積極的なAIエージェントの活用によって管理不能な“カオス”へと陥る前に知っておきたいこと?「コントロール」の勧め
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生成AI技術の急速な進化に伴い、多くの企業がそのパワーをビジネスに生かそうと、AIエージェントの導入を加速させている。しかし、複数のエージェントが無秩序に構築・展開されれば、管理不能な「カオス状態」に陥るリスクが高まる。企業はどのようにしてコントロールの効いたAI活用を実現できるのか。
（Photo：Shutterstock）
企業が直面するAIエージェント運用の混乱
昨今、企業内でのAIエージェント導入が本格化している。実際、世界のデータリーダー800人を対象としたある調査によると、86％が日常業務でAIエージェントを活用していると答えている。一方で、75％が信頼性を懸念事項として挙げており、同時に信頼性や説明可能性の課題に直面していることが明らかになった。
特に深刻なのは、複数のエージェントが乱立することで発生する「LLMメス」と呼ばれる状況だ。各部門が独自にエージェントを構築した結果、各機能やツール、エージェントがどこで、どれだけのエージェントで利用されているかが分からなくなってしまう状態を指す。どこか1箇所で発生したエラーが複数のエージェントに影響し連鎖的な障害を引き起こす懸念が容易に想定される。
また、各部門が独自のシステムでエージェントを作成すれば、企業としてのガバナンスが効かず、セキュリティリスクやコンプライアンス違反の温床となる。
では、どうすればこのような事態を回避し、コントロールの効いたAIエージェント運用を実現できるのか。
特に深刻なのは、複数のエージェントが乱立することで発生する「LLMメス」と呼ばれる状況だ。各部門が独自にエージェントを構築した結果、各機能やツール、エージェントがどこで、どれだけのエージェントで利用されているかが分からなくなってしまう状態を指す。どこか1箇所で発生したエラーが複数のエージェントに影響し連鎖的な障害を引き起こす懸念が容易に想定される。
また、各部門が独自のシステムでエージェントを作成すれば、企業としてのガバナンスが効かず、セキュリティリスクやコンプライアンス違反の温床となる。
では、どうすればこのような事態を回避し、コントロールの効いたAIエージェント運用を実現できるのか。
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・AIエージェントの複雑性とは？エージェントを妄信すると信用問題に発展するリスクも…
・同一プラットフォームで実現、スキル別「3種の統制レイヤー」で叶えるAI管理体制
・エージェントが引き起こす「カオス」を回避しビジネス価値を高めるには
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