
エージェント型AIは、レガシーシステムの変革を効率化し、スピードアップさせる大きな可能性を秘めています。しかし、レガシープラットフォームの複雑さと、ビジネスプロセスを実現する上での重要な役割を考えると、AIエージェントを最大限に活用してレガシーシステムの移行とモダナイゼーションを支援することは、非常に困難な課題となる可能性があります。
幸いなことに、これらの問題は解決可能です。従来のソフトウェア環境に AI エージェントを展開する際に発生する多数の複雑な問題に対処するには、特別な先見性と計画が必要です。
レガシーシステム向けエージェントAIとは何か、なぜ必要なのか
エージェントAIは、自律エージェントを用いて複雑なプロセスを自動化するAI技術の一種です。単にコンテンツを作成する生成型AIとは異なり、エージェントAIはソフトウェアシステム内でアクションを実行できます。
これらのアクションには、SAP ERP(エンタープライズ・リソース・プランニング)環境など、企業がレガシーソフトウェアプラットフォームの保守、アップグレード、変革のために実行する多くのオペレーションが含まれます。実際、レガシーシステムの管理は従来、時間と労力を要する煩雑なプロセスであったため、AIエージェントは、企業がITチームに過度の負担をかけることなく、既存のレガシーIT資産の価値を最大化するために重要な役割を果たすことが期待されています。
レガシーシステムにおけるエージェントAIの課題解決
しかし、レガシーシステムにエージェントAIを適用するには、レガシーソフトウェアをAIサービスに接続するだけで済むというだけでは不十分です。企業は、レガシーシステムの特異性から生じる4つの課題に対処する必要があります。
1. 複雑な統合要件
エージェント型AIシステムが効果的に機能するには、管理対象となるソフトウェア環境にシームレスに統合できる必要があります。SAPのようなレガシーエンタープライズシステムと連携させる場合、これは困難な場合があります。SAPのようなレガシーシステムは、複雑なデータモデル、独自のロジック、そして多くの場合、組織ごとに異なるカスタム構成を備えています。
これらの課題のため、レガシー システムに AI エージェントを展開する際に「プラグ アンド プレイ」エクスペリエンスを期待するのは現実的ではありません。これは、一貫性と予測可能性が備わっているパブリック クラウドなどの最新の環境では機能するかもしれませんが、レガシー環境ではそれほど簡単にはいかないでしょう。
これは、エージェント型AIをレガシーシステムに統合することが不可能であることを意味するものではありません。カスタムコード分析やテスト自動化など、必要なデータリソースと結果が明確に定義されている限定されたユースケースをターゲットにすることで実現可能です。これは、AIを用いてレガシーシステム管理プロセスの大部分を自動化しようとするよりも実現可能です。
また、可能な限り、レガシーソフトウェアの最新版を活用することも有効です。例えば、SAP環境では、SAP BTP AI Core、SAP Graph、SAP Event Meshなどの機能を利用することで、SAPビジネスオブジェクトをクリーンでAPI利用可能な形式でAIエージェントに公開できるため、必要な統合を容易に構築できます。
2. ROIリスク
AIエージェントの構築と運用には多額の投資が必要になる場合があり、どのタイプのエージェントが最大のROIをもたらすかは、最初から必ずしも明確ではありません。そのため、具体的なユースケースを検討する前に、エージェント型AIが実際に望ましいビジネス成果をもたらすかどうかを確認することが重要です。
組織はAIプロジェクトに「Tシャツサイズ」を適用することで、検討中のユースケースにおける費用対効果を見積もることができます。例えば、AIエージェントを用いたテスト自動化の導入を決定した場合、まずはパイロットプロジェクトを実施し、自動化を本格的に導入した場合にスタッフの作業時間をどれだけ削減できるかを評価する必要があります。この削減額とソリューションの完全導入コストを比較することで、投資に見合う価値があるかどうかを明確に判断できます。
エージェントAIのROIリスクを管理するための他の方法としては、可能な限りLangChainのような低コストまたはオープンソースのエージェントフレームワークを選択することが挙げられます。Pineconeのようなコスト最適化されたベクターデータベースも役立ちます。また、複数のユースケースを同一のエージェントAIインフラストラクチャ上に統合することも有効です。
3. データのプライバシーとセキュリティリスク
エージェント型AIシステムは、多くの場合、データへの広範なアクセスを必要とします。レガシープラットフォームには機密性の高いビジネス情報が頻繁に保存されているため、AIエージェントがデータを「漏洩」した場合、データのプライバシーとセキュリティにリスクが生じる可能性があります。
解決策は、企業が人間のユーザーに対して導入しているのと同じプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス管理をAIエージェントにも適用することです。ロールベースのアクセス制御(RBAC)によって、レガシーシステム内でエージェントがアクセスできるデータとアクセスできないデータを正確に制御する必要があります。また、許可されていないサードパーティシステムへの接続を防ぐため、エージェントのネットワークアクセスを制限することも不可欠です。
さらに、エージェントがどのデータにアクセスし、そのデータで何を行ったかを詳細に記録した監査証跡を維持することは、特に企業がエージェント AI をコンプライアンスに準拠した方法で使用していることを証明する必要がある場合に重要です。
4. 幻覚傾向
大規模言語モデル(LLM)を基盤とするあらゆるAI技術と同様に、AIエージェントは「幻覚」を起こす可能性があります。つまり、誤った仮定に基づいて行動したり、誤った判断を下したりする可能性があります。これは、エージェントがミッションクリティカルなレガシーシステムにアクセスできる場合に特に危険です。
このリスクを軽減する最善の方法は、AIエージェントが重要なタスクを支援する際は常に人間に状況を報告し続けることです。例えば、財務データや物流データを扱うAIによる自動化は、通常、人間の承認を得てからでないと実行されません。
また、AIエージェントが提案するアクションが正しい可能性を測定する、信頼度閾値の導入も役立ちます。信頼度が低い決定は、特に重要なプロセスやリソースに影響を与える場合は、人間による検証が必要です。
レガシーシステムでエージェントAIを最大限に活用する
エージェント型AIはレガシーシステム管理において非常に多くのメリットをもたらすため、企業がその活用を怠ると大きなリスクを負うことになります。確実かつ安全に活用するには、AIエージェントがレガシーシステムとの統合、コストの抑制、レガシーシステムデータのセキュリティ確保といった分野でもたらす特有の課題を軽減する必要があります。これは実現可能ですが、レガシープラットフォーム特有の複雑さを考慮すると、組織は特に高度な計画と分析が必要となることを覚悟しておく必要があります。
この記事は、クラウドコンサルティング会社Lemongrassの最高イノベーション責任者であるKausik Chaudhuri氏によって執筆されました。彼は、SAPを含むミッションクリティカルなエンタープライズアプリケーション向けの複雑な技術ソリューションの設計、導入、移行、運用で知られる思想的リーダーです。