本エピソードは、Deloitteのレポート『The Business Imperative for Agentic AI（2025年7月）』の解説です。
🧠 要約：エージェンティックAI（Agentic AI）のビジネス上の必要性
1. Agentic AIとは？
• 従来のRPAや生成AI（GenAI）とは異なり、Agentic AIは「自律的に行動するAIエージェント」。
• 目標指向・文脈理解・意思決定能力を持ち、人間の介入を最小限に抑えて業務を遂行。
• 単なる「自動化ツール」ではなく、「知的な共同作業者」として業務変革を担う。
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2. なぜ今、Agentic AIが必要なのか？
• GenAIは創造力に優れるが、判断・実行力には限界がある。
• デジタル化・データ量の増加・人手不足の中で、「考え、動くAI」への期待が高まる。
• 特にインド市場では80%以上の企業が導入を検討しており、実装も加速中。
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3. 導入に適した業務プロセスの特徴
• 高度な推論や文脈理解が必要
• 明確な目標・マルチステップのワークフロー
• 継続的な学習・改善が可能
• 自律性とエスカレーション機構が必要な業務
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4. 技術基盤の準備状況を確認すべき項目
• API連携・RAG・ベクトルDBなどの統合基盤
• オーケストレーション機能、LLM活用体制
• セキュアなエージェント運用体制（CI/CD、監視、サンドボックス）
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5. 導入後の成果の測定方法
• 成果は単なるKPI（時間短縮、コスト削減）ではなく、以下のような新指標で評価すべき：
• 推論の正確性
• 意思決定の自律性
• 顧客体験の向上
• 継続的な学習と改善
• ビジネスへのインパクト（収益増・コスト回避）
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6. 構築・拡張アプローチ（Build vs Partner vs Hybrid）
アプローチ〜特徴〜向いている企業
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7. 人材と組織への影響と備え
• 新たに必要な職種：
• LLM/MLエンジニア、プロンプトエンジニア、AIアーキテクト、AIOps担当など
• 変わる働き方：
• 実行者 → オーケストレーターへ
• 創造・戦略思考に集中
• エージェントとの協働が前提の新しい職種も出現
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8. 責任ある導入のための倫理的配慮
• バイアス低減、人間の監視（Human-in-the-loop）、説明可能性、プライバシー保護
• インド国内では、以下のような対策も必要：
• マルチステークホルダー連携
• 法制度への適合（DPDP法、Digital India法）
• 文化・言語的多様性への配慮（例：多言語LLM）
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9. 推奨アクション
1. マルチエージェントの業務導入を戦略的に進める
2. 再利用可能なエージェント部品を構築
3. 既存システムと統合
4. 将来スケーラビリティを見据えたアーキテクチャを設計
5. 自社固有のAI能力（ネイティブAI）を育成
6. ガバナンスを整備し、PoCから実戦配備へスケール
