従来、自動化は、効率性を柔軟性と引き換えにしてきました。初期のワークフローの自動化が依拠していた厳格なルールベースのシステムは、事前定義されたタスクの実行には優れていましたが、適応性のあるコンテキスト認識型の成果を生み出すことに課題がありました。実際、これらのシステムは広範なプログラミングに依拠していたにもかかわらず (あるいは恐らく、それが原因となって)、新しい情報や変化する状況に適応することができていませんでした。
テクノロジーの進化は続いています。やがて、より高度な機械学習 (ML) モデルにより、ワークフローで情報を処理し、構造化データと非構造化データのパターンを認識することが可能となり、自動化も改善されました。そして今では、大規模言語モデル (LLM) の登場により、人工知能 (AI) ソリューションがコンテキストを解釈し、意思決定を行い、さらには独自のプロセスを改善することさえできるようになりました。現在、この継続的な変化がエージェント型ワークフローの開発につながっています。エージェント型ワークフローでは、AI エージェントがタスクを動的にオーケストレーションし、人間やその他のインテリジェントプログラムと連携して、リアルタイムでプロセスを最適化します。
ワークフローは、ビジネスニーズとテクノロジーの機能に応じて、さまざまなレベルの自律性で動作します。一部のワークフローは依然として人間による監視が必要ですが、独立して機能できるワークフローもあります。
- レベル 0：手動での運用
ワークフローのあらゆる側面は、人間のオペレーターによって手動で実行されます。何も自動化されておらず、意思決定は人間の入力に完全に依存します。 - レベル 1：ルールベースの自動化
タスクは、事前定義されたルールと条件に基づいて自動化されます。システムは特定のトリガーが発生したときにアクションを実行しますが、プログラムされたロジックを超えて適応することはできません。 - レベル 2：条件付きロジック
ワークフローは限定的な意思決定機能を備えているため、基本的な条件やシナリオに対応することができます。ただし、依然として、事前定義された固定の境界内で動作します。 - レベル 3：コンテキストの適応
AI システムがコンテキストデータを取り込み、動的に動作の修正を行います。環境の変化や入力データのバリエーションに基づいて応答を調整することができます。 - レベル 4：機械学習ベースの意思決定
ワークフローは機械学習モデルを活用してパターンを分析し、結果を予測して、プロセスを最適化します。これらのワークフローは、想定されるすべてのシナリオに対する明示的なプログラミングを必要とすることなく、データに基づいた意思決定を行います。 - レベル 5：完全に自律的な運用
AI 主導型のワークフローは、タスクを独立して実行し、人間の介入をほとんど、あるいはまったく必要としません。やり取りから継続的に学習し、プロセスを改善して、複雑で予測不可能なタスクを高い効率で処理します。
AI エージェントは、エージェント型ワークフローに適応性とインテリジェンスをもたらし、インテリジェントに応答する自動化を可能にします。つまり、新しいデータに基づいて動作を調整し、新たな課題に適切に対処することができるのです。これらのエージェントの有効性は、基盤となるモデルがどれだけ高度かによって左右され、情報を正確に処理する能力が決定されます。ビジネス環境では、AI エージェントは、他の AI エージェントや人間と連携し、定型的な問い合わせ対応を自動化したり、複雑なワークフローを実行したりすることで、すべてが最小限の監視で行われるよう支援できます。
エージェント型ワークフローは単独で機能するのではなく、相互作用するテクノロジーの組み合わせに依存します。これらのテクノロジーは、AI 自動化が効果的に機能するために必要な構造とインテリジェンスを提供するものです。
- RPA
ロボティックプロセスオートメーション (RPA) により、データ入力やトランザクション処理などの事前定義されたルールに従った反復的なタスクをソフトウェアボットで処理できるようになります。エージェント型ワークフローでは、AI エージェントは RPA を利用することで、アプリケーションとやり取りし、構造化された作業を迅速かつ一貫して実行できます。 - 自然言語処理
