Imagine 2026: エンタープライズを変える、エージェント オートメーションの次なるフェーズ

能力があるかどうかの議論は終わりました。 今問われているのは「スケール」です。

当社の顧客企業では、エージェント オートメーションを活用して、すでに本番業務を実行し、例外処理にも対応し、成果を出すところまで実現しています。 そして今、企業が目指す範囲はさらに広がり、より多くの業務・部門、そして企業を支える複雑なオペレーションにまで、エージェント活用の範囲は拡大しようとしています。

エージェント AI の効果を企業全体に拡大するには、エージェントとエンタープライズ アプリを横断するエンドツーエンドのオーケストレーションが必要です。なぜなら、ビジネスクリティカルなプロセスはサイロ化された単独の仕組みで動くのではなく、複数のステップと複数のアプリにまたがって動くからです。 それには、貴社のビジネス ルール、ポリシー、契約に基づいた正確なコンテキストが必要です。 そして最後に重要なのが、ガバナンスと可観測性です。

Imagine 2026 が示すのは、まさにその未来なのです。

規制当局による監視の強化、データ レジデンシー要件、人材不足といった課題に直面している企業も、今やエージェント ワークフローを安心して、大規模に、エンドツーエンドで統制しながら導入できるようになりました。これにより、リスクの低減、開発サイクルの短縮、抜けや死角のない完全な運用管理が実現します。さらに、ガバナンス、監査可能性、人間参加型の制御が、オーケストレーション レイヤーと密接に連動して機能します。

ここでは、ダラスで発表した内容をすべてご紹介します。 貴社に合わせた詳細な説明を希望される場合は、デモを予約するか、今すぐお客様のニーズについてオートメーション・エニウェアにご相談ください。

ユニバーサル オーケストレーション: 大規模で安全な AI エージェントの展開と、高速な自動化の構築を実現

機密データやレガシー システムが存在することによりローカルでの制御が求められる環境では、AI エージェントを安全に、かつ大規模に展開することには大きな課題があります。 当社の新しいユニバーサル オーケストレーション機能は、企業がエージェント オートメーションを安全かつ効率的に展開、統制、加速するための統合的な基盤を提供します。

EnterpriseClaw: クラウド エージェントが動作できない環境でも、エージェント実行を環境横断でスケール可能にする基盤

現在プレビュー提供中・GA は今年後半予定

クラウド、オンプレミス、ファイアウォール内、エアギャップ環境など、多様なエンタープライズ環境で AI エージェントを大規模に運用することは、機密データ、規制要件、レガシー システムの存在により複雑化します。 その結果、多くのケースでエージェントは厳格なガバナンスの下でローカル実行が必要となりますが、ほとんどのクラウドファーストのプラットフォームではこうした要件への対応が困難です。

新世代のローカル AI エージェント、つまり OpenClaw のようなツールは、従来の AI アシスタントにはなかった能力を備えています。 推論し、コードを記述・実行し、アプリケーションを操作し、熟練した従業員のように複雑なマルチステップの課題を処理します。 しかし現在、こうした個人向け生産性向上エージェントは、一度に 1 人のユーザーのマシン上でしか動作できません。

EnterpriseClaw は、この状況を抜本的に変えるレイヤーです。 これは、実績のある分散実行基盤と集中管理インフラをローカル AI エージェントへと拡張するランタイムおよびガバナンス プラットフォームです。 これにより、企業はオンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれの環境においても、数千台規模のデバイスにわたり OS レベルのエージェントを安全に展開、拡張、統制しながら、エンドツーエンドの可視性と制御を維持できるようになります。

EnterpriseClaw は、ローカル実行と厳格なデータ管理を必要とする新たなエージェント オートメーションのシナリオを可能にします。特に、オンプレミスでのデータ処理、レガシー アプリの自動化、機密性の高いコンプライアンス環境内での自動化など、クラウド エージェントでは対応できない事例に適しています。 同時に、クラウド展開とシームレスに統合され、企業内のあらゆる場所にある AI エージェントのオーケストレーションを可能にします。 IT 部門は、新たな複雑さを増やすことなく、展開されたすべてのエージェントを一元管理し、可視化できます。

機能:

• OpenClaw、LangChain、CrewAI など、あらゆるエージェント フレームワークを、集中管理された IT ガバナンスのもとで企業全体のデバイス群に展開できます。
• 管理されたコンテナ内でエージェントをローカルに実行し、ファイル、アプリケーション、ブラウザ、ターミナルへの安全なアクセスを提供します。
• 当社のすべての自動化ワークロードを支えてきた同じハイブリッド分散ランタイム アーキテクチャを活用し、動的に推論する AI エージェント向けに最適化されます。
• 集中管理されたポリシー制御により、エンタープライズ規模での並列実行をサポートします。
• 既存の Control Room インフラを通じて、完全なテレメトリ、監査ログ、認証情報管理、および AI ガードレールを提供します。

