AIエージェントは誰でも構築できます。 では、保有し続けられますか？

ソフトウェアシステムのライフサイクルコストのうち、保守が占める割合は平均で約60%、システムの種類によって40%から80%に及びます。その大半は、要件の変化に伴う機能拡張です。

同じ素数・合成数の判定タスクで、GPT-4の正答率は2023年3月の84.0%から2023年6月には51.1%に低下しました。著者らは、LLMの挙動は短期間で大きく変化しうるため、継続的な監視が必要だと結論づけています。

専門ベンダーから購入したAIツールの成功率は67%でした。一方、自社開発の成功率はその3分の1にとどまりました。この調査は、経営層150人へのインタビュー、従業員350人へのアンケート、公開されている300件のAI導入事例の分析に基づいています。

調査対象となったAIの概念実証（PoC）のうち88%は、本格展開に至っていません。企業が立ち上げたAIのPoC 33件のうち、本番運用に移行したのはわずか4件でした。

ブリティッシュコロンビア州の審判所は、Air Canadaのウェブサイト上のチャットボットが忌引運賃について顧客に誤った情報を伝えたとして、同社に損害賠償、利息、手数料の支払いを命じました。チャットボットは自らの発言に責任を負う独立した存在であるという同社の主張は退けられました。

Gartnerは、コストの増大、不明確なビジネス価値、不十分なリスク管理を理由に、エージェント型AIプロジェクトの40%以上が2027年末までに中止されると予測しています。

Gartnerによると、「本番運用に至るAIプロトタイプは平均でわずか48%」であり、AIプロトタイプから本番運用までには「平均8.2か月」かかります。

Gartnerは、AIエージェントの初期投資額を、自社開発の場合で$2.5M～$4.3M、購入の場合で$1.5M～$2.7Mと見積もっています。

自社開発では、本来ベンダーが担うモデルの保守を自ら引き受け、希少なAI人材を採用し、より重いコンプライアンス監査に対応する必要があります。Gartnerは、それを維持する自社チームの能力を過大評価しないよう警鐘を鳴らしています。