企業事例（3）：NTTデータの「次の時代のSIer論」

　従来の生成AIは個別のタスクに対する対応を得意とし、その前後の段取りや準備などを自律的に行うことはできなかった。NTTデータはこの部分を技術開発し、自律的にそのタスクの前段階の段取り（日程調整・連絡実施等）を行い、複数のタスク結果を総合して目的を遂行する「デジタルレイバー型」へと深化させる取り組みを進めている。 　また同時に、AI同士の連携を促進するために、AIエージェントの回答の信頼性を評価する技術も開発中だ。お互いの回答を評価できるようになれば、AIエージェント同士がコミュニケーションを通じて目的達成の近道となるプロセスを導きやすくなる。 　エージェント同士のコミュニケーションを通じた業務変革（Smart Agent）を実施するための構成要素は下記の通りだ。 （1）自律的なタスク組立と特化エージェント/デジタルワーカーへのタスク割振するパーソナルエージェント （2）単純・定型タスクを実施するデジタルワーカー （例：住友生命／従業員との会話でパーソナルエージェントがタスクを理解し割り振り、デジタルワーカーが個々人に最適化されたメールを生成・自律送付） （3）専門知識を持ってタスクを検討する特化エージェント （例1：東京ガス／ターゲット定義・ペルソナ策定・ジャーニーマップ作成など一連のマーケティング業務を行うマーケティングエージェント） （例2：ライオン／暗黙知である生産技術領域の知見を有し知識伝承を行うエージェント） （4）AI同士が協調するコミュニケーション （例：マルチエージェントシミュレーション：生成AIに個別のペルソナや専門知識を与え、生成AI同士が会議し価値を創出） 　これまでNTTデータのようなSIerは、顧客の個別システムの開発や、ソリューションの導入を支援するビジネスモデルが中心であった。しかし、AIエージェントが作る未来に先回りして事業展開を進めることで、これまで以上に、大きな価値を提供できるSIerに変貌できる可能性がある。 　NTTデータでも、業務AI化に向けた伴走コンサルティング型の支援や、業務AIエージェントソリューション展開、AIエージェント型オペレーションのBPO型受注など、生成AI時代のビジネスモデルへと大きく変革する構えだ。 　ここまでは、タスクやオペレーションを自動化するAIエージェントについて触れてきたが、ここからは、さらに進んだ姿として「AIエージェント同士が相互関与・交渉するような事例」を紹介したい。