自然言語処理 (NLP) を使用すると、AI エージェントは人間の言語での解釈や生成が可能となるため、より自然な感覚でやり取りできます。ユーザー入力の処理、意味の抽出、関連するコンテキスト内での応答を支援します。 - AI エージェント
前述のとおり、AI エージェントは、事前定義された目標を達成するためにデータを収集し、意思決定を行い、タスクを実行するように設計された自律型システムです。新しい情報に適応し、時間の経過とともに学習し、単純な反復アクションから複雑な問題解決まで、幅広いタスクを管理できます。 - ワークフローオーケストレーション
ワークフローオーケストレーションでは、エージェント型ワークフローのさまざまなコンポーネントの調整を行うことで、タスクが正しい順序で実行され、依存関係が正しく管理されるようにします。これにより組織は、複数のテクノロジーやシステムからのデータを統合するワークフローを設計し、監視することができます。 - プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、AI エージェントがタスクを構造化して完了する方法に影響を与えます。計画や自己反省といった手法によって、エージェントは複雑な問題を分割し、最適な対処措置の決定や出力の絞り込みができます。 - 生成 AI ネットワーク
生成 AI ネットワーク (GAIN) を使用すると、複数の AI エージェントがアクションを調整して複雑なタスクに対処できます。各エージェントは特定の機能に特化しています。コンテンツを生成するエージェント、出力を批評するエージェント、全体的な構造を改良するエージェントもあります。この集合的なアプローチにより、より高品質な結果を生み出すことができます。
エージェント型ワークフローは、AI エージェントの動作とインタラクションを定義する、特定の設計パターン（繰り返しが可能なアプローチ）に依存しています。エージェント型ワークフローで最も一般的に使用される設計パターンの一部を以下に示します。
- 内省
AI エージェントは、自身の生成した出力をレビューし、改善すべき領域を特定することで、パフォーマンスを向上させます。このパターンにより、エージェントは複数の反復を通じて応答を絞り込み、より正確な結果を出せるようになります。これは、プログラミング、記述、問題解決といったタスクや、継続的な最適化の恩恵を受けるその他のアクティビティでよく使用されています。 - データとツールの使用
AI エージェントは、API、検索エンジン、データベースなどの外部ツールを統合することで、機能を拡張します。このパターンによりエージェントは、独自の内部モデルのみに依存するのではなくデジタルシステムとやり取りすることで、情報を取得し、関連データを使用してコマンドを実行できます。 - 計画
計画とは、AI エージェントをよりインテリジェントにすることです。つまり、より効果的に推論して戦略化できるように AI エージェントをトレーニングし、難度の高いタスクを「分解」する能力を発達させます。単に応答を生成するのではなく、タスクを完了するために必要な簡単なアクションの順序を決定し、必要に応じてアプローチの調整を行います。このパターンによりエージェントは、複数ステップのワークフローをまとめることができます。 - マルチエージェントコラボレーション
それぞれが特定の役割に特化している複数の AI エージェントが連携することで、チームとしてより複雑なタスクに対処します。マルチエージェントシステムは、責任を分散させることで、問題解決を改善し、より質の高い出力を確保します。
AI エージェントは、何を達成できるかによって定義されます。以下の機能は、エージェント型ワークフローがどのように機能するかという基盤となります。
- 認知
AI エージェントは、構造化データ、非構造化テキスト、リアルタイム入力など、さまざまなソースから情報を収集して解釈します。この機能により、状況を正確に評価して、追加された情報に基づいて応答を調整することができます。 - 自律性
AI エージェントは独立して動作し、継続的な人間の介入なしに戦略を選択してリソースを管理します。特定のタスクへの最適な対処措置を判断し、状況の変化に応じてアプローチを調整します。 - 学習機能
