著者: Boxu Li 

はじめに: ビジネスの自動化は、従来のスクリプトや固定化されたボットを超えて進化しています。従来のRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、ハードコードされたルールに従って反復作業を処理しますが、複雑さや変化には対応しにくいです。そこで登場するのがエージェンティック・ワークフローです。これは、AIエージェントが自律的に意思決定し、行動し、タスクを調整するプロセスで、人間の介入を最小限に抑えます。RPAの固定された指示とは異なり、エージェンティック・ワークフローは動的で、リアルタイムのデータや予期しない状況に適応し、柔軟で反復的に目標を達成します。 簡単に言うと、エージェンティック・ワークフローのAIエージェントは「考え」、人間の従業員のように途中で計画を調整することができ、事前に定義されたスクリプトを実行するだけではありません。

このパラダイムシフトは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）の最近の進展によって可能になりました。以前は、複雑なワークフローにAIを導入するには、広範なルールベースのプログラミングやカスタムモデルのトレーニングが必要で、非常に壊れやすく労力のかかる作業だったため、実用化された事例はごくわずかでした。現在では、強力なLLMが認知能力を内蔵しており、誰でもプロンプトを与えることでゼロショットタスクを実行し、合理的な結果を得ることができます。プロンプトを連鎖させ、関数呼び出しを通じてツールを使用し、フィードバックループを組み込むことで、計画、推論、行動を順序立てて行う自律エージェントを作成できます。簡単に言えば、AIは質問に答えるだけでなく、全体のプロセスを編成するまでに成長しました。

明確に言うと、エージェンティックAIとRPAは、結果駆動型の自動化と手順駆動型の自動化として見ることができます。RPAボットは、もしAならBというように、事前に定義されたステップに厳密に従い、逸脱することはできません。一方、エージェンティックAIは、目標指向であり、目標を達成するためにどうすればよいかを決定するために推論を活用し、条件が変わったときに新しい方法を見つける可能性があります。あるCTOが言うように、「ルールベースの自動化は脆弱です。従来のRPAシステムは厳密な指示に従いますが...」AIエージェントは、適応性と意思決定をワークフローにもたらします。これは、エージェンティックワークフローが、従来のボットが壊れるか、または絶えず人間の介入を必要とする場所で成功することを意味します。

現代のエージェンティックシステムは、複数のAIエージェントが協力して働くことがよくあります。あるエージェントがプランを作成し、別のエージェントが結果を検証することで、AIのピアレビューの形態を可能にします。モデルが互いにチェックアンドバランスを提供する（時にはフローエンジニアリングと呼ばれる）ことで、組織は信頼性を向上させることができます。例えば、あるAIエージェントがレポートを作成し、別のエージェントがエラーや改善点をレビューすることで、単独のエージェントよりも高品質なアウトプットが得られます。

Why Enterprises Are Embracing Agentic Automation: Businesses worldwide are taking note of this evolution. Legacy automation can only handle the simplest scenarios, whereas agentic AI can tackle unstructured, complex workflows. Recent industry reports show that 88% of enterprises are actively planning intelligent automation initiatives, and 77% are focusing on automating their most complex processes. In Asia-Pacific, adoption of these AI agents is accelerating particularly fast – the region is now second only to North America in embracing generative AI solutions, with 2025 poised to be the year of scaling deployments across industries. Leaders see agentic workflows as a way to leapfrog past the limitations of basic automation and gain a competitive edge.

Key Benefits of Agentic Workflows: By combining AI's learning and reasoning with automation, agentic workflows unlock several business benefits:

