エージェント オーケストレーション:信頼性が高く、責任があり、透明性のある AI への影響を提供

AI エージェントは企業にとって急速に重要な要素になりつつあります。これらの AI モデルベースのエンティティは、高度な推論、意思決定、継続的な学習が可能です。 AI エージェントが複雑で動的なプロセスをエンドツーエンドで実行できるようになった場合、これをエージェント自動化と呼びます。この誇大広告は明白です。米国の IT 幹部の 90% は、エージェント AI によって改善できるビジネス プロセスがあると信じています。

ただし、エージェント オートメーションは 1 人で行うものではありません。エージェントは、適切なビジネス データにアクセスし、正確で信頼性の高い意思決定を行うために支援を必要としています。エージェント自動化をオーケストラとして考えてください。変革的な成果をもたらすためには、AI エージェント、自動化ロボット、ツール (AI モデルを含む)、そして協力する人々が必要です。米国の IT 幹部の 87% が、成功には異なるテクノロジー間の相互運用性が重要であると述べているのも不思議ではありません。しかし、すべてのオーケストラには、すべての奏者が時間を守り、音楽に従っていることを確認する指揮者が必要です。現在、エージェント オーケストレーションがパブリック プレビュー段階にあるため、このレベルの調整は実現可能です。

この記事では、効果的なオーケストレーションがエージェント ワークフローにとって非常に重要である理由と、それを実現する方法について説明します。

AI エージェント:価値を妨げる障害

ビジネス リーダーや変革リーダーは、AI エージェントを積極的に採用し、ワークフローに組み込むことに熱心です。実際、Gartner は、2028 年までに日常業務の意思決定の少なくとも 15% がエージェント AI によって行われるようになると予測しています。

しかし、前例のないプロセスの複雑さの中で、AI エージェントの採用と運用化の競争は激化しています。平均的な大企業は現在、コラボレーション、プロジェクト管理、エンタープライズ リソース プランニングのためのさまざまなツールを備えた 230 を超えるエンタープライズ アプリケーションを使用しています。企業は、大量の非構造化データに依存する、人、ツール、プロセスの複雑なパッチワークになっています。これは、データサイロが形成され、従業員が適切なツールを見つけるのに苦労し、互換性のないシステムが時間のかかるボトルネックを生み出すため、効率に影響を及ぼします。

ビジネスリーダーは、情報に基づいた意思決定を行い、最も価値のある商業的および改善の機会を特定するために、包括的なデータを必要としています。しかし、サイロ化されたデータと最も重要なプロセスの可視性の欠如により、これを達成するのに苦労しています。彼らの組織を全体的かつ正確に理解することは、依然として夢物語です。これにより、変化への取り組みの追跡、監視、改善が困難になるだけであり、ROI を証明し、エージェント AI を拡張する能力が制限されます。

プロセスはかつてないほど複雑になり、データはますます断片化しています。しかし、新しい AI エージェントの導入を急いでも、これらの問題は解決されません。実際、目に見える影響を与えるのに苦労している間に、技術の肥大化とコストの増大が加わり、課題がさらに悪化する可能性があります。プロセス所有者と改善リーダーは、関連するデータとセキュリティのリスクも考慮する必要があります。 AI エージェントの信頼性に関しては、他の生成 AI 機能と同様に幻覚を起こす傾向があるため、当然の懸念があります。エンタープライズ ワークフロー、特に厳しく規制された環境では、このような間違いは非常に危険です。

エージェント オーケストレーションが給与計算プロセスをどのように変革するかをご覧ください:

エージェント オーケストレーション:エージェント AI のスケーリング

企業のリーダーは、エージェントによる自動化を通じてプロセスを簡素化および合理化することで、莫大な価値と効率性を実現できます。ただし、リスクを軽減し、安全かつスケーラブルな方法で AI エージェントを重要なプロセスに導入できるようにする、慎重で調整されたアプローチが必要です。

エージェントの自動化には、可視性を高め、複雑さを軽減し、エージェントのワークフローを責任を持って管理するためのオーケストレーション層が必要です。私たちはこれをエージェント オーケストレーションと呼び、組織がビジネス プロセスのライフサイクルと実行を完全に制御できるようにします。

「エージェント オーケストレーションの決定版ガイド」 を読んでください。

エージェント オーケストレーションは、AI エージェント、ロボット、人間にわたる複雑なプロセスを調整します。さまざまなタスクで構成される長時間実行プロセスにおいて、作業をインテリジェントに管理および割り当て、プロセスがスムーズに完了するようにします。業務が効率的でビジネスの戦略目標に沿っていることを確認する、より大きな交響曲の指揮者であると考えてください。

エージェント オーケストレーション プラットフォームは、プロセスの複雑さを軽減し、AI エージェントの導入を容易にし、AI エージェントが必要なすべてのツールやシステムと対話できるようにします。これにより、組織は長期にわたるプロセスをモデル化、実装、運用、監視、最適化することができます。さらに、ベンダーの統合をサポートし、総所有コスト (TCO) を削減し、プロセス所有者と自動化リーダー間のサイロを解消します。  

重要なことは、エージェント オーケストレーションは、エージェントをプロセスに統合するための制御された方法を提供し、エージェントがロボットや人間とシームレスに連携できるようにすることです。ビジネス リーダーは、標準のビジネス プロセス モデルと表記法 (BPMN) を使用してビジネス ルールとガードレールを定義できます。ループ内の人間をエージェントのプロセスに簡単に統合できるため、エージェントの出力が適切にレビューされるようになり、AI エージェントではできないエスカレーションに人間が対処できるようになります。これらの対策により、AI エージェントは明確に定義されたプロセス ガードレール内で制御された機関と連携して動作し、運用全体にわたる一貫性と信頼性が維持されます。

オーケストレーション プラットフォームはプロセス インテリジェンス レイヤーとしても機能し、エージェント ワークフローを監視して継続的に最適化できるようにします。これにより、組織はエージェントのワークフローを監視して継続的に最適化し、リアルタイム データを活用してボトルネックを特定し、機会を発見し、エージェントのパフォーマンスを時間の経過とともに積極的に改善することができます。このデータドリブンのアプローチにより、自動化と AI の取り組みが期待される ROI と具体的なビジネスへの影響に根ざしたものになることが保証されます。

エージェントによる自動化とオーケストレーションの結合

エージェントの自動化は、エージェントのオーケストレーションなしでは成功しません。 UiPath はその両方を提供し、最も複雑で重要なプロセスを自動化し、システム全体でエンドツーエンドで統合できるようにします。

UiPath Platform™ は、エージェント オーケストレーションを提供し、UiPath エージェント、サードパーティ AI エージェント、UiPath ロボット、企業全体の人々を調整します。多くのビジネス システムではアプリ内エージェントが提供されていますが、UiPath プラットフォームは、ほとんどのビジネス システムとの優れた統合により、クロスシステムのユースケースに最適です。この基盤により、エージェント ワークフローの完全な観察とコンテキストを取得できるようになります。新しいエージェント オーケストレーション機能により、コンプライアンスに準拠した実行と自律的な意思決定の両方が可能になり、専用の UiPath AI トラスト レイヤーを通じて管理および監視可能な信頼できるエージェントを提供します。

UiPath Automation Cloud™ の顧客であれば、この新しいアプローチをいち早く検討してください。UiPath Automation Cloud 環境で試すことができます。

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