ダボスでの世界経済フォーラム年次総会以来、AI をめぐる論調に顕著な変化が見られました。
会話は予測や大胆な進歩を超えて、エージェント AI を組織の構造に組み込むために、そして最も重要なことに、それを大規模に安全に機能させるために実際に何が必要かを理解するために行われました。
Dynatrace の UK&I ソリューション エンジニアリング担当副社長。
エージェント AI に関する 2026 年のレポートでは、信頼できる自律システムをどのように構築するかなど、問われている質問がより現実的なものであることが強調されています。俊敏性を損なうことなく監視を維持するにはどうすればよいでしょうか?そして、イノベーションを停滞させるのではなく加速させるガバナンス構造をどのように構築すればよいのでしょうか?
勇気づけられることに、投資意欲は組織が拡張に真剣であることを示唆しており、ほぼ 4 分の 3 が今後 1 年間でエージェント AI への支出を増やす計画を立てています。
ただし、投資だけではビジネスへの影響が保証されず、規模の障壁に対処しなければ、より大きな予算を投じても、有意義な変革を実現するのではなく、より多くのパイロットを生み出すリスクがあります。
EMEA 全域の組織にとって、これらの障壁は明確です。主な課題は人材不足ではなく、データセキュリティとプライバシーであり、この地域の組織の半数以上がその両方を規模拡大の最大の障害として挙げています。
なぜパイロットが足りないのか
エージェント AI プロジェクトがパイロット段階に留まったままでは、実質的な価値を提供できないことは明らかです。
これまで、ほとんどの実装は IT 運用に重点を置いていましたが、その変化が見え始めています。より多くの組織が、カスタマー サービスなどの反復可能な顧客対応分野にエージェント AI を適用しており、その影響はさらに目に見えています。
現在 AI の導入が最も遅れている分野の 1 つである法律サービスなどの分野でも、自動化は今後数年間で大幅に成長すると予想されており、より複雑なユースケースに対する信頼が高まっていることを示しています。
興味深いことに、IT ワークフローを合理化できる同じ機能は、企業が顧客にサービスを提供し、ビジネスの成長を促進する方法を再構築することもできます。ただし、AI が顧客や中核的な意思決定プロセスに近づくにつれて、リスクは当然高まり、より強力な監視とガードレールの設置が必要になります。
門番としてのセキュリティとプライバシー: 常に情報を把握できる人間が不可欠な理由
今日の組織にとって、セキュリティとプライバシーの保護は、パイロット プロジェクトから実稼働環境に移行するための主な基準です。しかし、多くのリーダーにとって、本当の障壁はテクノロジー自体の複雑さではなく、信頼です。
信頼を確立するということは、AI エージェントが自律的に行動できる明確な境界を特定することを意味しますが、同時に重要な意思決定ポイントで人間の監視を確保することも意味します。エージェント AI の時代には、信頼が究極の制御メカニズムとなっていることがますます明らかになってきています。
現状では、エージェント AI の決定の 70% 近くが人間によって検証されており、組織のほぼ半数が検証手段として AI 結果の人間主導のレビューを実行しています。これは意図的なバランスを示しています。つまり、振り子が自動化に向けて完全に振れているわけでも、純粋に人間の制御に戻っているわけでもありません。
その代わりに、生産的なバランスが取れていることがわかります。人間の判断とエージェント AI は相互に補完し合います。AI は迅速に実行され、人間が指示とガードレールを提供します。エージェント AI は、人間の能力に代わるものとしてではなく、能力を強化する強力なパートナーとして登場しつつあります。
組織がエージェント AI をワークフローにさらに深く統合するにつれて、リーダーはこの責任分担を理解し、適用する必要があります。 AI は実行を実行できますが、人間は引き続き目標を定義し、境界を設定し、重要なことに説明責任を維持する必要があります。
信頼のためのダッシュボードを構築する
ビジネスの可観測性は基本的にこの人間と AI のパートナーシップを持続可能にし、人間と AI のインターフェイスにおけるトレーサビリティと信頼を保証します。
エージェント システムがより自律的で相互接続されるにつれて、その複雑さも増加します。モデル コンポーネントの小さな間違い (出力の文字化けや誤って解釈された警告) が、アプリケーションや環境全体にすぐに波及する可能性があります。
かなりの数のチームが依然としてエージェント AI コミュニケーション フローを手動でレビューしているため、コンテキストを認識したリアルタイム自動化における重大なギャップが明らかになりました。
完全な可視性がなければ、組織は、リスクがすでに導入されてから問題を診断するという、事後対応の姿勢をとらざるを得なくなります。単にイベントを記録したり、事後に異常にフラグを立てたりするだけでは、もはや十分ではありません。
今日の組織は、幻覚を検出し、深刻な問題になる前にさらなる影響をリアルタイムで予測できるシステムを必要としています。したがって、ますます複雑になるマルチモデルおよびマルチエージェントのエコシステムでは、可観測性がスケーラブルで信頼性の高い自律運用のバックボーンとなります。
パイロットから本番まで: 信頼によるエンジニアリングのスケール
パイロットの煉獄を超えて進むには、組織はエージェント AI が大規模に安全に動作できるようにする信頼インフラストラクチャを構築する必要があります。信頼は仮定することも適応することもできません。代わりに、堅牢な可観測性を使用してシステムをゼロから設計する必要があります。
エージェント AI の将来は、実験の量によって決まるのではなく、組織が構築したものをいかに効果的に運用するかによって決まります。信頼がシステムに組み込まれている場合、パイロットは停滞することなく進歩し、持続的なビジネス価値を生み出します。
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