エージェント型AIの成果をいかに広げるか、Appierが5つの重要原則「SCALE」を提唱

　Appierは10月22日、企業がエージェント型AIのビジネスインパクトを継続的に拡大していくための5つの重要原則「SCALE」を発表した。

Appierが提唱する5つの原則「SCALE」

　企業のAI活用が加速するなか、個別の技術導入にとどまらず、実際の業務フローでAIを効果的に運用し成果を広げる力が求められている。マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査によれば、AIエージェントの活用を拡大している企業が増加する一方、営業利益への好影響は横ばいで推移しており、具体的なビジネスインパクトの創出とその継続が課題となっている。

　Appierが提唱する「SCALE」は、5つの要素で構成される。まず「Strategy（戦略）」において明確なビジネス目標と評価指標を設定し、「Calibration（自己評価）」によってAIが行動に移す前に自らの能力と確信度を評価し、潜在的なリスクを考慮する仕組みを設ける。さらに、タスクの目的や複雑さに応じて最適なモデルやエージェントを選択・連携させる「Adaptation（適応）」、コンテキストやフィードバックを今後の意思決定に生かす「Learning（学習）」、そしてパフォーマンスとリソース使用のバランスを取る「Efficiency（効率）」を統合的に運用することで、ビジネス価値の最大化を目指す。

　同社は、これらの原則に基づきエージェント型AIの研究を推進し、モデル・ルーティングやエージェント・オーケストレーションといった関連技術を自社製品に応用している。AIの自律性が高まるなか、企業がAIを具体的なROIへつなげられるよう支援していくという。