

AIエージェントの社会実装に向けて 

これまで見てきた課題が示唆しているのは、AIエージェントを社会実装していく場合には、単純なAPI利用やプロンプトエンジニアリングだけでは不十分だということです。AIエージェントが持つ価値を引き出すためには、より本質的な対応が必要とされています。 

BrainPadはこれまで、予測の不確実性を内包する機械学習モデルのビジネス実装を支援してきました。その過程で、不確実性のあるAIシステムを、いかにして信頼性の高いビジネスプロセスに組み込んでいくかという知見を蓄積してきました。 

生成AI、AIエージェントもまた、その出力の不確実性という点で、これまでの機械学習システムと本質的に同じ課題を抱えています。しかし、その不確実性の幅と影響の大きさは、これまでとは比べものにならないほど大きくなっています。 

AIエージェントは、単なる人間の補助ツールではありません。ChatGPTのような、人間が毎回出力内容をチェックして使用する対話型AIアシスタントとは異なり、AIエージェントは自律的に意思決定を行い、実際のビジネスプロセスの中で直接的なアクションを取ります。このため、その判断の質と安全性の担保は、より一層重要な課題となります。 

このような自律的な意思決定を行うAIエージェントの社会実装に向けて、BrainPadは現在、二つの側面から取り組みを進めています。 

一つ目は、信頼性の高いAIエージェントの開発です。ビジネスコンテキストや目的に沿った品質を定義し、品質管理可能なAIエージェントの設計と開発運用を追求していきます。これにより、企業が安心して業務プロセスに組み込める、高い信頼性を備えたAIエージェントの実現を目指します。 

二つ目は、企業の本格的なAIエージェント活用支援です。既存のビジネスプロセスへの効果的な統合を実現するとともに、組織全体でのDX推進を支援していきます。単なる技術導入に終わらせることなく、企業のデジタル変革につながる活用を実現していきます。 

生成AIやAIエージェントの真価は、その技術的な能力以上に、いかにして信頼性の高いビジネスプロセスに組み込んでいけるかにかかっていると考えます。BrainPadはこれまでの経験と知見を活かし、AIエージェントがもたらす新しい価値の創出と課題の解決の双方に継続的に取り組んでいきます。