単にルールに従って定型的な反復タスクを実行するだけでなく、変化する状況に適応し、問題を積極的に特定して解決し、さらには自らのパフォーマンスを最適化するプロセス自動化システムを想像してみてください。それがエージェンティック・プロセス・オートメーションの力です。
エージェンティック・プロセス・オートメーションは、従来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）と高度な人工知能（AI）機能を組み合わせた、自動化技術における新たな飛躍を象徴するものです。このアプローチは、大規模言語モデル（LLM）と生成AIを統合し、自律的に学習、適応、意思決定を行うシステムを構築します。
ジェンパクトのAI対応オートメーションのためのセンター・オブ・エクセレンス（COE）での取り組みを通じて、私たちは、これらの進歩が特定の業務を変革するだけでなく、システム全体を再構築する様子を目の当たりにしてきました。この記事では、それらの経験を要約し、エージェンティック・プロセス・オートメーション（APA）が企業の自律化をどのように導いているのかを考察します。このビジョンは、過去2年間の生成AIの進歩によって現実のものとなりました。
RPAとエージェンティック・プロセス・オートメーションの比較
構造化されロジックに基づいた従来のRPAとは異なり、エージェンティック・プロセス・オートメーションは、曖昧な状況や意思決定タスクを自律的に処理します。AIエージェントは、根拠のあるデータから学習することで、ビジネスニーズへの適応性と応答性を高め、企業が以下を実現するのを支援します：
- 効率を向上し、より速く展開: 明確な自然言語の指示で開発されたエージェントは、スクリプトをコードに変換し、柔軟性を向上させ、エラーを減らし、展開を高速化します。
- 進化するビジネスシナリオに迅速に対応: エージェンティックAIは、強化学習を使用して状況を評価し、リアルタイムの意思決定を自律的に行います。
- 継続的な最適化: リアルタイムのデータ分析により、エージェンティックAIは、プロセスを改良し、時間の経過とともにオペレーションパフォーマンスを向上させることができます。
- 統合機能の強化: エージェンティックAI は、既存のシステムとシームレスに統合し、既存のテクノロジーへの投資価値を最大化します。
- 生産サポートの問題を自律的に解決: AI ドリブンなエラーログは潜在的な問題を特定し、自律的に解決できます。この機能は、すでにITサポートヘルプデスクでも使用されています。
しかし、企業はどちらか一方のアプローチを選ぶ必要はありません。ヘルスケア、ライフサイエンス、金融などで、業界をリードする企業は、すでに人間や従来のボットと並行してAIエージェントを活用し、複雑なプロセスを管理することを検討しています。
構造化自動化と認知型自動化の融合
自動化は、構造化型と認知型の2つのアプローチに分けられます。従来のRPAは、論理的、ルールベース、体系的な構造化されたタスクを扱います。一方、エージェンティック・オートメーションは、創造性、意思決定、そして経験からの学習を必要とする認知型のタスクを扱います。AIエージェントはこれらのタスクを自律的に管理することで、自動化の可能性を大幅に拡大します。
ロボットとエージェンティック・オートメーションによる自動化の融合により、企業は人間の業務の大部分を自動化し、従業員を、より価値の高い戦略的な業務に集中させることができます。ロボットシステムは構造化されたタスクを効率的に処理し、エージェンティックAIエージェントは、複雑で動的なタスクを管理することで、効率性の向上とイノベーションの推進に貢献します。
エージェンティックAIを既存のテクノロジーと統合する
エージェンティックAIは、アプリコネクタを通じて既存のエンタープライズ・アプリケーションとシームレスに統合されます。これらのコネクタにより、エージェンティックAIは多様なシステム、データベース、プラットフォームと効率的に通信できるようになり、リアルタイムのデータ共有、スムーズなプロセス、最適化されたエージェンティック・ワークフローを実現します。
エージェンティックAIシステムのアーキテクチャ
エージェンティックAIシステムのアーキテクチャは、AI、機械学習、クラウドサービスを組み合わせることで、インテリジェント・エージェントが自律的にタスクを実行できるようにします。その主要コンポーネントは以下のとおりです。
- エージェントとマルチエージェントコラボレーション: 専門エージェントがさまざまなタスクを実行し、API を介して相互に通信し、効果的な意思決定のために対話して自律的なワークフローを推進します。
- クラウド・インフラストラクチャ: 拡張性、柔軟性、セキュリティ、計算能力を提供します。
- セキュリティとガバナンス: エージェントが制御されたパラメータ内で動作し、責任あるAIガイドラインに従っているかどうかをチェックします。
- AIモデルと意思決定: 事前学習済みまたは微調整済みのプロンプトドリブンなモデルを使用して、エージェントが自律的に意思決定を行えるようにします。
- データ処理とストレージ: クラウドプロバイダーとエンタープライズパッケージを使用して、ユーザーがデータストリームとデータベースを効率的に管理できるようにします。
- 大規模言語モデル（LLM）：LLMを活用することで、エージェントはルールベースのアクションを超えて、非構造化データの解釈、ドキュメントの分析、そしてリアルタイムでの実用的なインサイトの生成が可能になります。LLMは、対話管理、要約、さらにはタスク実行のためのコード生成といった、より複雑なタスクも可能にします。光学式文字認識（OCR）、自然言語処理（NLP）、感情分析は、特に請求書、契約書、メールといった大規模なデータセットを扱う際に、エージェントがデータを理解し、やり取りを強化するのに役立ちます。
