AI-Papers
- IBMはThink 2026で、AIエージェントのガバナンスを体系化する「AIオペレーティングモデル」を発表し、4つの柱でAI統制の全体像を提示した
- エージェント機能・データ・オートメーション・ハイブリッドの4層が連携し、数百〜数千規模のエージェントを組織全体で一元管理する仕組みを整備する
- watsonx OrchestrateとIBM Sovereign Coreが正式提供へ移行し、マルチエージェント時代のオーケストレーションとデータ主権に対応する
AI統制が経営課題になる背景
企業のAI活用が拡大するにつれ、組織内で稼働するAIエージェントの数は急増している。大手企業では数百から数千規模のエージェントが並行して動作し、それぞれが業務データにアクセスして自律的に判断を下す場面が現実のものとなっている。
こうした状況でIBMのCEO、アーバインド・クリシュナ氏は「AIの成功とは、多くのAIを導入していることではなく、成功プロジェクトの集積であり、運用の方法論の計画だ」と述べている。問われているのは導入数ではなく、どう統制して成果につなげるかという点だ。
IBMが2026年5月のThink 2026カンファレンスで発表した「AIオペレーティングモデル」は、この問いへの体系的な回答として提示された。エージェントの乱立によるガバナンス欠如という新たな障壁に、構造的なフレームワークで正面から対応する試みだ。
4つの柱で構成するモデル
AIオペレーティングモデルは、エージェント機能・データ・オートメーション・ハイブリッドという4層で構成される。
エージェント機能層は、企業全体のガバナンスと機能統合AIを担う中核だ。複数のエージェントが協調して複雑な業務フローを処理するマルチエージェントのオーケストレーション（調整・制御）を実現し、個別エージェントの動作を組織レベルで統括する。
データ層は、リアルタイムで最新情報にアクセスできる接続済みデータ基盤を指す。エージェントの判断精度はデータの鮮度に直結するため、この層が全体の品質を左右する。IBMはApache KafkaをベースとするリアルタイムデータストリーミングをConfluentとのパートナーシップを通じて強化し、データ基盤の信頼性向上を図っている。
オートメーション層はプロセス全体を貫くエンドツーエンドのインフラを提供し、個別タスクの自動化を組織横断的なフローへと拡張する。ハイブリッド層は、パブリッククラウド・プライベートクラウド・オンプレミスを問わず、セキュリティとデータ主権を維持しながらAIを運用するための基盤として機能する。
主要製品群の役割
モデルを支えるIBMの製品群の中で特に注目されるのがwatsonx Orchestrateだ。マルチエージェントのオーケストレーション機能をプライベートプレビューから正式提供へ移行し、企業が自社のエージェント群を大規模に管理・調整できる環境を提供する。
IBM Concertはインテリジェントなインフラ統合を担う製品で、分散したシステムを横断してAIエージェントの動作を可視化する役割を持つ。異常の検知からインシデント対応まで一貫して支援し、大規模エージェント群の信頼性維持に寄与する。
2026年5月から提供を開始したIBM Sovereign Coreは、データガバナンスと規制遵守を強化する製品として位置づけられる。金融・医療・公共といった規制の厳しい分野でも、各国の法令に沿ったかたちでAIエージェントを展開できる環境を整備するものだ。
企業導入への示唆
ネスレの事例では、IBMの統合データ基盤を活用することで186カ国にわたるグローバルデータマートのコストを83%削減した実績が示された。エージェントが参照するデータを一元化して鮮度と品質を維持する仕組みが、コスト効率にも直結することを示す好例だ。
IBMはすでにフェラーリとのパートナーシップでF1ファン向けAIアプリを展開し、エンゲージメントを62%向上させた実績も持つ。AIオペレーティングモデルは、こうした個別プロジェクトの成功を組織全体に横展開するための方法論として機能する。
AI活用が成熟期に入る中、企業の関心は「何を導入するか」から「どう統制するか」へと移りつつある。IBMが提示するフレームワークは、その転換を体系的に支援するための具体的な指針となりえる。
