はじめに
近年、自律的にタスクを実行する「エージェントAI」への関心が高まっています。多くの開発が大規模言語モデル（LLM）を中心に進められる一方で、コストや速度、特定の業務への適合性といった課題も浮き彫りになってきました。
本稿では、こうした状況に対する新たなアプローチとして、小型・高速なオープンソースモデルを活用して、ビジネスに真の価値をもたらすエージェントAIを構築するための6つの戦略についてIBMの技術ブログをもとに解説します。
参考記事
- タイトル: Six strategic shifts to build agentic AI with small, fast, open models
- 著者: Laura Langendorf, Rogerio Gonçalves
- 発行元: IBM
- 発行日: 2025年8月7日
- URL: https://www.ibm.com/think/insights/six-strategic-shifts-build-agentic-ai-small-models
要点
- ビジネスで効率的にエージェントAIを利用するために、以下の６つを意識する必要がある。
- ビジネスに適合した小型モデルを選定し、投資対効果（ROI）を迅速化する。
- 特定のベンダーに依存しないオープンなエコシステムと、俊敏なプラットフォームを構築する。
- 開発の初期段階から「責任あるAI」の原則を組み込み、透明性と信頼性を確保する。
- エージェントAIを設計から運用、改善に至る完全なライフサイクルで管理する。
- タスクに応じてエージェントと最適なモデルを組み合わせ、連携させることで価値を最大化する。
- コスト効率の良い小型・高速モデルを大規模に展開（スケール）させ、企業全体へのインパクトを促進する。
詳細解説
エージェントAIと小型モデルについて
「エージェントAI」と「小型モデル」について簡単に説明します。
- エージェントAIとは？
単に質問に答えたり文章を生成したりするだけでなく、与えられた目標を達成するために、自律的に状況を判断し、計画を立て、ツールや他のAIと連携しながらタスクを実行するAIのことです。例えば、「来週の東京出張のフライトとホテルを予約して」と指示するだけで、最適な選択肢を探し出し、予約までを完了するようなシステムを指します。 - 大規模モデルと小型モデルの違い
AIの性能を決める要素の一つに「パラメータ数」があります。大規模言語モデル（LLM）は、数千億ものパラメータを持ち、非常に幅広い知識と高い汎用性を誇りますが、その分、運用コストが高く、応答に時間がかかることがあります。一方、小型モデルは、特定のタスクやドメイン（専門分野）に特化して学習させることで、パラメータ数を抑え、低コストかつ高速な応答を実現します。
1. ビジネス適合モデルによるROIの迅速化
全てのAIタスクに、巨大で万能なモデルが必要なわけではありません。実際には、文章の要約、コード生成、社内文書に関する質疑応答など、範囲が限定されたタスクにおいては、その分野に特化した小型モデルが、大規模モデルと同等かそれ以上の性能を発揮することがよくあります。
開発チームは、モデルのパラメータ数にこだわるのではなく、最初から「タスクごとのコスト」「価値提供までの時間（応答速度）」「タスクへの適合性」を評価し、最適なモデルを選択すべきです。これにより、クエリあたりの推論コストを劇的に削減し、対話型のワークフローに不可欠な1秒未満の応答速度を実現できます。
2. アジャイルなプラットフォームとオープンなエコシステム
優れたAIアプリケーションの構築は、モデルを選ぶだけで完結しません。そのモデルを囲むツールやプラットフォーム、開発手法がビジネスの成果を左右します。
IBMの記事では、特定のベンダーの製品に縛られる「ベンダーロックイン」を避け、活発な開発者コミュニティを持つオープンソースのAIモデルを活用することを推奨しています。
