エージェント自動化の活用:経営幹部向けガイド

最近の相次ぐ AI ニュースは、AI モデルがコモディティ化し、より高度になりながらも使用コストが安くなっているということを示しています。ビジネスリーダーがこれらのモデルを活用する機会とその必要性は飛躍的に増大しています。しかし、こうした AI イノベーションが起こったときに、どのようにしてそれを最大限に活用できるのでしょうか?

エージェントによる自動化は、あらゆる組織全体で革新的な AI を導入し、拡張するために不可欠です。 AI モデルは強力ですが、ビジネス システムと統合したり直接アクションを実行したりできないスタンドアロン テクノロジとしては実用性に欠けています。幸いなことに、エージェント (独立して作業することも、人間の監督下で作業することもできる AI ベースのエンティティ) は、これらのモデルを呼び出して、効果的なツールとして使用できます。エージェント オートメーションでは、AI エージェントがロボットや人間と連携し、AI を活用して複雑なエンドツーエンドのプロセスを自動化し、変革的な企業価値を引き出します。

UiPath の調査によると、米国の IT リーダーの 37% がすでにエージェント AI の価値を認識しており、97% がこのテクノロジーの使用に興味を持っています。ただし、経営幹部は、中核となるビジネス データを保護し、エージェントによる予測可能な実行を確保するために、導入に慎重に取り組む必要があります。ビジネス リーダーがエージェント自動化を開始する前に考慮すべき主な考慮事項は次のとおりです。

エージェントの自動化:構築するか構築しないか?

組織は、既存のエージェント アーキテクチャを採用するか、最初から構築するかを選択できます。ただし、DIY エージェントのフレームワークは一見複雑で、多くの場合、高度なコーディングと機械学習のスキルが必要です。エージェントの自律性または主体性のレベルを制御することも重要です。企業は、予測可能で信頼できる結果を提供する AI エージェントを必要としています。ただし、必要なガードレールと監視機能の開発には多額の投資がかかる可能性があります。

ほとんどの企業にとって、既存のエージェント フレームワークを採用することが最良の選択肢です。これらは、従業員がカスタム エージェントを迅速かつ安全に構築できるようにするローコード エージェント開発ツールが特徴です。これらは、エージェントの指示と評価、エージェントのエンタープライズ システムとの統合、カスタム データセットの作成、特殊なモデルと埋め込みの微調整を行う機能を提供します。既存のエージェント自動化ソリューションを購入すると、これらすべての機能が 1 か所で提供されるため、インフラストラクチャの無秩序な増加に対処し、追加コストを節約できます。

専門的なエージェントとエンタープライズ グレードのツールを組み合わせることで、決定論的なロボットと人間が関与するワークフローで調整され、正確で信頼性の高いエージェントが実現します。このようにして、ガバナンスと制御が組み込まれた既存のプラットフォームを活用することで、安全性やセキュリティを損なうことなくエージェントの実行を迅速に進めることができます。しかし、経営者は自社のビジネスに最適なプラットフォームをどのようにして特定できるのでしょうか?

代理店購入者向けガイド

経営者は、エージェント自動化ソリューションを選択する際に、幅広い要素を考慮する必要があります。ただし、新興テクノロジーとして、考慮すべき独自かつ重要な考慮事項がいくつかあります。

エンタープライズ ツール

AI エージェントは、使用できるツールによってのみ役に立ちます。エージェントだけでなく、UI や API の自動化、インテリジェントな文書処理、最新かつ最高の AI モデル用のコネクタなどの統合的なエンタープライズ機能へのエージェントのアクセスも考慮してください。これらは、複雑なプロセスをエンドツーエンドで自動化するために不可欠です。 

関与する人間

エージェント自動化における例外管理の中核は人間であり、エージェントが AI や自動化では解決できない課題を解決します。重要な顧客対応プロセスのエスカレーションとレビューをワークフローに簡単に組み込めるように、ヒューマン・イン・ザ・ループを組み込み機能にする必要があります。エージェントの実行の品質を可視化し、エージェントがこれらの対話から学習することを保証します。エージェントが学習し向上するにつれて、より大きな自主性を与える必要がありますが、決定は希望的観測ではなく、実証済みの実行に基づいて行われるべきです。 