- AIドリブン・オーケストレーションとワークフロー管理：効率的なワークフロー管理と動的なワークフローの作成を可能にします。これにより、企業は人間の介入を最小限に抑えながら、複数ステップのプロセスを最適化できます。
エージェンティックAIをオペレーションに組み込む
エージェンティックAIをテクノロジーインフラに接続するだけでは、パズルのピースの一つに過ぎません。エージェンティックAIを効果的に活用するには、企業はアジャイルなスプリントプランニングを実施し、エージェンティックAIをオペレーションに統合する必要があります。体系的なアプローチは、スムーズな移行と価値実現までの時間の短縮を可能にします。最適なスプリントモデルは、通常、以下の要素で構成されます。
- プロジェクト目標をビジネス目標と一致させるための厳格なオペレーションのレビュー
- 必要な基盤を確立するためのITとインフラストラクチャの構築
- チームが新しいテクノロジーに慣れるためのオンボーディング
- AIエージェントの機能を開発およびテストするための技術評価と概念実証（POC）
- AIモデルを改良し、展開を拡大するための段階的な開発
- AI機能の維持と強化のための継続的なサポートと反復
エージェンティックAIによる自動化の実践
エージェンティック・オートメーションは、インテリジェンスと自律性を備えた AI エージェントを通じて動作し、より大規模なエンドツーエンドのビジネスプロセス自動化システムの一部であるエージェント・ワークフローを動的に実行します。
AIエージェントシステムの代表的な例として、フォーチュン500企業の財務プロセスに最近導入された、私たちの返金処理AIエージェント・ソリューションがあげられます。私たちは、お客様が、顧客からの返金申請処理を、従来の手作業中心のシステから、高度なマルチエージェントAIモデルへ移行するのを支援しました。
以前の手動ワークフローでは、返金申請の収集、Excelデータのフォーマット、各種ERPシステムでの返金申請の有効性の検証など、ビジネスチームとボット間で多くのやり取りが発生していました。新しいモデルでは、これらの上流タスクを自動化する自律型の非接触ワークフローを構築しました。このソリューションの主要なエージェントがどのように機能するかをご紹介します。
- ユーザー・プロキシエージェント: 払い戻し申請を収集して検証
- オーガナイザー・エージェント：受信した返金データを構造化し、フォーマット
- オーケストレーション・エージェント: タスクフローを呼び出し、ガバナンスプロトコルを適用
- タスク・エージェント: 検証手順を実行し、ERP システムにデータを投稿
- アシスタント・エージェント: チャットボットを使用してユーザーにリアルタイムのステータス更新を提供し、顧客満足度とロイヤルティを向上
これらのエージェントを組み合わせることで、手作業によるエラーややり直しが削減され、オペレーション効率が向上し、人的関与が軽減され、チームはより価値の高いタスクに集中できるようになりました。
エージェンティックAI実装から得られた重要なインサイト
エージェンティックAI プラットフォームの実装に関する私たちの取り組みにより、いくつかの重要なインサイトが明らかになりました。
堅牢で迅速なエンジニアリング設計とシーケンシャルテストを優先する：これらのワークフローを構築フェーズに組み込むことは、手戻りを最小限に抑え、エンドツーエンドのテストの不完全さによる工数の延長を防ぐために不可欠です。さらに、AIワークフローがビジネス要件とステークホルダーの期待の両方を満たしていることを確認するのに役立ちます。
小規模な概念実証（POC）を用いて、インフラの準備を徹底的にテストする：開発開始前にPOCを実施することで、スムーズなオペレーションを実現し、実装中の予期せぬボトルネックを回避することができます。さらに、ITスペシャリストのサポートを受けながら、必要なホスト環境とシステムへのアクセスを確保することは、シームレスな開発と展開を実現する上で重要な役割を果たします。同様に、ERPプラットフォームなどの重要なエンタープライズシステムへのアクセスを提供することで、プロセスの合理化と開発の中断を回避できます。
エージェンティックAIの導入においては、セキュリティとガバナンスが極めて重要：ロールベースアクセス制御（RBAC）を実装することで、承認されたユーザーのみが機密性の高い開発・テスト環境にアクセスできるようになります。さらに、堅牢な認証手段とユーザー固有の認証情報によって、トレーサビリティとシステム間の安全なやり取りが強化されます。さらに、監査ログやアクティビティ監視といったコンプライアンス重視のプラクティスは、説明責任を強化し、システムへの信頼を構築します。
これらの学びを活用することで、組織はエージェンティックAIプラットフォームの持つ可能性を最大限に引き出し、自社独自の目標に合わせた拡張性、効率性、そしてAIドリブンなイノベーションを実現することができます。
自律的な企業をめざして
結論として、エージェンティックAIソフトウェア開発プラットフォームの新たな機能により、自律型企業のビジョンはかつてないほど実現可能に近づいています。必要に応じて低コストのRPAソリューションと高度なエージェンティックAIオートメーションを組み合わせることで、企業は具体的な目標に合わせて戦略を調整し、効率性、イノベーション、そして意思決定能力の最適なバランスを実現できます。これらのツールは、組織がオペレーションを効率化し、創造性を育み、よりスマートな意思決定をリアルタイムで行えるよう支援します。
ビジネスの未来はエージェンティックAI の導入にかかっています。企業のゴール達成に向けて変革をリードする準備はできていますか?
