AIエージェントを従業員のように管理する
企業の中で数多くのAIエージェントが働くようになれば、さまざまな問題が発生するだろう。目的のタスクを実行するために、AIエージェントが自律的に必要なデータにアクセスして判断するとなれば、AIエージェントにどのような権限を与えるべきかをしっかり考えなければならない。もし自動化の範囲を拡げるため、AIエージェントに大きな権限を与えてしまえば、データセキュリティなどの観点から新たなリスクが生まれかねない。
また、AIエージェントが自動実行したタスクや業務プロセスについて、監査をする必要もあるだろう。AIエージェントがいつ、誰の、どのような業務命令の下に活動し、どのようなデータにアクセスし、何を判断してタスクを自動実行したのか。そうしたAIエージェントの活動履歴を詳細に残し、監査証跡として改竄されないよう管理する必要がある。
さらにAIエージェントのライフサイクル管理も欠かせない。誰が、いつ、そのAIエージェントを構築・採用し、どのような業務を日々実行し、結果はどのようなものだったのか。実行結果からAIエージェントを再教育し、判断精度を改善することも求められる。もちろん長年利用するうちに陳腐化すれば、そのAIエージェントを引退させることも考えなければならない。その場合、単にAIエージェントを使えなくするだけではなく、関連データなどをどのように扱うべきか、後継となるAIエージェントに自動化している業務を引き継ぐための設計も必要だ。
WorkdayのAgent System of Recordは、AIエージェントの役割や効果測定、アクセス権限の設定が可能であり、従業員と同様にAIエージェントを「労働力」として管理できる点が特長だ。企業はマーケットプレイスを通じて、中途採用のように必要なエージェントを選択・導入できる。このAIエージェントを従業員のように管理・活用するアプローチは、長年にわたりHCM分野での実績をもつWorkdayこそのものだろう。
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「自身の部下にAIエージェントがやってくる」とイメージできれば、自ずとAIエージェントにどのような管理が必要なのかも想像しやすい。どの組織にAIエージェントが所属し、誰の部下となるのかが明らかになれば、AIエージェントに与えるべきアクセス権限なども自ずと決まってくるはずだ。加えて部下として捉えるならば、入社から退社に至るまでの管理が必要になることも理解しやすい。AIエージェントをITシステムとしての機能ではなく、新たな従業員と捉えたほうが組織にとって管理は容易になりそうだ。
