エージェンティック・オートメーション活用ガイド：経営幹部向け

最近のAIニュースの嵐は一つのことを示しています：AIモデルは商品化され、より高度になりながら、使用コストは安くなっています。これらのモデルを活用するビジネスリーダーの機会と必要性は指数関数的に増大しています。しかし、それらが起こるたびにAIイノベーションを最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか？

エージェンティック・オートメーションは、ゲームチェンジングなAIをあらゆる組織で採用・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できず直接アクションを実行できないスタンドアロンテクノロジーとしてはユーティリティを欠きます。幸い、人によって独立または監督下で働くAIベースのエンティティであるエージェントが、これらのモデルを効果的なツールとして呼び出し、使用できます。エージェンティック・オートメーションでは、AIエージェントがロボットと人間と共に働き、AIを活用して複雑なエンドツーエンドプロセスを自動化し、変革的なエンタープライズ価値を解き放ちます。

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ティックAIの価値を実感しており、97%がこのテクノロジーの利用に関心を持っています。しかし、経営幹部はコアビジネスデータを守り、エージェントからの予測可能な実行を保証するために、導入に慎重にアプローチしなければなりません。エージェンティック・オートメーションを始める前にビジネスリーダーが考慮すべきトップ考慮事項を紹介します。

エージェンティック・オートメーション：構築するか、購入するか？

組織には、既存のエージェントアーキテクチャを採用するか、ゼロから構築するかの選択肢があります。しかし、DIYエージェントフレームワークは欺瞞的に複雑で、高度なコーディングと機械学習スキルを必要とすることがよくあります。エージェントの自律性レベル、つまりエージェンシーを制御することも重要です。企業には、予測可能で信頼できる結果を提供するAIエージェントが必要です。しかし、必要なガードレールと監視機能を開発するにはコストがかかる投資になり得ます。

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の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するのを助けるローコードエージェント開発ツールが特徴です。エージェントへの指示と評価、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、特化モデルとエンベディングのファインチューニングなどの機能を提供し、これらすべての機能を一箇所で提供することでインフラのスプロールを防ぎ、増分コストを節約します。

特化エージェントとエンタープライズグレードツールを、決定論的ロボットと人間をループに含むワークフローでオーケストレートすることで、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、組み込みのガバナンスと制御を備えた既存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犠牲にすることなく、エージェンティックな実行を迅速に前進させられます。しかし、経営幹部は自社に最適なプラットフォームをどう特定すればよいでしょうか？

エージェンティック・バイヤーズガイド

経営幹部は、エージェンティック・オートメーションソリューションを選択する際、幅広い要素を考慮する必要があります。しかし、新興テクノロジーとして、いくつかのユニークで重要な考慮事項があります：

エンタープライズツール

AIエージェントは、使用できるツールと同じくらい有用です。エージェントだけでなく、UIおよびAPIオートメーション、インテリジェントドキュメント処理、最新のAIモデル用コネクタなど、不可欠なエンタープライズ機能へのアクセスを考慮してください。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。

人間をループに含める

人間はエージェンティック・オートメーションにおける例外管理の核心です。AIや自動化では解決できない課題を解決します。人間をループに含める機能はビルトインでなければならず、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する必要があります。エージェント実行の品質への可視性と、エージェントがこれらの相互作用から学ぶ保証を持つ必要があります。エージェントが学習し改善するにつれてより大きな自律性を与えるべきですが、その決定は願望的思考ではなく、実証済みの実行に基づくべきです。

ローコード開発

コアエンタープライズプロセス向けの事前構築済みエージェントは、スタートダッシュを切り、迅速に価値を生み出せます。しかし、ビジネスには特定の文脈に合わせてカスタマイズまたは特化エージェントを迅速に構築するツールとインフラも必要です。多くのハイパースケーラーは開発者しか使えない複雑な製品を提供しますが、企業は一般社員が使えるローコードプラットフォームで最もよく拡張します。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、エージェンティック・オートメーションを企業全体に急速に拡大するのに役立ちます。技術的負債を管理下に置き、ビジネスが戦略的イニシアチブに集中できるようにします。

ベンダーに依存しない

あらゆるテクノロジーリーダーが独自のAIエージェントを提供し、従業員が導入・使用できるようにしています。しかし、これらは自社の制限されたベンダーエコシステム内で最も有用です。買い手は代わりに、長期的に柔軟性を損なわず、重要なAI開発や能力からロックアウトされないベンダーに依存しないソリューションを優先すべきです。

エンドツーエンドのオーケストレーション

企業は複雑で、エージェントは解決策の一部に過ぎません。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、人々、さらには他のエージェントへのアクセスを必要とします。ビジネス成果を達成するには、これらすべてのコンポーネントを跨いで複雑なプロセスをモデル化、オーケストレート、監視できるソリューションがメリットをもたらします。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。

エージェンティック・オーケストレーションのためのプラットフォーム選択

オーケストレーションプラットフォーム、またはレイヤーは、エージェンティック・オートメーションの頂点に位置します。実際、一方がなければ他方も存在し得ません。効果的なエージェンティック・オーケストレーションは、AIエージェント、モデル、人々がスムーズに接続・協働し、信頼とデータの境界内で働くことを保証します。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、以下を考慮すべきです：

エンタープライズグレードの品質と精度

エージェンティック・オートメーションはオーケストラであり、AIエージェントは独奏しません。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し、最高峰の自動化とAI能力で、より速く、大規模に価値を提供する必要があります。これらの能力をピースごとに組み立てることもできますが、徐々に、多大なコストをかけてです。最初から一流のAIと自動化を備え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ティック・オートメーションの核心であり、エージェントがミスを修正し、学習し、より速く適応するのを助けます。企業は、複雑なビジネスプロセスを最初から最後まで自動化、モデリング、監視できるソリューションを求めるべきです。実行時の可視性、リアルタイムアラート、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

クラウドでもオンプレミスでも、エージェンティック・オートメーション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は保護される必要があります。選択したソリューションが、エージェント、組織データ、ファーストおよびサードパーティAIモデル間の相互作用に関する透明性、信頼、制御を提供することを確認してください。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のAI使用方法に関する詳細レポートを備えた専用の信頼レイヤーを持つことです。

UiPathは、制御されたエージェンシー、エンタープライズグレードツール、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ティック・オートメーションとオーケストレーションの包括的なソリューションを提供します。ローコード開発環境で効率的なエージェント作成を可能にし、ビルトインの人間をループに含める機能で精度を確保します。ベンダーに依存しないアプローチを先駆け、必要なツールを統合し、柔軟性を高めることでロックインを回避します。高度な品質保証、監視、ガバナンス機能により、UiPathは組織が制御、コンプライアンス、自信を持ってエージェンティック・オートメーションをスケールさせることを可能にします。

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