ベスピン、AIエージェントの不整合に警鐘
- •イ・セヨン専務、エージェント間の衝突や反復、検証不足を成果不振の原因と指摘し、MIT研究を引用
- •米企業の投資額は350〜400億ドル、売上成長を達成した事例は5％
- •ベスピン、121エージェントを稼働し、年間約16億ウォンを削減
ベスピン・グローバルのイ・セヨン専務は2026年9月22日、ソウル・汝矣島のFKIタワー・カンファレンスセンターで開かれた「金融テックカンファレンス2026」で、企業がAIエージェントを増やしても成果を得られない原因として、エージェント同士の不整合と検証不足を挙げました。企業はこれまでモデルの導入と活用に力を入れてきましたが、今後は適用する事業を定め、結果を検証して成果を示す必要があると述べました。複数のエージェントが衝突したり、同じ作業を繰り返したりし、目標達成に向けて協調しなければ、事業成果につながらない可能性があると説明しました。
イ専務は米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究を引用し、経営幹部50人、リーダー150人、従業員約350人への聞き取りで、米企業はエンタープライズAIに350〜400億ドル（約47〜54兆ウォン）を投資したものの、売上成長を実現した事例は5％にとどまったと伝えました。また、生成AIへの世界全体の投資が50兆ウォンに迫ると述べ、投資規模と実際の成果を分けて見る必要があるとしました。
ガートナーの予測では、フォーチュン500企業が保有するAIエージェントは、昨年は1社当たり平均15個で、2028年には15万個に達する見込みです。イ専務は、エージェントの増加に伴い三つの問題が拡大し得ると述べました。導入前に価値目標を定めなければ、経営陣は改善効果を確認しにくくなります。反復作業はトークンの使用量を増やし、コストに気づくのが遅れるおそれがあります。エージェントごとの業務把握も難しくなり、業務に必要なツールやデータへのアクセス権を与えながら、セキュリティ基準とコンプライアンスを満たす必要があります。
イ専務は、エージェントは複数の段階を経るうちに精度が下がる可能性があるため、モデルだけでなく各段階の処理過程と入力値も整理し、検証すべきだと強調しました。同氏が示した三つの不整合は、現場で実際に使われない「人」、投入費用に比べて効果が小さく投資収益率（ROI）の確保が難しい「損益」、GPUやモデルに比べてデータと運用能力への投資が不足する「能力」です。
同氏はAI運用体制を、インフラ、モデル、データオプス、オントロジー、エージェント構築、ガバナンスとコンプライアンス、成果とROIの7段階に分類しました。GPU・モデル・エージェント構築には投資が集中している一方、データオプスとオントロジーには大きな空白があり、ガバナンスの重要性は近年高まっていると分析しました。企業はまず、実現したい事業成果を定義する必要があると説明しました。
ベスピン・グローバルは社内で約910個のエージェントを作成し、そのうち511個を登録、現在121個を稼働させています。同社はこれにより年間約16億ウォンを削減していると発表しました。イ専務は、望む結果を得るには達成すべき成果を明確に定義する必要があると述べました。