AI エージェントをビジネス イノベーションの新たなパートナーにする方法

AI は未来のものではなく、今まさに、記録的なスピードで進化しています。最新の進歩やイノベーションを見たと思った矢先に、また新たなものが登場しています。そして、次の大きなトレンドと思われた AI エージェントが今まさに話題の中心となっています。その自律的な機能は、テクノロジー業界が何十年も追い求めてきた真に価値ある AI システムへの道を大きく拓いています。生成 AI を活用した AI エージェントの時代が到来し、AI はツールから共同作業のパートナーへと変化しています。では、AI エージェントとは一体どのようなものなのでしょうか。Google は、AI エージェントを、推論、計画、記憶能力を備えたインテリジェント システムと定義しています。より具体的に言うと、AI エージェントは、ユーザーの目標を解釈し、数ステップ先までを事前に計画し、さまざまなシステムで自律的に動作して、ユーザーに代わってタスクを完了できます。そして、これらはすべてユーザーの監督下で行われます。エージェントは、 Gemini などのマルチモーダル生成 AI モデルによって実現されており、テキスト、動画、音声、コードなどの多様な情報を同時に処理することができます。これらの機能により、会話、推論、長期的な学習、意思決定、環境への適応も可能になります。たとえば、会話型 AI エージェントは、顧客とチャットしながら、トレーニングの目標、ワークアウトの習慣、ランニング フォームの課題に基づいて、最適なランニング シューズを提案できます。サイズが合わなかった場合でも、返品手続きをサポートすることも可能です。受信トレイから領収書と注文番号を探し、返品フォームに記入して、返品する荷物の集荷日時を予約するといった一連の返品処理を代行します。

このテクノロジーはまだ初期段階にあるものの、組織は今のうちに AI エージェントに慣れ、将来の成功に向けて業務のあり方をどう変えていくか、検討をはじめるべきです。

AI エージェントは変革の新たなパートナー

組織は数十年にわたり、システムが分断されているために、全体像を把握するのが困難な状況と闘ってきました。このようなシステムにより、価値あるデータがサイロに閉じ込められ、活用されずに放置されていることがよくありました。生成 AI モデル、自動化されたワークフロー、 AI を活用したエンタープライズ検索など、AI ツールの爆発的な普及により、複雑さはさらに増しています。ビジネスリーダーや経営幹部にとっての根本的な課題は、これらの新しいテクノロジーを個別に理解することだけではありません。むしろ、それらを組み合わせて活用し、投資から具体的な価値を生み出すことにあるのです。これまでの顧客との連携から、明確でシンプルなアプローチが有効であることがわかりました。AI エージェントで最大の価値を引き出すためには、企業データを検索し、理解し、活用するという AI エージェントの能力を軸に考える必要があります。

• 検索: マルチモーダル エンタープライズ検索は、データサイロの解消に役立ち、AI エージェントやアプリを強化します。これらのエージェントやアプリは、膨大な量のデータを合成してチャットし、形式や保存場所に関係なく関連情報を検索できます。

• 理解: Gemini などの生成 AI モデルや AI エージェントは、構造化データと非構造化データの両方を含む複雑な情報を推論して解釈できるため、データをより完全に理解し、貴重な分析情報を抽出することが容易になります。

• 活用: AI エージェントを既存のワークフローやシステムに統合してタスクを自動化し、意思決定を積極的に支援することで、分析情報をより良い成果につながる決定的な行動に変えることができます。

現在、ほとんどの組織は、明確に定義されたタスクやプロセスを自律的に実行する AI エージェントを構築しています。通常、これらのエージェントは、カスタマー サービス、従業員の支援強化、コード作成、データ分析、サイバー セキュリティ、創造的なアイディエーションと制作という 6 つの主要分野に焦点を当てています。しかし、基盤となるテクノロジーの進化に伴い、AI エージェントが自動化を支援できるタスクの範囲は、より複雑なタスクやワークフローにまで拡大しており、ビジネスへの影響は大幅に増大しています。

