コンサルティング大手のデロイトは、企業が真の成長を実現するためには、生成AIの段階を超えて「自律的知能」を企業全体で拡大すべきだと提言した。テキスト生成や社内コミュニケーションの要約といった現在の生成AIの活用は局所的な生産性向上に留まり、大規模組織のコスト構造や収益構造を根本的に変えるには至っていないと分析している。デロイトは、企業が現在、人間の常時介入なしに内部ネットワークを横断し、多段階のロジックを実行し、取引を完了できるシステムの導入に注力し始めていると指摘した。
デロイトコンサルティングのAIインサイトプラクティスリーダーであるプラクル・シャルマ氏は、この流れを知能成熟度の第三段階と位置付けた。第一段階はAIが情報解釈を支援する「支援型知能」、第二段階は機械学習が人間の意思決定を補強する「人工知能」、そして第三段階が定義された範囲内でAIが自律的に判断・実行する「自律的知能」である。生成AIは第二段階に位置し、エージェンティックAIが自律性への橋渡しを担うとされ、現在の重心はまさにこの領域に移行している。生成AIが答えを生成するのに対し、自律的知能は目標を推論し、ツールやデータを呼び出し、状況変化に適応しながら成果を追求する点で本質的に異なる。
この自律的知能から真の経済価値を引き出すには、収益を生み出す業務やコスト負荷の大きいワークフローに直接統合される必要がある。デロイトは、企業の購買業務を例に、エージェント型アプリケーションがサプライチェーンの在庫とベンダーのリアルタイム価格を継続的に照合し、自律的に発注実行まで行うシナリオを示した。このような自律性を安全に拡大する鍵は、エージェント自体ではなく、その周囲のガバナンス構造、すなわちアイデンティティ管理や人間が介在するチェックポイントにある。
今後の焦点は、この自律的知能をいかに安全かつ効果的にスケールさせるかにある。特に、防衛や保護の観点から、誤った判断やセキュリティリスクを防ぐための信頼性の高いガバナンス基準の確立が不可欠となる。自律システムが重要な業務判断を行う際の説明責任の所在や、人間が設定するガードレールの具体化が業界全体の課題となるだろう。デロイトの枠組みは、企業が自律性を追求する際のロードマップとして参照される可能性が高い。
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