AIエージェントの急速な普及が進む中で、インダストリアルAI環境における信頼を築く鍵となるのは、観察可能性と説明可能性です。
多くの企業にとってLLM活用による収益向上が依然として難題である中、目的志向の自律機能を備えたエージェント型AIは、ROIを実現するための有力な解決策と見なされるかもしれません。
しかし、そう簡単にはいきません。
確かに、エージェント型AIは急成長を続けており、キャップジェミニは「2028年までに最大4,500億ドルの経済価値を生み出す可能性がある」と試算しています。しかし、企業が生成AI投資から収益を引き出そうとする際に直面するスプロール（無秩序な拡散）やガバナンス、信頼性、そしてモデルドリフトのような技術的問題は、エージェントの導入においても同様に、混乱や障害を引き起こす恐れがあります。
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