エージェント AI の次なるフロンティアとは？ワークストリームの時代

ほとんどの企業は、数年にわたるパイロット、概念実証、テストを経て、強力な AI モデルを利用できるかどうかが本当の制約ではなかったことに気づいています。 それよりも難しい問題は、人間とエージェントのインテリジェンスを、信頼性が高く再現可能なビジネス成果へと自動的に変えることでした。 残念ながら、ユーザーはアプローチではなく技術に固執しています。

多くの組織は、簡単な作業、つまり一貫して機械的にできる作業のおよそ 20％ をすでに自動化しています。 自動化によって、そのような安定して予測可能なプロセスのコストを実際に削減できることが証明されています。 しかし、部門を越えて「状況に応じて変わる」プロセスの大部分においては、厳格なルールに基づいてあらかじめ定めた自動化は適用できません。 かつて AI は、有望な解決策を提供し、なんでも自動化できるツールとして広く利用されていました。

しかし残念ながら AI には、問題を解決することではなく、タスクやプロセスを完了することが求められました。 その結果、AI に生成、要約、推奨の機能が追加された一方で、人間には、翻訳や引き継ぎの管理に加え、ほぼすべての従来プロセスに組み込まれた、その他の大きなプロセス ギャップを埋めることが求められ続けました。 次に AI は、入力情報の解釈、次のステップの決定、システム全体でのアクションの実行を通じて、それらのギャップの一部を埋めるためにビジネス プロセス オートメーションを実現しました。

しかし、企業の経営幹部は依然として、投資を続けながらもイニシアチブが停滞し、パイロットから決して実運用に進まない状況を目の当たりにしています。 一方、出力結果は疑問視され、生成 AI 的な表現の成果物は下流の信頼を得られず、投資が効果を上げて利益が得られるようになるのは常に 1～2四半期先のように思われるため、人間の担当者が「安全のため」に介入しています。

ここでの問題は名前にあります。ビジネス プロセス自動化は、出力重視の既存のプロセスを自動化しようとするものです。 そこでも AI は助けになりますが、タスクと出力のレベルでのみです。 人間は目標達成のために重要なままであり、自動化によって排除されるはずだった複雑さ、コスト、遅延、リスクもそのままです。

AI と自動化の成功のためのより良いアプローチは、まず目指す成果に焦点を当てることです。

成果に合わせた取り組みを行う: ワークストリームとワークフロー

ここで用語を整理しましょう。

• タスクは、文書からデータを抽出したり、フォームにデータを入力したりするなどの個別の作業単位です。
• プロセスは、請求書処理などの出力を生成するために必要な一連のタスクです。
• ワークフローは、受信したメールや紙の請求書を受け入れるところから、各請求書を支払うまたは拒否するまで、作業が複数の段階や担当者、システムをどのように流れていくかを制御します。
• ワークストリームは、複数のワークフロー、プロセス、タスクが、ビジネス成果 (請求書処理の改善によるキャッシュフローの向上など) を達成するための、一連の活動の中核をなすものです。

あまりにも多くの企業が、厳格な手順やルールに推論を適用し、解釈の余地がある領域にエージェント AI を活用して、既存のタスクやプロセス、ワークフローの自動化を試みています。

今は、成果を達成するワークストリームを通じて自動化を再考する時です。 このフレームワークにより、ワークストリームは目標達成に必要な調整と実行の全体像を直線的に可視化できます。その結果、人間と AI エージェントがワークフロー、プロセス、タスク全体でどのように、いつ、どこで連携し、成果を生み出すのかが明確になります。

ワークストリームの自動化では、エージェントによる推論、ロボティックな実行、そして人間が介在した (HITL) 判断を組み合わせ、ビジネスユーザーが理解し信頼できる単一の直線的なフローの中で、柔軟かつダイナミックで、成果重視の自動化を実現します。 AI は、文脈を解釈して曖昧さに対応し、状況に応じて柔軟に適応する能力を付加することで、次に実行すべきタスクを判断して最適なプロセスを選択し、どのポリシーをどこに適用するかを判断できます。

ワークストリーム アプローチを採用すれば、自動化の範囲が拡大し、最大 80% の作業を処理できるようになります。 残りの部分は人間による意図的な監視によってカバーされ、本当に重要な場合には人間が判断する余地が残っています。

AI を進化させて成果を達成するワークストリーム

ワークストリームの自動化は、プロセスの自動化とは違います。 ビジネス主導の成果を促進するために、ビジネスが理解できる形の直線的なワークフローを利用する、自動化が自然に進化したものです。 ワークストリームは、RPA ベースの自動化、エージェントによる推論、そして人間の判断力という 3 つの能力を、一つの統合された実行モデルとして組み合わせます。

