エージェント型AIがエンタープライズソフトウェアを再構築する中、Amazon Web Services（AWS）は、統合は簡素化される一方で、価格モデルはより複雑化していると警告しています。AWSソリューションアーキテクチャ担当ディレクターのオラワレ・オラデヒン氏によると、AI駆動型SaaSおよびワークフロー自動化プラットフォームの急速な台頭は、アプリケーションアーキテクチャとビジネス戦略の両方に変革をもたらしています。.
Pegasystemsのような企業は、すでにこの変化を活用しています。AIエージェントをレガシーシステムに組み込み、AWSクラウドインフラストラクチャに移行することで、Pegasystemsは2024年第3四半期に前年同期比17%の収益増加を報告しました。同社はAWS Bedrockを活用し、統合APIを介して複数の基盤モデルへのアクセスを提供することで、ハイブリッド環境とオンプレミス環境のシームレスなモダナイゼーションを実現しています。.
オラデヒン氏は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）やエージェント間（A2A）といった新しいオープンエージェント標準によってシステム統合が簡素化され、API、ファイル転送、RESTを介したアプリケーション連携の複雑さが軽減されていると指摘する。しかし、こうした技術的な合理化は、新たな価格設定上の課題の波と対照的である。.
主な洞察は次のとおりです。
- AI駆動型ソフトウェアは、 ユーザーごととサブスクリプションモデル に 消費と成果に基づく価格設定, コストは API の使用状況や AI タスクのパフォーマンスに応じて異なります。.
- ベンダーは ゼンデスク 実験している 価値に基づく価格設定 ソフトウェアのコストを測定可能なビジネス成果と一致させる。.
- 特に消費モデルが AI ワークロードに応じて変動するため、企業は AI 費用の予測において不確実性に直面しています。.
将来を見据えて, AI エージェントは、SAP ECC や Oracle データベースなどの従来のエンタープライズ プラットフォームを最新化する際に組織に柔軟性を提供し、ベンダー ロックインを減らしながら統合オプションを拡張します。.
それでも課題は残っています。ガートナーは、2027年までにAIエージェントのパイロットプロジェクトの5つのうち2つが、ROIの不明確さとガバナンスの問題により失敗する可能性があると予測しています。AWSとそのパートナーが選択肢と柔軟性を推進し続ける中、企業は慎重な計画、コスト管理、そして戦略的な整合性をもって、このエージェント型AIの新たな時代を切り開いていく必要があります。.
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