• 効率の向上: エージェント型ワークフローは、単純作業だけでなく複雑な作業も継続的かつ高速で処理します。レポート生成や請求書処理のような多段階の操作を、24時間365日インテリジェントに働くことで、短時間で実行できます。例えば、あるフィンテック企業が顧客オンボーディングにAIエージェントを導入したところ、5人の従業員で3時間かかっていたプロセスを、人間の関与なしでわずか12分に短縮しました。これは従来の自動化を超えたもので、スループットにおける大きな変化です。マッキンゼーは、自律型AIシステムを使用する企業が、運用効率を最大40%向上させたと報告しており、静的なツールに比べて大幅な改善を示しています。
• 意思決定の強化: AIエージェントは膨大なデータをリアルタイムで分析し、意思決定をサポートします。エージェント型ワークフローでは、AIがリスクレベルを積極的に評価し、問題を優先し、行動を推奨することができます。これはルールベースのソフトウェアにはできないことです。これらのエージェントは、大規模なデータセットから即座に洞察を引き出し、ビジネスにとってより情報に基づいたタイムリーな意思決定を可能にします。例えば、サイバーセキュリティの脅威を監視するエージェントが異常を検出した際に、自律的にサーバーを隔離することができます。データとコンテキストに反応することで、エージェント型システムは市場の変化や内部イベントに迅速に対応するのを助けます。
• 精度の向上: 意思決定のステップとデータ処理を自動化することで、エージェント型ワークフローは人為的なエラーを減少させます。AIエージェントは一貫性を持ってタスクを実行し、矛盾を見つけるとフラグを立てたり自己修正を行います。例外が発生した場合、アプローチを調整するか、詳細なコンテキストを持って人間にエスカレーションすることができます。これにより、データ入力やコンプライアンスチェック、複雑な計算などの分野でのミスが減少します。時間が経つにつれて、継続的な学習によりAIはさらにエラーを最小限に抑え、出力に対する信頼を築きます。研究は、ワークフローの自動化がデータ入力ミスを3分の1以上削減し、データ処理の精度をほぼ倍増させ、品質を向上し、コストのかかるエラーを減少させることを示しています。
• 機敏性と適応性: 伝統的な自動化は条件が通常と異なるときに壊れます。これに対し、エージェント型AIはコンテキスト認識を持って動作し、要求が変わったり予期せぬ入力があった場合にピボットできます。これらのワークフローは新しいレベルの運用機敏性を示し、新しいパラメータや優先事項に即座に調整します。例えば、サプライチェーンの物流を管理しているエージェントが遅延を検出した場合、単に停止するのではなく、動的に再計画し再ルートします。この適応性により、ビジネスプロセスはショックや変動に対してより強靭になります。
• スケーラビリティ: エージェント型ワークフローは、設計上、スケーラブルです。AIエージェントがタスクにセットアップされると、コストを直線的に増加させることなく、作業をインテリジェントに分散させたり、自身の追加インスタンスを（ソフトウェアで）立ち上げたりして、ボリュームの急増に対応できます。例えば、あるeコマース企業は、AIエージェントを利用して顧客の問い合わせ、注文、在庫更新をピーク時に管理することができます。たとえ需要が休日前に大幅に急増したとしても、AIエージェントはサービスレベルを維持し、人間のチームや固定ボットでは対応できない状況を克服します。このスケーラビリティにより、成長や突発的な作業負荷の増加がパフォーマンスや品質を損なうことがありません。
• コスト削減: より広範囲のプロセス（従来は熟練した人間の判断が必要だったものを含む）を自動化することで、エージェント型AIは大幅なコスト削減を実現します。単なる反復的なタスクの労働コスト削減ではなく、エラーや遅延、非最適な意思決定のコストを避けることも含まれます。ある分析では、生成AIが顧客業務だけで4,000億ドル以上の生産性向上をもたらす可能性があると推定しています。先行導入企業は、AIアシスタントを利用してフロントラインの問い合わせを処理することで、顧客サービスのコストを約30%削減しています。要するに、インテリジェントな自動化を活用することで、売上と利益の両面で影響を与えます。

実世界での応用: エージェントワークフローはさまざまな業界で登場しています。カスタマーサポートでは、AIエージェントが問い合わせ全体を最初から最後まで処理するようになりました。文脈を理解し、関連するアカウントデータを取得し、返金や再注文などのリクエストを実行し、必要な場合のみ人間に引き継ぎます。これにより解決時間が短縮され、人間の担当者は複雑なケースに専念できます。金融分野では、エージェントが請求書を取り込み、自然言語理解を用いて契約や予算と照合し、承認や支払いを促進し、不一致から学習することができます。人事部門では、採用やオンボーディングにエージェントプロセスが活用されています。AIエージェントは履歴書を選別し、面接をスケジュールし、新入社員をトレーニングモジュールへと自律的に導くことができます。。。共通しているのは、これらのAIエージェントが単なる回答エンジンではなく、ビジネスワークフローで積極的に行動する役割を果たしていることです。

