資料の紹介
MITが2025年に実施した調査では、AI推進計画の実に95％が本番運用に至っていないという。試験導入やPoC（概念実証）では成果を確認できたものの、多くの企業が実業務への本番導入で足踏みしていることがうかがえる。だが実は、原因はAIそのものではなくAIが動作する基盤にあるケースが少なくない。
企業には、長年運用されてきたレガシーシステムやサイロ化されたデータ、プロセスがあり、それらはAIを念頭に設計・実装されたものではない。データが統合されていないと、AIエージェントは不十分あるいは不適切な情報に基づいて、もっともらしい結果を返してくることになる。特別な条件で実施されるPoCや試験運用であれば、人間が問題に気づいて調整できるが、本番環境ではそうはいかない。
本資料では、従来の企業システムがAIの負荷に耐えられない理由と変更すべきポイントを指摘。AIエージェント向けの環境を作る際の設計原則として「モジュール型設計」「データ融合」「イベント駆動型処理」など8つを示し、実現方法を説明する。多くの場合、システムを全面再構築する必要はなく、AI活用を念頭に設計された基盤の上で既存システムを進化させていけばよいという。