また、ユースケースごとに小規模なチームがモデルやテンプレートを管理する「マイクロファクトリー」や、軽量なモデル群を連携させる「モジュラーパイプライン」といった、俊敏（アジャイル）な開発アプローチを取り入れることで、開発期間を数ヶ月から数週間に短縮し、企業全体でAIの可能性を最大限に引き出すことができます。
3. 責任あるAIの組み込み
AIへの信頼を醸成するためには、「責任あるAI」の考え方を後付けのチェック項目ではなく、開発のあらゆる段階に組み込む必要があります。具体的には、以下の3点が重要です。
- モデル選択と学習の透明性: 企業の価値観や規制要件に合致した、監査可能なデータセットで学習されたモデルを選択します。
- データエンジニアリングの厳格さ: データの出所からモデルの出力に至るまで、データの流れを追跡・文書化し、説明可能な状態を維持します。
- 人間によるガバナンス (Human-in-the-loop): 人間がAIの判断をレビューするチェックポイントを設け、品質やコンプライアンスを確保します。
これらの取り組みにより、AIがもたらすバイアスを低減し、プライバシーを保護し、持続可能でスケーラブルなAI活用基盤を築くことができます。
4. エージェントAIのライフサイクル運用
ビジネスに適合したモデル、俊敏なプラットフォーム、そして責任あるAIの基盤が整ったら、次はいよいよエージェントAIを業務に投入し、運用する段階です。理論を具体的な成果に変えるためには、以下のライフサイクルを回していくことが重要になります。
- 設計: 「コード抽出担当」「テスト生成担当」など、エージェントの明確な役割を定義します。
- 構築: 役割ごとに特化した小型モデルを組み合わせ、ビジネスルールを組み込んだパイプラインを構築します。
- 展開: 監視機能やトレーサビリティを備えた中央プラットフォームでエージェントを運用します。
- 運用と改善: ユーザーからのフィードバックを収集し、エージェントの再学習や再設定を行い、継続的に投資対効果（ROI）を測定します。
5. エージェントとモデルの最適なペアリングによる価値最大化
エージェントを大規模に活用する鍵は、タスクに最適な高速モデルをいかに効果的に組み合わせるかにかかっています。これを「オーケストレーション」と呼びます。
例えば、「コードのテキスト化」「SQL生成」「固有表現抽出」といった個別のタスクごとに最適な小型モデルをベンチマークし、それらを連携させることで、一つの巨大なモデルに頼るよりもはるかに効率的なエージェントを構築できます。
さらに、エージェントのパフォーマンス（応答速度、エラー率など）やバージョンを追跡し、人間によるチェックポイントを設けることで、ガバナンスを効かせながら価値を最大化することが可能です。
6. 小型・高速モデルのスケーリング
小型で高速なモデルの最大の利点は、その圧倒的なコスト効率にあります。一つのモデルの運用コストが大規模モデルの数分の一で済むため、追加のエージェントを導入する際の費用はごくわずかです。
これにより、何十、何百もの専門エージェントを同時に実行することが予算的に可能になります。また、エージェントが個別のコンテナで動作するため、一部のエージェントに障害が発生してもシステム全体が停止するリスクを低減できます（これを「ブラスト半径の制御」と呼びます）。
このスケールメリットを活かすことで、企業はAI活用の実証実験（PoC）から全社的な本番運用へと迅速に移行し、コスト削減、市場投入時間の短縮、品質向上といった恩恵を最大限に享受できるのです。
まとめ
本稿では、IBMが提唱する、小型・高速なオープンモデルを活用したエージェントAI構築のための6つの戦略的転換について解説しました。
これからの企業におけるAI活用は、一つの巨大な万能モデルにすべてを委ねる中央集権的なアプローチから、多数の特化型モデルを適材適所で連携させる、分散型で実用的なアプローチへと移行していくでしょう。重要なのは、賢いモデルを作ること以上に、賢いシステム、賢いチーム、そして賢い戦略を構築することです。
ここで紹介した6つの戦略は、単に開発手法を近代化するだけでなく、ビジネスにおけるイノベーションの進め方そのものを変革し、未来の競争力を確保するための重要な指針となるはずです。
