ポイント: オーケストレーションはエンタープライズAIのスケーリングに不可欠であり、エージェントの増加から生じる課題に対処し、さまざまなワークフロー間の効果的な調整を確保します。それは、単にエージェントの知性を高めることから、実行とビジネス成果を改善することへと焦点を移します。
- マルチエージェントシステムは、複雑さを管理するためにオーケストレーションを必要とします。
- オーケストレーションは、エージェントを超えたプロセスを統合して効率を高める必要があります。
マルチエージェントAIの時代は来ているのではなく、すでに始まっています。デロイトによると、75%の組織がAIエージェントに投資しており、エンタープライズの採用が急増しています。そして、IDCによると、これは漸進的なものではなく、構造的な変化であり、エージェント駆動のAI投資は2029年までに1.3兆ドルに達すると予想されています。一見すると、より多くのエージェントはより多くの価値を意味するはずですが、そうではありません。AIの採用を加速させる力、すなわちエージェントの増加は、その影響を制限する可能性があります。デロイトが指摘するように、組織がマルチエージェントシステムに移行すると、オーケストレーションがその潜在能力を解放するために不可欠になります。それでも、多くの企業は問題を知性の問題として捉え続けています：より大きなモデル、より賢いエージェント、より多くの自律性。その枠組みは不完全です。今日、企業が直面している本当の課題は知性ではなく、実行です。この記事では、なぜ追加のエージェントではなくオーケストレーションがエンタープライズAIにおける重要な欠落層であるのかを探ります。それは、エージェントの増加が複雑性を生み出す理由、エージェントのみのオーケストレーションが不十分である理由、そして企業がどうしてオーケストレーションを制御プレーンとして扱わなければならないのか、すなわちエージェント、ワークフロー、データパイプライン、レガシーシステムを調整し、AIを実際のビジネス成果に確実に変換する必要があるのかを説明します。
企業が直面しなければならない5つの現実
課題は、エージェントが採用されるかどうかではありません。それはすでに起こっています。本当の質問は、企業が次に何が来るかに備えているかどうかです。
1. エージェントの増加は避けられない
エージェントが価値を提供するにつれ、組織はそれらを迅速に、多様なプラットフォームで展開します。ターゲットを絞ったアプローチが、自己完結型コンポーネントの分散エコシステムに変わります。放置すれば、この断片化は調整の問題を生み出します—複数のエージェントが、タイミング、依存関係、または成果についての共有理解なしに、切り離された環境で意思決定を行います。それは、シリーズシリコンバレーの「Not Hot Dog」アプリのようなものです—ホットドッグを完璧に識別し、他のすべてを「ホットドッグではない」と自信を持ってラベル付けするモデル。技術的には印象的ですが、非常に狭い文脈を超えた実用性はありません。
2. エージェントのオーケストレーションだけでは不十分
本能的な反応は、エージェント自体をオーケストレーションすることです。しかし、それは問題の一部しか解決しません。エージェントは孤立して動作せず、より大きなビジネスプロセスに接続しています。財務締結、貿易調整、在庫補充、さらには推論、RAG、BIを駆動するデータパイプラインも、すべてマルチステップワークフローとして残ります。エージェントはそれらの中で意思決定を自動化するかもしれませんが、それらをエンドツーエンドで運営するわけではありません。つまり、オーケストレーションはエージェントだけを中心に設計されることはできません。スクリプト、API、バッチジョブ、およびプロセスの残りを構成するサーバーレス機能とともにエージェントを調整する必要があります。そうでなければ、複雑さを排除しているわけではなく、他のすべてに接続する必要がある別のオーケストレーションのサイロを作成しているだけです。
3. AI準備データは自動的には解決しない
もう一つの新たな教訓は、エージェントは消費するデータと同じくらい良いということです。企業がモデルやエージェントに多大な投資をしていると、多くは本当のボトルネックがデータの準備状態であることに気づきます。断片化された、古い、または適切に管理されていないデータは、信頼性のない出力をもたらします。しかし、新たな点は、オーケストレーションがそのボトルネックを解決する役割を果たすことです。AI準備データを準備するには、企業全体でデータパイプライン、アプリケーションワークフロー、およびイベントトリガーを調整する必要があります。インテリジェンスレイヤーはその基盤に依存しています。
4. エンタープライズはかつてないほどハイブリッド
新技術の誇大広告にもかかわらず、ほとんどの企業は非常にハイブリッドな環境で運営されています。メインフレームは、世界最大の企業の多くにとって生命線であり、コアトランザクションやレコードシステムを駆動します—クラウドネイティブプラットフォームやマイクロサービスが新しいデジタル体験やAIの革新を推進しています。現代のデータツールはその両方と相互作用し、重要なプロセスは今や世代を超えたインフラストラクチャを跨いでいます。これらのシステムはすぐには消えません。課題はそれらを置き換えることではなく、新しいAI駆動の機能がそれらと共存するようにすることです。これが、スタック全体にわたるオーケストレーションが不可欠となる理由です。
5. 信頼性が成功を定義する
最新のAIツールを展開する競争の中で、基本的な何かを見落とすのは簡単です：信頼性。エンタープライズワークフローのオーケストレーションは、長い間シンプルな基準で判断されてきました—それは単に機能します。スイス製の時計のように考えてください：正確で、信頼でき、重要な業務を実行するために信頼されています。AIシステムも同じ基準を満たさなければなりません。自律性は強力ですが、企業はミッションクリティカルな環境で脆弱な自動化を受け入れません。オーケストレーションレイヤーは、ワークフローが予測可能で、監査可能で、回復力があることを保証しなければなりません—知性がより分散化されるにつれて。
複雑さからシンプルさへの道
ほとんどの企業の問題は華やかではありません。最前線のモデル、GPU、推論し行動できるエージェントについて興奮するのは簡単ですが—それが見出しになるところです。しかし、問題は変わっていません：どのようにして財務締結を加速するのか？どのようにして顧客に影響を与える前に詐欺を検出し防ぐのか？どのようにして市場速度で取引を確実に実行するのか？どのようにして棚を在庫し、注文を履行するのか？どのようにして重要な医療データが必要なときに利用可能であることを確認するのか？本質的にはシンプルです。実行においては執拗です。それらの成果を提供するためには、エージェントとERP、CRM、データレイクなどの従来のシステム全体でワークフローを調整しなければなりません—すべてのクラウドやメインフレームシステムを跨いで、SLA、監査、トレーサビリティ、説明可能性の要件を満たす必要があります。それには派手さはありません。しかし、それがなければ、AIはラボに留まり、生産環境に進級することはなく、そこでシステムがビジネス価値を提供します。これが、オーケストレーションが単なるツールではなく、戦略である理由です。実行のための制御プレーンです。目標はより多くのエージェントではなく、より良い成果です。それを達成するには、しばしば見落とされるものが必要です：シンプルさ。オーケストレーションは複雑さをシンプルさに変えるものです.レオナルド・ダ・ヴィンチが言ったように、“シンプルさは究極の洗練。”
これらの投稿は私自身の意見であり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を表すものではありません。