富士通CTOが説く「AIエージェントが動かすエンタープライズの将来像」とは：Weekly Memo（2/2 ページ）

[松岡功，ITmedia]

2030年のエンタープライズの世界とは

　まず、サプライチェーンAIエージェントがSNSなど外部情報から突発的な需要急増の情報をキャッチしたとする（図5）。

図5　サプライチェーンAIエージェントの初動（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　すると、サプライチェーンAIエージェントは需要予測モデルや突発的な需要の変化に基づいて、需要が増加すると判断した（図6）。

図6　サプライチェーンAIエージェントの判断（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　需要が増加すると判断したサプライチェーンAIエージェントは工場や倉庫、運送の各AIエージェントに対して増産に向けた再計画を指示した（図7）。

図7　サプライチェーンAIエージェントが再計画を指示（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　指示を受けた工場、倉庫、運送のAIエージェントは増産に向けてそれぞれの間で情報連携を開始した（図8）。

図8　各AIエージェントがそれぞれの間で情報連携を開始（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　さらに工場や倉庫、運送のAIエージェントはそれぞれに必要な外部連携先からも情報を取得した（図9）。

図9　各AIエージェントはそれぞれに必要な外部連携先からも情報を取得（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　そして、他の工程との連携や収集、分析に基づき、各工程において増産に向けた配置を再設計した（図10）。

図10　各工程において増産に向けた配置を再設計（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　各AIエージェントは再設計したプランをサプライチェーンAIエージェトに複数の提案施策としてフィードバックした（図11）。

図11　各AIエージェントによるフィードバック（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　サプライチェーンAIエージェントは複数の施策を分析して増産を判断し、各AIエージェントに増産を指示した（図12）。

図12　サプライチェーンAIエージェントが増産を指示（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　増産の指示を受け、各工程において増産に向けて動き出した（図13）。

図13　各工程において増産始動（出典：富士通「IR Day 2024」説明資料）

　ここまでそれぞれの動きの図を示しながら、マハジャン氏は最後に次のように述べた。

　「一連の動きは常に自律的に動き続ける。今回は製造業のサプライチェーンを巡るAIエージェントの動きを例に挙げたが、幅広い業種でAIエージェントの利用が今後広がる。エンタープライズの世界はガラリと変わるだろう」

　できるだけイメージしやすいように各プロセスの図を掲載してみたが、いかがだっただろうか。

　マハジャン氏が言うように、AIエージェントによってエンタープライズの世界は今後、大きく変わるだろう。同氏は、狙いとして意思決定のスピードアップと生産性の向上を挙げたが、AIエージェントによる最大のインパクトは何といっても「業務の自動化」だ。しかもAIエージェントが経験を積めば積むほど、スピードアップも生産性向上もどんどん進展していく。このAIエージェントの動きを人間がどうチェックしていくのかという点も、人間が経験を積んで修得していくことになるだろう。

　企業や組織にとって、AIエージェントは今後、最も注目すべきキーワードになりそうだ。

著者紹介：ジャーナリスト 松岡 功

フリージャーナリストとして「ビジネス」「マネジメント」「IT／デジタル」の3分野をテーマに、複数のメディアで多様な見方を提供する記事を執筆している。電波新聞社、日刊工業新聞社などで記者およびITビジネス系月刊誌編集長を歴任後、フリーに。主な著書に『サン・マイクロシステムズの戦略』（日刊工業新聞社、共著）、『新企業集団・NECグループ』（日本実業出版社）、『NTTドコモ リアルタイム・マネジメントへの挑戦』（日刊工業新聞社、共著）など。1957年8月生まれ、大阪府出身。