エージェント型AIがもたらす企業経営の地殻変動

　Anaplan ジャパンの年次ユーザーカンファレンス「Anaplan Connect Tokyo2026」では、「エージェント型AIと築く企業経営の未来」をテーマに、次世代の経営プラットフォーム像が提示された。

　冒頭、Anaplan ジャパン 社長執行役員の中田淳氏は、「我々が提案させていただいている『プランニングの高度化』や『意思決定支援』という領域において、どのようにAIを使うべきかという決定的な解は、まだ出切っていないのではないか」と提起した。その上で、同社が掲げる新たな解として「Anaplan Intelligence」と「Agentic Enterprise」の可能性を示唆した。

　続いて登壇したAnaplan CEOのチャーリー・ゴットディーナー（Charlie Gottdiener）氏は、同社のプラットフォームにおけるAI進化の歴史を辿った。

　Anaplanはこれまでも、「Forecaster」に代表される時系列予測の機械学習（ML）機能や「Optimizer」といった最適化アルゴリズムを自社プラットフォームに統合してきた。しかし、生成AI（Generative AI）の登場により、顧客がAIに求める期待値とビジネスの可能性は飛躍的に拡大したと語る。

「生成AIの登場以降、お客様のAIに対する理解や期待値が進化し、ビジネスの捉え方やプラットフォームの可能性に対する大きな変革が起きています。私たちは絶えずお客様のもとへ足を運び、課題に耳を傾けてきました。企業が投資を地に足のついたものにし、真に意味のあるイノベーションを推進するための最良の方法は、お客様の中にこそ進むべき道を見出すことであると、私は確信しています。」（Gottdiener氏）

エンタープライズAIに求められる「7つの必須要件」と、その価値を最大化する両利きのアプローチ

　Gottdiener氏は、数多くの顧客企業との対話を通じて浮き彫りになった「エンタープライズAIにおける7つの必須要件」を提示した。

　これら7つの要件を具現化するため、Anaplanは独自のアーキテクチャを展開している。特筆すべきは、確率的に回答を生成する大型言語モデル（LLM）と、厳密で再現可能な計算を行う「決定論的（Deterministic）計算エンジン」の融合である。

「言語モデルであるLLM単体に計算を担わせると、膨大なトークンを消費する上に誤った答えを生むリスクがあり、コストやスケーラビリティの観点でも実用的ではありません。一方で、Anaplanには大規模な環境下でも高い拡張性を維持しながら精密な計算に特化した決定論的計算エンジンがあります。生成AIの予測能力とAnaplanの確実な計算力を融合させることで、最小限のコストで最も精度の高い答えを導き出すことができるのです」（Gottdiener氏）