OpenAI 社、NVIDIA 社、Anthropic 社など、どこのモデルでも、EnterpriseClaw のプレビューを今すぐ体験できます。

Automation Anywhere Code: エンタープライズ対応のエージェント ワークフローを、より迅速かつ安全に構築

プレビュー提供中・GA は今年後半予定

自動化開発は、ビジネス要件を実行可能なワークフローへ変換するために専門的なスキルと時間が必要となるため、しばしば行き詰ってしまいます。 そして、ビジネスの意図と IT による実装との間に生じるこのギャップこそが、進捗を遅らせる要因となっています。

Automation Anywhere Code は、テキスト、ドキュメント、図、音声など、どのような形式でも、ユーザーが業務プロセスの意図を自然に表現できるようにし、エージェント、API タスク、Bot、フォーム、ワークフローといった統制された自動化の計画やアーティファクトを自動的に生成します。テストや自動検証についても製品ビジョンに含まれており、今後統合される予定です。 また、ビジネス意図から構造化された計画を生成し、自動化アーティファクトを組み立てることで、手作業による連携を削減し、自動化全体をシームレスに統合します。 この機能はまもなく MCP を通じて Claude Code や Cursor などの他のエージェント型ツールにも拡張され、活用の範囲がさらに広がります。

ユーザーは、APA プラットフォームおよび Context Intelligence に緊密に統合されたノーコードのビジュアル UI ビルダーを使用して、動的なコンテキスト認識型インターフェースを作成できます。さらに、生成 AI による「プロンプトから UI へ (prompt to UI)」機能によって、ソリューション提供までの期間を数か月から数日に短縮できます。

また、ビジネス アナリストや非技術系ユーザーが直接貢献できるようになることで、Automation Anywhere Code は CoE のバックログを削減し、展開スピードを加速します。

機能:

• 自然言語、ドキュメント、BPMN、またはプロセス記述から業務プロセスの意図を理解し、構築前に自動化のための構造化された計画を作成します。
• エージェント、API タスク、Bot、フォーム、ワークフローなど、必要なすべてのアーティファクトを自動生成し、手作業による連携作業を削減します。
• インライン編集と差分ベースの変更管理を備えた承認ステップを提供し、安全な変更を可能にします。
• エージェント オートメーションのフロントエンド向けにノーコードのビジュアル UI ビルダーを備え、生成 AI による「プロンプトから UI へ」機能で高速化されます。
• APA プラットフォームのワークフローや Context Intelligence と統合し、リアルタイムでデータとコンテキストを受け渡します。
• 内部データストアとの接続と検索拡張生成 (RAG) をサポートします。

エンドツーエンドのガバナンスと可観測性: 企業の AI 実行に「測定可能な安心」を提供

AI エージェントは「一度設定すればそれで終わるもの」ではありません。 継続的な品質チェックを行わなければ、パフォーマンスが安定せず、コンプライアンス リスクや不測の事態を引き起こします。 しかし手作業でのレビューでは遅く、ばらつきが発生し、業務拡張にも対応できません。

そこで当社の新製品は、エージェント型ワークフローを安心して展開するための一元化されたプロセス ガバナンスを提供します。

AI モデルとエージェントの評価およびベンチマーク: 継続的な品質保証

現在すでに GA · 今後のリリースで追加機能を提供

AI エージェントを導入している企業は、導入前後に AI エージェントが期待通りの成果をもたらしているかを正確に把握するのに苦労しています。 エージェントの会話の手作業によるレビューは遅く、ばらつきが発生し、業務拡張にも対応できないため、チームはエージェントのパフォーマンスを推測せざるを得ません。 継続的な評価がなければ、AI エージェントは意図した動作から逸脱し、運用上の予期せぬ問題やコンプライアンス リスクを引き起こします。

AI モデルとエージェント評価およびベンチマークは、AI エージェントを目標達成、ツール選択、軌道精度を継続的に評価する自動品質テスト基盤です。リリース前から本番環境まで一貫して評価を行うことで、チームは問題を早期に特定し、大規模運用でも制御を維持できます。

AI 評価は、タスクが完了したかどうかだけでなく、どれだけ適切に実行されたか、そして正しい手順が実行されたかも評価します。 このシステムは、業界ベンチマークで検証された高精度の高度な判断モデルを使用しています。

機能:

• 時間のかかる手作業によるレビューに代わり、エージェントの動作を自動かつ継続的に評価します。
• エージェントが適切な成果を出し、適切なツールを使用し、適切な手順に従っているかを測定します。
• プロンプト調整、ワークフローの調整、再トレーニングに活用できる実用的な指標を提供します。
• デプロイ後のパフォーマンスのドリフトやリグレッションを監視し、本番環境のリスクを低減します。
• 全社的な可視性を備え、スケーラブルな AI ガバナンスを実現します。
• 検証済みのテスト ケース データセットを生成するための合成データを作成します (今後提供予定の機能)。

プロセス シミュレーション: エンタープライズ オートメーションのためのフライト シミュレーター

この夏プレビュー提供予定 · GA は今年後半予定

ほとんどのチームは、導入前に複雑な業務プロセスを十分にテストすることができません。 そのため、例外ケースを見落としがちなスプレッドシートや不完全な環境に依存せざるを得ないのが現状です。 さらに、重要なバックエンド システムはサイクルの後半になって初めて利用可能になることがあり、リスクや高コストな再作業を増大させます。

