プロセス推論エンジン (PRE)
エンタープライズ オートメーションの AI の中核を担うエンジン
プロセス推論エンジン (PRE) は、エージェント プロセス オートメーション (APA) システムおよびエージェント ソリューションの中核を担う AI エンジンであり、AI エージェント、自動化、人を安全に統合して、大規模で複雑な部門横断型ビジネス プロセスを実行します。
より優れた自動化を実現。
PRE は、ジェネレーティブ オートメーションを駆動して、エンドツーエンドのワークフローの構築において従来比 3 倍の効果を実現します。 人とエージェントの連携をスムーズにし、実行のたびにコンテキストと推論の精度を高めます。
より高い精度、そしてより高いレジリエンス。
自動化のレジリエンシーを 60% 向上。 自己修復機能を備えた適応型ワークフロー インテリジェンスにより、AI エージェントの継続的な計画、実行、学習が可能になり、あらゆる文書から 95% 以上の精度で情報を取り出すことができます。
安全・プライバシーを重視し、信頼性が高い。
完全なプライバシー保護、コンプライアンス遵守、責任ある AI の運用を徹底します。 GCP の Agent-to-Agent (A2A) プロトコルや Anthropic 社の Model Context Protocol (MCP) などの新しい標準に対応しています。
企業規模で実証済み。
PRE は、4 億件以上の実データと文書でトレーニングされ、複雑なシステムにおけるビジネスの意思決定がどのように展開されるかを理解します。 金融、医療などの分野で、1,500 件以上の導入実績と 100 万回以上の AI エージェント実行を支えています。
道を切り拓くのはお客様です
99.9% の精度で文書を処理。
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85%人材採用に費やす時間を削減。
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年間 1,000 万～1,500 万ドル の節約を 1 つのプロセスで実現。
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$1億2千万を業務の自動化で削減。年末までにさらに 10 億ドル以上の削減見込み。
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100 万以上のアクティビティを取得。
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4万件の文書を Document Automation で処理。
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$ 1,900 万のプロビジョニング コストを削減。
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186%の投資収益率を初年度に達成。
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80%の手動の照合作業を削減。
顧客事例を読むオートメーション・エニウェアと Microsoft Power Automate についての実際のユーザーの声
Microsoft の Power Automate についても検討しました。 しかし、当時はそれほど成熟しておらず、エンタープライズレベルには達していませんでした。 オートメーション・エニウェアは、アーキテクチャ、デザイン、ユーザーインターフェースの観点から、優れた基準と素晴らしいサポートを備えていたため、私たちはオートメーション・エニウェアを選びました。 また、コミュニティサポートも優れています。
Venkata K. 氏
CMG Mortgage 社ソリューションアーキテクト
オートメーション・エニウェアと Blue Prism についての実際のユーザーの声
Blue Prism の高額な初期ライセンス料がネックとなり、オートメーション・エニウェアに切り替えることになりました。 オートメーション・エニウェアは費用対効果が高いです。
Somasundaram N. 氏
Finixel Technologies Private Limited マネージングディレクター
オートメーション・エニウェアの優位性
あなたのビジネスの思考に寄り添う設計
デュアル インテリジェンス
PRE は、企業向けに訓練されたインテリジェンスと、あなたの社内プロセスのコンテキストを組み合わせて、迅速かつ正確な自動化を実現します。
あなたのプロセスを、あなたのやり方で
プライベートなコンテキスト層があなたの業務フローを読み取り、エージェントがあなた独自の環境と調和して動作するようにします。
動的な推論
PRE は、結果重視のロジックを使用して、状況の変化に応じて計画、調整、自己修正をリアルタイムで行います。
目標駆動型の精密なオーケストレーション
PRE は、リアルタイムのロジックと企業知識を活用して、エージェント、人、ツールの間のタスクを調整および連携させることで、安全かつ効率的な成果を導き出します。
人間とエージェントのコラボレーション
エージェントは人と連携しながら、タスクや承認作業をスムーズに引き継ぎ、従業員が戦略的な意思決定に集中できるようにします。
継続的な記憶と学習
PRE は実行のたびに学習し、コンテキストを構築し、精度を高めながら、時間とともにより賢くなっていきます。
引用
オートメーション・エニウェアが PRE と APA で実現していることは、エンタープライズ オートメーションの効率性にとって大きな転機となります。 AAI は過去数年間にわたり、タスク実行に関するデータを体系的に収集してきました。そして今、それをインテリジェントで目標駆動型の推論と組み合わせることで、ビジネス プロセスに使用されるエージェント機能の開発を加速させています。しかも、従来の LLM よりもはるかに決定論的な方法で動作できるようになっています。
Maureen Fleming 氏、
IDC インテリジェント プロセス オートメーション市場調査担当プログラム バイス プレジデント。
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