AIエージェント開発の理想と現在地 ROIで測ることが正しいのか？
──AIエージェントの基盤としては「Workato」を選んだが、AIに関わるツールやプラットフォームを選定する上での基準は何か。
高橋：AIエージェント開発の基盤としてもWorkatoを活用しているが、導入時の主眼は、サイロ化したシステムを受け入れた上で連携させるiPaaSとしての役割にあった。個別システムの刷新が現実的に難しい中、複数の選択肢を比較検討した結果、当社の内製方針やメンバーのスキルレベルにも合っていた点が決め手になった。
当社ではできるだけ内製する方針だが、どうしてもハードルが高い部分やわざわざ内製するほどでもない部分は、外部の力を借りることにしている。その前提で考えたとき、WorkatoのUIや設計思想が私も含めたメンバーのスキルレベルに合っていた。似たプラットフォームは多くあるものの、新しいワークフローを作るためには毎回ベンダーに発注しなければならず、お金も時間もかかってしまう。その状態を避けるために、自分たちで触れてカスタマイズできることが条件の1つだった。
──AIエージェント自体も、ユーザーの使いやすさが問われる。現場視点で気を付けている点はあるか。
高橋：AIエージェントを使うための“手順書”を作ったら負けだと思っている。チャット形式でフランクに仕事を依頼したら、ある程度のクオリティのアウトプットが返ってくる仕組みが理想的だ。
──AIエージェントの運用ルールは。
高橋：これから具体的に議論していく段階だが「どんな形でも使ってもいい業務」「絶対に使ってはいけない業務」「正しいデータに基づいていたら使ってもいい業務」と、レイヤーを分けようと考えている。たとえば、財務諸表に関わる内容は必ず正しいデータに基づかなければならない。仮にAIエージェントに業務を任せるのであれば、そもそも正しいデータとしか連携できない状態にしておいたほうがいいのではないか。
──もはやAIを導入しないという選択肢はないように思えるが、大きな投資であることも事実。回収できるのかという話題も本格化しているが、どう向き合っていくのか。
高橋：前提として、オリックス銀行自体はそこまで大きな会社ではないため、投資額も極端に大きなものにはならないと考えている。その上で、各プロジェクトでROIを算出しているのが現状。しかし、それが正しいのかは答えを模索している段階だ。
私の作業がAIエージェントのおかげで10％削減できても、私の給料が10％減るわけではないように、コスト効果は単純に計ることができない。その10％によって他にどのような価値を創出しているのかが重要。単純に投資額と削減できたコストを比較して良し悪しを判断することは、非常に難しい。
また、AIの進化は速いため、2〜3年後はまったく違うことをいっているかもしれない。「あの頃はAIエージェントを必死に作っていたよね」と振り返る可能性すらある。この状況で中長期的に考えると、投資が回収できるかどうかの話ではないのではないか。
ビジネス構造そのものがまた変わってしまっている可能性もある。ではなぜ今AIへ投資をしなければならないのかというと、新たな変化が起こったときでもすぐに切り替えられる土台作りだと考えている。
──現状は個別タスクに対応したAIエージェントを作っている段階だが、AIエージェント同士をどうつなげていこうとしているのか。どのようなアプローチが有効か。
高橋：今は各タスク用のAIエージェントをとにかく作る。そうすると、この業務にはこのAIエージェントを呼び出すといった手順書が必要な時期もくるはず。そうなったとき、AIエージェントに仕事を振り分けるためのAIエージェントを1体作れば、機能するのではないか。そのような仕組みがWorkatoで構築できるため、今後に向けて個別のAIエージェントを各所で作っている。
現在、ITリテラシーや開発スキルの向上に向けては、人事部で初級・中級・上級向けの講座を開催している。AIエージェント開発の各部署への拡大を見据え、さらに高度な領域の研修や講座はシステム部門が企画するなど、人事部と連携しながらうまく役割分担していきたい。
今後の目標としては、「AIで生産性を向上する」というフェーズから抜け出したい。現段階では、変に業務プロセスを見直そうと一切言わないようにして、今ある業務の一部にAIを適用してみてうまくいけば、まずはそれでいいとしている。ただ、そのうちもっと直接的に価値を創出するための使い方が議論できる状態まで持っていきたい。
