企業がエージェントAIワークロードを実稼働に移行するための3つの実証済みのパス
この2年間、人工知能は企業の運営方法を変えました。しかし、生成AIのiPhoneの登場以降、企業はAIへの投資から目に見えるROIを示す必要に迫られています。
アーリーアダプターにとって、次のような素晴らしい成果がもたらされています。Enterprise Strategy Groupの最近の調査によると、回答者の92%が生成AIイニシアチブは採算が取れたと回答しています。しかし、多くの組織はまだ生成AIプロジェクトの計画、パイロット、または転換のフェーズにあります。
AccentureのAWSビジネスグループ担当テクノロジーおよびケイパビリティリードであるChris Wegmann氏は説明します。 「私たちのチームは、何千ものAIプロジェクトに携わってきた経験を持っています。その結果、経営幹部の28%が、特に生成AIのスケーリングを行う際に、データやテクノロジーのインフラストラクチャの制限が組織の適切なスケーリングを妨げる最大の課題であると主張しています。これには、不良データ、古いシステム、テスト済みの設計図やガバナンスモデルの欠如などが含まれます。マルチエージェントシステムの導入は急速に加速すると見られており、企業がAIの実験から企業全体へのスケーリングへと移行するなかで、新たな課題も生じます」
「私たちは、AI時代への備えは整っていると考えています。組織は、AIが真の効果をもたらすビジネス領域を特定することから始め、AIが確信を持って推論と行動を行えるようにデータやナレッジアセットの準備に投資し、信頼できる優先ワークフローで試験運用してから、さまざまな機能にわたって拡張、オーケストレーション、スケーリングを行う必要があります」と、彼は詳しく説明します。「このように開始することで、組織はイノベーションのあらゆる波とともに成長できるAI機能を構築できます」
このテクノロジーは強力ですが、同時に懸念も抱いています。組織は、AIエージェントが意図した境界内で動作し、重要な意思決定に対する人間による制御を維持していることを確認し、新たな潜在リスクについて定期的にリスク評価を実施する必要があります。また、組織は、エージェントが複雑で多段階のタスクを実行できるようにするために、従来のソフトウェアツールと比較してより高度なシステムと潜在的なインタラクションを理解して管理する必要があります。同時に、従業員は適切なトレーニングを受け、エージェント型AIがもたらす組織的な変化に適応する必要があります。
米州でクラウドアライアンスを率いている同僚のMaulie Dass氏が、ハーバード・ビジネス・レビューとの最近の対話で、企業内にAIを導入する際の4つの主な課題について説明しています。
Snowflakeは、お客様がこの移行をナビゲートし、統合された包括的なエージェント型ソリューションを構築できるように、Accenture 、Amazon Web Services （AWS）、Anthropicなどのエコシステムリーダーと協力しています。
Snowflakeは、業界をリードするグローバルシステムインテグレーター、クラウド、LLMパートナーが提供する緊密に統合された機能スイートと、ユースケースの特定や業務に適したツールの実装に役立つ信頼できる専門知識を提供することで、お客様が複雑さを軽減しながら柔軟性を維持できるエージェント型AIイニシアチブの構築と展開を可能にします。Snowflakeは、さまざまなAIモデルやツールを、データがすでに存在している場所に接続します。複雑なデータパイプラインの構築に伴う頭痛や、データセットの移動やコピーに伴うセキュリティリスクなしに、進捗や測定可能な成果を遅延させることはありません。
この記事では、実稼働可能なエージェントを構築するための3つの戦略を紹介し、コネクテッドエコシステムのパワーを結集して紹介します。詳細については、eBook「Deploying AI Agents at Scale:PoCを超えるための3つのパターン」をご覧ください。
実稼働中のAIエージェントの基盤
エージェントの種類を詳しく見ていく前に、エージェント型AIの展開を成功させるためには何が必要かを理解することが重要です。堅牢なデータファウンデーションは、あらゆるAIイニシアチブのバックボーンです。エージェントは、統合されたガバナンスの確保された信頼性の高い、高品質な構造化データと非構造化データにアクセスする必要があります。このAI対応のモダンデータ資産は、エージェントが効果的に機能するために不可欠です。Snowflakeでは、常に伝えています：データ戦略はAI戦略に不可欠です。
