典型的なパターンは次のとおりです。プロダクトリーダーが、エージェントが複数のステップからなるワークフローを完了するデモを視聴します。例えば、ドキュメントを読み、調査結果を統合し、思慮深い推奨事項を含むレポートを作成するかもしれません。あるいは、サポートチケットを受け取り、データベース内の情報と照合し、コーディング作業を行い、修正プログラムを本番環境にデプロイし、ユーザーに通知するなど、サポートチケットを最初から最後まで解決するかもしれません。デモは現実のものです。その機能は確かに存在します。 

即座に返ってきた反応は、「これは必要だ」というものだった。

そして会社が内部に目を向けると、状況は一変する。業務プロセスは習慣と即興で進められ、重要な知識はたった2、3人の頭の中にしか存在しない。怪しげな経済における非公式な手数料のように、知識は表向きではなく、表に出されず、何よりも目に見えないため、「腐敗」している。それは保護のために隠蔽されているのだ。データシステムは、異なるチームが異なる時期に異なる目的で構築したため、それぞれ異なる命名規則を使用している。組織図は意思決定のプロセスについてあることを示しているが、現実はそれとは異なる。

多くの企業は、散発的なChatGPTの利用から、エージェントによる自律運用へと直接移行したいと考えている。しかし、導入が成功するか失敗するかの分かれ目となる中間層は、計画段階で見落とされがちだ。だが、まさにそこが構築の基盤となる重要な層なのである。