エージェント型ワークフローは、エクスペリエンスを通じた AI エージェントのパフォーマンス向上をサポートします。機械学習技術を活用することで、エージェントは意思決定プロセスを改善し、パターンを認識して、将来の応答を強化することができます。 - 推論
AI エージェントは、環境の分析や利用可能なデータの評価を行い、論理的なフレームワークを適用することで問題を解決します。これにより、制約や利用可能なリソースを考慮しながら、具体的な目標に沿った解決策を構築することが可能となります。 - 倫理的な意思決定
エージェント型ワークフロー内の AI エージェントは、データと意思決定におけるバイアスを認識し、軽減するように設計されています。エージェント自身が取ったアクションを説明することで透明性を確保し、自動化が倫理基準や規制基準に沿っていることを保証します。
- 意思決定
AI エージェントは、データを評価し、潜在的なアクションを分析して、各タスクに最も効果的なアプローチを選択できる必要があります。意思決定アルゴリズムを適用して情報を処理することで、戦略を状況に適応させます。 - タスクの分解
複雑なタスクを分解することで、AI エージェントはワークフローをより効果的に実行できるようになります。サブタスク間の依存関係をマッピングすることで、エージェントは最適な実行順序を決定し、それに応じてアクションの優先順位を付けることができます。 - 既存のシステムとの統合
ソフトウェア、データベース、インフラストラクチャとのシームレスな統合により、AI エージェントは必要とする情報に確実にアクセスできます。 - 人間との双方向性
自律性とは別に、AI エージェントは人間のオペレーターからの入力、フィードバック、監視を必要とする場合があります。ユーザーは、テキストプロンプト、音声コマンド、手動調整を通じてガイダンスを提供することで、ワークフローをビジネスゴールに沿った状態に維持できます。 - タスクの完了とフォローアップ
タスクの実行後、AI エージェントは結果の評価とパフォーマンス測定基準の追跡を行い、将来の反復に向けてアプローチを調整します。結果を文書化し、改善すべき領域を特定することで、時間の経過とともに正確性と信頼性を維持できます。
エージェント型ワークフローは、企業の運営方法を変革する可能性を秘めています。インテリジェントな自動化を統合することで、組織は業務を簡素化して、課題にさらに効果的に対応し、最も複雑なワークフローでも一貫性を維持できます。これらを正しく適用することで、レジリエンスと応答性が強化され、チームはより少ないリソースでより多くの成果を達成できるようになります。
エージェント型ワークフローのメリットには、具体的には次のようなものがあります。
- 効率性の向上
エージェント型ワークフローは、複雑な複数ステップのタスクを自動化することで、定型的なプロセスの完了に必要な時間と労力を低減します。AI エージェントは、疲れることなく大量の作業を処理できるため、確実にタスクを迅速に実行でき、人間の従業員は他の重要なタスクに集中できるようになります。 - 意思決定の強化
AI エージェントは、大規模なリアルタイムのデータセットを分析し、パターンを特定して、より良い意思決定をサポートするインサイトを生成します。定型的な業務における選択では、エージェントは自律的にアクションをとることができ、一方、より複雑な意思決定では、データに基づくインサイトとインテリジェントな推奨事項をステークホルダーに提供することができます。 - 精度の向上
手動ワークフローのエラーは、高額な損失につながる可能性があります。AI エージェントは、データの不一致を照合してチェックし、異常が深刻化する前にフラグを立てるなどして、タスクを正確に実行することで、これらのリスクを最小限に抑えます。 - アジリティの向上
柔軟性に欠ける自動化システムとは異なり、エージェント型ワークフローでは、優先順位の進化や予期しない中断など、新たな入力に基づいてアクションを調整することが可能です。この適応性により、組織は市場の変化、規制の変更、運用上の課題などに迅速に対応できます。 - スケーラビリティ