生成 AI エージェント導入への適切な道筋

遠くない将来に、すべての企業がマルチエージェント システム（複数の独立した AI エージェントが連携して動作するシステム）を活用するようになり、組織の集合的な専門知識を利用しつつ、問題の解決や、より効率的な作業に必要となる正確な情報にアクセスできるようになると Google は考えています。この新たな段階では、AI エージェントは、人間の共同作業者を基本的なタスクで支援する副操縦士的な役割から急速に進化し、日常業務で主導的な役割を果たすようになります。必要がない限り、人間の直接的なフィードバックに頼ることなく、自律的に意思決定を行い、行動を実行します。

Google Cloud は、エージェントの大規模な構築と導入に対応した、最もオープンで包括的なプラットフォームを提供することで、組織がこの進化を乗り切れるよう支援しています。Google の Gemini 2.5 モデルは、高度な推論機能を備えた「思考」モデルです。回答する前に、情報を分析し、論理的な結論を導き出し、文脈とニュアンスを取り込み、情報に基づいた意思決定を行うことができます。Vertex AI は、AI エージェントの構築とマルチエージェント エコシステムの実現を支える、エンタープライズ対応の幅広いツールを備えています。また、一般的なユースケース向けに構築済みの業種別エージェントや、Google Cloud と Workspace に直接統合されたさまざまな Gemini アシスタントも提供しています。これにより、さまざまなタイプのユーザーが日常業務で AI エージェントをシームレスに活用できます。

Google Agentspace は、こうした取り組みを基盤として、Gemini の高度な推論、Google 品質のマルチモーダル検索、エンタープライズ データを統合し、チームが情報を検索、理解して、活用できるようにします。これらはすべて、エンタープライズ グレードのセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを確保した上で行われます。導入初日から、従業員は、組織のコンテンツと対話したり、コンテンツを自律的にまとめて分析情報を導き出し、さまざまなメディア形式を生成できます。たとえば、現場の修理技術者は、機械の画像やエラーログをアップロードするだけで、機器の不具合を迅速に診断できます。また、店舗スタッフは、ドキュメントと対話することで、最新の手順を即座に見つけ、ポッドキャストのような要約に変換して、理解しやすくすることができます。

また、Agentspace では大規模なエージェントの作成と導入が簡素化されるため、組織はより高度なユースケースに簡単に移行できます。従業員は、競合分析用の Deep Research エージェントや、新しいマーケティング キャンペーンのブレインストーミング用の Idea Generation エージェントなど、Google が構築したエキスパート エージェントにアクセスできます。さらに、新しいノーコードの Agent Designer を使用すると、技術的な専門知識に関係なく、誰でも個々のワークフローやニーズに合ったカスタム エージェントを簡単に構築できます。

これらの機能と、他のエージェントと連携できる機能により、組織は単純なチャットベースのやり取りから迅速に脱却し、計画、調査、コンテンツ生成、アクションを必要とする複雑なタスクを達成できるようになります。

業界の機会: AI エージェントの活用事例

エージェンティック AI は、さまざまな業界で、長年の課題に対処するための独自のソリューションを提供し、複数の主要な機能にわたる幅広いビジネス ユースケースに対応して、戦略的な成長を促進します。組織がエージェンティック AI の活用にどのように取り組むべきかを理解できるよう、Google は最近、このトピックに関する一連の電子書籍を出版しました。各電子書籍では、AI エージェントが特定の主要分野をどのように変革しているかを具体的に掘り下げています。

ここでは、様々な業界がすでにAIエージェントをどのように活用しているかのいくつかの例を紹介します。

小売、日用品（CPG）

小売業者は、利益率への圧力、変化しやすい顧客ニーズ、激しい競争に直面しながら、優れたカスタマー エクスペリエンスを提供することを常に求められています。AI エージェントは、小売業者が時代に遅れないように支援し、店舗の管理と運営、在庫とカテゴリの管理に革命をもたらし、マーケティングの創造性と効果を高めるうえで強力なツールであることが証明されています。たとえば、ある小売業者はすでにエージェントを使用して、現在の在庫レベルや一般的な在庫の問題に関する回答を見つけたり、報告された在庫の問題を追跡して要約したりしています。これらの初期のユースケースを基に、エージェントは最終的に、在庫レベル、販売予測を継続的にモニタリングし、サプライ チェーンと在庫データを分析して、欠品リスクなどの潜在的な問題を特定することで、在庫レベルの最適化を支援できるようになります。問題に対する最適な対応を推奨したり、出荷の迅速化やシステム内の在庫レベルの更新といったアクションを自動的に実行したりすることも可能です。

