シーメンス、デロイト、EYなどの専門家インタビューから、AIの最前線に迫る

エージェント型AIがビジネスの未来を
拓く

エージェント型AIで、
競争優位性を手に入れる

AIエージェントは、いまや主流になりつつあります。しかし、その真の可能性を引き出すには、単なる技術導入だけでは不十分です。

本レポートでは、従来の分析や機械学習とエージェント型機能を融合させ、全社的な導入と強固なガバナンスを実行するための戦略的な青写真を紹介します。

Economist Impactの専門的な洞察と独自調査から、エージェント型AIを成功させる秘訣をご覧ください。

Economist Impactのレポートを読む

生成AI利用企業の25%が、2025年にAIエージェントを導入予定

この数字は、2027年までに50%に増加すると予測されています。1

AIエージェントの導入に成功する企業は、従来のデータ分析や機械学習とエージェント型機能を融合させ、アナリティクス、モデル、エージェントをシームレスに統合させている企業です。

1 Deloitte Global’s 2025 Predictions Report: Generative AI

 

“エンタープライズAIは、コンシューマー向けAIとは異なります。信頼性、安全性、堅牢性を確保するために、厳しい要件と基準を満たす必要があるからです。AIがAIと対話するエージェント型では、この重要性はさらに増します”

Laura Engelhardt
Head of Strategy, Foundational Technologies Unit, Siemens

“私たちが調査した経営層の多くは、エージェント型AIやエンタープライズAIの導入における最大の障壁として、データ活用体制の課題を挙げています”

Joe Depa
Global Chief Innovation Officer, EY

“AIエージェントの活用には2つのアプローチがあります。1つは単純なタスク自動化、もう1つはビジネスの本質的な課題を問い直すための活用です“

Jim Rowan
Head of AI, Deloitte

“エージェント型AIは、状況に応じて意思決定、行動、パーソナライズ、適応が可能です。一方、RPAはルールベースで構文主導であり、特定のユースケースごとに多くのカスタマイズや事前プログラミングを必要とします” 

Subhabrata Mukherjee
Co-Founder & Chief Scientific Officer, Hippocratic AI
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エージェント型AIの導入競争で、一歩先を行く

Economist Impactによる調査レポート

AIの「第三の波」がもたらす自律性

AIは今、単なる自動化を超え、推論・計画・実行を自律的に行う「第三の波」に突入しました。これは、ルールベースのボットや従来のツールとは一線を画す、抜本的な変化です。
See p. 8

生産性だけではない、AIエージェントの真価

エージェント型AIは、単なる業務効率化に留まりません。収益向上、顧客体験の変革、そして革新的な製品開発といった、ビジネスの成長に直接貢献します。
See p. 10

ガバナンスが、自律型AIの門番となる

AIエージェントを安全に活用するには、適切なガバナンスが不可欠です。敵対的テストや監視体制を整えることで、リスクを管理し、コンプライアンスを遵守しながらイノベーションを加速させます。
See p. 14

データとエージェントの好循環

高品質なデータと既存の分析基盤が、AIエージェントを動かす「燃料」となります。各部門に分散したデータ（ERP、CRM、ITなど）を連携させることで、AIエージェントは全社的な戦略的優位性を生み出します。

See p. 16

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