Google Cloudの幹部によると、AIから真の価値を引き出し導入を成功させたい企業は、信頼、透明性、相互運用性に基づくAIワークフローを構築するために必要な実践的かつ体系的なガバナンスに注力すべきである。

毎週登場し続ける新しいAIモデルの流入は、この分野を一種の長い宣伝サイクルのように感じさせ、AIワークフローを効果的にするために何が本当に必要なのかを見極めようとする組織にとって混乱を招く状況となっている。AIモデル、ツール、エージェントの約束を超えて前進するには、企業は技術に対して非現実的な期待を置くのではなく、信頼、透明性、相互運用性に基づいて実用的なAIアプリケーションを構築するための正しい基盤を確立すべきである。

「相互運用性とオープン性は本当に重要な概念であり、透明性も同様です」と、Google Cloudのプロダクトマネジメントディレクター、マイケル・クラーク氏はAI Businessのポッドキャスト「Targeting AI」で述べた。

オープン性の重視は、業界全体のより大きな変化を反映している。企業が個別のAIツールの試験運用からマルチエージェントシステムの導入へと移行する中、Googleを含むベンダーは、Agent2Agentプロトコルのようなオープンな相互運用性標準を支援している。Googleは2025年に数十社のパートナー企業とともに同プロトコルを発表し、異なるベンダーのAIエージェント同士が情報をやり取りできるようにした。

クラーク氏によれば、他のシステムと接続できるシステムこそが、生成AIおよびエージェンティックAIアプリケーションの成功の鍵を握る。例えば、カスタマーサービスの現場でAIエージェントを成功させるには、異種システムとの相互運用性が必要である。

「多くのコールセンターでは、顧客の問題を解決する際に、APIなどを使わず、非常に手作業で行われています」とクラーク氏は言う。「そのため、エージェントを持つか、ビジネスの他の部分で何が起きているかについてのコンテキストを持って、行動を取れるようにすることが必要でした」

コンテキストもまた、機能するエージェンティック・アプリケーションとそうでないものを分ける重要な差別化要因になり得るとクラーク氏は付け加えた。

「コンテキストとしては、音声や動画、場合によってはLiDARのような情報、金融のストリーミングデータなど、エージェントが日々の意思決定を行うのに役立つ様々なものが挙げられます」と同氏は述べた。

相互運用性とコンテキストに加えて、企業にはガバナンスと信頼も必要である。これは、欧州連合（EU）などの規制当局が、高リスクのAIシステムを導入する企業に義務を課すAIルールを導入するにつれ、より切迫したテーマとなっている。

「企業として、自らの成果を明確に理解し、リスク許容度を理解することが重要です」とクラーク氏は言う。「リスクを特定したら、それを超えるものすべてについて、人間を意思決定の環に入れることです」