さらに、セキュアなクラウド環境でデータを保持するためのセキュリティとガバナンスの制御も提供されます。どちらも譲れません。AnthropicやAWSなどのパートナーとのコラボレーションにより、データのあるSnowflakeで主要なLLMを実行できます。Snowflakeは、Amazon Bedrock Agentcore、Amazon SageMaker Studio、Canvas、Amazon Q for BusinessなどのAWSサービスとのネイティブな統合と実装パターンの構築に多額の投資を行っており、セキュリティや使いやすさに影響を与えることなく、両方のプロバイダーから簡単にメリットを得られます。最後に、エージェントの相互運用性については、Model Context Protocol（MCP）やAgent-2-Agent（A2A）などのオープンスタンダードに相互に取り組んでいます。これにより、組織はさまざまなプロバイダーのエージェントやツール間のコラボレーションを妨げることなく、AIエージェントやツールを特定のユースケースに合わせてカスタマイズできます。
その基盤となるのは、柔軟で信頼性とスケーラビリティに優れたクラウドベースのインフラストラクチャです。現在、このインフラストラクチャはハイパフォーマンスのコンピュートを提供しており、将来のビジネスニーズに合わせてほぼ瞬時にスケーリングできる汎用性の高い基盤を備えています。
企業がエージェント型AIを今すぐ展開するための3つの実証済みのパス
エージェントを実稼働環境に展開した企業では、あるパターンが出現しました。エージェントは、3つのカテゴリーに分類されます。ここでは、展開と管理が比較的容易なパターンから、より高度な設定を必要とするパターンへと、複雑さの順に探っていきます。
データエージェント：構造化データと非構造化データの両方から得られる、データに裏付けられた高精度のインサイトに焦点を当てています。AWSサービスは、Snowflake Intelligenceを補完するものです。Snowflake Intelligenceは、Snowflake Cortex Agents（Analyst and Search）などのツールを呼び出して、データがSnowflake内かS3内かにかかわらず、包括的なデータアクセスとデータ処理を可能にします。この統合は、クラウドの境界を越えてセキュアで統合されたデータインサイトを引き出すための鍵となります。
対話型エージェント：これらのエージェントは、使い慣れたビジネスワークフローに直接埋め込まれた対話型インターフェイスを強調します。Amazon Qは、Snowflake Cortex Agentとシームレスに統合されているため、企業はEメール、チャットツール、コンテンツリポジトリなどの使い慣れたツール内でインテリジェントなチャットボットを展開できます。このパートナーシップは、ユーザーがすでに作業している場所にAIアシスタントを提供します。
マルチエージェントシステム：これらのエージェントシステムは、複数の専門エージェントをオーケストレーションして複雑なマルチステップタスクに対応します。Strands Agentsは、SDKとしてこのワークフローを構築し、A2Aプロトコルによって、このワークフロー内のエージェントが簡単かつ安全に通信できるようにします。Amazon Bedrock AgentsはオーケストレーターとしてLLMを活用し、多段階のワークフローをインテリジェントに指示します。この統合により、SnowflakeとAWSの両方の専門エージェントを組み合わせることができ、優れた柔軟性とパワーがもたらされます。
実稼働可能なAIエージェントへのパスはここから
エージェント型AIは、企業が実験からAIの価値を引き出すための強力な道筋を提供します。Snowflake、AWS、Anthropicの製品チームは、お客様がAIエージェントで有意義なビジネス成果を促進するために必要なツールやサービスを、複雑さなしに利用できるように、ターンキー統合の構築に全力で取り組んでいます。
とはいえ、このジャーニーが公園を散歩するだけで終わるわけではありません。適切なテクノロジーを見つけることは、パズルの一部に過ぎません。Accentureのようなパートナーと連携することで、お客様は複数のプロバイダーにわたる深い専門知識を得られるため、適切なテクノロジーを適用して大きな問題を解決し、変革の成果を推進できます。
「私たちの調査によると、AIは米国のあらゆる業界において、全労働時間の44%に影響を与える可能性があります」と、Wegmannは話します。「経営幹部の92%が、組織内の従業員はAIを効率的に使用するためのトレーニングを受けていると考えていますが、これに同意し、トレーニングサポートのためのリソースが不足している、または日常業務にAIを統合するのが困難であると考えている従業員は、わずか72%です。さらに、従業員の55%が、より包括的なトレーニングが必要だと感じており、45%が、責任ある使用に関する明確なガイドラインが生成AIツールの使用を促進すると考えている」
要点は？どこも同じなのです。エコシステムを活用して、この大きな変化の時代を乗り越えましょう。
AIの概念実証（PoC）から実稼働環境への移行を導く技術設計図、詳細なツール統合、導入済みのお客様、実践的な考慮事項については、eBook「Deploying AI Agents at Scale:PoCを超えるための3つのパターン」を参照してください 。
