エージェント型AI活用で“目に見える成果”を出すには？　5社の先行事例に学ぶ

　AI技術の急速な進化に伴い、推論し自律的に行動するエージェント型AIへの期待が高まっている。実際にITリーダーの93％がソフトウェア開発ライフサイクルへの組み込みを計画するなど強い意欲を示すが、その取り組みの大半は初期段階にあり、パイロット版生成AIの95％が価値を実現できていないのが実情だ。

　多くの企業が「AIの無秩序な増加」「人材不足」「ガバナンスの問題」「不明確なROI（投資利益率）」といった障壁に直面する中、目に見える成果を生み出す段階に入った先行企業も存在する。その1社が、2000年設立のデジタル銀行であるAxos Bankだ。同社では、AI搭載ローコード開発基盤を活用し、アプリケーションログのレビューや重大イベントの検出などを行うエージェントをデプロイした。

　その結果、従来のハイコード開発と比べてデリバリーを60％高速化し、バグを85％削減するという成果を挙げている。本資料では、同社を含む5社のテクノロジーリーダーの見解や教訓を紹介するとともに、エージェント型AI活用を前進させるための実践的な5つのステップを解説する。