AIエージェントの活用が進む中で、実際の「本番環境」において、それらがどのように設計・運用されているかについては、これまでほとんど体系的に調べられていません。企業の内部的な実装は一般に公開されにくく、成功例と失敗例の違いを客観的に把握するのも困難だったからです。
そこで本記事では、複数の業界にわたる多数の実務家を対象にした大規模なアンケート調査を実施した結果を取り上げます。また、実際に運用されている20のAIエージェントシステムについて、詳細なインタビューも行われています。実運用中のAIエージェントについて網羅的に調査した初めての研究とされています
実態調査から得られた、現場で役立つ知見についても見ていきます。
背景
LLMの急速な進化により、「AIエージェント」と呼ばれる新しいタイプのソフトウェアシステムが登場しました。単体のLLMは与えられた問いに答えるだけですが、AIエージェントはそれを超えて、複数のステップから成るタスクを自律的に遂行する能力を持ちます。たとえば、情報の検索、検索結果の解釈、それに基づく意思決定、ツールの操作といった一連の作業を、人の指示なしで進めます。
その可能性は、まずは研究でさまざまに実証されてきました。新薬候補の探索、アルゴリズムの改良提案、科学論文の自動生成など、高度な用途で成果が報告されてきました。そして現在、これらの技術は研究室を飛び出し、実際のビジネス現場にも導入され始めています。金融機関での審査プロセス、保険会社の請求処理、教育現場での学習支援など、コーディング支援を超えた多様な領域で活用されているのです。
しかしその一方で、AIエージェントの実用性には懐疑的な声もあります。多くの企業が導入に挑戦するものの、期待していた成果を上げられずに終わっているケースも見られます。
成功する5%と失敗する95%を分けるものは何なのでしょうか？
その答えを得るには、本番環境で実際に稼働しているAIエージェントが、どのように構築され、運用されているのかを詳しく知る必要があります。ところが、企業が内部の実装を公開することはほとんどなく、現場での制約や実践的な知見は、研究者にも実務者にも共有されていないのが現状です。
こうした研究と実務の間にある大きなギャップを埋めるために行われた調査を取り上げます。実際にAIエージェントを本番環境で運用している実務家たちへの直接インタビューを通じて、何が機能し、どこに課題があるのかを体系的に明らかにしようとしているものです。
