AI エージェントを本番環境に導入:プラットフォーム設計の重要な役割

推論モデルは進歩しているが、生産は依然として困難

推論モデルは急速に進歩しました。システムは、かつては研究の領域にしっかりと含まれていた文書を解析し、コードを記述し、判断を下すことができるようになりました。しかし、これらの進歩にもかかわらず、ほとんどの AI イニシアチブは、一貫性、ガバナンス、信頼性が重要となる運用環境に到達するのに依然として苦労しています。実際、MIT の最近の報告書では、AI プロジェクトのうち日常業務に取り入れられているのはほんの一部であることがわかりました。

2025 年の当社の主力顧客イベントである FUSION のメインステージに登場した、LlamaIndex の創設者であるジェリー・リュー氏は、この課題を次のようにうまく要約しました。

「AI 導入の最大の障壁は、これらのモデルを状況に合わせてワークフロー エンジニアリングする能力です。」

言い換えれば、AI の実行を妨げるのはモデルではないということです。それは、オーケストレーション、可観測性、ガバナンス、統合、そして実験的な洞察から信頼性の高い実行に移行する能力など、それらを取り巻く運用構造です。

エージェント ワークフローをどこに構築するかを評価する自動化および運用のリーダーにとって、重要な考慮事項はもはや、どのプラットフォームが最も印象的なデモを生成するかということではなく、どのプラットフォームがプロトタイプから本番への移行を一貫してサポートするかということです。

エージェント ワークフローには AI だけでは不十分

AI を確実に運用するチームは、現実世界のエージェント アプリケーションが、決定論的ロジック、人間の判断、ターゲットを絞った AI 推論など、いくつかの実行モードを織り交ぜていることを理解しています。

典型的な旅行承認ワークフローを考えてみましょう。リクエストは確定的なフォームを通じて送信されます。エージェントは、AI を活用した推論を使用して、複雑な文書からポリシーの詳細を抽出します。マネージャーがレビューして承認します。最終チェックは財務部門が行います。旅行は決定論的なルールを使用して予約されます。

AI コンポーネントがこのプロセスに不可欠であることは明らかですが、より大きな運用チェーンの中では 1 つのセグメントにすぎません。フロー全体のオーケストレーション、監視、ガバナンスがなければ、洗練された推論モデルであっても、運用ではなくデモンストレーションに限定されたままになります。

汎用開発プラットフォームは、多くの場合、推論セグメントに強力な構成要素を提供します。しかし、運用を継続的に成功させるには、AI 推論をより広範なビジネス プロセスに、安全に、観察可能に、そして各ステップの明確な所有権を持って接続するように設計された環境が必要です。

エージェント ワークフロー用に構築されたプラットフォーム

UiPath Platform™ は、エンタープライズ プロセス実行の深い背景に基づいてエージェント自動化にアプローチします。この伝統は、特に初期の実験から予測可能性と監視が必要な環境に移行する場合に、チームが今日 AI 主導のワークフローを構築、調整、運用する方法を形作ります。

エンドツーエンドのワークフロー全体のオーケストレーション

最新のエージェント システムは、モデル呼び出し、決定論的ロジック、人間による承認、システム統合を組み合わせています。統合されたオーケストレーション レイヤーにより、これらの要素が 1 つの運用フローにまとめられ、チームはプロセスの状況、意思決定がどのように行われたか、残っているアクションを確認できるようになります。

各段階で個別のツールを調整するのではなく、オーケストレーションが 1 か所で行われます。これにより、運用上のオーバーヘッドが削減され、所有権が明確になり、より一貫した実行がサポートされます。

エンドツーエンドの可観測性

ワークフローが複数の意思決定層 (AI 推論、決定論的ロジック、人間による対話、システム コール) にまたがる場合、可観測性が信頼性の中心となります。このプラットフォームは、推論ログと決定論的なプロセス ログを組み合わせた詳細な実行トレースを提供し、チームがエージェントがどのように決定に達したか、プロセスがある段階から次の段階にどのように進行したかを確認できるようにします。

プロンプト、ツールの使用法、人間と自動化の間のハンドオフ、統合呼び出し、ビジネス ロジック パスはすべて同じトレースに表示されます。このレベルの可視性は、チームが問題を診断し、エージェントの動作を改善し、大規模に実行される意思決定に対する信頼を維持するのに役立ちます。

