AIエージェントが企業の新たな競争力を生み出そうとしています。
しかし、その本質を正しく理解している企業はまだ多くありません。
実は、AIエージェントは「インフラ層」と「差別化層」という2つの層で構成されています。
この構造を理解することが、効果的な活用への第一歩となります。
AIエージェントの特徴
AIエージェントの最大の特徴は、分散型で柔軟な構造にあります。
これは、中央集権的なSaaSモデルとは大きく異なります。
AIエージェントは、以下の要素を組み合わせて構築されます。
- 推論を担うLLM（大規模言語モデル）
- 企業固有の行動ロジック
- 記憶システム
- 異なるシステムを接続するプロトコル
2層構造が生み出す新たな価値
AIエージェントの構造は、「インフラ層」と「差別化層」という2つの層に明確に分かれます。
インフラ層には、OpenAIやAnthropicが提供するLLMが含まれます。
また、Model Context Protocol（MCP）のような標準的な接続プロトコルも、このレイヤーの一部です。
これらは個別企業が独自開発する必要性は低いものです。
一方、真の競争優位を生み出すのは差別化層です。
ここには企業固有の業務プロセスやデータが含まれます。
また、社内システムとの連携方法も重要な要素となります。
例えば、製造業では生産計画の最適化や品質管理のノウハウが必要です。
金融業では、リスク評価や規制対応といった業界特有の要件が重要になります。
記憶システムの二面性
記憶システムは、インフラ層と差別化層の両方にまたがる特徴を持っています。
基本的な対話履歴の保存は、インフラ的な性質を持ちます。
一方、業務固有のデータ選別は、明確な差別化要因となります。
また、企業特有のナレッジベース構築も重要な差別化ポイントです。
市場環境の変化
新しいアーキテクチャの登場により、企業システムの競争環境も変化しています。
プラットフォーマーの一極集中から、多様なプレイヤーが共存するエコシステムへと移行しつつあります。
特にシステムインテグレーターの重要性が増すと思われます。
また、専門ツール開発者にとっても新たなビジネス機会が生まれています。
導入アプローチ
AIエージェントの導入は、大規模なシステム刷新から始める必要はありません。
まずは現場レベルでの小規模な実験から始めることができます。
既存のクラウドインフラやAPIを活用しながら、段階的に展開していくアプローチが現実的です。
おわりに
AIエージェントがもたらす変革は、テクノロジーの進化を超えた意味を持っています。
それは企業の価値創造の仕組みそのものを変えることにつながっています。
これからの企業システム戦略では、標準化されたインフラを土台としながら、
いかに企業固有の強みをAIエージェントとして実装できるかが重要になるでしょう。
