エージェント ワークフロー： 企業向け完全ガイド
エージェント ワークフロー、またはエージェント プロセスは、タスク管理と自動化で AI エージェントを活用し、ビジネス プロセスに柔軟性、応答性、そしてある程度の自律性を導入するものです。
AI エージェントは、コンテキストの把握、情報の解釈、他のシステムやユーザーとの対話を行うために、大規模言語モデル（LLM）、機械学習、自然言語処理などの技術を利用します。 AI エージェントは、ワークフロー内での作業中、新しい入力や変化する状況にリアルタイムで適応し、経験から学習を続け、パフォーマンスを向上させることができます。 その結果、組織はタスクを動的なエンティティとして処理し、効率性を新たなレベルに押し上げ、進化するビジネス ニーズに対し俊敏に対応できるようになります。
エージェント ワークフローと従来のワークフローの比較
従来のワークフローは手間がかかるものです。作業完了を待たされるのも困りますが、一方のカスタマーサービス チームは、コピー & ペーストや連続する認証手続など、システム上の煩雑な作業を何度も繰り返しているのですから大変です。 従来のワークフローは、内容の予測はつくものの、安易に単純な自動化に任せるには複雑過ぎるため、貴重なリソース、時間、エネルギーを消費してしまいます。これは人間の労働者が、ビジネスや顧客のニーズの微妙な違いを即座に反映させて意思決定を行っているためです。それはプロセスというパズルのピースを適切にはめこむような作業です。
また、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などの自動化ツールは、決まったルールと直線的なプロセスに基づく繰り返しのタスクを処理し、効率を向上させることができますが、適応性や迅速な意思決定が要求される作業には対応できません。 そこでエージェント ワークフローの出番となります。これを利用すると、企業はタスク管理と自動化にかつてない俊敏性を導入することができます。
この記事は、エージェント ワークフロー、そのメリット、導入についての基礎的な理解を提供し、この革新的な技術を受け入れる次のステップの形成を支援することを目的としています。
エージェント ワークフローとは
エージェント ワークフローとは、AI エージェントが動的に実行し、より大きなエンドツーエンドのビジネス プロセス オートメーション（エージェント プロセス オートメーションと呼ばれる）の一部として編成される、明確に定義された作業手順を意味します。 エージェント ワークフローは、プロセス自動化に AI エージェントを適用することとも言えます。 このワークフローはタスクを整理し、専門のエージェントに仕事を割り当て、エージェントと人間の間の協力を促進して、成果を改善します。
エージェント ワークフローは、エージェント プロセスまたは AI エージェント対応プロセスとも呼ばれますが、AI エージェントの推論、問題解決、行動方針の選択、行動の実行といった機能を活用するものです。 これまでのような、データ分析と意思決定の支援のために使用される自動化ワークフローに AI を適用する場合とは異なり、AI エージェントは、その分析に基づいて行動を起こすように設計されています。意思決定を行い、プロセスを調整して、リアルタイムで変化する状況に対応するのです。
まとめると、エージェント ワークフローが既存の自動化手法と比べて大きく異なる点は、AI エージェントがタスクを動的なエンティティとして処理する能力があるということです。 この能力とは、常時人間が介入することなく、AI システムが独立した意思決定を行い、変化する状況に適応し、タスクを実行する能力を意味します。 このようなシステム（AI エージェント）は、エージェント ワークフローのインテリジェントな推進力として機能します。このエージェントは、人間が常時監視していなくても、データを分析し、意思決定を行い、タスクを実行することができます。
AI エージェントの役割
エージェント ワークフローの中心となるのは AI エージェントです。このエージェントが、自動化システムのインテリジェントな推進力として機能します。 AI エージェントは高いレベルのワークフローの柔軟性を実現します。 エージェントは計画を立て、進捗を評価し、複雑な目標に向かってタスクを実行しながら方向性を調整することができます。
AI エージェントは、生成 AI の認知能力と、システムやデータ全般のアクションと自動化を組み合わせるものです。 つまり、具体的に言うと、AI エージェントは大規模言語モデル（LLM）の認知能力を用いて意思決定を行い、データやコンテキストから学習し、自然言語で人とやり取りして、最終的に定義された目標を達成するためのアクションを起こすことができます。 エージェントの複雑なタスクを正確かつ効率的に実行する能力は、基盤となるモデルの堅牢性により決まります。
