AIのエージェント型ワークフローは、効率を改善し、時間を節約し、コストを削減することで、業界を変革している。こうしたワークフローを採用する企業は、ありふれたプロセスを自動化し、人的労働力の創造性と革新性を優先することができる。一方、AIの導入をためらう企業は、競合他社に遅れをとるリスクがある。
この記事では、AIエージェントによるワークフローについて、実例や今後の展望、よくある誤解の解き明かしなどを含めて深く掘り下げていく。さっそく始めよう！
AIエージェント・ワークフローとは何か？
AIエージェントワークフローとはどういう意味だろうか？Anthropic 、 「LLMとツールが事前に定義されたコードパスを通してオーケストレーションされるシステム 」と定義しています。
まだわからない？つまり、エージェント型ワークフローとは、あらかじめ設定されたルールに基づいてタスクが自動化されるものなのだ。Xが起こればYが起こる。
会議を例にとってみよう。AIエージェントがミーティングを録音し、書き起こし、要約し、すべてのアクションアイテムのメモを取る場合、エージェント的ワークフローとは、通話後に参加者全員に自動的にEメールで送信される方法、または選択したCRMと自動的に同期され、手動で記入する必要がない方法である。これは、事前に定義されたルールに基づいた自動タスクです。
一方、AIエージェントは、「LLMが自分自身のプロセスやツールの使い方を動的に指示し、タスクの達成方法をコントロールするシステム」である。
AIエージェント型ワークフローとAIエージェントはどちらも作業プロセスを合理化し、効率を高めることができるが、AIエージェントは自律的であるのに対し、エージェント型ワークフローは自動化されたタスクのドミノ効果のようなものだ。
現実には、AI業界ではAIエージェント型ワークフローの定義について意見が分かれている。今日はこの定義に焦点を当てる。
AIエージェント型ワークフローは従来のAIプロセスとどう違うのか？
従来のAIシステムは、タスクごとに明示的な指示を必要とすることが多く、その都度人間が手を差し伸べる必要があった。エージェント型AIシステムはその必要がない。エージェント型AIシステムはトリガーに基づいて作動し、手を握ることはあらかじめプログラムされている。
ここでは、他のAIプロセスには見られない、AIのエージェント型ワークフローの特質をいくつか紹介する。
自律性。我々は、AIエージェント型ワークフローとAIエージェントを自律性に基づいて区別したが、エージェント型ワークフローは、独立して行動できるため、一種の自律性を示す。彼らはあらかじめ設定されたルールに従うので、リアルタイムの人間のサポートは必要ない。
適応性。LLMのように、エージェント型ワークフローは相互作用から学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させるように動作を修正することができる。
積極性。ニーズや問題を予測し、外部からの働きかけよりも先に対処するイニシアチブを持つ。
こうした特性により、エージェント型AIは従来のAIよりも複雑で多段階の問題をより効果的に処理することができる。
エージェント型ワークフローのビジネス応用とメリット
AIエージェント型ワークフローは、複雑なプロセスを自動化することで、ビジネスオペレーションに革命をもたらしている。AIエージェントを活用することで、人間が常に監視することなく、独自にタスクを実行し、意思決定を行い、効率を最適化する。要するに、エージェント型ワークフローを使用していなければ、取り残されてしまうということだ。
AIエージェント型ワークフローを活用して、企業がどのように競争力を獲得できるかを探ってみよう。
効率の向上
AIエージェント型ワークフローの最も明白な利点の一つは、時間のかかる反復的なプロセスの自動化である。現実を直視しよう。誰だって、永遠に続くような退屈な作業は好きではない。AIは飽きない。疲れることもない。ワークフローを自動化することで、あなたは人間の才能を活かすことに集中できる。
厳格なルールベースのプログラミングに従う従来のオートメーションとは異なり、エージェント型AIワークフローはリアルタイムのデータに基づいて動的に調整することができる。また、過去のインタラクションから学習することもできるため、あなたの武器として非常に価値のあるツールとなる。
どのように機能するか
- AIエージェントは、データ入力、カスタマーサポートの問い合わせ、レポート作成、複雑なプロジェクト管理ワークフローまで自律的に処理することができる。
- これらのシステムは、CRMシステムのような既存のビジネス・アプリケーションと統合し、社内プロセスを最適化する。
- AIは過去のタスクから継続的に学習し、時間の経過とともにワークフローの効率を向上させる。
一例を挙げると、AIエージェント・ワークフローを搭載したカスタマーサービス・チャットボットを想像してみてほしい。単に問い合わせに対応するだけでなく、エスカレーションを積極的に処理し、対話をパーソナライズし、過去の顧客行動に基づいて解決策を提案する。
意思決定の改善
AIエージェント型ワークフローは、リアルタイムの洞察を提供し、パターンを特定し、自律的な意思決定を行うことで、基本的なデータ分析を超える。その場で適応する能力により、特に強力なものとなる。この種のワークフローは、解決策を推奨するだけでなく、事前に定義された目標と制約に基づいて行動を起こす。
どのように機能するか
