エンタープライズAI
エンタープライズAIパイロットの95%が失敗する理由（そして解決策）
問題はAIではありません。AIを構築する基盤にあります。
MITのProject NANDA調査によると、エンタープライズAIパイロットの95%が本番環境に到達できていません。 AIの能力が不足しているわけではありません。現在のモデルは、データ分析、コンテンツ作成、ワークフロー自動化をこれまで以上に優れた精度で実行できます。
失敗の原因は、企業が自律システムではなく人間向けに設計されたインフラ上にAIエージェントを構築していることにあります。
AIパイロットが「概念実証」の段階で停滞しているなら、あなただけではありません。なぜこのような事態が起きているのか、そしてどう解決できるのかをご説明します。
AIパイロットを阻む3つのインフラギャップ
AIをデモから本番環境へ移行させることに苦戦している数多くの企業と話をしてきました。毎回同じ3つの問題が浮かび上がります。
ギャップ1：永続的なメモリがない
すべての会話がゼロから始まります。AIエージェントが月曜日に顧客のアカウントを分析しても、火曜日にはすべて忘れてしまいます。以前の作業を積み重ねることも、過去の判断から学ぶことも、他のエージェントと連携することもできません。
同じ質問に繰り返し回答し、コンテキストの再発見にトークンを浪費し、インテリジェンスが蓄積されないエージェントになってしまいます。
ギャップ2：人間による監視がない
AIは人間の100倍の速度で動作します。ガードレールがなければ、ミスも大規模に発生します。不適切なメールテンプレートが1万人の顧客に送信されたり、誤ったデータ更新がCRM全体を破損させたりします。
企業は実務を任せられないためAIを「デモモード」のままにするか、さらに悪い場合は展開して高額なクリーンアップ作業に追われることになります。
ギャップ3：コラボレーションレイヤーがない
AIエージェントがサイロ化して動作しています。営業エージェントはサポートエージェントが学んだことを見ることができません。レポートエージェントはリサーチエージェントの調査結果にアクセスできません。エージェントと人間が互いの作業を積み重ねられる共有ワークスペースが存在しないのです。
AIチームを構築しているのではなく、たまたま同じ会社名を共有しているだけの孤立したチャットボットを構築していることになります。
成功するAI導入に共通すること
成功する5%のAIパイロットには共通のパターンがあります。単にAIをAPIに接続するのではなく、エージェントを従業員として扱うインフラを構築しているのです。
エージェントにワークスペースを与える
人間によるチェックポイントを組み込む
エージェント間のコラボレーションを可能にする
既存ツールに接続する
インフラチェックリスト
次のAIパイロットを始める前に、これらの質問を確認してください：
これらの質問に「いいえ」と答えた場合、失敗の原因が特定できたことになります。
Lazarusが3つのギャップすべてを解決する方法
私たちは、これらの壁にぶつかり続ける企業のためにLazarusを構築しました。
| ギャップ | Lazarusのソリューション |
|---|---|
| 永続的なメモリがない | ファイル、データベース、コンテキストが永続する共有ワークスペース |
| 人間による監視がない | メール、Slack、Discord、またはチャットによる組み込みの承認ワークフロー |
| コラボレーションレイヤーがない | 複数のエージェント＋人間が同じワークスペースで作業 |
| 統合の複雑さ | 既に使用しているCRM、スプレッドシート、ツールに接続 |
あなたのAIはすでに十分な能力を持っています。成功するためのインフラを与えましょう。
関連記事
ご質問はありますか？