たとえば、先程のカスタマー サポートのシナリオの場合、AI エージェントは顧客のリクエストの文脈を理解し、関連するデータにアクセスして、適切な応答を提供することで問い合わせを処理できます。 AI エージェントは、人間のエージェントを、関連するワークフローを自動で実行することでサポートし、通話の処理時間を短縮できます。このワークフローには交換部品の発注などが含まれますが、一般的な問い合わせであっても、AI エージェントは初めから終わりまで単独で処理するのです。
複雑なエージェント ワークフローへの進化
LLM が登場するまで、応答型 AI システムの実装は非常に困難でした。 最初の世代のエージェント ワークフローは、複雑な規則に基づくプログラミングや、機械学習モデルの深層トレーニングを必要としていたため、滅多に使用できるものではありませんでした。 LLM の登場で、AI エージェントは構築済みのエンジンを備えられるようになり、明確なトレーニングを受けていない入力やプロンプトに応答する能力を手に入れました。規則に基づいた、手間のかかるプログラミングの必要がなくなったのです。
その代わりに、誰もが ChatGPT のような生成 AI モデルにプロンプトを入力し、情報を追加することなく応答を得ることができるようになりました。Enter キーを押した瞬間に、モデルがタスク全体を初めから終わりまで完了するのです。プラン、見直し、他の情報の参照を行うために立ち止まることはありません。 AI モデルはこのようなシナリオで非常に良いパフォーマンスを発揮し、50% ほどの出力精度を達成しますが、特に複数回の追加プロンプトや、検索拡張生成（RAG）を合わせて使用すると、大きくパフォーマンスを改善することができます。
ただし、そこからエージェント ワークフローにまで到達するには、連続したプロンプトの作成や機能の呼び出し（ツールへのアクセス）の能力を追加し、計画、見直し、反復作業、アクションを実行可能にしなければなりません。つまり、AI エージェントを作成することが必要です。 多くの場合、反復作業を効果的に行うには、コラボレーションおよびフィードバックのループによる支援が必要です。モデル同士が連携し、フロー エンジニアリングなどの技術を使用して、それぞれの出力の相互チェックと調整を行うことで、パフォーマンスを改善するのです。
エージェント ワークフローのメリット
しかし、エージェント ワークフローは単なる技術面の進歩ではありません。企業運営におけるパラダイム シフトの基盤を表しているのです。 エージェント ワークフローは、既存の自動化ツールが提供する利点を拡張し、適応性と拡張性を高めたタスクとプロセスのサポートを実現します。 ビジネスの観点から見ると、どのようなメリットがあるのでしょうか？
効率性の向上
エージェント ワークフローは、自動化による効率性の向上を新たなレベルに引き上げます。レポート作成など、通常は完了までにかなりの時間とリソースを要する、複雑かつ反復的なタスクを引き受けることができます。 たとえば金融業の業務では、エージェント ワークフローにより、請求書の処理や承認の管理を高速で継続的に実行し、ボトルネックを削減しながら完了までの時間を短縮することができます。
意思決定の強化
エージェント ワークフローにより、組織はデータに基づいた意思決定をより自信を持って実行できるようになります。 AI エージェントは、膨大な量のデータのリアルタイム分析、パターンの特定、インサイトの生成を実行し、関係者に推奨事項を提供することができます。
エージェントは、日常的な意思決定において自律的に行動できます。たとえば、サイバーセキュリティの脅威に対して適切なリスク軽減策を選択し、サーバーを隔離するなどの関連する行動を実行することができます。 この機能により、企業は市場や運用上の変化により迅速に対応できるようになり、最新かつ関連性の高い情報に基づく意思決定が可能になります。
精度の向上
エージェント ワークフローは、AI と自動化を組み合わせた能力を活用して、高い精度で一貫性のあるタスクを実行することにより、エラー発生の可能性を減少させます。 ワークフロー内の AI エージェント自体が対応するか、例外があれば人間参加型プロセスをトリガーし、人間による確認と入力を行うことで、問題点を特定し、即座に対応できるようになります。 その結果、精度が改善され、データの整合性が向上し、意思決定に使用する情報への信頼感が形成されます。
機敏性の向上
エージェント ワークフローは、環境のリアルタイムの変化に対応し、新しいパラメーターや優先事項に合わせて行動を調整して、方向性を変更することができます。 この機能は自動化プロセスに新たな柔軟性をもたらし、運用の機敏性と復元性を支援します。
拡張性
エージェント ワークフローは本質的に拡張性が高く、品質や効率を損なうことなく大量の作業を処理することができます。 AI エージェントは、タスクをインテリジェントに分配し、リソースの割り当てを最適化することで、増加した作業負荷を管理できます。 たとえば e コマースの場合、AI エージェントを活用して、顧客の問い合わせ管理、注文の処理、在庫レベルの追跡を行うことで、クリスマスのような大型ホリデー シーズン前に需要が急増しても、確実にサービス レベルを維持できます。
