大企業でAIエージェントを全社展開するためには、まず「ランタイムとは何か」を知るべきである

AIエージェントの全社展開に向けて、何から始めるべき？

ハンター氏：では最後に、ここまでの内容を踏まえて「どこから始めるべきか」を皆さんからお聞きして締めくくろうかと思います。ではホワイトさんから。

ホワイト氏（NVIDIA）：あらゆる企業が、AIを活用する方法と、自社でAIプラットフォームを構築する方法を模索していることと思います。

　AIプラットフォームを考える際、もっとも重要なレイヤーの1つとなるのが「ランタイム層」です。NVIDIA OpenShellもこの層を担うものです。既にGitHub上に公開されています。ぜひ触って試してみてください。これが私からの「最初にすべきこと」です。AIプラットフォームにおける安全なランタイムとは何かを知っていただけるでしょう。

ライト氏（Red Hat）：人は「ガバナンス」という言葉を聞くと、官僚主義的なイメージや「物事を遅らせるプロセス」だと考えがちです。しかし、自身や自社のポリシーを理解し、エージェントの文脈でそのポリシーを実装する手段を持つことは、実は活動のスピードを上げる方法なのです。Red HatもまたOpenShellの機能をAIプラットフォームに統合しましたが、OpenShellのようなものを活用し、自社のポリシーを理解し、そのポリシーによる境界（制限）をエージェントの周囲に構築することが、エージェント時代のスピードを確保するためには必要だと考えています。

ロイ氏（HashiCorp）：すべてのエージェントにアイデンティティを割り当て、上限権限を確実に把握し、意図（Intent）を最後まで追跡できる状態に到達できれば、「このエージェントの正体は何か」「誰の代わりに動作しているのか」「何をしようとしているのか」「エンドレスシステムにアクセスした際に何を行うのか」といった大きな問題を解決できるようになります。実際に解決できれば、自分たちのポリシーやガバナンスには意味があるのだと確信を持てるようになり、前進にも勢いがつきますよね。