- AIエージェントは膨大なデータセットをリアルタイムで分析し、実用的な洞察を提供する。
- 彼らは進化する状況に応じて事業戦略を変える。
- これらのワークフローは、将来のトレンドや課題を予測するための予測分析と統合することができる。
例えば 、金融取引 会社を例に取ると、AIエージェント・ワークフローを使用して、市場の状況を自律的に分析し、リアルタイムのリスク評価と確率計算に基づいて取引を実行する。AIエージェントは誰でも構築することができる。
コスト削減
AIエージェントによるワークフローは、手作業への依存を減らし、コストのかかる人的ミスを最小限に抑える。これにより、ビジネスコストが大幅に削減される。主要なプロセスを自動化し始めると、全体的に非効率を削減することができます。
どのように機能するか
- AIは手作業によるデータ入力ミスのリスクを排除し、コンプライアンス上のリスクやコストのかかる修正を軽減します。
- 自動化されたワークフローは、サプライチェーン管理、在庫予測、不正検知を最適化し、さらにコストを削減する。
- AIを搭載したシステムは、自律的に問題を解決し、重要なケースのみをエスカレーションすることで、大規模なサポートチームの必要性を低減する。
ロジスティクス会社は、AIエージェント型ワークフローを使用して、需要予測に基づいて出荷を自動的にルーティングし、燃料費を最小限に抑え、配送効率を最適化するかもしれない。理論的には、異常気象やその他の外部環境にも適応するようにプログラムすることもできる。
スケーラビリティ
AIエージェントのワークフローは本質的にスケーラブルだ。AIは疲れることもないし、タスクが増えて弱くなることもない。より多くのエネルギーを消費し、より多くの電力を必要とするかもしれないが、技術的には企業向けに拡張することができる。
企業は、ゼロからプロセスを再設計する必要なく、複数の部門にわたってこれらのワークフローを実装することができます。組織が成長するにつれ、AIの能力も成長します。
どのように機能するか
- AIエージェントはビジネスのさまざまな分野を変革することができる。例えば人事部では、オンボーディングを自動化できる。マーケティングでは、エージェントによるワークフローでキャンペーン管理を効率化できる。
- ワークフローは、人間の労働力を比例して増加させることなく、作業負荷の増加に適応する。
- クラウドベースのAIソリューションにより、企業はAI機能を容易に拡張できる。膨大なインフラに投資したり、自社でサーバーを運用したりする必要はない。
一例として、グローバルなeコマース・プラットフォームが、カスタマー・サービスの自動化のためにAIのエージェント型ワークフローを導入し、その後、商品の推奨、不正行為の検知、物流の最適化へと拡張していくことを想像してみてほしい。無限大だ。
AIエージェントによるワークフローの実例
AIエージェント型ワークフローは未来的なものではない。まさに今、業界を変革しているのだ。複雑なプロセスを自動化し、意思決定を最適化することで、これらのワークフローはビジネスにおけるAIのパラダイムシフトの始まりなのだ。
これらのワークフローがすでに影響を及ぼしている3つの主要部門を探ってみよう。
カスタマーサポート
人が介在することなく、高度にパーソナライズされたカスタマーサポートを24時間365日提供するビジネスを想像してみてほしい。魔法ではありません。カスタマー・サクセスのためのAIエージェントの力です。
企業はAIエージェントによるワークフローを導入し、問い合わせの処理、問題のトラブルシューティング、さらには必要に応じてケースのエスカレーションを行っている。厳格なスクリプトに従う従来のチャットボットとは異なり、AIエージェントはユーザーの意図を分析し、過去のやり取りから学習し、リアルタイムで応答をパーソナライズします。
2025年までに80％の企業がカスタマーサポートにAIを搭載したチャットボットを使用、または使用する予定だ。すでにAIを利用している企業のうち、カスタマーサポートの最大30％がAIによって処理されており、その数は年々増加している。
金融サービス
めまぐるしく変化する金融の世界では、不正行為の検知は極めて重要である。従来のセキュリティ対策では、テクノロジーのペースに追いつくことはできません。しかし、AIのエージェント型ワークフローは、トランザクションをリアルタイムで継続的にスキャンし、疑わしいパターンを特定し、不正行為が発生する前に阻止します。
これは単なる話ではない。金融セクターは2023年に350億ドルをAIに費やし、そのうち銀行が210億ドルを占める。
ヘルスケア
病院はしばしば患者の流れやリソースの割り当てに苦慮し、過密状態や長い待ち時間を招いている。AIエージェント型ワークフローは、動的にベッドを割り当て、スタッフをスケジューリングし、緊急性に基づいて患者のケアを優先することで、これらのプロセスを合理化するのに役立ちます。
まだ大規模な病院では導入されていないが、時間の問題だろう。ある調査によると、消費者の50％が、予約のスケジューリングのような基本的なタスクにAIを使うことを好んでいるという。適切に導入されれば、待ち時間が短縮され、病院スタッフの事務作業負担も軽減される。
会議
ミーティングは、AIのエージェント型ワークフローによって完全に変わりつつある。例えばtl;dvを使えば、会議を録音し、要約し、書き起こし、会話に集中しながら重要なアクション・アイテムをすべてAIに書き留めてもらうことができる。しかし、一番の利点はそれだけではない。
