デモを超えて本格活用へ: 自動化 CoE がエージェント AI に求めているもの

AI のデモはもう十分に見てきたはずです。 その機能は確かに目を見張るものがありますね。 「自律的な意思決定が可能」といった大胆な主張もありました。

では、なぜあなたはまだ踏み切れないのでしょうか? それはあなたが不確実なもののために、これまで得てきた ROI を手放すつもりはないからです。 エージェントによる変革を本格的に進める前に、あなたは次のことをお知りになりたいはずです。

• 既存の自動化投資はどうなるのか
• エージェント CoE への移行はどのようなものなのか
• デモでの成功ではなく「企業規模で成功する」ために必要なプラットフォームの能力とは何か
• それが確実に機能していることがどうやって判断できるのか

最初の問いへの答えは、実は「今ある基盤」にあります。既存の自動化投資は無駄になるのではなく、むしろその価値が高まります。 理由は次のとおりです。

エージェント オートメーションが既存の投資効果を何倍にも高める理由

これまで御社の CoE が構築してきた自動化は、請求書処理、ベンダー データ管理、受注入力、レポート作成など、それぞれの事例を解決するものでした。いずれも、開発者の工数、テスト、ドキュメント作成、ガバナンス承認を必要としてきました。 これは直線的な関係でした。つまり、事例が増えれば増えるほど、それに比例して開発時間も増えていったのです。

エージェント オートメーションは、こうした制約を打破します。 もはや開発者が新たなワークフローを一つひとつコーディングする必要はありません。エージェントが自動化コンポーネントをビジネスの文脈に応じて組み合わせて、再構成することで、無限とも言えるワークフローを生成できます。

つまり、御社が蓄積してきた自動化ライブラリこそが、エージェント オートメーションの中核をなす重要な要素になるのです。 自動化の導入を始めたばかりの企業は、エージェントが活用できる構成要素がまだ整っていないため、いきなり次の段階に進むことはできません。

自動化のカバレッジが拡大し、価値創出までの時間は短縮される

通常、自動化プログラムは導入初期の数年間で高い ROI を生み出します。 しかし、すでにお気づきだと思いますが、「簡単に成果が出る領域」はすでにやり尽くしていまっているのではないでしょうか。 残っている領域は、より複雑で、変動が大きく、従来の RPA の経済性では投資判断が難しいものばかりです。

エージェント オートメーションは、これまで複雑すぎて自動化を断念していた業務にも自動化を広げることができます。例外処理や判断が必要な場面、非構造化データの処理に最適です。 先進的な導入企業は、コストを大幅に増やすことなく自動化の適用範囲を大きく広げています。従来の RPA では対応できなかった特別なケースや判断が必要な業務にも取り組めるようになっています。

CoE の基盤があれば、AI エージェントは即座に稼働を開始できます。 本当の ROI リスクは、他社が加速度的に進化する中で、自社の自動化能力が停滞するのをただ見ていることにあるのです。

チームの専門知識はリセットされるのではなく、複利で積み上がる

RPA プログラムを構築してきた御社のチームは、エンタープライズ オートメーションが実際に本番環境でどのように機能するかを理解しています。 どの統合が壊れやすいのか、例外がどこで発生するのか、ガバナンスに必要なものは何か、そしてデモでは単純に見えるプロセスが、実際の環境で失敗するのはなぜなのか、すべてを把握しています。

このプロセスの理解、システム統合の知識、ガバナンスの規律。これらすべては、エージェントがワークフローを生成するようになると、その価値はむしろ以前より高くなります。 新たに必要になるものは、エージェントへの指示設計、検証プロトコル、リスクベースの監視といった要素であり、これらはチームが長年かけて培ってきた専門知識の上に積み重なるものです。

エージェント オートメーションでは、専門知識を活用する場所が「コーディング」から「より高度なオーケストレーション パターンの設計」や「エージェントが生成した内容の検証」へと変わります。 つまり、業務の焦点は「この特定の自動化を構築すること」から「エージェントが活動する枠組みを整えること」へと移ります。

CoE にとっての新たな役割

有用な自動化機会が増え続ける中で、限られた開発リソースをリストに分配するのではなく、CoE は、エージェントが活用するツールキットを選定・整備し、その運用の管理・検証する役割へと移行していきます。 エージェントは、すでに構築・検証済みのコンポーネントを使って、新たなワークフローを自動的に生成できます。

