AI音声スタートアップElevenLabsのフィールド最高技術責任者（CTO）、アレックス・ホルト氏は、経営幹部の中でもAIエージェントに関して最も楽観的な一人だ。同社はすでに営業、採用、社内業務に自律型エージェントを組み込んでおり、ホルト氏は、これまでに得られた効率化はまだ始まりに過ぎないと考えている。

ElevenLabsはインバウンドの販売開発担当（SDR）エージェントを導入しており、今年は3,000件を超える顧客リードを処理し、そのうち90%以上の潜在顧客を32の異なる言語で人間の介入なしに選別した。別のAIエージェントはコーチとして機能し、新規営業メンバーが顧客とのやり取りをロールプレイするのを支援することで、この部門のオンボーディングを迅速化している。採用エージェントは求職者との一次面接を実施し、社内のSlackでは、様々なエージェントが社内プロセスに関する従業員の質問にすぐに回答する。

「この分野で最も刺激的なのは、常に氷山の一角に立っている感覚があることだ」とホルト氏は言う。エージェント型AI—人間の監督を最小限にして複数ステップのタスクを自律的に計画・実行できるAIシステム—からElevenLabsが得ている効率化は、現時点では最先端に感じられるかもしれないが、「6か月後にはさらに大きな成果が見られる」という。

ホルト氏の見通しは、より大きな潮流を反映している。CTOやCIOは、テクノロジーへの巨額の投資から得られる価値の中心として、エージェント型AIにますます注目している。大手コンサルティング firm BCGが公表した調査によると、エージェント型AIのAI価値に占める割合は2025年の17%から今年は22%に成長し、2030年には39%に達すると予測されている。しかし、ほとんどの調査では、企業はワークフローを見直し、あるエージェントが自律的に別のエージェントへ業務を引き継ぐマルチエージェントプロセスを統括する準備ができていないことが明らかになっている。

ElevenLabsでは、ほとんどの従業員がエージェントと協働しており、過半数が反復的なタスクを処理する独自のエージェントを構築している。同社の核心的なビジネス目標はAIによって変わっていない。営業チームはAIを活用してより速いペースでより多くの収益を上げることが求められ、カスタマーサービスでは満足度スコアが綿密に監視されている。

「ビジネス指標はまったく同じだ」とホルト氏は言う。「これは、事業部門自身が主導し推進する取り組みでなければならない。エージェントとテクノロジーは、そのために活用できるツールに過ぎない。」

組織面では、ElevenLabsは全事業チームにエンジニアを1名配置しており、すべてのグループは10名未満だ。これは、ホルト氏が推進主体とすべきと語る事業部門の中に技術力を直接組み込む仕組みである。例えば採用では、2名のフォワードデプロイエンジニアが人事チームとともにポッドを組み、候補者の選考プロセスにかかる時間を短縮することだけを目的としている。現在では、ElevenLabsに応募するほぼすべての候補者が、最初にAIリクルーターによって選別される。

「それによって、リクルーターはプロセスの最後の30分を、入社を説得することに使えるんだ」とホルト氏は言う。

ホルト氏は、ソフトウェア・データ分析企業のPalantir Technologiesで5年間勤務した後、2023年9月にエンジニアとしてElevenLabsに入社した。2026年6月にフィールドCTOに昇格し、3か月後、同スタートアップは企業価値が220億ドルに倍増したと発表した。CEOのマティ・スタニシェフスキー氏は最近、ElevenLabsが2028年にIPO準備を開始する計画を立てる可能性があると示唆している。

ホルト氏にとって、エージェント型AIの次のフロンティアは、マルチエージェントシステムにより注力し、より大きな共有コンテキストと、複数のエージェント間でのより複雑な業務の引き継ぎを可能にすることだ。この取り組みは、すでに同社の営業リード向けに開発が進められている。SDRエージェントは音声AIを使って見込み顧客の本気度を判断し、その選別プロセスの後に人間の担当者を参加させる。しかし最近、あるElevenLabsの顧客は、2つのエージェントとのやり取りだけで取引を完結させた。インバウンドの問い合わせはまずSDRエージェントが対応し、その後、アカウントエグゼクティブエージェントが法務文書と契約を処理した。この引き継ぎ—あるエージェントが自律的に別のエージェントへ業務を渡すこと—は、ほとんどの調査で企業が実行する準備ができていないとされるマルチエージェントオーケストレーションの一種だ。

「その価値は、シンプルで最も反復的な機械的なケースにおいて、顧客向けのプロセス全体を自動化できることだ」とホルト氏は言う。これにより、従業員はより複雑なインバウンドの問い合わせやアップセルに多くの時間を充てられるようになる。

この規模でエージェント型AIを受け入れるには、ある程度の忍耐も必要だとホルト氏は言う。採用エージェントは適切な人材の採用に役立っているか。ElevenLabsのカスタマーサービススコアはAIによって改善しているのか。「こうした指標のいくつかは、時間がかかることがある」と同氏は言う。「ビジネスオーナーに、先行指標と測定すべき指標を特定してもらうことに頼っている。」

AIが意図しない行動をとるケースもあり、OpenAIとAnthropicのエージェントが暴走した近年の注目事例を受けて、この問題には警戒感が高まっている。

ElevenLabsは、エージェントを統括するための人間主導のモニタリング・オブザベーション層を構築したと述べている。しかし、それでもミスは発生しうる。あるカスタマーサービスエージェントが誤って30ドル未満の少額返金を顧客に行い、問題を従業員にエスカレーションしなかった。ElevenLabsは、その通話とエージェントが誤った判断に至った思考・推論の連鎖を正確にシミュレーションするテストケースを作成し、プロンプトとガードレールを更新した。

ホルト氏によれば、この方法でエージェントのすべての決定を追跡することは、実際には有益でありうるという。人間が同じミスをした場合、会社はおそらく気づかなかっただろう。

「これは単にプロセスを自動化するだけでなく、より多くのデータを収集することを可能にするものだ」とホルト氏はエージェント型AIについて語る。「今後数年間で、こうしたプロセスの最適化についての議論が格段に増えていく潮流が見られるようになると予想している。」

ジョン・ケル 著

この記事は originally Fortune.com に掲載されたものです。