ITサポートを例として考えてみましょう。従来のITヘルプデスクボットは、静的なスクリプトを実行してから諦めてしまうかもしれません。「何も試していないのに、もう手詰まりだ」というように。しかし、現代のエージェンティックなワークフローは、人間の専門家のようにトラブルシューティングに取り組みます。明確化のための質問をし、診断コマンドを実行し、結果に基づいて適応し、複数のアプローチを試み、そして初めて全ての手順のログを持ってエスカレーションします。IBMは、エージェンティックなITアシスタントがWi-Fiの問題を反復的に特定し、修正を試みる（APIを使ってルーターの状態を確認したり、設定をリセットしたりする）方法を説明しています。そうしたAIエージェントは、問題が解決するまで効果的に責任を持ち、日常的な技術問題への人間の介入の必要性を大幅に減らします。これは、企業環境においてAIに判断する力（brains）と行動する力（hands）を与えることの力を示しています。

課題と考慮事項: エージェント主導のワークフローへの移行には課題が伴います。これらのAIエージェントはより自律的に動作するため、組織は責任、倫理、監督の問題に対処する必要があります。例えば、自律的なエージェントが誤った判断を下した場合、誰が責任を負うのでしょうか？エージェントの意思決定プロセスの透明性を確保し、高リスクの決定には人間が関与することが重要です。セキュリティもまた懸念事項であり、エージェントにはさまざまなツールやデータへのアクセスが必要なので、不正使用や情報漏洩を防ぐために強力な認証と権限管理が必要です。さらに、バイアスと倫理の管理も重要です。AIエージェントが誤ったデータや論理に基づいて行動すると、不公平な結果を増幅する可能性があります。企業は、エージェント主導のプロセスにおいてガードレールとコンプライアンスチェックを実装すべきです（例えば、AIによる採用ワークフローは偏りのない決定がされているか監視する必要があります）。最後に、これらの高度なワークフローを既存のシステムと統合することは技術的に複雑です。しかし、業界は迅速に解決策を開発しており、多くのエージェント主導の自動化プラットフォームには、統合アダプター、監査ログ、ポリシー管理が備わっており、導入を容易にしています。

今後の展望:　エージェンティックAIワークフローは、作業の進め方において、静的な自動化から適応的で知的な自動化への根本的な変革を表しています。この変革は技術的な側面だけでなく、文化的な側面も持っています。エージェンティックオートメーションをうまく活用する企業は、より応答性が高く、革新的で、顧客中心の運営に変革することができます。同じ作業をより速く行うだけでなく、AIを主導としたワークフローを完全に再構築することが可能です。

米国とアジアの企業にとって、この新しいパラダイムを受け入れることはゲームチェンジャーとなるかもしれません。北米のテクノロジーや金融部門の先駆者たちは、すでにエージェンティックAIを主要なプロセスに組み込んでいます。一方、日本や韓国、APAC全域の企業は、この年に試験プロジェクトを本格稼働へと急速に拡大しています。ビジネスオートメーションにより多くの「頭脳」を注入するための世界的な競争が進行中です。この技術が成熟するにつれ、エージェンティックワークフローは、ITサポートやマーケティング分析、サプライチェーン最適化まで、デジタル企業のバックボーンとなり、最小限の手間で管理されるようになることが期待されます。

成功の鍵は、AIの自律性と人間のガバナンスを融合させることにあります。組織はAIエージェントと共に働くために人々を訓練し、役割やプロセスを再設計し、透明性と倫理を通じて信頼を確保しなければなりません。これをうまく実行できる組織は、効率だけでなく、競争相手が追いつくのに苦労するほどの敏捷性と洞察力を得ることができます。人工知能をスケールすることは、巨大な競争優位を生む可能性があるとBCGは観察しており、エージェントワークフローはAIをスケールする最も明確な例です。

要するに、エージェントワークフローは企業の自動化の未来であり、インテリジェントなビジネスオペレーションという長年のビジョンに近づけます。単に指示に従うソフトウェアボットではなく、何をすべきかを判断できるAI同僚がいます。機械の絶え間ない実行力と人間の知能の適応力を融合させることで、エージェントAIは生産性と革新の新しい時代を切り開きます。これらの自律的なエージェントを労働力に迎え入れ、適切な監督のもとで導く企業は、2025年以降も先頭を走り続け、静的な自動化では達成できない成果を上げるでしょう。