AI agents behind the scenes.

※本記事は2025年3月4日に米国で公開されたEnterprise Automation Rewired: Meet the AI Agents Working Behind the Scenesの抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。

企業のITリーダーは困難な課題に直面しています。複雑なデータフローやレガシーシステム、絶え間なく求められる統合により、リソースが圧迫されイノベーションが遅れています。現在、CIOにとって、効率性と生産性を向上させる（英語）というプレッシャーはかつてないほど大きくなっています。事実、ITリーダーの86%が今後数年で作業負荷が増加すると予想していることがSalesforceのアンケート（英語）で明らかになりました。

幸にして魅力的なソリューションがあります。それは、裏で自律的に動作するAIエージェントです。データ収集や推論、意思決定、アクションを実行します。ユーザーとの直接的なインタラクションを必要とするAIアシスタント（英語）やcopilot（英語）とは異なり、いわゆるアンビエントエージェントやヘッドレスAIエージェントは、データやワークフロー、API、さらには他のAIエージェントによりトリガーされると「起動」して24時間365日独立して動作します。

アンビエントエージェントのチームをバックグラウンドで稼働させることで、CIOは静的で手作業によるワークフローの大部分を自動化し、業務を合理化し、よりダイナミックで柔軟性があり、拡張性の高いIT環境を構築することができます。さらに、複数ステップのプロセスを合理化し、異種システムを統合することで、手作業による作業負荷とコストを大幅に削減することができます。その結果、ITリーダーは戦略的なイノベーションとオペレーショナルエクセレンスに集中する時間を増やすことができます。同時に、社員はアプリケーションとデータの間を行き来してタスクを完了させるという時間の浪費につながる「回転椅子」のような作業から解放されることで、生産性が向上します。

AIエージェントの展望の再定義

私の同僚である Salesforce AIのEVP 兼 GM、アダム・エヴァンス（Adam Evans）は、バックグラウンドで動作し、ユーザーに代わってアプリと対話するAIエージェントの傾向は、AIエージェントがアプリに代わって私たちが使用する主要なUIになる（英語）結果になると考えています。私も同意見です。

それを実現するにはどうすればよいのでしょうか？　まず、マルチAIエージェントアーキテクチャから始めます。フロントエンドで最初のユーザープロンプトが発生すると、バックグラウンドのオーケストレーターエージェントがタスクの委任とワークフローの調整を管理し、ユーザーの要求が適切なシステムに確実にルーティングされるようにします。同時に、特化型のアンビエントエージェントが起動し、オーケストレーターの入力を分析し、他のAIエージェントやバックエンドシステムと連携して、推論、応答、およびアクションの実行に必要なあらゆるデータを収集します。

Salesforce環境では、次のように機能します。顧客がオンラインで注文のステータスを問い合わせます。システムは人間の介入を必要とせずに、一連の特化型アンビエントAIエージェントを自動的に有効化します。その後、サービスAIエージェントがService Cloudから注文の詳細情報を取得し、コマースAIエージェントが Commerce Cloudで出荷状況を確認し、マーケティングAIエージェントが単一のアーキテクチャ上に統合されたSalesforce PlatformのハイパースケールデータエンジンであるData Cloudからデータとメタデータを取得します。最後に、オーケストレーターAIエージェントがすべての情報を統合し、顧客の問い合わせに正確に回答します。

AIエージェントはデータとメタデータの両方にアクセスできるため、顧客をより深く理解することができ、高度にパーソナライズされた製品やサービスのレコメンドを提供することができます。

マルチAIエージェントの未来を見据えて

現在、SharkNinja、Vivint、Adecco Group など数千社の企業が、Salesforce のデジタル労働力を生み出すプラットフォームであるAgentforceを使用して構築したカスタムAIエージェントを導入しています。実際、その数は増え続けており、Salesforce は 2025年度第4四半期だけで 5000 件以上のAgentforceの契約（うち3000 件以上は有償契約）を締結しています。

その勢いは目覚ましいものがありますが、これらのAIエージェントのほとんどは依然として独立して動作しており、連携して作業を行うのではなく、特定タスクを個別に処理しています。舞台裏で動作するAIエージェントによるマルチAIエージェントのオーケストレーションは、AIエージェントシステムの次の大きなステップであり、その実現は間もなくです。今後、マルチAIエージェントシステムは、特殊な細胞が信号を交換して私たちの健康を維持する生物の過程のように、シームレスに機能するようになるでしょう。

舞台裏で動作するAIエージェントによるマルチAIエージェントのオーケストレーションは、AIエージェントシステムの次の大きなステップであり、その実現は間もなくです
Salesforce AI担当EVP、ジェイッシュ・ゴビンダラジャン（Jayesh Govindarajan）

その実現には、いくつかの技術的な課題の克服が必要です。細胞プロセスが相互の通信に信頼性の高い生化学的プロトコルに依存しているのと同様に、マルチAIエージェントシステムにも、動的な発見とシームレスなコラボレーションのための標準化された手法が求められます。DNSがインターネットドメインの発見を可能にするのと同様に、業界間の協力がマルチAIエージェントアーキテクチャの進歩の鍵となるでしょう。

また、高品質のデータとメタデータも不可欠であり、これにより、オーケストレーターAIエージェントは各アンビエントAIエージェントの機能と制限を理解することができます。そのため、Salesforce Data Cloud などのソリューションが重要になります。最後に、企業は、データ、メタデータ、アクションが単一のエコシステムに存在し、AIエージェントの展開とオーケストレーションを簡素化するSalesforce Platformのような、緊密に統合された基盤上にAIエージェントシステムが存在することを必要とします。Salesforceの単一のアーキテクチャ上に統合されたプラットフォームは、ユニークな利点です。

統合されたマルチAIエージェントシステム

ITリーダーにとって、マルチAIエージェントアーキテクチャの採用は、業務の効率化と社員の生産性の向上を意味します。タスクやプロジェクトを完了するために相互に連携できるアンビエントAIエージェントは、堅固なプラットフォーム上に構築され、適切なシステム、アプリケーション、データにアクセスでき、業界標準の方法で相互に認識できる限り、組織に多大な影響をもたらします。

その要素がすべて整いつつあるため、私はこの実現が近いと楽観的に見ています。