自律的AI ガートナーは2028年までに 平均的なグローバルなフォーチュン500企業では150,000万台以上のエージェントが利用されており、エージェントが生産性向上の大きな原動力となっていることは明らかです。企業におけるエージェントの普及に伴い、その有効性を測定する際の基準も変化しています。AIの価値は、エージェントの生産性そのものよりも、ビジネスをどれだけ変革できるかに大きく左右されるようになっています。

AIの価値はどのように測定すべきか？

AIの価値は一般的に生産性という観点から測定される。 マッキンゼーの2026年調査 1,719人の経営幹部を対象とした調査では、80%がAIによって生産性が向上したと回答している。しかし、生産性だけがすべてではない。

「工場現場の機械エンジニアが、機器の診断よりもスプレッドシートに時間を費やしている場合もあるでしょう」と、アプリケーション、データ、AI（アメリカ）のプリセールス担当副社長であるハリー・マーフィーは述べています。 Siemens「これらのプロセスを実行する人々には、本来の職務をきちんと遂行してもらいたいものです。」言い換えれば、スプレッドシートを自動化すれば、エンジニアは時間を節約できるということです。

しかし、一つのステップを早めたからといって、プロセス全体が変わるわけではありません。そこにこそ、変革的価値が生まれるのです。

CIOはすべて順調に稼働していると報告しても、CEOから何が変わったのかと聞かれたときには答えられないことがある。そして、CEOはまさにその質問をしているのだ。 ガートナーの2026年調査 469人のCEOおよび上級幹部を対象とした調査では、80%がAIによって自社の業務能力に高度または中程度の変化が生じると予想していることがわかった。

現状、CEOたちの反応は芳しくない。マッキンゼーの調査によると、エージェントが収益に大きな影響を与えていると指摘できる経営幹部はわずか6％に過ぎない。

AIエージェントを使って、どのように変革的な価値を生み出すのでしょうか？

エージェントと共に変革的な価値を創造するには、エージェントの数ではなく、エージェントの質が重要だ。 より高品質な薬剤を製造する すべては基礎から始まる。マーフィーは1844年に建てられた家に住んでいるが、その基礎は野石造りで、石が動くことで漆喰にひび割れが生じる。「ひび割れを漆喰で覆うだけでも十分満足だっただろう」と彼は言う。「しかし、根本的な問題は基礎にあるのだ。」

組織において、こうした「亀裂」はビジネスプロセスにおいて様々な形で現れる。

• 誰も追跡できない引き継ぎ
• 容易に統合できないレガシーシステム
• 壊れたワークフローを隠すための手動による回避策

マーフィーによれば、サイロ化されたシステムや、既存のプロセスの一段階を自動化するためだけに設計されたシステムは、組織が表面的な問題を解決するために用いる一時しのぎの対策に過ぎない。しかし、真に解決すべきは根本的な問題なのだ。

エージェントの強固な基盤には、2つの要素が必要です。1つは、ビジネスの実態を正確に反映する、文脈に沿った基盤データ、もう1つは、人間とエージェントがそのデータと相互作用できるようにするオーケストレーションレイヤーです。エージェントがこうした現実に基づいて行動することで初めて、表面的な生産性を超え、業務変革をオーケストレーションできるようになります。

生産性 vs. 変革：チャットボットだけでは不十分だった理由

生産性ROIとは、タスクをより速く実行することであり、変革的価値とは、その背後にある非効率なプロセスを排除することです。世界的な顕微鏡メーカーを例にとってみましょう。実験機器が現場で故障した場合、それを交換するためのソリューションは4つのシステムにまたがっています。

1. CRMレコード
2. 製品カタログ
3. サービスマニュアル
4. 材料データ

現場のエンジニアたちは、チケットを解決するために4つの部署を行き来した。

明らかな解決策は、サービスマニュアルから回答を検索する検索拡張生成（RAG）チャットボットだった。確かに高速だったが、現場のエンジニアが特定の顕微鏡に適合する部品を尋ねても、依然として不完全な回答しか得られなかった。エンジニアたちはチャットボットの結果を信用しなくなり、光学機器メーカーは事実上、問題を覆い隠すような対応を取った。

「もしあなたがその業務変更を実現するための製品を探しているのなら、それは見当違いだと思います」とマーフィーは述べている。

同社は代わりに基礎を再建し、 知識グラフ — で構築 グラフスタジオ — それは4つの情報源すべてにまたがり、共通の オントロジー 検索では見落とされていた、符号化された関係性。

Graph Studioは深いコンテキスト基盤を提供する。しかし、基盤だけでは現場のエンジニアの役には立たない。「基盤の中では生きていけない」とマーフィーは言う。そこで同社は、現場のエンジニアのためにアプリを開発した。 Mendixエージェント型開発プラットフォーム。

Mendix そのコンテキストをアクションに変換します。組織はこれを使用して、単一のアプリケーション内のワークフローだけでなく、会社が既に所有しているもの全体のエージェントとシステムも含め、エンドツーエンドで作業を調整します。オーケストレーション、統合、 ガバナンス そして、エージェント開発は単一の統合開発環境内に位置づけられる。

一緒に、 Siemens' Intelligence Center Xエージェント型エンタープライズシステムであるGraph Studioと Mendix 知識と実行の間のギャップを埋める。

その結果、メーカーは単にサービスマニュアルをより速く検索できるようになっただけでなく（生産性ROI）、データ基盤を統合し、アプリを通じてそれを統括することで、現場エンジニアの業務方法を根本的に変革することに成功した（変革的価値）。

革新的なAIの価値は、確固たる基盤から生まれる。

エージェントが5人、15人、あるいは150,000万人であろうと、自動化システムが分断されている場合、生産性の向上はすぐに失われてしまうでしょう。マーフィーが欠陥のある基礎について言うように、「今四半期に構築したエージェントは、次の四半期には時代遅れになっているかもしれない」。どれだけ漆喰を塗り重ねても、壁にはひび割れが次々と現れるだけです。

真の変革的価値は、エージェントの数を増やすことから生まれるのではなく、ビジネスを的確に表すクリーンで文脈に沿ったデータ基盤と、それを運用するオーケストレーション層から生まれます。そうすることで、AIを単なる生産性向上策から、CEOが求めるような業務変革をもたらすインパクトへと変えることができるのです。

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