ガバナンスと AI トラスト層

実稼働環境で動作するエージェント システムには、一貫したガードレールが必要です。 UiPath AI Trust Layer は、生成 AI インタラクションを一元的に監視し、個人を特定できる情報がモデルに到達する前にマスキングし、ポリシーの選択を強制し、使用状況を監査し、コスト管理を管理します。

チームは、プライベートでホストされているか、クラウド管理されているか、特定のドメイン向けに微調整されているかに関係なく、プラットフォームが提供するモデルを実行することも、独自のモデルを持ち込むこともできます。これらはすべて同じガバナンスと制御を継承し、モデルの選択に関係なく運用の一貫性を確保します。

運用規模をサポートするエンタープライズ統合

ほとんどのエージェント ワークフローは、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、クライアント リレーションシップ マネジメント (CRM)、ドキュメント リポジトリ、顧客サービス システム、データ プラットフォームなどのコア ビジネス システムに影響を与えます。このプラットフォームには、多くの大規模展開で開発されたエンタープライズ グレードの統合の広範なライブラリが含まれています。これにより、エージェントは、チームがカスタム コネクタを構築して維持することなく、運用システムからデータを取得したり、運用システム内でアクションを推進したりすることができます。

非構造化データに関する推論

多くの自動化は、PDF、レポート、または混合コンテンツなどの非構造化入力から始まります。 LlamaIndex などのデータ オーケストレーション フレームワークとの直接統合により、このプラットフォームにより、エージェントは大量の非構造化マテリアルを推論できるようになります。ドキュメント処理機能は、複雑な入力をモデルの利用に適した構造化フォーマットに変換し、エージェントがきちんとフォーマットされたサンプルだけでなく現実世界のドキュメントを操作できるようにします。

オープンで柔軟なモデルの選択

モデルのパフォーマンスは急速に進化します。チームは多くの場合、さまざまなタスクに対して異なるモデルを選択します。1 つは構造化推論用、もう 1 つは長いコンテキスト分析用、もう 1 つは音声またはマルチモーダル インタラクション用で、場合によっては規制された作業や機密性の高い作業用にドメイン固有のモデルが選択されます。

プラットフォームは、この柔軟性をサポートするように設計されています。エージェントは同じワークフロー内で複数のモデルを呼び出すことができ、チームはプロセスを再構築することなく、各ステップに適切なモデルを選択できます。これにより、組織は状況の変化に適応し、新しいモデルのオプションが登場したり、パフォーマンスが変化したりした場合でも継続性を維持できます。

エコシステムの深い相互運用性

この柔軟性をサポートするために、このプラットフォームは、ユーザーを特定のベンダーに固定することなく、主要な AI モデル プロバイダー、クラウド サービス、エンタープライズ ソフトウェア システム、オープンソース エージェント フレームワークと深く統合されています。

これには、会話型プラットフォームとのエージェントの双方向対話、エンタープライズ データ クラウドへのオーケストレーション接続、オープン エージェント フレームワークと評価ツールのサポート、チームがプライベートでホストされているモデルや微調整されたモデルを組み込むことを可能にするモデル ゲートウェイとの互換性が含まれます。プラットフォームのオープンな設計により、組織は一貫したガバナンスと運用慣行を維持しながら、モデルとツールの選択を時間の経過とともに進化させることができます。

エージェントをテスト、評価、改善するためのツール

ビルディング エージェントは比較的簡単です。本番環境で確実に動作するエージェントを導入するには、厳密なテスト、評価、改良が必要です。プラットフォームには、この運用ライフサイクルをサポートするために特別に構築された機能が含まれています。

チームは、合成データやモック ツールを使用してエージェントの動作をシミュレートできます。これは、実際のシステムの準備がまだ整っていない場合や、望ましくないライブ トランザクションが発生する可能性があるエッジ ケースをテストする場合に特に役立ちます。これらのシミュレーションは実行履歴に明確に表示されるため、実際の実行データから簡単に区別できます。

評価セットを使用すると、チームはさまざまなシナリオにわたるエージェントのパフォーマンスを測定できます。決定論的エバリュエーターと LLM ベースのエバリュエーターの両方が利用可能で、チームはビジネス コンテキストに合わせたカスタム エバリュエーターを作成できます。事前に構築されたエバリュエーターは、出力の正確性、ステップバイステップの軌道の一貫性、および信頼性に影響を与えるその他の要素を評価します。

