「サムスンAIフォーラム2026」で講演するOpenAIのハードウェア担当リチャード・ホー副社長＝2026年9月30日、ソウル・瑞草区のサムスン電子瑞草社屋(c)news1
【10月05日 KOREA WAVE】OpenAIのハードウェア担当リチャード・ホー副社長は、人工知能（AI）エージェントが単に質問に答えるツールから、実際の業務を担う段階へ進化していると説明した。一方、目標を設定し、結果を検証する人間の役割はむしろ重要になっていると強調した。
ホー副社長は9月30日、ソウル・瑞草区のサムスン電子瑞草社屋で開かれた「サムスンAIフォーラム2026」で、「チャットボットからエージェント型ワークフローへ」をテーマに講演した。
チャットボットが質問を受けるたびに回答するのに対し、AIエージェントは一つの目標を与えられると、必要なツールを使って複数段階の作業を進め、中間結果に応じて自らアプローチを修正するという。
ホー副社長は「人間は依然として目的を定め、必要な意思決定のポイントをコントロールする」とし、「変わったのは、そうした意思決定の間にある実務をエージェントがはるかに多く担えるようになったことだ」と説明した。
企業ではこうした変化が急速に進んでいる。OpenAIの企業顧客が利用するChatGPTとCodexの合計出力トークンのうち、Codexが64％を占めた。
月間アクティブユーザー1人当たりの出力トークンが上位10％に入る企業は、中間層の企業と比べてAIエージェントの利用量が2.6倍だったが、2026年6月にはその差が8.3倍以上に広がった。
エージェント型ワークフローの利用は開発分野にとどまらず、法務や営業、採用、マーケティングにも拡大している。2月以降、企業におけるCodexの週間アクティブユーザーは法務で108倍、営業と採用でそれぞれ41倍、マーケティングで26倍に増えた。
一方、AIに実務を任せるほど、検証の仕組みと人間による判断が重要になるという。ホー副社長は約1万のAIエージェントが同時に協力したナビエ・ストークス方程式の研究事例を挙げ、「探索は非常に幅広くできるが、結果を受け入れる条件は非常に具体的でなければならない」と述べた。
OpenAIが初めて独自開発したチップ「Jalapeño」も、同じ原則を適用した事例として紹介した。OpenAIは2026年6月、Broadcomと共同開発したJalapeñoを公開した。
設計段階では、AIが提案した回路の変更案を既存の半導体設計ツールで繰り返し検証。その結果、一部の演算ブロックの面積を8～10％削減したという。
ソフトウェアの最適化では、AIによって初期実装時と比べて性能を約287倍に高め、理論上の最大性能の88.94％まで引き上げたと説明した。
ホー副社長は「エージェントを動かすだけでは不十分だ。何を達成すれば正しく完了したことになるのかを示す必要がある」と指摘。「機械がより多くの実務を担うようになっても、目標を選び、何を根拠に結果を受け入れるかについては人間が責任を負わなければならない」と強調した。
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