ローコード開発

コアのエンタープライズ プロセス用に事前構築されたエージェントを使用すると、有利なスタートを切り、すぐに価値を生み出すことができます。しかし、企業は、特定のコンテキストに合わせて特化したエージェントを迅速にカスタマイズまたは構築するためのツールとインフラストラクチャも必要としています。ハイパースケーラーの多くは、開発者のみが使用できる複雑な製品を提供していますが、企業は一般の従業員が使用できるローコード プラットフォームで最適に拡張できます。このように、ローコード開発環境は、開発プロセスを民主化し、企業全体にエージェント自動化を迅速に拡張するのに役立ちます。これらにより技術的負債が管理され、企業は戦略的取り組みに集中できるようになります。 

ベンダーに依存しない

テクノロジー リーダーは軒並み、従業員がすぐに導入して使用できる独自の AI エージェントを提供しています。ただし、これらは、独自の制限されたベンダー エコシステム内で最も役立ちます。購入者は代わりに、柔軟性を低下させたり、長期的に重要な AI 開発や機能から締め出されたりしない、ベンダーに依存しないソリューションを優先する必要があります。 

エンドツーエンドのオーケストレーション

企業は混乱しており、エージェントはソリューションの一部にすぎません。 AI エージェントは、長く複雑なプロセスを自動化するために、さまざまなツール、人、さらには他のエージェントにアクセスする必要があります。ビジネスの成果を達成するために、企業は、これらすべてのコンポーネントにわたるエンドツーエンドの複雑なプロセスをモデル化し、調整し、監視できるソリューションの恩恵を受けることができます。これには、完全なオーケストレーション プラットフォームが必要です。

エージェント オーケストレーション用のプラットフォームの選択

オーケストレーション プラットフォーム、つまりレイヤーは、エージェント自動化の最上位に位置します。確かに、一方が他方なしでは存在できません。効果的なエージェント オーケストレーションにより、AI エージェント、モデル、人々がスムーズに接続して共同作業し、信頼とデータの境界内で動作することが保証されます。ビジネス リーダーは、オーケストレーション ソリューションを評価する際に次の点を考慮する必要があります。

エンタープライズ グレードの品質と精度

エージェント自動化はオーケストラであり、AI エージェントは単独で行動するわけではありません。パフォーマンスと精度を確保するには、選択したソリューションが、より迅速かつ大規模に価値を提供するクラス最高の自動化機能と AI 機能を備えたエンタープライズ グレードのインフラストラクチャを提供する必要があります。これらの機能を少しずつ組み立てることもできますが、徐々に、多大なコストがかかります。最高級の AI と自動化が組み込まれたソリューションを活用する方がはるかに優れています。 

管理と監視

継続的な監視と改善はエージェント自動化の中核であり、エージェントが間違いを修正し、学習し、より迅速に適応できるように支援します。企業は、複雑なビジネスプロセスの最初から最後までの自動化、モデリング、監視を可能にするソリューションを探す必要があります。実行時の可視​​性、リアルタイムのアラート、バージョン管理などの機能は、エージェントの監視と改善に不可欠です。 

ガバナンスと信頼

クラウドであってもオンプレミスであっても、エージェント自動化プロジェクトに関連するすべてのデータのセキュリティを保護する必要があります。選択したソリューションが、エージェント、組織データ、ファーストパーティおよびサードパーティの AI モデル間のやり取りに対する透明性、信頼性、および制御を確実に提供します。ベスト プラクティスは、強力なアクセス制御、リアルタイム分析、ビジネス プロセス全体で AI がどのように使用されているかに関する詳細なレポートを備えた専用の信頼レイヤーを用意することです。

UiPath は、制御された代理店、エンタープライズ グレードのツール、エンドツーエンドのオーケストレーションを組み合わせた、エージェントの自動化とオーケストレーションのための包括的なソリューションを提供します。当社のローコード開発環境により、効率的なエージェント作成が可能になると同時に、組み込みの人間参加機能により精度が保証されます。当社はベンダーに依存しないアプローチの先駆者であり、柔軟性を高めることでロックインを回避し、ビジネスに必要なツールを統合できるようにします。 UiPath は、高度な品質保証、モニタリング、ガバナンス機能を備えており、組織が制御、コンプライアンス、信頼性を確保しながらエージェント自動化を大規模に推進できるようにします。

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