KDDI、Gemini活用のAIエージェント開発支援を開始──企業導入は「作る」より「つなぐ」が焦点に

KDDIは9月18日、「KDDI AIエージェント開発支援」の提供を開始しました。Gemini Enterpriseを活用したAIエージェントの企画、開発、導入を支援し、企業の業務効率化を狙う取り組みです。

特徴は、Gemini Enterprise appのライセンスだけでなく、KDDIアイレットによる用途別の開発支援、KDDIの閉域網接続、さらにデータクレンジングを組み合わせて提供する点にあります。生成AIの導入が、単体ツールの契約から業務システム全体の設計へ移っていることを示しています。

AIエージェント導入で詰まりやすい部分をまとめて支援

発表によれば、同サービスは情報収集、分析、申請・承認作業、レポート作成など、人手で行っていた業務プロセスの一部をAIエージェントで自動化することを想定しています。利用には「cloudpack with KDDI」の契約が必要です。

企業がAIエージェントを導入する際の難所は、モデル選定だけではありません。社内文書、図面、仕様書、申請データなどが複数形式に分散していること、権限管理やネットワーク要件が部門ごとに異なること、現場の業務手順が暗黙知化していることが障壁になります。

導入効果はデータ整備で決まる

AIエージェントは、単にチャットで質問に答えるだけなら導入は比較的簡単です。しかし、申請、承認、分析、レポート作成のような実業務を任せるには、参照すべきデータ、実行してよい操作、失敗時の戻し方を明確にする必要があります。

KDDIのサービスがデータクレンジングやネットワーク接続まで含めているのは、実運用では「AIを作る」よりも「既存業務と安全につなぐ」ことが大きな課題になるためです。特に製造、建設、通信、公共領域では、図面や仕様書など非構造データの整備が効果を左右します。

日本企業向けAIエージェント市場が本格化

今後は、AIエージェントを自社だけでゼロから作る企業と、通信事業者やクラウドインテグレーターの支援を受けて導入する企業に分かれそうです。後者では、セキュリティ、運用、ネットワーク、データ整備をまとめて任せられることが価値になります。

AIエージェント導入はPoCの段階を越え、業務システムの一部として管理するフェーズに入りつつあります。

参考：AI Watch