エージェントの健全性スコアは、プロンプトの品質、ツールのセットアップ、スキーマ設計、および評価範囲を総合して、運用の準備ができているかどうかを示します。 Agent Optimizer によって生成された推奨事項は、改善が最も影響を与える箇所を強調し、チームが効果的に改善作業に集中できるようにします。

実際の要件に合わせた導入の柔軟性

組織はさまざまな環境で活動します。一部は完全にクラウドで実行されます。また、厳格なデータ保存要件、規制された環境、またはエアギャップを維持する必要があるインフラストラクチャが必要な場合もあります。

このプラットフォームは、クラウド デプロイメント、オンプレミス インストール、Linux ベースの環境、ベアメタル サーバー、AKS、EKS、OpenShift を含む Kubernetes クラスターなどのシナリオをすべてサポートします。エアギャップ環境では、インターネットにアクセスしなくても完全なプラットフォームを実行できます。最近の更新には、強化された IPv6 サポート、デュアルスタック ネットワーキング、拡張された災害復旧オプション、単一 Kubernetes クラスター内の複数のインスタンスのサポートが含まれます。

この柔軟性により、エージェント ワークフローが各組織のインフラストラクチャとコンプライアンスのニーズの現実に適応できるようになります。

現代のチーム向けにローコードとプロコードの橋渡し

推論モデルは自動化の構築方法を再構築しています。技術者以外のユーザーでも自然言語で必要なものを説明できるようになり、システムが初期ワークフローを生成できるようになってきています。これにより、ビルディングオートメーションに参加できる人が広がると同時に、迅速な作成と厳密な運用化の両方をサポートするプラットフォームの必要性が高まります。

UiPath Platform™ は、この範囲の両端を長い間サポートしてきました。ローコード ツールは速度とアクセシビリティを提供しますが、プロコード機能により、開発者は複雑なロジックを実装し、システムと深く統合し、生産自動化のライフサイクル全体を管理できます。 AI 支援の構築により、初期のワークフロー作成が加速され、開発者は実稼働に向けて自動化を調整および拡張できます。

どちらのアプローチも同じ基盤の上にあるため、組織は実験と運用導入の間によく発生する断片化を回避できます。

はじめに:個人から企業チームまで

誰かが学習しているのか、小規模なチーム向けに構築しているのか、あるいは大規模なロールアウトを指導しているのかにかかわらず、このプラットフォームは初期の実験から継続的な運用運用までの一貫したパスをサポートします。

個人は無料のコミュニティ エディションから始めることができます。これには、毎日の LLM の使用と、UiPath アカデミーを介した包括的な学習リソースへのアクセスが含まれます。学習は企業環境で使用されているのと同じプラットフォーム上で行われるため、スキルは実際のプロジェクトに直接伝達されます。

小規模なチームは、テンプレート ライブラリと、ベスト プラクティスを共有する実践者の大規模なコミュニティを活用できます。ニーズが増大するにつれて、環境もそれに合わせて拡張され、後で中断を伴う移行が必要になることがなくなります。

概念実証を実行するエンタープライズ チームは、最初からガバナンスとコンプライアンスを組み込むことで恩恵を受けます。これにより、実験的なエージェントが管理された監視可能な運用グレードのワークフローにどのように移行できるかを関係者に正確に示すことが容易になります。

断片化された AI 実験を統合する組織は、多くの場合、個別のデモよりもオーケストレーション、可観測性、運用の安定性が重要になる点に達します。このプラットフォームはこれらの機能を統合し、チームは組織がスムーズに移行し、初日から本番環境向けに構築されたワークフローを設計できるように支援します。

ここで培ったスキルが重要な理由

UiPath プラットフォームは、世界最大規模の企業の多くを含む、世界中の何千もの組織で使用されています。その結果、ここでワークフローの設計と運用を学ぶ専門家は、現実世界の環境に直接適用できるスキルを獲得します。

これは、自動化および運用のリーダーにとって、プラットフォームの専門知識に投資することで、組織の能力と人材の準備の両方が同時に強化されることを意味します。

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