プロセス シミュレーションは、自動化のフライト シミュレーターとして機能し、チームが本番稼働前にエンドツーエンドのワークフローを安全にリハーサルできるようにします。 これにより、障害を早期に検知し、エラーを含むすべての分岐をテストし、安心して変更サイクルを加速できます。

機能:

• ライブのバックエンド システムなしで、成功、拒否、フォールバック、エラー パスなど、すべての分岐を含むプロセス全体をステップごとにシミュレートできます。
• AI 駆動のシナリオ生成により、テスト カバレッジは典型的なハッピー パスを超えて拡大し、ギャップや潜在的な障害を早期に明らかにします。
• 安全な環境で実行結果を可視化し、問題のプロアクティブな特定と解決を可能にします。
• プロセスの変化に合わせて継続的に品質を保証できるように、CI/CD パイプラインに継続的な検証を統合します。
• AI 評価を補完し、プロセス ロジックを統制する一方で、AI 評価は各ステップ内でのエージェントの動作を統制します。

プロセスとコンテキスト インテリジェンス: よりスマートな自動化のための高精度なコンテキスト

プレビュー提供中 ・ GA 展開は第 3 四半期に開始予定

汎用的な AI コンテキストは、しばしばノイズや誤りを生み、自動化の有効性を損ないます。 企業が意思決定の正確性を高め、手作業による介入を減らすためには、自社のポリシー、システム、実行履歴に基づく「正確なコンテキスト」が不可欠です。

Context Intelligence Graph は、まさにその「正確なコンテキスト」を提供します。 プロセス推論エンジン (PRE) を基盤に、エージェント、自動化、人間の判断といった各ステップで最適なコンテキストを企業固有のソースから供給します。 初期のエージェント レベルのベンチマークでは、この精度により軌道精度と目標達成が向上しました。

機能:

• SoR (System of Record)、ポリシー、SOP、ナレッジ ベースと連携し、構造化・正規化されたコンテキスト レイヤーを形成します。
• ステップ単位で関連性の高いコンテキストを提供し、情報過多を防ぎながら、意思決定が実際のビジネス ルールを反映するようにします。
• エージェントとプロセス全体で一貫したコンテキストを維持し、引き継ぎの精度を高め、エスカレーションを削減します。
• 組織運営の「生きたマップ」を構築し、継続的に学習・進化するインテリジェンスを備えています (H2 後半に提供予定)。
• ベンダー ロックインなしで、すべてのエージェント、モデル、エンタープライズ システムに供給します。

新しいエージェント ソリューション: 企業価値創出を加速させるために特化設計されたエージェント型ワークフロー

プラットフォームの発表に加え、Imagine 2026 では、企業の業務プロセスに最適化された、即時導入可能な新しいエージェント ソリューションを発表しました。

当社の自律型企業向け事前構築済みソリューションは、人、AI エージェント、自動化、そしてシステムが連携し、ガバナンスの組み込み、成果の可視化、手作業の削減を実現する業務プロセスを実行し、より迅速な導入と即時のビジネス価値をもたらします。

自律型サービス デスク: マルチエージェント オーケストレーションによる自動運転型 IT サポート

現在すでに GA

従来の IT サービス デスクは、膨大なチケット件数、解決までの長いリード タイム、そして高額なライセンスや導入コストといった課題に直面しています。 ほとんどのツールは、真の自律的な解決ではなく、チケット発生の抑制 (ディフレクション) に重点を置いています。 企業に必要なのは、リクエストを理解し、推論し、エンドツーエンドで解決できる、スケーラブルでインテリジェントな IT サポートです。

自律型サービス デスクは、高度な推論を通じてドメイン特化型 AI エージェントとタスク エージェントをオーケストレーションし、IT リクエストの最大 80% を自動解決します。 また、いわゆる SaaS 税 (チケット増加やエスカレーション、スタッフの増員、ユーザー単位の ITSM ライセンスに伴うコスト上昇) を排除し、事前構築済みのエージェントおよび会話型セットアップにより、構成作業の手間を削減して迅速に導入できます。 複雑なケースでは、Agent Assist がリアルタイムの知識とコラボレーション ツールにより、人間のエージェントの生産性を向上させます。

機能:

• IT ドメインを横断して AI を連携させるマルチエージェント オーケストレーション エンジン。
• 一般的な IT タスク向けに事前構築済みのエージェントを、会話形式で迅速にセットアップ。
• Agent Assist は、ServiceNow、Zendesk、Salesforce と連携し、人間のエージェントのワークフローを強化。
• リアルタイムの推奨、自動要約、そしてスウォーム コラボレーションにより、MTTR とエージェントの作業負荷を削減。

これらの革新を組み合わせることで、企業はエージェント オートメーションを大規模に、そして安心して導入、管理するために必要なインフラ、インテリジェンス、ツールを備えることができます。

Imagine 2026 で発表された最新の進化を、パーソナライズされたライブ デモで体験いただくか、貴社のニーズについてオートメーション・エニウェアまでご相談ください。