たとえば、Cargill 社では、グローバル インテリジェント オートメーション CoE が 5 年間で 236 の自動化を構築し、1,900 万ドルのコスト削減を実現しました。 それぞれの自動化は、ベンダーの無効化、注文入力、請求書処理などの、特定の課題を解決するものでした。 そして今、彼らが確立した CoE のガバナンスおよび構造は、これまで取り組むことができなかった新たな事例にも価値を拡大できる体制を整えています。

住友ゴム工業では、エージェント オートメーションがデータを取り込み、コンテナの積載効率を最適化し、注文全体にわたってルールを適用しています。 その結果、手作業による割り当て時間が 20 日からわずか半日に短縮され、98% の削減が実現されました。

これらの結果は、エージェントが実際のエンタープライズ環境で既存の自動化ライブラリを活用することで、価値が飛躍的に増大することを示しています。 しかし、その最後の部分、すなわち「実際のエンタープライズ環境」こそが、エージェント AI の主張が本当に試される場なのです。

デモの魔法と実際の企業運用とのギャップを見極める

請求書処理のシナリオを考えてみましょう。 AI エージェントは、PDF からデータを抽出し、ERP システムでベンダーを照合し、調達プラットフォームで購買注文を確認します。そのうえで、ワークフロー システムを通じて承認をルーティングし、財務アプリケーションで支払いを実行します。

つまり、5 つの異なるシステムが存在しているということです。 ERP はコンプライアンス上の理由からオンプレミスで実行されます。 調達プラットフォームはレガシーで、API アクセスが制限されています。 ワークフロー ツールはクラウドベースの SaaS です。 そして、財務アプリケーションには、特定のセキュリティ プロトコルが必要です。

ポイント ソリューションは、すべてのデータが自社で管理する単一のシステム内にあるため、デモではたいていうまく機能します。 しかし実際には、ハイブリッド インフラストラクチャ環境や、レガシー システム、財務データに関するセキュリティ境界、そしてデータの移動先を制限するコンプライアンス要件への対応となると、うまく機能しないことが多々あります。

ServiceNow や Salesforce のようなプラットフォームは、エンタープライズ向けのガバナンスとセキュリティを提供していますが、それぞれのエージェント機能は自社のエコシステム内で動作するように設計されています。 つまり、ServiceNow のモジュール間や Salesforce のクラウド間ではエージェントは効果的にオーケストレーションを行えますが、請求書データが SAP にあり、ベンダー マスターが Oracle 上にあり、承認プロセスがカスタム アプリケーションで動作しているような場合、それらの間をつなぐことができません。

それらのプラットフォームの価値は確かに存在しますが、特定の領域に限定されており、結果として、それ以外の環境に対して行ってきた自動化投資は、実質的に取り残されてしまいます。

エンタープライズ オーケストレーションに本当に必要なもの

エージェントがワークフローをオーケストレーションする場合、分散されたシステム間で処理が順次実行され、統合的に管理されます。 たとえば、請求書処理の場合、エージェントは処理の流れを判断し、OCR 抽出、ベンダー検証、発注書の取得、承認のルーティング、支払い処理といった各自動化ステップを順にトリガーします。さらに、さまざまなセキュリティ モデル、導入環境、アクセス パターンを横断して連携を実現します。

御社の開発チームは、個々の自動化を構築しました。 今御社に必要なのは、それらを異なるアーキテクチャや要件を持つシステム間で連携できるエージェントです。

エンタープライズの価値を実現するには、エージェント プラットフォームが以下において企業の現実に対応している必要があります。

• エージェントによる自動化オーケストレーション: エージェントは、実行環境に関係なく、既存の自動化ライブラリを実行可能なツールとして呼び出し、連携させる必要がある
• エンタープライズ接続性: コア システム用の事前構築済みコネクタと、モダン API を持たないレガシー アプリケーション (オンプレミス システムを含む) との統合機能が必要である
• 本番環境でのガバナンス: 複数のシステムにまたがるエージェントのすべてのアクションに対する監査証跡を記録し、データ アクセスと意思決定の追跡を厳格に管理する機能が必要である
• 柔軟なデプロイメント: セキュリティやコンプライアンスの要件に応じて、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドなど、実際にシステムが稼働している環境で運用できる柔軟性が必要である
• セキュリティ アーキテクチャ: 異なるセキュリティ要件を持つシステム間での認証情報管理と、不正アクセスを防ぐための保護機構が必要である

