「AIハーネス」という用語は、企業が個別のAIエージェントの実験から、複数のエージェントとモデルを組み合わせたワークフローの構築へ移行する中で、より頻繁に使われるようになっている。ベンダーもこの概念をエンタープライズ顧客向けの製品としてパッケージ化し始めているが、用語の定義はまだ定まっていない。何がハーネスに該当するのか、エージェント型ワークフローのどこに位置付けられるのか、企業が実際にいつ必要とするのかといった点は、依然として未解決の問題だ。

AI Businessとのインタビューで、SAPとのネイティブAI統合を専門とするDebcor EngineeringのCEO、創業者兼チーフアーキテクトであるGareth de Bruyn氏は、エンタープライズワークフローにおけるAIハーネスの新たな役割について語った。同氏は、ハーネスが複数のエージェントを調整し、エンタープライズシステムとのやり取りを管理し、AIが生成したアクションに対する制御を提供する仕組みを説明した。

AIハーネスとは何か

de Bruyn氏によると、AIハーネスはエージェント型コードとモデル自体の間に位置する。ルーティング、アクセス制御、コンテキスト管理、評価、監査を担い、エージェントがエンタープライズシステムとやり取りする前に、こうした制御を整備しておく必要がある。

同氏は、複数のエージェントが連携して動作するときに、エージェントの価値がより明確になると述べた。ハーネスによって、これらのエージェントを調整し、相互のやり取りを管理できる。

エンタープライズシステムとのやり取りを管理

ハーネスは、エージェントが業務を遂行し、エンタープライズシステムとやり取りする方法を調整する。de Bruyn氏は、このやり取りを表すには「transacts（取引を行う）」の方が適切かもしれないと述べた。

エージェントは、意思決定に必要な情報を集めるために、エンタープライズシステムへアクセスすることがある。しかし、注文の作成、顧客レコードの更新、商品の移動などのアクションを実行する際には、ハーネスが必要なガードレールと制御を適用する。

また、エージェントはタスクを完了するために、複数のエンタープライズシステムとやり取りする必要がある場合もある。ハーネスはこうしたやり取りを管理し、エージェントが何にアクセスできるか、どのアクションを実行できるか、そしてそれらのアクションをどのように実行するかを決めるうえで役立つ。

エージェントの航空管制官

de Bruyn氏は、ハーネスを航空管制に例えた。例えば、販売注文はメール、ファクス、あるいは完全に書式が整った注文書として企業に届く可能性がある。ハーネスは入力を評価し、どのように処理を進めるべきかを判断する調整レイヤーとして機能する。

ハーネスは注文を認識し、関連データを取得して注文を作成することもできる。一方で、その依頼を検証チェックにかける必要があると判断することもある。こうしたチェックには複数回のAI呼び出しが必要になる可能性があり、コストが増加するとともに、追加の監査や追跡要件が生じる。

ハーネスは各依頼が適切にルーティングされ、関連するチェックが適用されるようにする。その結果、標準化された注文が顧客システムに入力できる状態になる。

企業にハーネスが必要になるのはいつか

単一のエージェントが独立して動作する場合、ハーネスが必要かどうかは疑問だとde Bruyn氏は述べた。同氏は、簡単な光学式文字認識（OCR）アプリケーションの例を挙げた。これは、会議参加者の名札を撮影し、エージェントに情報を直ちに読み取らせ、顧客関係管理データベースに保存できるアプリケーションだ。

同氏によると、このような軽量で単純なタスクにはハーネスは必要ない。複数のエージェントが連携する必要がある場合や、アクションにより高度な監督と調整が求められる場合に、ハーネスの価値がより明確になる。

構築か購入か

企業はAIをめぐる構築か購入かの判断にも直面している。多くの組織が既製のAIソリューションを探しているのは、こうしたシステムを自社で構築する専門知識や自信が常にあるとは限らないためだと、de Bruyn氏は述べた。

既製のハーネスやその他のパッケージ化されたAIの選択肢が登場し始めているが、市場は成熟していないと同氏は指摘した。また、用語が誤解を招く可能性もあると警告した。単一のAIエージェントとして販売されているソリューションが、実際には多数のエージェントの連携で構成されている場合があるためだ。

例えば、SAPのSapphireカンファレンスでは、買掛金処理エージェントについて紹介された。de Bruyn氏によると、そのサービスの背後にあるワークフローには、請求書処理、情報確認、ルーティング判断などを担う10～15の異なるエージェントが関与する可能性がある。

製品は1つのエージェントとして提示されていても、実際には複数のエージェントとシステムが舞台裏で動作している可能性がある。de Bruyn氏の見方では、マーケティングと運用の実態はまだ完全には一致していない。

同氏は、今後さらに既製ソリューションが登場すると予想しているが、企業はそれらの製品に何が含まれているのか、異なるエージェントがどのように連携するのか、そしてハーネスが調整においてどのような役割を果たすのかを理解する必要がある。企業がこうした製品を評価する際の実務的な問いは、製品の名称だけにとどまらず、アクセス可能なシステム、実行可能なアクション、適用されるチェックにまで及ぶ。

ビジネス上の成果から始める

de Bruyn氏がエンタープライズリーダーに伝える最大の教訓は、「AIは魔法ではない」ということだ。同氏は、企業にはAI導入を迫る大きなプレッシャーがかかっており、それは以前のクラウドコンピューティングやモノのインターネット（IoT）に対する圧力と似ていると述べた。リーダーは代わりに、基本的なビジネス上の問いから始めるべきだ。組織は何を達成しようとしているのか。どのような成果を望んでいるのか。そして、その成果をどのように測定するのか。

目標と重要業績評価指標（KPI）を定義した後、企業はAIシステムに何が必要か、設計のどこにハーネスを組み込むべきかを判断できる。

de Bruyn氏は、ハーネスを、特定の成果を実現するために必要なモデル、エージェント、その他のシステムを結び付けるコンポーネントの集合体と説明した。組織は最初から技術的な詳細に入る必要はないという。まずビジネス上の成果を定義し、必要な構成要素を分解したうえで、ハーネスが果たすべき役割を決めるべきだ。

同氏によると、ハーネスは中核的に、異なる構成要素を調整することでリスクと効率を管理するのに役立つ。

編集部注：このインタビューは、明確性と簡潔性を高めるために編集されています。