ビジネスに最適な AI エージェントソリューションの選び方

AI を導入すること、あるいは少なくとも活用することは、急速に標準的な慣行となりつつあります。これはなぜでしょうか？ AI は間違いなく価値があり、特に生成 AI は非常に大きな経済的潜在力を秘めているからです。組織において、大規模言語モデル（LLM）の力を活用する個人向け AI ツールは、非常に大きな注目を集めています。 現在、組織は次に何が起こるのかを問うています。AI を活用した生産性は、企業全体にどのように拡大できるでしょうか？

個人向け AI ツールと企業向け AI ツール

組織が AI ソリューションを評価する中で、個人向け AI ツールと企業向けソリューションとの間に重要な違いが浮上してきました。 個人向け AI ツールは、ケースバイケースで仕事における生産性を向上させる効果があります。つまり、各個人が AI の力を活用して、会議の議事録を要約したり、メールを書いたりするタスクを迅速に処理できます。 しかし、ワークフローは主にテキスト入力、テキスト出力であり、個々の従業員の行動やプロセスにサイロ化されています。

エンタープライズテクノロジーのニーズと考慮事項は、個人のそれとは大きく異なります。 第一に、セキュリティはもちろん、個人にとっても重要な要素ですが、ビジネス運営においては、はるかに複雑でリスクの多い分野です。 現実には、エンタープライズテクノロジーの評価は、ビジネスケースや目の前のタスクに対応する即時的な機能セットをはるかに超えて行われる必要があります。 システム統合、展開モデル、データウェアハウジング、スケーラビリティ、コンプライアンス要件などの要因も考慮することが重要です。

こうした企業要件を考慮した結果、基本的な AI ツールを超えて、より洗練されたソリューション、具体的には、ビジネスプロセスに深く統合できる AI エージェントがますます注目を集めています。

AI を追加することによって、まったく新しい考慮事項も生まれます。 しかし、それを理由に諦めないでください。 この記事では、企業レベルで活用されるべき AI、特に AI エージェントの価値についての見解を提供し、その莫大な可能性を活用するための AI エージェントソフトウェアプロバイダーの選び方についてのガイダンスを提供します。

AI エージェントの違いとは？

企業ニーズに対応し、AI の可能性を活用するために、新しいカテゴリのソリューションが登場しました。 AI エージェントです。 しかし、従来の AI ツールとは何が違うのでしょうか？

エンタープライズ AI エージェントは、エージェントプロセスにおいて、個人向け AI アシスタントとは異なり、企業に対して部門横断的で完全な開始から完了までの変革を実現する能力を提供します。 一部の既存の日常業務で従業員の生産性を 10% 向上させるだけでなく、重要なビジネスプロセスにおいて収益の大幅な増加やコストの削減を実現できます。

このプロセスレベルの影響には、もう 1 つの価値の要素があります。 拡張性です。 個人向け AI ツールは単発のタスクレベルでは有用ですが、企業のワークフローに AI エージェントを組み込むことで、組織全体の数十（場合によっては数百、数千）のプロセスタッチポイントに影響を及ぼします。 エンタープライズ機能のプロセス、例えばサプライチェーンやサービス業務に関与する社内および社外の関係者の膨大な数を考えてみてください。

だからと言って、AI エージェントが個人レベルで役に立たないわけではありません。 それどころか、エンタープライズ AI エージェントは、関連するワークフローやデータ分析を処理し、人間の仕事を補強することで、人間のチームと協力的かつ協調的に働くことができます。 たとえば、サービス業務の環境では、AI エージェントは、エキスパート レベルの知識や、通話やタスクに関連するワークフロー支援を提示し、顧客に合わせて個別最適化することで、人間のオペレーターの実効性を高めることができます。

