エンタープライズ オーケストレーションの未来を描く: エージェントがもたらすメリット

御社の自動化は、ビジネスのニーズに合ったスピードで適応できますか? 従来のオーケストレーションを運用しているほとんどの企業にとって、その答えは「ノー」です。そしてそのギャップは広がっています。 オーケストレーションが遅れるということは、競合他社がより速く、より低コストで動いているということ。つまり、御社のビジネスが危険にさらされているということです。

ビジネス環境は一夜にして変化しますが、従来のオーケストレーション システムでは、その対応のために数週間に及ぶ手作業の再構成が必要になります。 市場の変化、規制の変更、サプライ チェーンの変動により即時の運用変更が求められますが、従来のプラットフォームは、逆のことを要求します。つまり、専門的なモデリング、手動での再コーディング、段階的な展開サイクルなどの工程を経なければ、ワークフローが新しいビジネスの現実に追いつけないのです。

このミスマッチは実装の問題ではありません。 アーキテクチャの問題です。 従来のオーケストレーションは、ビジネス プロセスがハードコーディング可能なほど十分に安定しており、例外が人間にエスカレーションされることが稀であると仮定して構築されました。 現代の企業は逆の条件下で運営されています。継続的な変化が基準であり、例外がワークフローを定義します。 安定性のために設計されたシステムが、適応が重要な場合にはボトルネックになります。 つまり、従来のオーケストレーションのみに依存している企業は、市場の変化が自社のシステムの適応能力を超えて進んだ場合に、取り残されるリスクを抱えているのです。

エージェント オートメーションは、ビジネスの変化のスピードに即応するために設計された、従来とは本質的に異なるオーケストレーション手法です。ビジネスの変化のスピードで機能するように設計されており、対応が数か月も遅れることなどありません。

エージェントがもたらすメリット

従来のオーケストレーション モデル: 別の時代向けの構築

従来のオーケストレーション プラットフォームは、ビジネス プロセスをマッピング、モデリング、管理できるという基本的な前提に基づいて設計されました。 構造化され、繰り返し実行される業務、たとえばケース管理、カスタマー サービスのルーティング、承認フローなどにおいて、このアプローチは確かな価値をもたらしました。 同時に、企業技術の進化が続く中で、その制約は重要な制限へと発展してきました。

硬直したルールベースの論理は、おそらく最もわかりやすい制限です。 すべてのプロセス ステップ、すべての条件分岐。あらゆる例外ハンドラーを定義する必要があります。 ビジネス ルールはシステムにハードコードされています。 したがって、ビジネスに変更が生じると、ワークフローを手動で更新する必要があります。

人間の介入に対する過度な依存も、大きな懸念事項です。 ワークフローを外れたシナリオは、人間のエスカレーションを必要とします。 システムは適応できず、学習もできず、新しい状況を論理的に判断することもできません。 誰かが指示を与えるまで、待機することしかできません。

アーキテクチャ上の制約は目に見えにくいですが、さらに重要です。 これらのプラットフォームは、クラウドネイティブ インフラストラクチャが構築される前、AI がビジネス運営の中心となる前、そして企業が数十の専門ツールやデータソースにわたって作業を調整する必要が生じる前に構築されました。 この基盤に現代的な機能を追加することは、機敏さではなく複雑さを生み出します。

企業は、数か月をかけてプロセスを策定した結果、それが数週間以内に陳腐化してしまうことに気づきます。 開発のバックログは、チームがそれを解消できる速度よりも速く増加します。 市場の状況が変化するにつれて、効率を生み出すはずだった従来のオーケストレーション システムがボトルネックと化すのです。

現代のエージェント プロセス オートメーションの意義

エージェント プロセス オートメーションは、オーケストレーションに対する考え方が異なります。 最新のプラットフォームは、あらかじめ定義されたタスクをオーケストレーションするのではなく、自律的かつ目標志向型の AI エージェントを統合的に管理できます。このようなシステムは、環境を認識し、課題を論理的に分析し、行動計画を立て、目標達成のために柔軟に適応することが可能です。

真のエージェント プラットフォームの特徴は、次のとおりです。

• 固定されたワークフローではなく、自律型エージェント。 AI エージェントは、固定されたスクリプトに従うのではなく、目標指向の自律性を持って業務を遂行します。 請求書を照合する、この顧客の問題を解決する、在庫レベルを更新するなど、エージェントに大まかな目標を与えるだけで、最適なプロセスを自律的に判断し、人手を介さずに多様なケースや例外処理まで対応します。
• 手動で再設定するのではなく、動的に適応。 エージェント システムは、非構造化データや変化する状況に柔軟に対応できるよう設計されています。 エージェントは予期せぬ状況に直面しても、停止したりエスカレーションしたりすることなく、問題を論理的に分析し、戦略を柔軟に調整しながら、目標達成に向けて着実に業務を継続します。 システムは各インタラクションから学習します。
• インテリジェント オーケストレーション層。 最新のプラットフォームは、複雑なワークフローにおいて複数の専門的なエージェントが連携し、コンテキストや知識を共有できるように設計されています。 オーケストレーション層はガバナンスを提供し、エージェントが統一された目標に向かって活動することを保証するとともに、AI エージェント、RPA Bot、API、そして人間の作業者間の連携を統合的に管理します。
• エンタープライズ エコシステムの統合。 エージェント プラットフォームは、現代のエンタープライズ スタック全体で機能するよう設計されています。複数のプロバイダーの AI モデルを接続し、クラウドおよびオンプレミスのシステムからデータを取得し、SaaS アプリケーション間で API を呼び出し、判断が求められる場面では人間に作業を提示します。

