エージェント型AIと生成AIの構築：実際に効果的な方法

ほとんどの企業がAIを試しています。一貫した結果を得られている企業は少数です。本レポートでは、その理由と取るべき異なるアプローチについて説明しています。

生成AIやエージェント型AIは広く採用されていますが、成果にはばらつきがあります。多くのチームがアシスタントを構築し新しいユースケースをテストしていますが、一貫して測定可能な価値を報告しているのは約40％にとどまっています。

このギャップはモデルの問題ではありません。重要なのは、データ、コンテキスト、そして実際のワークフローの中でAIをどのように適用しているかです。

このTDWIの調査レポートでは、初期の実験段階と本番環境で機能するシステムを分ける要因を考察しています。

本書で学べること：

• なぜAIプロジェクトは初期パイロット後に停滞するのか
• 組織がコパイロットからエージェント、さらにマルチエージェントシステムへ移行する方法
• エンタープライズ全体でAIを安全にスケールさせるために必要なこと

調査から明らかなパターンが見えてきます。価値を生み出している組織は、エンタープライズデータを「任意」ではなく「基盤」として扱っています。AIが失敗する理由はモデル自体ではありません。失敗するのは基盤が整っていないためです。

本レポートでは、信頼できるデータ基盤を土台として、実験段階を超えるAIシステムを構築するための実践的なフレームワークを示しています。

時間に余裕が欲しいですか？調査結果の概要をご覧ください。