AI エージェントソリューションを評価するための重要な基準

ごく最近まで、AI エージェントの構築はソフトウェアの問題ではなく、AI の専門家によるカスタムコードの開発が必要でした。 時代は（急速に）変わっています。 今日、企業向けにさまざまな準備状況の既製のエージェントソリューションを提供すると主張するソフトウェア企業がますます増えています。

つまり、すべてのエージェントソリューションが同じように作られているわけではありません。 AI エージェントの価値を生み出し、効果的に活用するには、エンタープライズソフトウェアの要件の深さと AI エージェントの能力の幅広さの両方に対応したプラットフォームを選択する必要があります。

特に、企業は、ビジネスプロセスオートメーション内での AI エージェントのオーケストレーションをサポートし、AI に関する経験レベルに関係なく、オートメーションチームがカスタム AI エージェントを迅速かつ簡単に作成できるソリューションを必要としています。

次の機能と基準のリストを、企業ニーズに合った適切な AI エージェントプラットフォームを見つけて選択するためにお役立てください。

ビルダー エクスペリエンス

ビルダーまたは開発者のエクスペリエンスは、プロジェクトの効率性、スケーラビリティ、および適応性に直接影響を与えるため、エージェントオートメーションソリューションを選択する際の中心的な要素です。 ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースは、学習曲線を最小限に抑え、開発時間を短縮します。 展開とその後の反復/調整のための助走路が短縮されるため、プログラムに勢いをもたらします。

言うまでもないかもしれませんが、ポジティブなビルダーエクスペリエンスは、コラボレーション、イノベーション、ベストプラクティスの採用を促進し、すべてがより堅牢で回復力のあるエージェントにつながります。

ローコードのエージェント作成

AI エージェントの構築にデータ サイエンスの専門知識は不要であるべきです。 開発者やビジネスユーザーがテンプレートやローコードワークスペースを活用して AI エージェントを構築できるようにするソリューションを探してください。 高度な知識を必要としない直感的なエージェント作成ワークフローによって、任意の基盤モデルを迅速に選択し、企業データに接続し、プロンプトを調整し、アクションに接続し、さらに重要なこととして、人間による介入を簡単に追加することができます。

AI スキル

AI エージェントは、特定のスキルを持たせてビジネス タスクを実行するように作成できます。 スキルは、リクエストが特定のポリシー要件を満たしているかどうかなど、所定のガイドラインに従ってタスクが完了することを保証するためにリンクされた、最適化されたプロンプトとモデルのセットを表します。 再利用可能な AI スキルのセットをパッケージ化して、必要に応じていつでも適用できるようにし、新しいエージェントの開発を効率化および加速するプラットフォームを探してください。

AI の選択と柔軟性

適切な LLM を選択することは、効果的な AI エージェントを設計する上で重要な要素であり、モデルの選択を提供しない、または大幅に制限する個人向け AI ツールとはさらに差別化されます。

各企業の事例に適した LLM を接続し、企業の知識に基づかせることで、エージェントは企業の運営方法に合った方法で動作し、優れた結果を迅速に得ることができます。 効果的なソリューションは、あらゆる LLM と接続し、企業向けモデルの厳選されたリストを提供し、企業データに基づいてカスタマイズすることができます。

エンタープライズ統合

AI エージェントは、作業を完了するためにエンタープライズアプリケーションに接続する必要があります。 これは、オートメーションと組み合わせることがアクションの実現において非常に強力である主な理由の 1 つです。オートメーションにエージェントを組み込むことで、オートメーションプラットフォームによって既に提供されている統合フレームワーク内で認知タスクを大規模に実行できるようになります。

あらゆるエンタープライズアプリと接続できる AI エージェントソフトウェアを探してください。 オープンアーキテクチャと堅牢なプラットフォームセキュリティおよびガバナンス機能を組み合わせた統合の柔軟性について、ソリューションを評価します。