エージェント型ワークフローは、パフォーマンスを損ねることなく、増加する作業負荷に合わせてシームレスに拡張されます。需要が増加しているときでも減少しているときでも、これらのエージェントはタスクを分散して、サービスレベルを一貫して高い状態に維持します。 - コスト削減
手作業への依存度の低減、リソース割り当ての最適化、コストのかかるエラーの最小化など、エージェント型ワークフローがコスト節減に大きく貢献することは明らかです。組織はこれらの節減額を他の価値の高いイニシアチブに再投資できます。 - 24 時間 365 日の運用機能
AI エージェントは継続的に稼働し、24 時間体制でビジネスオペレーションを維持します。休憩時間を必要とする人間のチームとは異なり、エージェント型ワークフローは、重要なタスク (カスタマーサポート、トランザクション処理、システム監視など) を中断なく常に利用できるようにします。 - 大きな規模での生産性向上
エージェント型ワークフローは、自律的かつ効果的に動作する AI エージェントに作業を委任することで、ビジネス成果を加速させます。このスケーラブルなデジタルワークフォースによって、生産性や効果を高めるために必要なサポートを従業員に提供し、より優れた成果を引き出すことができます。
エージェント型ワークフローには大きなメリットがありますが、実装にはいくつかの課題が伴います。以下に挙げる制限事項は、エージェント型の展開を成功させる上で妨げとなる可能性があるため、注意してください。
- インフラストラクチャに関する高い要件
エージェント型ワークフローには、大規模なデータ処理と複雑な計算を処理できるテクノロジースタックのサポートが必要です。AI エージェントが行う作業を促進するためには、組織は、スケーラブルなクラウドリソースや強力なオンプレミスハードウェアに投資する必要があります。このインフラストラクチャのメンテナンスを社内で対応すると、継続的なコストが発生し、複雑さが増す可能性があります。 - データのアクセシビリティと信頼性の問題
質の高い適切に構造化されたデータは、AI エージェントの生命線です。サイロ化されたデータセットや不完全なデータセットは、処理時間の遅延を生じさせ、精度が低下する可能性があります。さらに、トレーニングデータのバイアスは、誤った意思決定につながり、自動化されたプロセスの有効性を制限する可能性があります。 - レガシーシステムの互換性に関する課題
多くの組織は、AI 自動化をサポートするように構築されていない旧式のシステムで運用されています。レガシーインフラストラクチャでは、API 接続やリアルタイムデータを処理する機能が欠如している可能性があり、これらのシステムをアップグレードまたは適応させることが、エージェント型ワークフローを実装するための前提条件となる可能性があります。
エージェント型ワークフローは、ビジネス部署、部門、業界を問わず、組織がインテリジェントなデータ主導の自動化システムによって恩恵を受ける可能性のある、あらゆる場所に適用できます。もちろん、他の分野よりもこのテクノロジーが特に適している分野もあります。その一部をご紹介します。
HR チームは、採用から従業員エンゲージメントまで、さまざまな管理と戦略的な責任を担っています。エージェント型ワークフローは、休暇申請の処理やコンプライアンス関連の事務処理の自動化など、多くの HR の管理業務を最適化することができます。たとえば、AI エージェントは従業員のスケジュールと部門の作業負荷を確認して、休暇申請の代替案を承認したり提案したりできるため、HR 部門のボトルネックが軽減されます。
プロジェクトをスケジュールどおりに維持するには、多くの場合、複数のチーム間で継続的に監督と調整を行う必要があります。エージェント型ワークフローでは、ステータスの追跡、作業負荷の配分に基づいたタスク割り当ての調整、期限が近づいたときのアラートの送信など、プロジェクト管理に関連する多くの作業を自動化できます。ソフトウェア開発プロジェクトを例に考えてみましょう。AI エージェントは潜在的な遅延を特定してフラグを立て、プロジェクトマネージャーの直接介入なしに、プロジェクトを軌道から外すことなく進めるためにリソースを再割り当てすることができます。