コスト削減
エージェント ワークフローは、インテリジェント オートメーションからさらに先に進み、組織の大幅なコスト削減を実現します。プロセス自動化の範囲を拡大し、リソースの割り当てを改善すると同時に、エラーを削減し、運用の効率性を向上させます。 顧客関連業務については、マッキンゼーの推定によると、生産性の向上だけで 4,000 億ドル以上の価値があるとのことです。
エージェント ワークフローの実際の事例
生成 AI は、様々な業界や部門において大きな価値が見込まれていますが、その可能性を現実的な影響に変えるためには、実際の現場に対するエージェント ワークフローの適切な導入法を理解する必要があります。 エージェント ワークフローを採用する組織が増えるにつれて、イノベーションと成長の可能性は拡大を続けていきます。
人事管理
エージェント ワークフローは、人事部門では採用、オンボーディング、パフォーマンス管理を含む人材管理プロセスを高速化し、改善することができます。 エージェント ワークフロー内の AI エージェントは、履歴書の選抜を自動化して適格な候補者を特定し、面接スケジュールを設定することができます。パイプラインによる人材補充を高速化するだけではなく、従来の候補者選抜で発生しうるバイアスを低減することもできます。
オンボーディングでは、AI エージェントが新入社員のためのインタラクティブなガイドとして機能し、トレーニング モジュールの案内、必要なフォーム入力や登録の完了、一般的な質問への回答を支援します。
プロジェクト管理
従来のプロジェクト管理は、一般的に手動による更新や連絡に依存しているため、データの不整合を悪化させ、遅延を引き起こす可能性があります。 エージェント ワークフローを適用することで、プロジェクトの進捗をリアルタイムで監視する、マイルストーン達成時に最新情報を提供する、ボトルネック発生の可能性が浮上した際にアラートやリマインダーを送信するなどのプロジェクト管理タスクを自動化し、タスクの再割り当てを行い、ワークロードのバランスを調整して、リソースを効果的に使用することができます。
このレベルの自動化を導入すると、生産性を向上させるだけではなく、プロジェクト マネージャーが管理業務以外の戦略的な意思決定にも集中できるようになります。 たとえば、ソフトウェア開発環境の場合、AI エージェントが開発タスクの進捗を追跡し、期限を守るために必要に応じてリソースを割り当てることができます。
顧客サポート
エージェント ワークフローの応用として最もわかりやすい例の 1 つとして、カスタマー サポートにおける AI エージェントの導入があります。 エージェント オートメーションは、すでに日常的な問い合わせ対応で活躍中です。サービス エージェントの支援と高速化を行い、個々の顧客に合わせて推奨事項を提供しています。 自然言語処理（NLP）は、AI エージェントが顧客やサービス スタッフをリアルタイムで理解し、応答することを可能にします。
AI エージェントは、カスタマー サービスにおける多くの一般的な事例を処理できます。よくある質問への回答から、注文追跡のサポート、新しいサービススタッフへの専門知識の提供に至るまで対応します。 複雑な問題が発生し、人間の介入が必要な場合、AI エージェントはこれらのケースを人間のエージェントにエスカレーションし、顧客が適切なサポートを受けられるようにします。 このハイブリッド アプローチは、応答時間を改善するだけではなく、人間のエージェントが、頻度は低いが扱いの難しい問題の解決に集中できるようにし、全体的なサービス品質を向上させます。
金融
金融の業務では、大規模なデータセットを扱い、迅速かつ正確な意思決定が要求されるため、エージェント ワークフローが大きな効果を発揮します。AI エージェントは、大規模なデータセットを処理し、傾向や不整合性を特定できます。また過去のデータと現在のビジネス状況を分析することで潜在的なリスクを評価し、財務上の意思決定に役立てることもできます。 この能動的なアプローチにより、組織が情報に基づく意思決定を行い、市場の変動に対応し、潜在的な損失を最小限に抑える能力を向上させることができます。
金融業界におけるエージェント ワークフロー導入の別の例としては、サプライヤーの値下げ交渉があります。 AI エージェントは、金融業務全体の構造化されていない契約書やトレンドのデータを見直し、条件を比較してアクションを推奨する他、次のステップを交渉することもできます。 また、金融業界では、エージェント ワークフローを SOX 統制管理にも応用できます。AI エージェントは、自動的に会社の取引を SOX 統制法規に照らして精査し、違反を特定して、監査チーム用の詳細なレポートを生成し、関係者に通知することができます。
