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米製薬大手メルクと決済大手マスターカードが、AIエージェントの本番運用で具体的な成果を上げ始めています。VentureBeat主催イベントで両社幹部が登壇し、成功の鍵は派手なモデル選定ではなく基盤インフラの先行整備だったと明かしました。場当たり的な導入を避け、全社で再利用できる仕組みを敷いた点が共通項です。
メルクのデジタルプラットフォーム担当VPショーン・フィナティ氏によると、AI活用で創薬の一研究サイクルが33％短縮され、患者への新薬到達が1年早まる見込みです。販促資料の作成でも、規制順守のチェックを担うAIが初稿で「99％正しい」品質に達し、レビュー期間を月単位から日単位に圧縮、納品を最大80％加速しました。アプリ近代化でもJavaScriptをPythonに書き換えるなど、従来は数カ月かかった作業をエージェントが代行しています。
ただし基盤がなければ成立しない、というのが同氏の核心です。メルクはAWSアカウントを2500、Azure・GCPも併用し、47拠点のエッジと数百のデータベースをMCPやA2Aで接続。「配管」と呼ぶ共通インフラを先に敷設したからこそ、現場が安全かつ摩擦なく多様なワークロードを走らせられると説明します。後付けでは数千の負債が積み上がり、革新を妨げると警告しました。
一方、マスターカードのチーフデータオフィサー、アンドリュー・レイスキンド氏は、チャージバックや不正請求の処理にエージェントを投入しています。決済ネットワーク・加盟店・消費者をまたぐ非構造データを束ね、決定論的判断と確率論的判断を組み合わせる難題に挑む構えです。効率化を進めつつも、消費者を疑うような誤判定で信頼を損ねるリスクを常に天秤にかけると語りました。
両社が口を揃えるのが、設計段階での許容リスクの定義です。レイスキンド氏は「ピーナツバターサンドと七面鳥サンドの取り違え」と「セリアック病患者への小麦提供」のたとえで、致命的な誤りと許容できる誤りを峻別すべきだと主張。1％の誤答が許されるか否かを先に決めれば、対策設計が前に進むとしました。
幻覚対策では、メルクがAIがAIを評価する多段検証を導入し、ClaudeとMicrosoft Copilotが互いの出力を採点する仕組みで信頼度スコアを引き上げています。コスト算定は依然難しいものの、構成要素に分解すれば見通しは立つというのが両氏の結論です。インフラと統制の二本柱が、エージェントAIを実装フェーズへ押し上げているといえます。