エンタープライズ OS:AI を利用してすべてのシステムを調整する

今日の企業の内部を覗いてみると、自動化ツール、デジタル ワークフロー、クラウド プラットフォーム、そして今では AI エージェントが複雑にパッチワークされていることがわかります。それぞれが価値を約束している一方で、これらのシステムは不一致のレゴ ブロックのように積み重なっています。多くは、明確さと効率性をもたらす代わりに、より大きな複雑さを導入しています。

ほとんどの企業は、サポート チケットの自動化や契約処理などの特定のタスクに AI エージェントを迅速に導入することに重点を置いています。このアプローチはある程度の効果は得られますが、プロセスに組み込まれている根本的な非効率性の多くに対処できないため、多くの価値が残ります。複雑なエンタープライズ ワークフローにおける非効率のほとんどは、タスク間、つまり移行、引き継ぎ、手動チェックポイントで発生します。

欠けているのは、企業プロセスをエンドツーエンドで管理するための結合組織とインテリジェンスです。たとえば、従来の IT では、オペレーティング システムはプログラムを実行するだけでなく、プログラムを管理し、リソースを割り当て、システム全体の安定性を確保します。同様に、企業には、エンタープライズ プロセスを追跡、管理、評価、最適化するために明示的に設計されたエンタープライズ OS レイヤーが必要です。

そこでエージェント オーケストレーションが登場します。

エージェント オーケストレーションはエンタープライズ OS として機能します。プロセスをオーケストレーションするというアイデアは新しいものではありませんが、エージェント AI を適用すると、自律的な意思決定と適応的な問題解決が可能になり、プロセス オーケストレーションにより大きな力がもたらされます。この OS レイヤーは、プロセスと、プロセスをサポートするデータ、自動化、AI ツールを統合し、可観測性、インテリジェントなルーティング、例外処理、組み込みのガバナンスを提供します。

エンタープライズ OS は、それ自体を目的とした集中管理ではなく、共有の参照フレーム内で分散インテリジェンスを提供します。 AI を既存のワークフローに重ねるだけでは、通常、革新的な改善ではなく、わずかな効率向上 (約 3 ～ 5%) が得られます。 AI によって大幅な生産性と価値を実現するには、ワークフローを再設計し、ワークフロー間のギャップを埋める必要があります。このため、リーダーは企業の AI 投資の 70% をプロセスの改善に集中させています。

エージェント オーケストレーションは、個別のタスクの実行からプロセス全体のインテリジェントな管理まで、AI の可能性を拡張できます。プロセスが明示的にマッピングおよび定義されている場合、適切な自動化と AI エージェントを必要な場所に正確に導入することが簡単かつ効果的になります。

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オーケストレーションは新たな差別化です

エージェントによるオーケストレーションの可能性は、戦術的かつ戦略的です。短期的には、ハンドオフの遅延、ルーティングエラー、作業の重複、隠れた例外など、複雑なプロセスを悩ませるコストのかかる非効率性に対処します。たとえば、機械学習は、データの取り込み、抽出、処理のための請求処理で長い間使用されてきました。生成 AI の使用により、ドキュメントからの非構造化データの要約とクエリも可能になりました。

エージェント オーケストレーションにより、ワークフロー全体をエンドツーエンドで自律的に管理できるようになりました。プロアクティブで実用的なプロセス インテリジェンスを取得し、ロボットとエージェントをトリガーしてタスクを完了し、モデルを呼び出し、例外を人間にエスカレーションし、進捗状況を追跡します。これにより、サイクル タイムが短縮され、一貫性が向上し、真にスケーラブルな完全なクレーム処理が可能になります。

より大きな視点で見ると、エージェント オーケストレーションは企業運営のための新しいアーキテクチャを解き放ちます。これは、AI の効果的なスケーリングを可能にする基礎層として機能し、モジュール性と再利用性をサポートします。 AI エージェントは複数のワークフローにわたってプラグ アンド プレイになります。

オーケストレーション層は、コンプライアンスの可観測性と監査性を確保し、リアルタイムのコンテキスト変化への動的な適応を提供し、システムに依存しない相互運用性を提供して、従来のプラットフォームと最新のプラットフォームの両方とシームレスに統合します。 AI エージェントの自律性が向上しても、組み込みのポリシー適用とガバナンスにより、制御と説明責任が維持されます。

企業のパフォーマンスは、ビジネスをいかに迅速かつインテリジェントに実行できるかによってますます定義されます。そして、これが最終的に重要な点です。企業の成功は、孤立した製品を追加することでは得られません。それは、それらを調整して価値を生み出すことから生まれます。

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ソース:

• Anders Humlum と Emilie Vestergaard、大規模言語モデル、小規模労働市場効果、ベッカー フリードマン研究所、2025 年 4 月。

• ボストン コンサルティング グループ、「2024 年の AI 導入:74% の企業が価値の達成と拡大に苦労している」、2024 年 10 月 24 日。