tl;dvのAIはワークフローを自動化し、顧客との通話後にCRMに自動的に入力することができます。また、通話中に拾った会話の文脈に基づいて、他のドキュメント作成ツールにタスクを追加することもできます。
さらに、定期的なレポートの送信を予約することもできます。これらのレポートにはマルチミーティングインテリジェンスが搭載されており、AIがビジネス全体の複数の通話を一度に分析し、全体の傾向とパターンを特定することができます。特定のキーワードやトピックについてレポートを受け取りたい場合は、以下のことが可能です。
つまり、tl;dvのAIエージェントによるワークフローは、お客様のコミュニケーションを再びシンプルにします。あなたもあなたのチームも、通話を再視聴したり、CRMに入力したり、トランスクリプトをスキャンしたりして、手作業で時間を浪費する必要はありません。会議に最適なAIエージェントをご覧いただき、AIと会議の組み合わせが画期的であることをご確認ください。
AIエージェント型ワークフローの未来は？
エージェント型AIはここにとどまる。それがもたらす恩恵の大きさを考えれば、残らないはずがない。それだけでなく、さらに進化していくだろう。ChatGPTが誕生してまだ数年しか経っていませんが、すでにエージェント型RAG（検索拡張世代）、売上を伸ばすAIエージェント、独自のエージェントを素早く簡単に構築できる機能があります。
すべてが、医療、金融、物流などさまざまな分野への統合の深化を指し示している。今後の進展は次のようなものになるかもしれない：
自律性の向上。人間の介入を最小限に抑えながら、より複雑なタスクを処理できるAIエージェントを想像してみてほしい。
コラボレーションの強化。時間の経過とともに、人間の労働者とAIエージェントの相互作用はよりシームレスで合理的になっていくだろう。これは、関係者全員にとってより良い結果をもたらすだろう。
倫理的で安全なシステム。AIエージェントが倫理的なガイドラインの範囲内で動作し、データの安全性を維持することを保証する、より強固なフレームワークが登場するだろう。これは、分散型のオープンソースAIという形で登場するかもしれない。
AIエージェントのワークフローが進化するにつれて、複雑なタスクを処理することがより高度になるでしょう。より大きな自律性、リアルタイムの意思決定、そして人間とAIエージェント間の強化されたコラボレーションを手に入れることができるだろう。
AIエージェントとエージェント型ワークフローにまつわるよくある誤解
AIエージェント型ワークフローを導入すれば、多くの利点が得られる。しかし、それにもかかわらず根強く残っている誤解がいくつかある。エージェントの自律性を誤解しているものから、それを普遍的に適用できると思い込んでいるものまで、ここではこれらの誤解を解いていこう。
完全な自律性。エージェント型AIシステムは高度な独立性を持って動作しますが、人間の努力を補完するように設計されており、完全に置き換えるものではありません。自律的なエージェントとワークフローを使用することで、人間の労働力の生産性と創造性の力を引き出すことができるのです。
フリーサイズ。エージェント型ワークフローは、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズする必要があります。カスタマイズなしに汎用的に適用することはできない。これは良いことで、AIのパラメータに合わせてビジネスを調整しようとするのではなく、AIをあなたのために働かせ、ニーズを満たすことができるということだ。
即時の実装。エージェント型AIの開発と統合には、組織目標との整合性を確保するための慎重な計画、リソース、時間が必要です。指をクリックするだけで導入できるものではない。
- バイアスと客観性。AIは不偏不党であるという神話が根強くあるが、AIは人間によってプログラムされたものであることを忘れてはならない。人間は本質的にバイアスがかかっており、意図的であろうとなかろうと、このバイアスはコードに染み込んでしまう。
- コンピューティング・パワー。複雑なAIモデルはリソースを大量に消費する可能性があるが、多くのクラウドベースのソリューションは、あらゆる規模の企業がAIワークフローにアクセスできるようにしている。エージェント型ワークフローは、巨大な企業規模のビジネスに限定されるものではない。誰でも始めることができる。
- ミスのない。AIエージェント型ワークフローは無謬ではない。強力ではあるが、最適に機能させるには人間の監視、継続的なトレーニング、定期的なアップデートが必要だ。
AIエージェント型ワークフローの導入を望む企業にとって、こうしたニュアンスを理解することは極めて重要だ。自信を持ってこれらのワークフローを採用することは、効率性、自律性、拡張性の方向への大きな一歩となる。
AIエージェント型ワークフローの導入
AIエージェント型ワークフローは、もはや未来の概念ではなく、今日の産業を積極的に変革している。このテクノロジーをいち早く取り入れた企業は、効率性の向上、意思決定の改善、コスト削減を通じて競争優位性を獲得するだろう。
成功の鍵は、ビジネスに適したユースケースを特定し、適切な監視を確保し、AI主導のプロセスを継続的に改善することにあります。カスタマーサービス、金融、ヘルスケア、その他の業界を問わず、今こそAIエージェント型ワークフローがどのように業務を最適化し、イノベーションを促進できるかを探る時です。
