Agentic自動化で効率を高める

自動化の歴史は、その誕生以来、直線的な進歩の物語でした。ロボティックプロセスオートメーション（RPA）からインテリジェントドキュメント処理（IDP）まで、各新イノベーションが企業をより生産的で、収益性が高く、アジャイルにしてきました。

しかし今、より大きなことが起きています。新テクノロジー——Agentic自動化——がこの漸進的改善のサイクルを破壊し、かつてないワークフロー再発明を解き放っています。

個別タスクに焦点を当てる代わりに、Agentic自動化はロボット、AI、オーケストレーションを活用し、ワークフロー全体を最初から最後まで取り組みます。Agentic自動化の核心にはAIエージェントがあります——環境を知覚し、未知の領域をナビゲートし、その場で意思決定できる自律的ソフトウェアエンティティです。

Agentic自動化の価値を掴むブループリントは、最近の四半期ウェブキャスト「UiPath Live: The Path to Agentic Automation」のテーマでした。AI科学者、自動化専門家、企業リーダーからなるオールスターパネルの知恵を借り、この変革がビジネスに今と将来何を意味するかを議論しました。

ほとんどのリーダーはまだAgentic自動化のポテンシャルの規模を把握していません。しかし、それを理解した選ばれた少数は、このゲームチェンジングテクノロジーから最大の報酬を得る準備ができています。

Agentic自動化が仕事の進め方を再定義する3つの領域

従来の自動化は構造化されたルールベースのタスクに不可欠ですが、Agentic自動化は予測不能性が支配する領域で真価を発揮します。かつて埋められないと思われていたギャップをどう埋めているか：

1. ルールから推論へ

あなたのビジネスプロセスのいくつが、様々なフォーマットの入力に依存していますか？ 不完全なデータについてはどうですか？

ほとんどの組織にとって、答えは「あまりにも多い」です。

歴史的に、自動化はデータの不整合に苦労してきました。情報が構造化された標準化パッケージで届かない場合、従業員が介入せざるを得ません——システム間でデータを翻訳し、不整合をクリーンアップし、ファイルを手動で再フォーマット。彼らの時間はもっと別のことに費やせるはずですが、これらの不規則性が他の選択肢を与えませんでした。それが、AIエージェントの登場までです。

AIエージェントは曖昧さの中で生きます。完璧なデータを必要としません。UiPathのAI戦略責任者Dr. Edward Challis氏が、UiPath LiveホストのMary Tetlow氏とGeoff Anderson氏に説明した通り、「エージェントはデータが常に変化するタスクに対処する本当に強力な方法を提供します。」従業員にすべての入力を手動で構造化させる代わりに、AIエージェントはハイレベルな目標を受け取り、汚い、不完全な、一貫性のないデータを処理する最善の方法を決定できます。

このスキルは、データフォーマットが大きく異なる業界で特に価値があります。毎日大量の医療請求を処理するグローバルフィンテックプロバイダーWEXを例に取りましょう。構造化請求——標準化されたフィールドを持つクリーンなデジタル提出——はRPAで容易に処理できます。しかし、手書き医師メモや不鮮明なフォームのような、より汚いフォーマットで届くものも大量にあります。かつては、請求処理前に従業員がこのカオスを手動で理解する必要があり、顧客へのフラストレーションな遅延とWEXのコスト増を招いていました。

今、AIエージェントがこの変動性を自動処理します。重要詳細を抽出し、コンプライアンス要件と照合し、最も複雑なケースのみを人間チームにエスカレートします。

2. タスク自動化からワークフロー再発明へ

多様な入力だけが、広範なエンタープライズ自動化の障壁ではありません。圧倒的なプロセス複雑性もあります。条件分岐「if」文が多すぎ、バリエーションが多すぎ、例外が多すぎ……ある時点で、こうしたワークフローを従来手法で自動化しようとすると手に負えなくなります。「自動化が実行すべきプロセスをあらゆるシナリオで定義するのは、時間がかかりすぎる」とChallis博士は指摘します。

Agentic自動化は根本的に異なるアプローチを取ります。スクリプトに従う代わりに、エージェントは問題を推論し——何が重要か、何が注意を要するか、何が自律的に処理できるか——を決定します。

しかし、彼らは孤立して働きません。AIエージェントは、人間の直感、ロボットの精密さ、Agenticの適応性を融合したエコシステムの一員として最高のパフォーマンスを発揮します。例えば、エージェントが複雑なワークフローをサブタスクに分解：RPAボットがデータ入力、APIがリアルタイム市場価格を取得、人間がエッジケースを解決。

Challis博士はこのプロセスをケーキ作りに例えました。「レシピを実行するとき、どのバターを使うか、どうバターを入手するか、どのボウルを使うかなど、多くの選択肢がある。だから、そのプロセスがどう実行されるかという定義されたルーチンとエージェンシーの間に柔軟性があるのだ。」

この構造と適応性のバランスは、多くの持続的なエンタープライズ課題に適しています。マネーロンダリング防止（AML）システムは、金融機関のセキュリティフレームワークの不可欠な部分です。しかし完璧とは程遠く——従来ツールはコンプライアンスチームを偽陽性アラートで溺れさせる傾向があります。場合によっては90%に達し、チームが大量のノイズから実際のリスクを特定することを強制されます。

