AI エージェントが Microsoft Build 2025 でショーをリード

Microsoft Build 2025 から戻ってきましたが、見逃せないことが 1 つあるとすれば、それはエージェント AI があらゆる場所に存在しているということです。誰もがそれについて話し、構築し、テストしています。そして私たちはまさにその渦中にいて、現実世界のエージェント自動化を実現しています。

UiPathブースは活気にあふれていました。人々は、AI エージェントが推論したり雑談したりすることだけを聞きたかったわけではありません。彼らは、AI エージェント、ロボット、人間が実際に連携してビジネス プロセスを前進させるとどのようなものになるのかを知りたいと考えていました。

そして納品しました。

考えるだけでなく、物事を実行する AI

ローン組成を例に考えてみましょう。それは面倒な複数のステップからなるプロセスです。それには、文書のスキャン、さまざまなシステムからのデータの取得、資格の確認、顧客との対話が含まれます。これらの作業は自動化の機が熟していますが、1 人の AI エージェントが単独で処理するには複雑すぎます。

そこで、エージェント自動化が役に立ちます。これをイメージしてください:

• UiPath エージェントが作業を開始し、ロボットを使用してデータやUiPath IXP などのツールを取得します。 (インテリジェントな抽出と処理) を使用して、スキャンされた ID、銀行取引明細書、または PDF フォームを理解します。

• 基本的な資格基準をチェックし、初期データ入力を実行します。

• しかし、顧客にわかりやすいメッセージを書いたり、微妙な判断を下したりするときは、コンテンツ生成用の Microsoft 365 Copilot や、より豊富な顧客コンテキストを備えた Salesforce Agentforce の支援を受けて、人の出番です。

各エージェントは自分の得意なことを行います。それがエージェント自動化の実行です。

双方向統合によるシームレスなハンドオフ

エージェント間のシームレスなハンドオフには、双方向接続が必要です。 Microsoft Build では、UiPath Agent と Microsoft Copilot Studio 間の双方向統合が実際に動作していることを展示できたことを特に誇りに思っています。簡単に言うと、Microsoft と UiPath のエージェントが相互に会話し、タスクを引き継ぎ、プラットフォーム間で共同作業することがこれまでより簡単になりました。

• 複数のシステム間での作業と半構造化ドキュメントの理解に特化した UiPath エージェントは、Microsoft Graph または Dataverse のデータを推論したり、Microsoft 365 アプリでコンテンツを生成したり、コンテキストとして複数の Dynamics オブジェクトを必要とするアクションを実行したりする Copilot Studio エージェントまたは Power Automate フローをトリガーできるようになりました。

• Copilot Studio エージェントは、ダウンストリーム実行のために UiPath エージェントまたはオートメーションを呼び出すこともできます。たとえば、「この請求を処理する」または「この部分が ERP のいずれかに存在するかどうかを確認する」と考えます。この統合により、2 つの強力なエージェント機能が統合され、顧客はエンドツーエンドのプロセスを自動化できるようになります。

そしてその背後には、統合プロセス オーケストレーション レイヤーである UiPath Maestro™ があり、AI エージェント、ロボット、人全体のプロセスを 1 つの画面で管理できるようにします。このクロスプラットフォーム オーケストレーションにより、Microsoft と UiPath のエコシステム全体で新たなレベルの生産性と状況に応じた意思決定が可能になります。

実際の結果:500% の ROI と数千時間の節約

ジョンソンコントロールズを例に考えてみましょう。彼らは、UiPath と Microsoft Power Automate に組み込まれた自動化から始まりました。新しい統合を使用してエージェント機能を導入した後、投資収益率が 500% 増加し、毎年 18,000 時間をビジネスに還元できるようになりました。

それは概念実証ではありません。それが真のビジネス価値であり、大規模に提供されます。

全文をお読みください。

管理された代理店:適切な作業を適切な従業員が行う

私たちが学んだことは、適応性には時折のエラーが伴うということです。誰かが AI アシスタントを常に監視している場合、LLM の可能性を最大限に引き出すことができます。しかし、実際の代理店の場合、AI エージェントが正確かつ信頼性をもって「その仕事をする」と信頼する必要があります。 .

そのため、エージェントの自動化には制御されたエージェントが必要です。これは、複雑なタスクに対する評価、ツール、エスカレーション ガードレールを備えたエージェントを導入することを意味します。しかし、AI エージェントは決定的で反復的なタスクをロボットに引き渡し、それらのタスクを正確に実行します。そして、判断や共感が必要な場合には、人を呼びます。

決定論的にできることはすべてエージェントに頼らないでください。エージェントは間違いを犯すものです。

Azure AI 担当副社長、Marco Casaliana

コンピューター使用エージェント (CUA) を例に挙げます。彼らは、コンピュータ上で人間をエミュレートすることに成功しており、これは自動化の未来を形作る強力な機能です。しかし、依然として遅く、高価で、多少エラーが発生しやすいです。そこで私たちは、OpenAI の Operator、Anthropic CCU、Google の Gemini などの CUA と信頼性の高い高速 RPA を組み合わせた UiPath UI エージェントを作成しました。結果？無人で確実に実行され、キーボードを操作する必要のないエンタープライズ グレードのエージェント。 管理機関の活動を確認する .

オープンであるように構築され、オープンであり続ける

UiPath は、基礎モデル、業界をリードするツール、プラグイン、AI エージェントにわたるオープン エコシステムの構築に取り組んでおり、独自のテクノロジー スタックとオープンソースのテクノロジー スタックの両方とエージェントの相互運用性を可能にします。

• OpenAI、Anthropic、Google、または Fireworks AI などのプラットフォームの独自のインスタンスでホストされている数百のモデルのいずれかを使用します

• LangChain、Crew AI、Microsoft Copilot Studio、または Salesforce Agentforce エージェントと連携し、MCP や A2A などの新しいプロトコルもサポート

• 作業に最適なツールを選択します。大規模なコネクタ ライブラリを使用して推論、要約、抽出を行い、作業を完了します。

ブラックボックスはありません。ハードな依存関係はありません。ビジネスに役立つものを自由に構築できます。

一緒に AI を実用化しましょう

Microsoft Build 2025 が私たちに何かを示したとしたら、それは人々が誇大宣伝を超えて、実際に使用可能な AI システムの構築を開始する準備ができているということです。実際の作業を行うシステム。コンテキストを理解するシステム。他のシステムとうまく機能するシステム。

それが UiPath の目的です。あなたの世界ではエージェント自動化がどのようなものかを見てみたいですか?