重要なのは、エージェント オートメーションが従来のオーケストレーションの単なる改良版ではなく、企業の自動化に対するまったく新しいアプローチであるという点です。

企業向けに対応しているか?

多くのベンダーが、エージェント主導の自動化への転換を認識しています。 市場には、AI による高度な知能や自律型エージェントを謳うプラットフォームが数多く存在します。 しかし、PoC レベルのエージェントを運用することと、エンタープライズ規模でミッションクリティカルな業務オペレーションを統合的にオーケストレーションすることの間には、大きな隔たりがあります。

真のエンタープライズ オーケストレーションには、エージェントの機能だけでは不十分です。 以下のものが必要です。

• 業界全体の規制要件を満たすガバナンスとコンプライアンス
• リアルタイムでエージェントの動作およびその根拠を可視化する可観測性
• ワークフロー全体にわたって障害が連鎖することなく、数百万回の実行を処理できる信頼性
• グリーンフィールド プロジェクトだけでなく、既存のエンタープライズ アプリケーションとも連携する統合性
• ビジネス チームが数か月に及ぶ開発サイクルなしに、自動化を構築および展開できるスピード

オートメーション・エニウェアのプラットフォームは、まさにこのギャップを解消するために設計されています。

決定論とエージェントが融合する場所: ミッションクリティカルな自動化のためのガバナンス プラットフォーム

オートメーション・エニウェアは、AI エージェント、RPA Bot、API、そしてエンタープライズ レベルのガバナンス、スケーラビリティ、可観測性を統合した、単一かつ統合的なオーケストレーション プラットフォームを設計しました。

企業は今や、推論、⾃律的な意思決定、適応が可能なインテリジェント プロセス エージェントを構築・展開・管理・オーケストレーションすることができます。

ローコード設計で開発を加速

従来のオーケストレーションでは、BPMN モデリングに関する専門的なスキルや、複雑なプロセス設計ツール、そして高額な費用がかかる専任開発チームを必要とすることが一般的です。 これは、開発を加速する必要性を認識したお客様が懸念している大きな制約です。

オートメーション・エニウェアは、プロセス開発者に対し、RPA Bot、API、ドキュメント、AI エージェント、人によるタスクを組み合わせたエンドツーエンドのワークフローを設計できる、ローコードで AI 支援型のキャンバスを提供します。 既存のプロセス文書 (PDD や BPMN ファイルを含む) をインポートすることも、あらかじめ用意されたテンプレートを利用することも、ゼロから設計することも可能です。 プラットフォームのプロセス推論エンジン (PRE) は、この種のものとして業界初ですが、これらの設計を自動化可能なフローに変換します。

どのような違いがあるのでしょうか? ビジネス アナリストやプロセスの専門家は、ソフトウェア エンジニアにならなくても、高度な自動化を構築できます。 従来のアプローチと比べて開発時間が 3 倍に加速されることで、開発サイクルが数か月から数週間、または数週間から数日に短縮されます。

プロセス推論エンジンによるインテリジェントなオーケストレーション

PRE は、数百万件に及ぶ実際のプロセスから得られるインサイトを活用し、インテリジェントな自動化を推進します。 これは、目標ベースのエージェント、ドキュメント エージェント、UI エージェントのようなエージェントが、自律的にアプリケーションを操作し、インターフェースと連携し、システム横断でタスクを完遂できる根拠となる推論を推進します。従来のオーケストレーション環境では手動対応が必要だったシナリオも、このプラットフォームが自動的に処理します。

ビジネス ユーザーは、エージェントと自然言語で対話し、実現したい内容を伝えることで、従来のように手順をプログラミングすることなく業務を遂行できます。 これにより自動化が民主化され、ドメインの専門家が独立して自動化を行えるようになります。 参入障壁の高い従来のオーケストレーション ツールに慣れている自動化チームにとって、トレーニングなしで自動化を設計する姿を見ることは、目から鱗が落ちるような瞬間です。

企業の需要に応えるスケーラビリティ

ミッションクリティカルなワークフローは、需要が急増しても中断することは許されません。 オートメーション・エニウェアの Elastic Runtime Engine は、水平スケーリングに対応しており、年間 180 万件もの AI エージェント実行や、四半期ごとに 4,600 万件の大規模プロセス自動化ワークフローをクラウド上で同時にサポートします。