顧客からの問い合わせに効率的に対応することは、満足度を維持し、ロイヤルティを高めるために不可欠です。エージェント型ワークフローは、定型的な質問の解決に自動的に対応し、関連するコンテキストによってサポートされる複雑な問題をエスカレーションすることで、サービス運用を改善します。AI エージェントは、返金要求の処理を行ったり、トラブルシューティング手順を提供したりすることでカスタマーサポートを改善しながら、必要に応じて人間の承認を求めます。
情報技術 (IT) 部門は、パスワードのリセット、ソフトウェアプロビジョニング、システムの監視などの反復的なタスクに頻繁に対処しており、IT 戦略におけるより直接的な役割を果たす時間がほとんどありません。エージェント型ワークフローは、これらのプロセスを自動化し、IT スタッフが専門知識を他の業務に活用できるようにします。
財務上の懸念を管理するために、財務チームでは、正確性、スピード、コンプライアンスが重視されます。エージェント型ワークフローは、財務データの検証、請求書処理の簡素化、エラーや不正行為を示す可能性のある金融取引の異常の検出を支援できます。融資申請処理では、AI エージェントが信用履歴の確認、収入証明書類の検証、承認に関する推奨事項の生成を行うことで、処理時間を短縮し、意思決定の一貫性を確保できます。
エージェント型ワークフローは、異常を検出し、サイバーリスクを分析して、対応策を自動化することで、サイバーセキュリティを強化します。システムが異常なネットワークアクティビティを特定した場合、AI エージェントは影響を受けるエンドポイントを即座に分離し、セキュリティチームにアラートを送信して、潜在的な侵害が発生してもそれらを阻止できます。
サプライチェーン管理では、絶え間なくデータが流れています。エージェント型ワークフローは、在庫レベルの監視、出荷ルートの最適化、サプライチェーンにおける障害への対応を支援し、意思決定者が必要とする詳細な情報を提供します。たとえば、製品が入荷待ちになった場合、AI エージェントは代替在庫を特定し、オプションを顧客に伝え、履行システムを更新して遅延を最小限に抑えることができます。
エージェント型ワークフローは、顧客の行動を分析して好みを予測し、個々の顧客に合わせてマーケティングメッセージを調整することができます。同様に、AI エージェントは、対象者をセグメント化し、メールキャンペーンを生成して、購入履歴に基づいてコンテンツ戦略を推奨することで、最小限の手作業でより効果的なアウトリーチを確保できます。
エージェント型ワークフローは、基本的に組織内のすべての部門に変革をもたらす可能性がありますが、これらのプロセスを実装する担当者が正しく実施した場合に限られます。エージェント型 AI ソリューションを検討する際には、次のヒントを考慮してください。
目標を明確に定義することで、ワークフロー内のすべての AI エージェントを共通の成果に向けて連携させることができます。目標がカスタマーサービスの応答時間の短縮でも、サプライチェーンの効率性の向上 (またはその他の重要な動機) でも、何を達成すべきかを明確にすると、それがワークフロー設計の指針となり、成功を測定するための基準となります。また、対象範囲が適切な目標を設定することで、エージェントが最も影響力のあるタスクに集中できるようにして、非効率性を防ぐことができます。
組織は、データの使用状況を追跡し、アクセス権限を管理して、完全な監査証跡を維持するためのデータガバナンスポリシーを実装する必要があります。メタデータを主要なデータポイントに適用することで、透明性が向上し、ワークフローがセキュリティとデータプライバシーの規制に準拠した状態を維持できるようになります。
エージェント型ワークフローの最大の魅力の一つは、自律的に動作できることです。それでもなお、最先端の AI エージェントであっても、ある程度の人間による監視は重要です。人間を関与させることで、組織は AI による意思決定を検証し、現実の世界でのフィードバックに基づいてプロセスを改善させることができます。機密情報の処理や重大な意思決定に関与するワークフローでは、人間によるレビューを行うことで説明責任と信頼がさらに強化されます。
さまざまな AI エージェントはそれぞれ異なるタスクを得意とし、これらの専門分野で最大限に力が発揮されるようにワークフローを設計することで、パフォーマンスが向上します。各エージェントの機能に基づいてタスクをアサインすることで、ワークフローを効率的に実行できます。