ほとんどのベンダーは、これらの要件を満たしていると主張するでしょう。 それが単にデモ環境だけでなく、御社のシステム、御社のセキュリティ モデル、そして御社のコンプライアンス要件において本当に機能するのかを証明させることが重要です。

エージェントは、御社の実際のエンタープライズ環境全体にわたって既存の自動化を統合的にオーケストレーションできるか、ガバナンスは、すべてのシステムにおけるエージェントの行動を追跡しているか、セキュリティ要件が求められる場所に展開できるか、といったことを証明させるのです。

御社の CoE がこれまで築いてきた評価の規律—シャドー オートメーションを防ぎ、本番環境での信頼性を確保するための枠組み—を活用することで、実際の有効なエージェント能力と、単なる AI の約束を見極めることができます。これにより、「イノベーション」の名を借りた技術的負債の蓄積から、組織を守ることができます。

エージェント CoE への変革とはどのようなものか?

御社の CoE を効果的に機能させているもの—プロセスの規律、ガバナンスの枠組み、統合アーキテクチャ、ステークホルダーとの関係性—は、これからも変わらず基盤であり続けます。 変わるのは、「仕事の進め方」と「チームが時間を費やす場所」です。

既存の自動化コンポーネントを使用したワークフローでは、チームの役割は「コーディング」から「検証」に移行します。 しかし、まだコンポーネントが存在しない領域では、引き続き自動化の構築が必要となります。 つまり、「構築」と「検証」の間で行き来することになり、これにはある程度の適応が求められます。

もう一つの変化はプロンプト エンジニアリングですが、それはいわゆる「クリエイティブなもの」ではありません。 エージェントは、一貫した動作を生み出すための構造化された指示フレームワークが必要です。 開発者はプロセス ロジックを理解していますが、それをエージェントが確実に実行できる指示へと翻訳するには、まったく別のスキルが必要になります。

役割の進化

経験豊富なエージェント オートメーションのスペシャリストを育成するには、基本的には現在のチームを進化させることに他なりません。

エージェント オーケストレーションのリードとなるのは、おそらく最も経験豊富なオートメーション アーキテクト、もしくは業務プロセスに精通した開発者でしょう。 この役割の人物は、指示フレームワークを設計し、オーケストレーション パターンを確立し、エージェントの挙動が意図と一致しない場合にはトラブルシューティングを行います。 このスキルの組み合わせは非常に希少で、技術的な深さに加え、ビジネスの専門知識、そして手続き型コードではなく「エージェントに与える指示」として思考できる能力が必要です。

AI ワークフローの検証は、QA 担当者やシニア開発者が担います。 彼らは、エージェントが生成したワークフローが本番環境の基準を満たしているかを確認します。これは、技術的なレビューであると同時に業務ロジックの検証でもあります。 ここでの大きな変化は、開発者が作成したコードではなく、エージェントが生成したロジックや自分たちが作成していないワークフローを評価するという点です。

エージェント型ワークフローのスペシャリストとは、より高いレベルで働く準備ができた RPA 開発者です。オーケストレーションパターンの設計、エージェント出力の検証、必要に応じたコンポーネントの構築などを担います。 これは単なるスキルの置き換えではありません。指示を与え、検証するという行為は、従来の開発とはまったく異なる仕事です。

チームのほかの役割も進化します。 プロセス アナリスト、ガバナンス チーム、サポート担当者は適応しますが、それぞれの中核業務は維持されます。 アナリストは機会を特定しますが、これからは開発者に仕様書を渡すのではなく、オーケストレーション リードと協力して指示設計を行うようになります。 ガバナンスは、開発者のコードとあわせて、エージェントが生成したワークフローもレビューします。 サポートは「なぜこれが壊れたのか」から「なぜエージェントがこの判断を下したのか」へと業務を広げます。

新たなガバナンス要件

エージェントの意思決定を監視するのは、従来の自動化を監視するよりも困難です。 たとえば、エージェントが請求書を処理し、人による確認が必要であると判断した場合、なぜその判断を下したかをガバナンスの枠組みで記録する必要があります。 しきい値を超えたのか? ベンダー データに異常があったのか? 信頼度スコアが低かったのか? それとも他の理由か?