AI エージェントによる小売業界と日用品業界の変革

メディア、エンターテイメント

メディア、エンターテイメント業界では、AI エージェントが人間の創造性を拡張し、脚本分析やストーリー展開からパーソナライズされたコンテンツ制作まで、あらゆる面でクリエイティブ プロフェッショナルを支援しています。たとえば、制作会社は分析のタイムラインを短縮し、エージェントを使用してスクリプトを迅速にスキャンし、一般的な要素、ストーリー構造、その他の標準的な分析プロセスに関する一般的な情報を要約しています。同様に、エージェントはメディア出版社が膨大な社内コンテンツライブラリをよりよく理解・管理する手助けをしており、記事、動画、画像を迅速に見つけ出すことが可能になっています。さらに、エージェントを制作および編集ワークフローに統合することで、レビュー、フィードバック、承認プロセスがよりスムーズかつ効果的になり、コンテンツをより迅速に視聴者に届けることができます。しかし、エージェントは単なる情報検索や要約にとどまらず、実行可能なインサイトを得るためにコンテンツを統合・分析する、計り知れない可能性を秘めています。AI エージェントが、制作会社のガイドラインや好みに照らして脚本をスキャンして分析し、類似のプロットを比較して市場の可能性を評価し、要約とスコアを生成し、プロデューサーのために主要なプロット要素を抽出する様子を想像してみてください。

AI エージェントによるメディア、エンターテイメント業界の変革

医療、ライフ サイエンス

医療、ライフ サイエンスの分野では、エージェンティック AI が、最高水準のケアを維持しながら効率とイノベーションを向上させる新しいソリューションを提供しています。AI エージェントはすでに、病院の手順やベストプラクティスを照会したり、過去の医療請求データや患者の医療記録から情報を検索・抽出したり、製造品質管理の手順や品質ガイドラインの理解を支援したり、社内研究資料、科学文献、臨床試験データを検索・要約したりするために活用されています。

生成 AI のマルチモーダル機能により、エージェントは定量的情報と定性的情報の両方を処理できるため、より高度な AI エージェントを複雑な業界ワークフローに適用する機会が数多く生まれます。たとえば、AI エージェントは請求データを抽出して、保険契約条件、過去の請求、患者の病歴と照らし合わせて評価できます。AI エージェントは、抽出したデータを保険契約データベースと相互参照して正確さを評価し、ルールと履歴に基づいて請求の正当性を判断して、請求を自動的に承認または却下することができます。

AI エージェントによる医療、ライフ サイエンス業界の変革

金融サービス

金融サービス業界は、デジタル トランスフォーメーションと複雑な規制環境のバランスを取るという長年の課題を抱えてきました。AI エージェントは、積極的な顧客エンゲージメント、保険金請求の迅速化、資産管理サポートの強化を支援しています。これらはすべて、今日の厳しいセキュリティとコンプライアンスのニーズを満たしながら行われています。たとえば、銀行などの金融機関ではすでに AI エージェントを導入して、最近の調査報告書や市場分析、請求やポートフォリオの情報、そして顧客履歴にいたるまで、さまざまな情報を見つけてアクセスするために活用しています。さらに、社内システムを連携させ、外部のインサイトを AI エージェントの高度な調査・推論能力と統合することで、企業はより業界特有の課題に取り組み始めています。資産管理の専門家は、新しい投資アイデアや顧客に合わせた提案を継続的に行うことを求められることがよくあります。AI エージェントは、顧客の保有資産を最新の調査結果と比較して分析し、矛盾点や投資機会を浮き彫りにし、プロアクティブな推論を行って、既存のポートフォリオのバランスを調整した詳細な提案の作成に役立ちます。AI エージェントによる金融サービス業界の変革

