AI エージェントは、デモから、実際のデータ、実際のシステム、実際のビジネス成果に関わる運用ワークロードに移行しています。 G2 の 2025 AI Agents Insights レポートによると、57% の企業がすでに AI エージェントを運用環境で実行しており、これはもはや実験的なものではないことを明確に示しています。しかし、運用導入では、ツールのアクセス制御、監査可能性、ドリフト検出、コストの暴走防止など、新たな種類の運用上の負担が生じます。 この変化により、IT およびテクノロジーのリーダーには新しい業務規律が必要になります。 AgentOps (エージェント オペレーション

モデルのパフォーマンスの進歩 (Claude Opus 4.6 のハイブリッド推論や 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウなど) とエージェントのハーネス設計 (計画ツール、ファイル システムの使用法、スキル、ガードレール) の進歩により、以前は AI エージェントの範囲外だったビジネス クリティカルなプロセスが、本番環境で実行可能になったことを意味します。 しかし、モデルのゲインだけでは十分ではありません。これらを、コンテキストを維持し、ツールをインテリジェントに管理し、計画を適応させる高度なエージェント ランタイムと組み合わせることで、数時間または数日間にわたって展開される複雑

AI はソフトウェア配信のダイナミクスを変えています。コードはより速く作成され、より頻繁に変更され、ますます複雑化するアプリケーション環境に押し進められています。この変化により、質の高いチームに新たな疑問が生じます。コントロールを失わずにペースを維持するにはどうすればよいでしょうか? テストにおける今日の AI 機能の多くは、個々のタスクの高速化に役立ちます。テストを生成したり、結果を要約したり、自動化の作成を支援したりできます。それらの利益は重要です。 しかし、テストの次の時代は、個別の AI 機能によって定義されるのではなく、組織が企業全体で AI をいかに効果的に運用できるかによ

企業のリーダーたちは、過去 2 年間をかけてエージェント AI の根拠を構築してきました。概念の実証。パイロット。部屋を印象づける内部デモ。そして、その取り組みの多くは有望なものでした。 しかし、私が顧客からよく聞くのは、機能する AI パイロットと本番環境で実行されるプロセスとの間のギャップは、誰もが予想していたよりも大きいということです。技術が問題なのではない。課題は、実際にビジネスを運営する複雑で一か八かのプロセスにわたって AI を確実に動作させることです。 顧客が求めているのはプラットフォームだけではありません。彼らは結果を望んでいます。また、エンドツーエンドのエージェント

パフォーマンス テストにはブランディングの問題があります。 途中のどこかで、パフォーマンス テストは専門家、つまりパーセンタイルで話し、スレッド プールを調整し、本番稼働の 2 週間前にプロセスに参加する専門家の領域になりました。そのモデルはかつては機能していました。もうそんなことはありません。 最新のアプリケーションは、レガシー システム、API、AI サービス、UI レイヤー、サードパーティ統合にまたがっています。それらは毎週進化します。時々毎日。顧客はすべてが即時であることを期待しています。そして、新たなダウンタイムは遅くなります。 パフォーマンスをサイクルの終わりに置くことは

厳しく規制された業界は、エージェント型 AI パイロットの罠から逃れようと奮闘しています。たとえば、損害保険会社の 78% が最新の AI を導入していますが、保険金請求業務全体に AI を拡張したのはわずか 4%、エンドツーエンドの保険金請求変革を試みたところはわずか 27% でした。 AI が最大の価値を提供すべきであるとの主張は、ほぼすべての人にとって概念実証の段階で行き詰まっています。 今日の AI を活用したコーディング ツールにより、誰もが自分自身を構築する人のような気分になり、企業はチームに最新の AI アシスタントを使用してプロトタイプを作成することを奨励しています。ただし

近年、AI の導入によりエンタープライズ自動化の力と影響が増大し、私たちはこれまで以上の効率と生産性を追求できるようになりました。同時に、これらの自動化によって強化されるプロセスも複雑化しています。サイロ化されたエンタープライズ システムに投資が注ぎ込まれ、平均的な大企業は現在、ワークフロー全体で 175 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。データはよりサイロ化され、プロセスはより断片化されています。ワークフロー内の多くの決定は明確ではなく、人が介入する必要があり、そのすべてが運用上の負担を増大させます。最後に、これらのプロセスは複雑であるため、一貫して監視、最適化、ま

マッキンゼーは、AI が世界の生産性の大きな推進力になると予測しています。 。そしてPwCは、AI が世界経済に最大15.7 兆ドル貢献する可能性があると推定しています。 英国を含め、世界中の多くの政府がこれを認識し、自国経済へのプラスの影響を最大化するための措置を講じています。最近発表された AI 機会行動計画:AI の開発と実装における英国の役割を高めるための 50 の推奨事項。 英国政府の 2025 年 AI 機会行動計画は、AI が英国経済にもたらす機会について政府が重要な認識を示していることを示しています。 私たちはこの先進的な戦略を歓迎し、特にヘルスケアと英国を拠点とする人材