これには、現在はまだ備えていないであろう新たな計測の仕組みが必要になります。 現在の RPA による自動化監視では、成功/失敗、実行時間、エラー ログといった情報が追跡されます。 一方、エージェントの監視には、意思決定レベルでの透明性が求められます。すなわち、エージェントがどの処理ルートを選択したのか、その判断に対する信頼度はどの程度だったのか、どのデータを根拠に意思決定を行ったのか、そしてオーケストレーションのどの段階で「人による確認が必要」と判断したのか、といった情報を把握する必要があります。

監視インフラストラクチャ自体は、選択したプラットフォームに含まれますが、「何を監視するか」を定義するのはガバナンスの意思決定です。 御社の CoE が答えるべき問いは、どのエージェントの意思決定をログに記録し、レビューの対象とするのか、どの信頼度のしきい値を超えたときにエスカレーションをトリガーするのか、誰がエージェントの推論内容にアクセスできるのか、といったことです。 エージェントが生成したワークフローの検証プロトコルや、エスカレーションの枠組みも、同じガバナンスの意思決定が必要になります。

これらは、プラットフォームが代わりに答えてくれる問いではありません。 リスク許容度、コンプライアンス要件、組織文化に基づいて判断する必要があります。

また、ステークホルダーの合意形成には、通常技術的な実装よりも時間がかかります。そのため、スケール展開を見据えて、パイロット段階でこうしたプロトコルを整備しておくことが重要です。

エージェントの導入効果をどう測定するのか

時間の短縮やコスト削減は依然として重要な指標ですが、それだけでは変革が本当にうまく進んでいるかはわかりません。 エージェントが御社の CoE の能力がどれだけ効果的に拡張しているかを示す指標を追跡しましょう。

• エージェントが生成したワークフローの品質: 初回のレビューで検証を合格したワークフローの割合を追跡します。 合格率が低い場合は、指示フレームワークの改善が必要であるか、またはエージェントが対応しているワークフローが現在の能力に対して複雑すぎることを示しています。
• 機会創出から本番稼働までの時間: 既存の自動化コンポーネントを活用するワークフローでは、導入までの期間が数週間から数日へと短縮されることが期待されます。 そのような効果が見られない場合は、エージェントによるオーケストレーションがうまく機能していないか、検証プロセスがボトルネックになっているか、あるいはエージェントによるオーケストレーションを適切でない事例に適用している可能性があります。
• オーケストレーションの複雑さ: 自動化のカバレッジを、複数システム・多段階のワークフローへと拡大できているのか、それとも単に自動化を少し簡単にしているだけなのか。 エージェントが 2 ～ 3 ステップ程度のワークフローしか効果的にオーケストレーションできていない場合は、本来の価値を得られていません。
• 開発者の時間配分: チームが「構築」から「検証」に移行できているかを評価するのに役立ちます。 理想的には、従来の開発時間が減少し、オーケストレーション設計や検証の時間が増加していくはずです。 もし 3 つすべての作業時間が高い場合、それは変革が停滞しており、単に業務負荷が増えているだけかもしれません。

重要なのは、エージェント オートメーションへの移行は「ゼロからのやり直し」ではありませんが、決して簡単な変化ではないということです。 エージェント AI で成功を収めている CoE は、既存の基盤を変革への起点として最大限に活用しています。

CoE 変革の第一歩を踏み出しましょう

御社の自動化 CoE は、指数関数的に価値を高めていける位置にあります。 問われているのは、動き出すタイミングです。

これまでの投資、チームの専門知識、そして実績は、すでに御社が築き上げてきたアドバンテージです。 そしてこれからの 90 日間で御社が何をするかによって、御社が変革の道を選ぶのか、それとも競争圧力の中で「選ばされる」のかが決まります。

御社の CoE が歩む変革の道筋について、ぜひオートメーション・エニウェアにご相談ください。また、すでに構築してきた自動化ライブラリをエージェントが自在にオーケストレーションできるプラットフォームをご覧ください。