製造

エージェンティック AI は、製品の設計や開発から、生産やサプライ チェーンの最適化、顧客エンゲージメントまで、製造業務全般の強化に役立っています。初期の最も一般的な適用例の一つは、AI エージェントを使用して関連する修理マニュアルやトラブルシューティング ガイドを見つけることです。そこから発展して、メーカーはエージェントを使用して、機械や設備のパフォーマンス問題の診断を簡素化し、現在のメンテナンス記録にアクセスして、関連する修理ガイドを検索できるようにしています。次のステップでは、これらのステップをすべてつなぎ合わせ、センサーデータを分析して生産に関わる資産のパフォーマンスをモニタリングし、問題を迅速に診断して問題や故障を特定できる高度なエージェントを実装します。AI エージェントは、関連するメンテナンス リクエストの追跡、関連する修理情報と可能な解決策の提示、技術者向けの特別な指示を含む作業指示書の作成を支援し、修理の迅速化とダウンタイムの最小化に役立ちます。

AI エージェントによる製造業界の変革

通信

通信業界では、エージェンティック AI への移行は、現場業務とネットワーク業務の最適化、サービス提供のパーソナライズ、複雑なネットワークのモダナイゼーション、顧客インサイトの強化のための新たな機会をもたらします。たとえば、AI エージェントはすでに通信プロバイダのサービス改善に役立っており、現場の技術者がネットワークのメンテナンスや問題に関する回答を見つけたり、サービスチケットを自動的に特定して更新したりできるようになっています。

また、エージェントは、通信事業者が大量の複雑な、多くの場合異種混在のファーストパーティ データとサードパーティ データを利用して、顧客と関わり、行動するための新たな方法を提供します。たとえば、AI エージェントは構造化データと非構造化データを迅速に分析できるため、人口統計学的なつながりと消費パターンを特定し、購入者の好みと閲覧習慣を分析し、現在のサービスを競合他社と比較することで、収益化戦略を刷新できます。エージェントは、価格設定と収益性の最適な組み合わせの自動生成、収益性シナリオの予測、魅力的なリリース バンドルの推奨によって、さらに支援できます。

AI エージェントによる通信業界の変革

ゲーム

AI エージェントは、プレーヤーの行動、複雑なゲームシステム、開発プロセスの理解に貢献するようになり、ゲーム開発パイプラインの変革、プレーヤー エンゲージメントの深化、コンテンツ作成の効率化に役立っています。初期のユースケースには、エージェントを使用してプレーヤーのフィードバックのテーマを要約する、一般的なバグを特定する、動画や画像のアセットを見つけてアクセスする、安定性などの特定の問題に関連する未解決の Jira チケットを見つけるといったことが含まれます。

初期のユースケースには、プレイヤーのフィードバックのテーマを要約したり、一般的なバグを特定したり、動画や画像の素材を見つけてアクセスしたり、安定性などの特定の問題に関連する未解決の Jira チケットを探したりするためにエージェントを使用することが含まれます。安定性の問題に関連するすべてのサポート チケットをすばやく見つけて要約し、関連する設計ドキュメントと照らし合わせて確認してから、それらの的を絞った分析情報を利用して、クラッシュの原因を正確に特定できるようになることを想像してみてください。また、動画や画像のアセットをソーシャル メディアのコミュニティの感情と簡単に統合して、コンテンツの関係性をより深く理解し、開発プロセス全体でより多くの情報に基づいた意思決定を促進することもできます。

AI エージェントによるゲーム業界の変革

AI エージェントは、その可能性を考えると、生成 AI にとどまらず、AI をパワーステアリングのように私たちの日常生活に身近なものになるかもしれません。エージェンティック時代は遠い未来のビジョンではなく、すでに到来しており、事業運営や顧客との関わり方を改善しています。詳しくは電子書籍シリーズをご確認いただき、AI エージェントがワークフローの自動化、イノベーションの推進、世界中の主要産業のビジネスモデルの再定義にどのように役立っているかについて詳しくご覧ください。

※この投稿は米国時間 2025 年 7 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

-Google Cloud、ストラテジック インダストリー担当バイス プレジデント, Carrie Tharp