AIエージェント活用の本丸はSoRにあり　セゾンテクノロジーが「つなぐ技術」で挑む新サービス、その実力は

AI活用で生じるギャップ　解消のカギは「AIとSoR」の橋渡し

岡本（EnterpriseZine編集長）：企業で生成AI、AIエージェントが徐々に浸透してきた一方、リスクやガバナンスなどの観点から懸念が払拭できず、全社活用を踏みとどまる企業も見受けられます。

高坂亮多氏（以下、高坂）：ガバナンスと聞くと、「ブレーキ」というネガティブなイメージを思い浮かべますが、もし「ブレーキがないクルマ」があったらどうでしょう。思いきりアクセルを踏むためにも、ブレーキ（ガバナンス）は必要ですよね。企業のAI活用に照らし合わせれば、AIモデルやデータをどのように使うべきか、倫理観とあわせて組織で管理する必要があります。また、AI活用の試行錯誤の段階ではROIが曖昧になりやすく、AIに関する知見がチームで閉じてしまっていることも課題です。ガバナンスを効かせながら知見を集約すること、これこそがAI活用を推進するポイントでしょう。

福泊晶氏（以下、福泊）：特に大手企業では、組織的な生産性向上、ビジネス価値の創出に主眼が置かれている印象を受けます。しかし、AI活用においては「自社データにアクセスできるか」が成否を分けます。必要なデータにアクセスできなければ、先に進めません。どこまでデータへのアクセスを許可するか、その線引きの設計が重要です。そして、そこを乗り越えた先では、出力の精度やハルシネーションといった課題にも直面します。データにアクセスできても「精度がでない」という悩みをよく耳にします。だからこそ、実用性を高めるためにも単にアクセスできるようにするのではなく、データを“AIが理解できる”状態に整えることが重要です。

岡本：ガバナンスを効かせながら、AIが利用できる状態にデータを整備することが大切なのですね。

高坂：企業規模が大きくなるほど、SoR（System of Record）、SoE（System of Engagement）、SoI（System of Insight）の3領域への接続が重要になります。その中でも基幹系システムにあたるSoRとの接続は、AIを業務に取り入れた場合の可用性向上に直結すると考えています。しかしながら、AIとSoRは最も離された存在といっても過言ではありません。AIに業務データを壊されたくありませんし、処理結果の再現性も求められます。つまり、AIの柔軟性と業務に求められる再現性をどのように両立させるか、ここが重要です。

福泊：そもそもAIはデータ分析の領域で使われてきたため、SoIの領域で活用されて当然です。これまでのAIを振り返ってみると、機械学習で学習されたモデルを判別作業に用いたり、囲碁の対戦で使われたりと、元々SoRの領域から離れた場所にあったと思います。この距離感を理解していないと、期待と現実のギャップに落胆することになりかねません。

岡本：では、コストの観点はどうでしょう。AIの活用が進んでいる企業でもコストが膨れあがり、ROIが良くならないケースも少なくありません。

高坂：コストを気にせずに試してみて、ROIを測定して選択と集中を行い、適切なROIを計画してから実用化していく──まさにAI活用は、データ分析と同じ道を辿っています。活用が進むにつれてコストは増えていきますが、バラバラに始めたものに対して後付けでROIという観点からメスを入れることは難しいため、設計段階からコストを組み込むようなアーキテクチャを再検討することがデータ分析の世界でも起きていました。AIも同様だと考えています。だからこそ、今のうちからエージェントやモデルごとにコストを可視化できる仕組みを設計段階から組み込むことで、中長期的な視点からも優位性を築けると思います。

福泊：生成AIやAIエージェントは、アプリケーションの開発などを劇的に速くしたことは事実です。ただし、ROIの評価は後回しにされがちです。AIのコストといっても、実際のトークン利用料だけではありません。会社内で似たような処理や開発を複数の人間・部署が行うことも、コストの多重化につながります。AIによって生まれた業務プロセスが本当に必要なのか、可視化することがガバナンスやコストの観点からも重要です。たとえば、経理が規定を参照するAIエージェントを作成し、同じく人事や法務も規定を参照するAIエージェントを作成していないでしょうか。参照先は異なるものの必要な処理は同一のため、別々に作ることは無駄につながりかねません。

高坂：また、検討やPoC段階では大きな問題にはならないものの、本格的な運用フェーズに入るとシャドーAIなど、新たなセキュリティ課題が顕在化します。従来の管理手法では対象が増えすぎて、適切に管理できない懸念もあります。複数のシステムをまたぐID管理、人手による承認作業など、管理すべきポイントが増えるためです。