クラウドオートメーションの実行

クラウドベースのアーキテクチャの利点は以前から利用可能ですが、多くのものは依然として AI やオートメーションプロバイダーの手に届いていません。 パブリックまたはプライベートクラウド全体にデプロイできるだけでなく、クラウド内でエージェントワークフロー自体を実行できる機能も探してください。 このアプローチは、API を活用して迅速なデータアクセスを提供し、即時の応答を実現します。

サーバーレスでクラウドベースのアプローチにより、オンプレミスコストがゼロになり、コスト削減、柔軟なスケーラビリティ、高速なパフォーマンス、強化されたレジリエンスなどの利点が得られます。

ガバナンス

責任ある AI ポリシーを実施するには、AI のすべての活動と応答に対する完全な可視性が必要です。 ガバナンスは、AI エージェントが定義された倫理的、法的、組織的な境界内で運用されることを保証し、バイアス、データ漏洩、意図しない結果などのリスクを軽減します。

明確なガイドラインを設定し、AI のインタラクションを監視することで、組織は AI の行動を制御し、規制基準への準拠を確保し、データの整合性を保護することができます。 この構造化された監視は、信頼を構築するだけでなく、AI の展開の信頼性と説明責任を向上させ、最終的には長期的な採用とビジネスプロセスへの AI 統合をサポートします。

企業ソリューションは、一貫した使用と人間による検証のためのガードレールを設定し、プロンプトやモデルの応答の内容を機密性と関連性の観点から確認し、エージェントとモデル両方のパフォーマンスを監視および監査することを可能にします。 データマスキング機能とデータプライバシー制御によって企業データを保護するソリューションを探してください。 プロンプトとモデルの応答に関するログと分析は、モデルのパフォーマンスと精度に関するインサイトを提供できる必要があります。

オーケストレーション

AI エージェントは、エンドツーエンドのビジネスプロセス内で調整されたチームとして協力することで、さらに強力になります。 高度なエージェントプロセスオートメーションシステムはすでにこのオーケストレーション機能を提供しており、複数のプロセスと機能にわたる複雑なエージェントの自動化を可能にしています。

AI エージェントの価値を最大限高めるには、選択したソリューションがマルチエージェントのオーケストレーションを提供し、シームレスな人間とエージェントのコラボレーションをサポートすることを確認してください。

マルチエージェントオーケストレーション

堅牢なプロセスオーケストレーションツールとマルチエージェントオーケストレーション機能を探してください。これには、リアルタイムのモニタリングと分析による包括的なタスクオートメーションとスケジューリングが含まれます。

エージェントと人間のコラボレーション

個々のユーザーは、複雑なタスクを実行する際に、AI エージェントに簡単にアクセスし、ガイドできる必要があります。 オートメーションアシスタントを通じてビジネスユーザーにエージェントを活用したオートメーションをシームレスに提供し、関連するエージェントプロセスとタスク管理へのアクセスを可能にするソリューションを探してください。 ビジネスユーザーに対して、このアクセシビリティと使いやすさをどれだけ効果的に提供しているかについて、ソリューションを評価します。

スタート ガイド

これらの基準を考慮に入れることで、組織は自信を持って自分たちのニーズに合った適切な AI エージェントプラットフォームを評価し、選択することができます。 Automation Anywhere では、組織が AI の可能性を安全かつ効果的に引き出せるよう尽力しています。 最新の進展では、企業環境内で AI エージェントを展開することに焦点を当てています。 当社の Agentic Process Automation System は、AI エージェントを構築して企業のオートメーションに統合するための実用的なツールにより、AI の力と価値を利用しやすくするために設計されています。 エージェント作成のための標準設定製品である AI Agent Studioと、迅速なエージェント自動化開発を可能にする Automator AI は、当社の AI ファーストのエンタープライズオートメーションプラットフォーム内で利用可能なツールのトップレベルの例の 2 つに過ぎません。

エージェントオートメーションの力をお客様の組織にもたらすために、協力して働けることを楽しみにしています。 ご質問があればいつでもこちらにご連絡ください。デモのリクエストもお待ちしています。