個別に動作する従来の AI モデルとは異なり、エージェント AI は次の利点があります。

• 自律型: エージェントは独立して行動し、監視は最小限に抑えられます。
• 調整済み: マルチエージェントシステムでは、ドメインをまたがって連携する必要があります。
• 目標主導: 入力だけでなく、出力もビジネス目標に沿ったものにします。
• 評価済み: システムのバイアス、安全性、正確性を継続的にモニタリングする必要があります。

企業規模でこれを提供するには、複数の層のテクノロジー、従業員、ガバナンスを統合する必要があります。

エージェント AI の意思決定力は、トレーニングと評価に使用されたデータに応じて異なります。企業は次のことを行う必要があります。

• 複数ドメインにまたがる、正確で大規模なラベル付きデータセット。
• 端的なケースの総合データとシミュレーション。
• 金融、ヘルスケア、小売などの分野での専門知識

この基盤がなければ、自律型エージェントは企業レベルの正確性と信頼性の基準を満たすことができません。

適切な積み重ねを構築することで、次の 3 つの側面で効果が期待できます。

• スピード: 市場への到着時間を 2 桁の日から 2 桁の時間に短縮します。
• コスト: オーケストレーション、自動化、従業員の最適化を通じて、% の経費削減を実現します。
• 品質: 業界標準の 95% と比較して、98% 以上の精度が実現します。

Uber AI ソリューションは、実績のあるエンドツーエンド アプローチを企業に提供します。

• uタスク: 編集レビューループ、合意モデル、リアルタイムのモニタリングを管理する、ワークフローオーケストレーションプラットフォーム。
• uLabel: 事前ラベリングチェック、ゴールドデータセット検証、コン同意モデリングを備えた、高度なアノテーションおよび厳選ツール。
• uテスト: 自動化された QA を使用したモデルとアプリケーションのテスト、広告主のテスト、および人による監督。
• グローバルのギグワーカー(880 万人以上の稼働者): 30 を超えるドメイン、200 以上の言語で実際のデータを収集し、評価を行うことができます。
• ガバナンスフレームワーク: ダッシュボード、SLA 追跡、バイアス監査が組み込まれています。

• 準備状況を評価する: 自律性(自動化だけでなく)が必要なワークフローを特定する。
• マップ パッケージの要件: オーケストレーション、データ、ガバナンスの層を定義します。
• 試験運用から開始: リスクが低く、影響が高いワークフローでエージェントを配置します。
• 責任を持って規模を拡大する: アノテーター間の合意、SLA 遵守、公正性ダッシュボードなどのガバナンス指標を使用して、対象範囲を拡大します。 エキスパートとの提携: Uber AI ソリューションなどのプロバイダーを活用して、世界的な規模、実績のあるプラットフォーム、迅速な導入を実現しましょう。

エージェント AI は、すぐに利用できる機能ではありません。企業規模で機能するには、オーケストレーション、ガバナンス、データパイプライン、評価システムの積み重ねられた基盤が必要です。

Uber AI ソリューションは、テクノロジー、従業員、ガバナンスを組み合わせてこの積み重ねを今すぐ提供します。企業がエージェント AI から、より迅速で、より低品質の成果を得られるよう支援します。

2026 年には、勝者は AI を導入するだけではありません。適切なタイミングで積み上げ、責任を持って規模の調整を行います。