複雑なワークフローでは、多くの場合、相互に依存するタスクを完了するために複数の AI エージェントが連携する必要があります。エージェントがより適切にコミュニケーションを取り、アクションを調整できるようにワークフローを設計することで、適応性とレジリエンスの高い自動化を実現できます。たとえば、サプライチェーン管理では、ある AI エージェントがインベントリを監視し、別の AI エージェントがサプライヤーとのコミュニケーションの調整を行うことで、システムが在庫の変動を動的に調整できるようになります。
エージェント型ワークフローは、運用を重ねるごとに改善されるため、できるだけ早く稼働させたいと考えるのは当然のことです。とはいえ、適切な基盤なしに実装を急ぐと、非効率性、導入の制限、セキュリティの有効性の低下などの問題が生じる可能性があります。構造化されたアプローチに従うことで、組織は AI 自動化への取り組みが確実に有意義な成果をもたらすようにすることができます。
開始するには、次の手順に従ってください。
- 組織の準備状況を評価する
エージェント型ワークフローを展開する前に、組織に必要なインフラストラクチャとリソースがあるかどうかを評価します。既存のシステムがインテリジェントプロセスをサポートしているかどうかを検討します。サポートできない場合は、どのようなアップグレードが必要かを判断します。さらに、従業員とステークホルダーにエージェント型自動化のメリットと影響を確実に理解してもらうことで、導入を促進します。 - 適切なプロセスを特定する
すべてのワークフローが AI 自動化によって同じようにメリットを得られるわけではありません。反復的なプロセス、データ集約的なプロセス、あるいは人的ミスの発生しやすいプロセスに重点を置きましょう。リアルタイムの意思決定が必要なタスクや、不正検出や在庫追跡などの大規模な情報処理を伴うタスクは、エージェント型ワークフローの有力な候補となります。 - 適切な AI テクノロジーを選択する
適切な AI ツールの選択は、どのワークフローを自動化するかに大きく依存します。顧客とのやり取りに高度な自然言語処理 (NLP) が必要な場合もあれば、予測分析に機械学習モデルが必要な場合もあります。具体的なニーズに合わせてテクノロジーの選択肢を評価することで、実装のための強固な基盤を確立できます。 - スケールする前にパイロットプロジェクトを実行する
忍耐は美徳です。エージェント型ワークフローをすぐに組織全体に展開するのではなく、制御されたパイロットプロジェクトから始めましょう。これにより、チームは AI エージェントのパフォーマンスをテストして、プロセスを改善し、ソリューションをスケールする前に課題に対処できます。パイロット版が成功を収めたら、追加のワークフローや部門に徐々に導入を拡大していきます。
ServiceNow は、ServiceNow Platform® で AI Agents、データ、ワークフローを統合し、エージェント型ワークフローの構築と管理のための強力な基盤を提供しています。組織は、さまざまな部門をつなぐインテリジェントワークフローをオーケストレーションし、手作業によるミスを排除して、プロセスの効率を全社的に高めることができます。AI を活用した自動化により、変化するニーズにプロセスが動的かつ円滑に適応し、チームが頼りにできるサポートを確実に提供できるようになります。承認の簡素化、IT サービス要求の自動化、ロジスティクスの最適化など、その範囲は多岐にわたります。
ServiceNow AI Agents は、ガバナンスと監視を維持しながら、問題解決、意思決定、エンタープライズシステムとの連携といったアクションを自律的に実行します。これらの AI エージェントは組織全体で稼働し、手作業の作業負荷を軽減し、ビジネス成果を加速させます。すぐに利用可能な AI Agents を活用することも、コードではなく自然言語を使用してカスタムエージェントを構築することもできます。
エージェント型ワークフローが未来を形成します。今すぐ AI Agents のデモをスケジュールして、ビジネスにどのような未来をもたらすのかをご確認ください。