Google が使っている Google サービスを使ったエージェントとは！？

AIエージェントの需要が高まっていく中で、 Google が自社サービスをどのように活用しているかという点は、今後我々が活用機会を広げていくうえで非常に参考になると考えています。

AIエージェントによる変革の旅と機会

AIエージェントがもたらす機会は、「市場成長の加速と顧客体験の向上」、「効率性と生産性の向上」、「ビジネス運営の変革」という3つの領域にあります。しかし、多額の投資をしたにもかかわらず、多くの組織が価値の本質を見出せず、本番環境での稼働に成功しているのは、わずか5%にとどまっているという課題があります。

AIエージェントによる変革を成功させるためには、まず時間をかけてデータをフレーム化し、データ戦略を確立することが重要です。

次に、AI機能をワークフローに統合し、AIモデルが孤立しないように信頼と制御を確立することが求められます。最終的には、統合と信頼の原則に基づき、AIを活用してワークフローを変革していく必要があります。

AIエージェントによる変革のプロセスは、（1）AIを適用するワークフローの特定、（2）ワークフローに統合された特定のAIエージェントの開発、（3）人間のフィードバックを活用したエージェント出力の検証、（4）プロセス全体の自動化という4ステップで構成されています。

AI変革は、効率性の向上または、変革の成果をもたらす可能性があり、「生産性の向上」、「ワークフロー組織の改善」、「製品へのAIの適用」という3つのスコープのうち、いずれかを持つことになります。

ビジネスにおけるAIソリューションの応用

Google では、AIソリューションを活用して、さまざまなビジネス機能に変革をもたらしています。たとえば、開発者が自然言語で要件を記述し、ソリューションを生成できる「シーケンスソリューションジェネレーター」により、サインアップ数が4.9%増加しました。また、マーケティングコピーライターAIは、アセット生成にかかる時間を50%削減し、コンテンツ生成のコスト削減に寄与しました。

営業活動においては、AIによるプロスペクトリサーチと会議準備の支援で、営業担当者が顧客調査に費やす時間を最大80%削減し、商談機会の創出につながっています。

カスタマーサポートでは、セルフサービスのジェネレーティブAIソリューションの導入により、 Google Cloud の問い合わせ対応率が35%から71%に、その他の問い合わせ対応率は54%から64%へと向上しました。

AIアシスタントは、ユーザーが自然言語で請求に関する懸念を説明すると、アカウントの詳細を確認し、具体的な請求額（この例では$5,000）を特定し、請求内容を説明することができます。また、利用可能なクレジットやサービスの利用状況などのアカウントの状態を理解し、ドキュメントの提供や各種アクションの実行も可能にします。

組織内部においては、AIが財務・調達・法務などの部門でルーティンタスクの自動化に活用されています。たとえば、請求書と契約内容を照合して不一致を特定し、不一致がある場合のみ人間のレビューをトリガーすることで、レビュー対応できる請求書の数を従来比4倍にしました。

AIエージェントはセキュリティの分析でも活用されており、セキュリティアナリストが社内システム全体から非構造化データと構造化データを分析し、潜在的な脆弱性に関するフィードバックを提供できるようになりました。このプロセスは、従来の人間による分析と比較して、大規模に実行できるため、コンプライアンスとセキュリティ体制を大幅に改善しました。

またAIエージェントは、質問に対する回答の提供だけでなく、契約作業などのアクションを実行できるよう拡張されています。契約ワークフローの自動化エージェントは、顧客インタビューから重要な情報を抽出し、アプリケーションへ自動入力し、手動によるデータ入力の負担を減らすことができます。

AI導入における課題と成功の定義

AI導入の主な課題は、人間がAIに過度に依存する傾向と、特に創造的な領域におけるAI出力の変動性です。この課題に対処するためには、人間がAIに慣れることに加え、AIを「副操縦士」として捉えること、また、AIをパイロットプログラムで検証し、本番環境に移行する前に品質と信頼性を定義することが重要です。

こうして見てみると、AIが驚くほど広範な領域で活用されていることがわかります。また、このようなドッグフーディングを行うことで Google Cloud のAIエージェント周りのプロダクトが洗練されていくことを考えると、今後の展開が非常に楽しみですね。

それではまた明日。