分散型アーキテクチャにより、迅速なリソース割り当てと障害回復が可能です。 ワークフローはコンポーネントに障害が発生した場合に自己修復します。 システムは需要の急増に自動的に適応します。 リアルタイムの可観測性ダッシュボードは、自動化環境全体のパフォーマンスを可視化します。

このアプローチは、通常、中央集権的なルール エンジンに依存し、例外を管理するために人間の介入を必要とする従来のオーケストレーション プラットフォームとは根本的に異なります。 負荷が増加したり障害が発生した場合、これらのアーキテクチャは動的な適応に苦労し、しばしば応答時間が遅くなり、スケーラビリティが制限される運用上のボトルネックを生み出します。

エンタープライズ スタック全体にわたるシームレスな統合

現代の企業は、単一のプラットフォームで運営されているわけではありません。 作業は数十のアプリケーション、データソース、AI ツールにまたがって行われます。 オートメーション・エニウェアは、この現実に対応します。

プロセス開発者は、MCP および A2A プロトコルを通じて、サードパーティの AI エージェントやツールと連携することができます。 このプラットフォームには、1,000 以上のエンタープライズ アプリケーションとの事前構築済みの統合が含まれています。 カスタム機能が必要な場合は、ローコード コネクタ ビルダーを使用すると、チームは広範な開発リソースなしに、迅速に統合を構築できます。

その結果は、真に企業全体にわたるオーケストレーションであり、連携するように設計されていなかったシステム間で作業を調整できるようになります。

エンタープライズグレードの可観測性とセキュリティ

大規模に稼働する自律型エージェントには、エンタープライズグレードのガバナンスが不可欠です。 実際、従来のオーケストレーション プラットフォームから移行したお客様は、中央ガバナンス層の欠如を主要な懸念事項として挙げています。 オートメーション・エニウェアは、リアルタイム診断、包括的な監査証跡、データ マスキング、そしてコンプライアンス重視の業界向けに設計された規制対応のエージェントを提供します。

ビジネス リーダーは、統合ダッシュボードを通じて、分散型ワークフロー全体にわたるエージェントの ROI、スループット、健全性を一元的に監視できます。 エージェントが意思決定を行う場合、その根拠は追跡可能です。 ワークフローが実行されると、すべてのアクションが記録されます。 システム間でデータを移動する際には、セキュリティ ポリシーが自動的に適用されます。

企業の運営全体における高い責任を伴うプロセスには、この種の可視性とセキュリティが欠かせません。 Petrobras 社では、数億ドルの削減を実現する税処理をサポートしています。 Cargill 社は、1 件の注文処理時間を 1 分未満に短縮することができ、KPMG 社は、財務、採用、研修など、複数の業務部門で効率の向上を達成しました。

この統合された可観測性と制御へのアプローチは、プラットフォームのアーキテクチャに組み込まれています。 従来のオーケストレーション システムは、同様のガバナンス レベルを達成するために、しばしば追加の統合、サードパーティの監視ツール、手動の監督プロセスを必要とし、複雑さと可視性のギャップが生じる可能性があります。

エージェント オートメーションとともに未来へ舵を切る

従来のプラットフォームは依然としてビジネス プロセス管理に深く根付いていますが、エージェント インテリジェンス、水平スケーラビリティ、そしてエンタープライズ オートメーションに不可欠なエンドツーエンドの可観測性を十分に提供することが、ますます困難になっています。 そして、これらのギャップは実際のビジネス課題として顕在化します。プロジェクトの展開には数か月かかる一方で、要件は毎週変化します。 市場の状況が変化すると、ワークフローが中断し、緊急の修正や手動の回避策が必要になります。 チームは新しい機能を構築するよりも、自動化の維持に多くの時間を費やすことになります。 本来、運用を加速させるはずのプラットフォームがボトルネックになってしまうのです。

これらは、従来のオーケストレーションが限界に達したことを示す兆候です。

エージェント オートメーションは、自律的なインテリジェンス、エンタープライズ規模、そして真のエコシステム統合のために設計されたプラットフォーム上に構築されており、従来のオーケストレーションでは実現できなかったことを可能にします。すなわち、市場の変化に即応して適応する自律的な運用と、変動を競争優位へと転換するエンタープライズ規模のオーケストレーションです。 そのため、多くのお客様が従来型のオーケストレーション プラットフォームから、当社のエージェント プロセス オートメーションに移行しています。 これにより、さらに自動化とオーケストレーションを推進し、開発および保守コストを削減し、競争上の優位性を得ることができます。

今こそエージェント オートメーションへと転換し、これまで想像もしなかった新たな可能性に満ちた未来への道筋を切り拓きましょう。

エージェント プロセス オートメーションが AI エージェントによる計画、推論、協働をどのように実現するかについて詳しくは、当社のエージェント オーケストレーション ページをご覧ください。