ITおよびそれを越えた領域におけるエージェンシックAI：能力、課題、ガバナンスの質的分析

エージェンシックAIは、自律的な意思決定、適応的推論、および動的環境での革新的な協働を特徴とするAIの飛躍的進歩を表しています。単なる自動化から反省的で目標指向の行動へと移行する中で、これらの可能性は重要であり、IT運用、リアルタイム分析、戦略的意思決定などで顕著です。しかしながら、その産業界における重要性の増加にもかかわらず、学術文献にはエージェンシックAIの技術的、倫理的、ガバナンス的側面を包括的に捉えた一貫した枠組みが存在しません。本研究では、質的アプローチを採用し、テーマ分析および比較ケーススタディを組み合わせて、2023年および2024年の学術資料、産業文書、規制刊行物からの結果を解釈します。本稿は技術文献と学際的文献を統合し、以下の４つの主要領域を検討しています：（1）エージェンシックAIの機能的アーキテクチャとメカニズム、（2）MoogsoftやDyna-traceを含むAIOpsプラットフォームを通じた運用価値、（3）バイアス、データの悪用、自律性の不整合などの進化するリスク、（4）既存の監督法における規制および倫理的な空白。さらに、説明可能性、人間とAIの協働、公平性など、これらシステムの将来的な設計と展開に不可欠な繰り返し現れるテーマを明らかにしています。私たちはまだAIに関する漠然とした共通知識の段階にあります。この問題やその他の緊急課題を解決するために、本稿は「エージェンシックAIの形成過程」という視点を用い、人間とAIの主体間の「目と目の対話」に焦点を当てる新しい方法論を提案します。理論モデルと実例を融合することにより、本稿はエージェンシックAIの展開と制約のための包括的枠組みを確立し、新しい知能システムの開発において透明性、説明責任、学際的協力に重点を置いた責任あるイノベーションを促進するための政策立案者、革新者、業界リーダーへの初期提言を提供します。