AIエージェントは偽陽性をフィルタリングし、真の脅威を特定することに優れています。構造化・非構造化データの両方を分析し、少額繰り返し振込のような真のリスクを示すパターンを検出します。LiveゲストのCraig Le Clair氏（Forresterバイスプレジデント兼プリンシパルアナリスト）が指摘する通り、エージェントはこのプロセスで偽陽性を60%削減することが示されています。これによりコンプライアンスチームが不要なレビューに追われる代わりに、高優先度調査に集中できるようになりました。

3. コーディングから協働へ

AIエージェントを協働パートナーとして最大価値を実現するには、従業員が自然言語でAIエージェントとコミュニケートできる必要があります。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）はこの種のパートナーシップを解き放つはずでしたが、非プログラマーにとって現実はより複雑でした。

LLMが平易な言語プロンプトに応答する一方で、正しい結果を得るにはプログラミング知識——具体的には、問題分解とコード検証の深い理解——が必要です。シンプルに言えば、何を尋ねるか知っているのは半分の戦いに過ぎません。返ってきたものが正しいか知る必要もあります。

私はプログラマーなので、LLMが100行のコードを返せば、それが実際に私が望むことをやっているか読んで判断できます。一方で、非プログラマーの友人が同じことをしようとすると、アウトプットが実際に彼女の望み通りか判断するのは本当に困難。チェックするために多くの専門知識が必要です。

Dr. Sarah E. Chasins、UiPathプリンシパルアプライドサイエンティスト

Agentic自動化はこの障壁を溶解します。従業員が目標を——曖昧でも——説明し、エージェントがそれらをアクションに翻訳させます。これはWEXにとって変革的でした。チームがもはやビジネス要件を硬直したロジックに翻訳する必要がなくなったからです。

すべての決定論的シナリオを通じて数週間費やす代わりに、私が望む目標を自分の開発者に伝えられるようになりました。私が求めているビジネスアウトプットは何か？ そして、これらが実際に連携して動くのを見ることができます。だから、従来のコーディングではなかった、プロダクトチームとテックチームの間のこの開放性が生まれたのです。

Emily Krohne、WEXエンタープライズオートメーションプリンシパル

これらの能力は印象的……だが、AIエージェントが暴走しないことをどう確信できるか？

部屋にいる象に対処しましょう：システムとプロセス横断で機能する能力を持つなら、エージェントが私の望むことをするとどう確信できるでしょうか？

妥当な懸念です。エージェントは非決定論的で、その固有の予測不能性が彼らを強力にする一部でもあります。Agentic自動化を安全に実装するには、エージェントが信頼性、安全、透明性を持って動作することを保証する適切なガードレールが必要です。

人間をループ内に維持

エージェントは一定レベルの自律性で動作しますが、それが無制限であるべきという意味ではありません。ほとんどのエンタープライズユースケースでは、完全自律アクターではなく意思決定支援ツールとして機能します。Challis博士が明確にした通り：「今後数年間、エージェントは調査と提案を行うが、人間がレビューする必要がある。大きな変更の前には、人間のチェックポイントを置く。」

継続的な監視

可視性はすべてです。AIエージェントが意図通りに動作することを保証するには、設計時と実行時の両方でリアルタイム監視が必要です。

UiPathシニアマネージャープロダクトマネジメントのZach Eslami氏がこの点を強調：「[透明性は] エージェントがサイロ化環境でも外部世界でも適切に動作していることを保証する重要な側面だ。」組織はエージェントがどう意思決定するかへの可視性を必要とし、時間とともにパフォーマンスを洗練させ、ビジネス目標との整合を保証します。

AIエージェントを決定論的RPAボットと組み合わせることは、制御を維持する最良の方法の1つです。エージェントが適応しコンテキスト駆動の意思決定を行う一方、RPAボットは厳格なルールベースロジックに従う——柔軟性と予測可能性のバランスを創出。「私たちのエージェントは、ツールやアプリケーションと単にインタラクトするだけでなく、人間とロボットを活用してアウトプットに新たなレベルの決定論をもたらし、ユーザーとお客様が期待する方法で動作することを保証するため、新たなレベルの制御されたエージェンシーを示していると信じています。」とEslami氏は説明します。

信頼できるベンダーとのパートナーシップ

信頼は効果的なエンタープライズ自動化の基盤です。テクノロジーへの信頼だけでなく、それを実現するパートナーシップへの信頼です。Krohne氏はWEXの「UiPath RPAツールとの歴史が、エージェントをより速くスケールさせてくれた」と述べています。

AIエージェントが既存自動化インフラの上に導入されると、破壊的に感じられません。代わりに、企業がすでに行っていることの自然な延長になり——ワークフローをオーバーホールせずに強化します。Eslami氏がこの点を強化：「最終的に、エージェントが既存UiPath Platform™の上に構築できるのを見ています。つまり、利用可能なすべての素晴らしい自動化ツールを活用できるのです。」

しかし、基盤構築は第一歩に過ぎません。Agentic自動化の完全なポテンシャルを解き放つには、企業はAIエージェントを大規模に構築、導入、管理する方法を必要とします。

UiPath Agent Builderは、チームにビジネスニーズに対応したエージェント設計ツールを提供。組み込みの監視とガバナンスで、企業はAIエージェントを自信を持って導入可能——初日から意図通りに動作することを知って。Agent Builder待機リストに参加し、自動化の次世代をいち早く探求しましょう。

そして、Agentic自動化の現在と未来への更なる深掘りのために、フルUiPath Live: The Path to Agentic Automationエピソードをオンデマンドでご覧ください。