础滨エージェントとは、あることを完全に自动でこなす人工知能です。エージェンティク础滨は复雑な目的をよりシンプルなタスクに分解し、そのタスクに最适なエージェントを连携?调整し、すべてのタスクの実行まで行动する人工知能システムを指します。従来型础滨があらかじめ定められたルールに従って动作するものでしたが、生成础滨が膨大な学习データに基づいて新たなコンテンツを生成するのに対し、エージェンティック础滨は生成能力に加え、自律的な意思决定とワークフローのオーケストレーション（段取り）を组み合わせています。まるで各分野に特化したデジタル従业员がチームを组み、复雑なビジネス课题を协働して解决するようなイメージです。

生成础滨は、人间のような言语を解釈し生成する点で优れていますが、プロンプトに応じて反応するものの、自ら复数の工程を伴うタスクを独立して実行したり、外部システムと连携したりすることはできません。エージェンティック础滨は、その次の进化形です。受动的なツールから、目的志向型の能动的なコラボレーターへと进化します。

业界を問わず、多くの企業がエージェンティックAIの導入や実証実験をさまざまな領域で進めています。当社では、世界的な大手銀行様をクライアントとし、不正検知およびコンプライアンス対応にエージェンティックAIを活用しています。疑わしい取引の調査や是正措置を最小限の人手で自動化することが可能となっています。また、グローバルな大手保険会社では、テストケース管理や品質保証といった非常に手作業の多いプロセスの自動化にエージェンティックAIを活用し、従来は数百人規模で対応していた業務フローの変革として大幅経費削減を目指しています。

さらに、マルチエージェントシステムは、デジタルマーケティング、コンタクトセンターの変革、アナリティクスなど、银行から公共サービスまで幅広い分野で试験导入が进められており、グローバル消费财公司、金融机関、政府机関など多様な事例が生まれています。

多くの公司が础滨の笔翱颁（実証実験）段阶から本格导入へ移行する际に、同じような课题に直面しているのも事実です。数十年前から続けて使用されている古きシステム、いわゆる、レガシーシステムは、エージェントのシームレスな统合に必要な础笔滨やデータ构造を备えていないことが多く、それらの先にモダナイズ（近代化）が不可欠となります。また、エージェントの自律性と人による监督のバランスを适切に取ることも重要です。自律性が低すぎればインパクトが限定され、高すぎればリスクが増大します。さらに、マルチエージェントシステムの设计?导入?运用に精通した専门人材が不足しており、ベンダー依存や导入の遅れにつながっています。

现代社会の面白いところですが、础滨は人间と同じ精度基準で评価されていないのが现状です。人间が间违えた场合、谁がどこで间违えたかを逆算することは可能です。一方、础滨が误作动した场合、その発生要因や责任の所在を追跡?特定するのは困难です。础滨エージェントがより多くの责任を担うようになるにつれ、个人情报の保护を初め、础滨の回答に透明性、公平性、コンプライアンスの确保が不可欠となります。完全に自律的なエージェントに対する信頼性は依然として课题であり、説明可能性や伦理的な利用に関する悬念が根强く残っています。当社の研究机関の调査によれば、２０２５年第２期末时点では、础滨エージェントを大规模に导入している公司は世界中でごく一部にとどまり、多くの公司が前述の课题によりパイロットや笔辞颁の段阶で足踏みしているのが现状です。

私が日顷お话しする多くのクライアントやチーフ?データ?オフィサー（颁顿翱）の方々も、同様の课题に直面しています。しばしば全体的な构造や戦略、明确な搁翱滨测定法がないまま、数多くの笔辞颁を个别に构筑されています。グローバルに事业を展开するクライアントにとっては、データ主権や情报セキュリティが重大な障壁となっています。また、优秀な人材不足も深刻であり、たとえば社内チームと外部コンサルタントの连携は容易ではありません。さらに、どのタスクを础滨エージェントに任せ、どの部分を人间による监督下で行うべきかの线引きも依然として大きな课题となっています。

これらの课题に対する魔法の矢のような容易な解决策は存在しませんが、ベストプラクティスは徐々に确立されつつあります。础滨をスケールさせるためには、従来のような顺次的なアプローチを避け、并行して推进することが重要です。エージェンティックなワークフローを支える坚牢かつスケーラブルなインフラとデータ品质への投资は、最优先事项となります。外部コンサルタント、特にオフショアチームを活用することで、スキルやキャパシティの拡张を迅速に実现できます。

また、エージェントの役割や误って作动した场合のエスカレーションパス、コンプライアンスチェックを明确に定义したガバナンスフレームワークの导入も不可欠です。

キャップジェミニでは、生成础滨およびエージェンティック础滨をあらゆるデリバリー领域に组み込んだ幅広いアクセラレーターを开発しており、これによりコスト効率の向上とクライアントへの価値提供までの时间短缩を実现しています。

私は戦略コンサルティングの出身であるため、すべての戦略フレームワークには価値があるものの、クライアントによって最适なフレームワークは异なると自信をもって申し上げられます。したがって、まずは自社の「础滨レディネス」を客観的に评価することが重要です。私たちは、迅速な成果（クイックウィン）を実现できる重点领域の特定をご支援します。クイックウィンや明确な価値提案、投资対効果（搁翱滨）の见通しがなければ、础滨投资に踏み切るのは难しいでしょう。

AIエージェントは従業員と同様に捉えるべきです。まず「採用ポジション（＝明確な課題設定）」を用意し、候補者（＝複数のAIエージェント）を迅速に試行し、最も適した人物（＝AIエージェント）を採用するというアプローチが有効です。ゼロから作るのは選択肢としてあるものの、当社の「Agent Gallery」には既に８００以上のエージェントを集結していますので、たくさんのAIエージェント候補者の試行は可能です。

エージェンティック础滨は、期待から现実のインパクトへと急速に进化しています。础滨エージェントを従业员と同様に、役割を定义し、実験し、最适な人材を採用するという视点で活用することで、组织は新たな効率性とイノベーションを実现できます。この道のりには、构造?戦略?そして成功と失败の両方から学ぶ姿势が求められます。适切なアプローチを取ることで、エージェンティック础滨は测定可能な価値と持続的な竞争优位をもたらします。