従来の自動化は、プロセスとワークフローの実行可能な経路にプロセスを分解しました。 請求書処理の自動化が要望である場合は、関連する PO 番号を特定し、請求書を PO および梱包明細書と照合して価格と数量を確認し、支払いを生成します。 PO 番号を特定できない場合、数量が一致しない場合、合計が合わない場合はどうでしょうか。 ルールが破られると、自動化も機能しません。

シンプルさはワークストリームの鍵です。 数百ものケース分けルールや複雑な分岐ロジックでパターンを処理するのではなく、結果を直線的に表現し、一連の段階と目標を設定します。 たとえば、送られた請求書を受け取る。 データを抽出する。 請求書の種類とその後のプロセスを決定する。 PO と照合する。 例外に備えて人間の判断を加える。 ERP へ転記する、などのようになります。 さまざまな自動化アプローチは、目標達成に必要な多様なタスクやプロセスに最適化されており、RPA やエージェント、そして人間の作業者を統合的に管理するインテリジェントなオーケストレーション ツールの活用が重要となります。

そうすることでワークストリームから成果 (キャッシュフローの改善など) が得られます。 タスクの自動化は、請求書の受領や取引の転記など、ルールに基づく予測可能な作業を処理します。その際、精度、信頼性、速度が重要です。 エージェント AI は、解釈や意思決定、文脈が重要となる、請求書の分類、送り先の決定、照合において的確な判断を下します。 人間の担当者は、責任、経験、判断が重要な場合にのみ必要に応じて介入します。 ただし、ワークストリーム全体では一貫した流れでビジネス成果を提供します。

ガバナンス、オーケストレーション、コントロールを伴うワークストリーム自動化のために、OpenAI のモデルとオートメーション・エニウェアの APA システムを組み合わせる

私たちは皆、AI の有望さに驚かされています。 ワークストリームを自動化し、企業の成果を達成するためには、インテリジェンス、信頼、調整などを統合するプラットフォームが必要です。

オートメーション・エニウェアが最近発表した OpenAI との連携は、意図や文脈を理解する OpenAI の高度な推論、解釈力と、オートメーション・エニウェアのプロセス推論エンジン (PRE) が備えた、アクションの指示、セキュアなオーケストレーション、制御、ならびにシステム、エージェント、人間の作業者全体を管理する事前構築済みソリューションを融合するものです。 オートメーション・エニウェアのエージェント ソリューションを活用することで、決められた範囲で可視性とエンタープライズレベルの安全性を備えた大規模な自動化を実現できます。エージェント ソリューションは、金融、調達、カスタマーサポート、その他の重要業務領域において、高付加価値なワークストリームを自動化する目的特化型パッケージです。 監査とガバナンス機能も備えており、数日で導入できます。

OpenAI の高度な推論モデルは、オートメーション・エニウェアのエージェント ソリューションにおいて重要な役割を果たしています。 従来の自動化がルールや制約によって行き詰まる一方で、自動化されたワークストリームはエージェントの推論を活用し、意図を把握しながら情報を解釈して、次に取るべき最適なアクションを評価します。

オートメーション・エニウェアのエージェント・ソリューションは、OpenAI のモデルを活用し、コンテキストや推論、さらにはルールに基づいて先に進む最適な方法を判断します。一方 PRE は、プロトコル、ポリシー、規制に準拠しつつ、目標達成に向けてワークストリームの管理と実行を担います。 判断と実行を分けているのは意図的であり、OpenAI のモデルは企業システムを操作したり、データに直接アクセスしたりすることは決してなく、常に信頼が維持されることを保証します。

エージェント ソリューションで企業のワークストリームを自動化

企業の自動化は、タスクベースの RPA からエージェント プロセス オートメーションへと急速に進化し、より多くの業務プロセスを自動化できるように進化し続けています。 今や経営者は、単なるチャットボットやアシスタント、単一用途のエージェントを増やすことよりも、実際の成果を求めています。

パイロットやテストの段階を超えてさらなる成長と拡大を実現するためには、エージェントによる推論、ロボティックな実行、そして人間が介在した監視を統合し、指揮、制御、ガバナンスを徹底する成果重視のワークストリームに注力する必要があります。これにより、エンタープライズレベルの信頼性を確保しつつ、業務の 80％ を自動化することが可能となります。

OpenAI の優れた推論モデルとオートメーション・エニウェアの堅牢な APA システムを使用して、自動化のアイデアを実現し、戦略的に投資対効果を拡大しましょう。 それを可能にするのは、プロセスの自動化からワークストリームの自動化への基本的な進化であり、その結果、複雑なビジネス目標が知的な推論と調整を通じて達成されます。

今すぐオートメーション・エニウェアのエージェント ソリューションについて詳しくご確認ください。 お客様の状況に応じたデモンストレーションもご覧いただけます。