2024 年と 2025 年には、生成 AI(GenAI)がテキスト、画像、コードを大規模に生成することで注目を集めました。しかし 2026 年に向かうにあたって、経営陣からより深刻な質問をされるようになりました。AI がコンテンツの作成からビジネスの意思決定の推進にどのように移行できるでしょうか?

答えは、Agentic AI にあります。これは、GenAI の創造的なアウトプットを、自律的な目標主導型の意思決定システムに変換するレイヤーです。Agentic AI と GenAI を組み合わせることで、企業は受動的なツールを超えて、適応的な意思決定エンジンを実現することができます。

• 生成 AI =「作成」です。テキスト、画像、推奨事項が生成されます。
• エージェント AI = オーケストレーション + アクション 計画を立て、目標を分解し、さまざまなワークフローを実行します。
• これらが連動して意思決定パイプラインを形成します。GenAI はオプションを提供します。エージェント AI が評価、選択、実行します。

この能力の組み合わせにより、企業は反応的なアウトプットから積極的な戦略へと移行することができます。

エージェント AI には、GenAI に不足しているオーケストレーション層が導入されています。

• タスクの分割 — 戦略目標を下位の目標に分ける
• フィードバックループ — 嗜好データ、相互比較、合意事項のラベリングを介して GenAI の成果を評価します。
• リアルタイムの適応性 — 情報や状況が変わるときにコースを変える
• マルチエージェントによるコラボレーション — 論理化、評価、実行を担当する専門エージェント。

GenAI は「何を」を生成し、エージェント AI は「どのように」と「なぜ」を決定すると考えてください。

企業での導入には、次のことを統合した階層化アプリケーションが必要です。

• コンテンツ生成のための大規模言語モデル(LLM)。
• 嗜好の最適化のための人間的フィードバックを使用した強化学習(RLHF)
• マルチモーダルデータ(テキスト、音声、動画、センサーデータ)。
• 評価の枠組み: 相互評価、バイアスの検出、合意のあるラベリング
• 堅牢性とセキュリティ性のテストのためのレッドチーム。

この組み合わせは、意思決定を創造的であるだけでなく、正確で、説明可能で、信頼性の高いものにすることを保証します。

• スピード: リアルタイムの意思決定と、手作業による分析の日数の比較
• 正確性: エージェントは、品質指標を使用して継続的にアウトプットを改善します。
• スケーラビリティ: マルチエージェントのオーケストレーションにより、企業は数千のワークフローを同時に処理できます。
• 信頼: 透明性の高い評価フレームワークは、偏見と偏見を減らします。

Uber AI ソリューションは、企業が GenAI と連携するために必要なインフラストラクチャ、ギグワーカー、ガバナンスモデルを提供します

エージェント AI:

• 200 以上の言語と 30 以上のドメイン (金融、医療、STEM) によるデータ収集とアノテーション
• 横並びの比較、好みのランキング、ゴールドデータセットなど、大規模なモデルの評価が可能です。
• uLabel や uTask などのプラットフォームで、AI ワークフローのオーケストレーション、厳選、ガバナンスが可能になります。
• グローバルな従業員(88 万人を超える稼働者) — 多様なフィードバックループを確保し、制度的な偏見を減らします。

1. コンテンツのアウトプットだけでなく: 下書きだけでなく、AI が意思決定を行う方法について考えてみましょう。
2. オーケストレーション層への投資: GenAI がエージェントによる監視と連携していることを確認してください。
3. 継続的評価を採用する: 嗜好データ、バイアスダッシュボード、SLA 遵守については、交渉の余地はありません。
4. 信頼できるプロバイダーとの提携: 実績のあるプラットフォームと多様な従業員を展開して規模を拡大します。

2024 年は、AI が生成機能を発揮できることを証明する出来事でした。2025 年は、それらの成果を調整する年でした。2026 年は、信頼できる AI による大規模な意思決定が期待されます。

GenAI の創造性とエージェント AI のオーケストレーションを組み合わせることにより、企業は実際のビジネス成果を高める、適応的で自律的で説明可能な意思決定システムを実現できます。

データ、プラットフォーム、グローバル規模を提供する Uber AI ソリューションを活用することで、企業はこの次のフロンティアに安心して移行できます。