DeepSeek R1 のような新しい AI モデルには大きな期待がありますが、ガバナンス、セキュリティ、ベンダー ロックインの回避に関して重大な疑問が生じます。 UiPath は、企業が妥協することなくイノベーションとセキュリティの両方を達成できると信じています。この記事では、DeepSeek R1 のリリースに関する私の考えと、UiPath が顧客による最先端の AI の安全かつ効果的な導入をどのようにサポートしているかを共有します。 DeepSeek R1:課題と機会 初期の分析では、DeepSeek R1 は GPT-4 や Gemini などの主要モデルの機能に匹敵する性能を、わず

自動化の歴史は、その誕生以来、直線的に進歩してきました。ロボット 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) に至るまで、新しいイノベーションのたびに企業の生産性、収益性、機敏性が向上してきました。 しかし今、もっと大きなことが起こっています。新しいテクノロジーであるエージェント オートメーションは、この段階的な改善のサイクルを破壊し、これまで見たことのないようなワークフローの再発明を可能にします。 エージェント自動化では、個々のタスクに焦点を当てるのではなく、ロボット、AI、オーケストレーションを活用して、最初から最後までワークフロー全体に

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

ビジネスは AI を使って遊ぶのは終わりです。彼らはエージェント自動化によって実際の結果を得ています。最も先進的な企業は、AI エージェント、決定論的なロボット、人材を統合して、影響力のあるエンドツーエンドのワークフローを構築しています。最近の Agentic AI Summit では、UiPath のお客様が変革的な価値を推進し、働き方を変える自律型エンタープライズ エージェントをどのように構築しているかを紹介しました。 最良の例の 1 つは、世界的な決済会社である WEX のエンタープライズ オートメーション プリンシパルであるエミリー クローネ氏によるものです。 UiPath で 3

ビジネスは文書とコミュニケーションで成り立っています。これらは、メッセージ (電子メールやチャットなど) やドキュメントが読まれたり送信されたりするあらゆる場所で、考えられるほぼすべてのプロセスの基礎となります。したがって、インテリジェント文書処理 (IDP) の市場が毎年 28.9% 成長しており、2032 年までに 178 億ドルに達すると予想されるのも不思議ではありません。 IDP は通常、自然言語処理 (NLP) や画像認識などの多数の AI テクノロジーを組み合わせて、企業が文書やコミュニケーションを大規模に迅速に処理できるようにします。ビジネス リーダーが AI エージェント (

エージェント オーケストレーションは初めてですか? ここから始めましょう . 実際に見てみましょう。AI エージェントの構築や導入は簡単ではありません。しかし、一度埋め込まれると、その影響は信じられないほど大きくなります。私は、Lantik のデジタル サービス責任者である Ainara Etxeandia Sagasti のような UiPath の顧客の話を聞くのが大好きです。彼は「RPA、生成 AI、エージェント テクノロジーを組み合わせて、公共サービスをこれまで以上にアクセスしやすく、効率的で、市民中心のものにしている」と話しています。すでに 10,000 を超える AI エージェント

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

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

ドキュメントはあらゆるビジネス プロセスの基礎となります。従来、企業のアプローチが AI や自動化を組み込むよう進化するまでは、企業はその理解と処理を人間に全面的に依存していました。 AI エージェント (独立して計画、作業、意思決定ができ​​る AI ベースのソフトウェア エンティティ) の出現により、ドキュメント主導のプロセスをエンドツーエンドで自動化できるようになり、人々はより重要なタスクに集中できるようになります。 ただし、AI エージェントは一貫性と規模の点で苦労しています。一般的な AI エージェントは、少数の単純なドキュメントを理解して処理するように求められた場合に優れたパフ

UiPath が第 1 回 Gartner® Magic Quadrant™ for Intelligent Document Processing (IDP) のリーダーに選ばれたことをお知らせできることを嬉しく思います。私たちにとって、この評価は、AI とエージェントによる自動化の時代に企業がドキュメントから価値を引き出す方法を変革しつつある急速に成長する市場における、私たちのビジョンと実行力の継続的な強さを浮き彫りにします。 レポートを読む . IDP が重要な理由 ビジネスのあらゆるプロセスは、ドキュメント、メッセージ、またはコミュニケーションで実行されます。ローン申請、銀行取引

新しいモデル、新たな画期的な進歩、終わりのない誇大宣伝など、どこを見ても AI が見出しを飾っています。しかし、次の飛躍はモデルがよりスマートになるだけではなく、エージェント AI です。つまり、答えを生成するだけでなく、行動を起こし、意思決定を行い、ツールを使用して物事を成し遂げる AI です。 新たなテーマは、企業における AI の成功は、モデル自体のパフォーマンスよりも、その周囲の基盤に依存するということです。適切な環境がなければ、最先端の AI エージェントでも概念実証で行き詰まってしまいます。実際、最近の MIT の調査は急速に広まり、企業における生成型 AI 実装の 95% が

このブログ投稿はもともと Peak AI ブログで公開されたものです . 意思決定と成果を向上させてビジネス パフォーマンスを最大化する 私たちは毎日約 35,000 件の意思決定を行っています。 95% は無意識のうちに行われますが、残りの 5% (約 1,750 件の意思決定) には積極的な注意が必要です。これらの意識的な選択が最終的に企業のパフォーマンスを決定しますが、AI 時代では、それらにどのようにアプローチするかがすべてを変えます。 あなたのパフォーマンスはあなた自身の決断です これは経営者やビジネス リーダーにとっての単純な真実です。あなたのパフォーマンスは会社の成果に直接