エージェント ワークフローをすぐに適用できる場面として、税務の最適化もあります。 AI エージェントは税に関する法律を理解し、課税額を予測して、額を最小限に抑える戦略を策定することができます。 多くの場合、そのメリットはすぐに確認できます。Petrobras の場合、わずか 3 週間で 1 億 2,000 万ドルの節税を実現しました。
エージェント ワークフローの主要なコンポーネント
エージェント ワークフローは、インテリジェント オートメーションを基盤として構築されており、管理の行き届いた安全なAI 活用自動化プロセスを企業が作成できるようにします。 エージェント ワークフローでは RPA、NLP、AI エージェント、ワークフロー オーケストレーション、統合が主要なコンポーネントです。これらが連携し、自動化された動的なプロセスを作り出します。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
RPA ツールを使用すると、組織はデータ入力、トランザクション処理、レポート生成などの人間による行動を模倣するソフトウェア ロボットを作成できるようになります。 RPA はエージェント ワークフローの重要なコンポーネントとして、AI エージェントが、アプリケーション全体でルールに基づいたタスクを正確かつ確実に実行できるようにします。 RPA の使用法としては、エージェント ワークフロー内で、AI エージェントが構造化されていない請求書からデータを取得し、会計システムに自動的に入力するといった例もあります。
自然言語処理 (NLP)
NLP は、AI エージェントが人間の言語を理解および解釈し、意味を持ち文脈に即した形で応答することを可能にします。 この機能により、AI エージェントとのやり取りがシームレスなユーザー体験となります。専門的なトレーニングやプログラミングの知識が不要になるのです。 NLP は、カスタマー サポート、コンテンツ生成、感情分析におけるエージェント ワークフローのタスクに欠かせない機能です。 NLP は、基盤となるエージェント ワークフロー ツールキットの一部に組み込まれています。この機能で、ユーザーとリアルタイムでやり取りを行う会話型エージェント（チャットボット）を作成できます。
AI エージェント
AI エージェントは、エージェント ワークフローの中心となるインテリジェントなエンティティです。複雑なタスクを実行し、意思決定を行い、相互作用から学習します。 AI エージェントは、セマンティック エンジン上で構築され、実行されます。通常このエンジンは、大規模言語モデル（LLM）で構成されています。 セマンティックモデル/LLM の基盤は、推論、計画、反映する能力を提供します。また、会話型のインタラクション層も提供されるため、エージェントは作業の確認や承認を求めることが可能になります。
AI エージェントには、作業を完了するために、機能呼び出しやツール使用の機能が組み込まれます。これでエージェントは、システムへの接続、自動化の実行、情報の検索などが可能になります。 これがエージェントの基盤となる自動化層が非常に重要である理由です。AI エージェントが目標を達成するための安全で確実なアクションを提供しているのです。
ワークフロー オーケストレーション
ワークフロー オーケストレーションとは、エージェント ワークフロー内のさまざまなコンポーネントとタスクを調整および管理するプロセスです。 このプロセスには、アクションの順序の定義、依存関係の管理、タスクの効率的かつ適時な実行の確保といった作業が含まれます。
ワークフロー オーケストレーション ツールは、ワークフローを設計および監視するための視覚的インターフェースを提供します。このツールで、複数の技術やシステムを統合した複雑なプロセスの管理が容易になります。 マーケティング ワークフローでは、ソーシャル メディア キャンペーンからのリードを顧客関係管理（CRM）システムに接続し、自動リード割り当てワークフローをトリガーして、営業機会がすぐに対応されるようにすることが考えられます。
統合
統合と API は、異なるシステム、アプリケーション、技術を接続して、シームレスなコミュニケーション、データ交換、タスク実行を可能にするエージェント ワークフローを作成するための核となります。 エージェント ワークフローでは、作業を完了し、統一されたプロセスを確保するために、アプリケーションやプラットフォームとの接続が必要になります。たとえば、AI エージェントを CRM システムに統合された RPA ツールと接続し、情報の更新を自動化して、営業およびサポート チームに最新の顧客情報を提供するような状況が考えられます。
エージェント ワークフローを構築するためのベストプラクティス
効果的なエージェント ワークフローの構築は、ビジネス プロセス オートメーションの開発と似ています。ベストプラクティスに従うことで、効率性と効果を確保することができます。 高度な自動化プラットフォームでは、ベストプラクティスを組み込み済みの AI エージェントを作成可能です。エージェント ワークフローを、簡単かつ迅速に構築することができます。
明確で具体的な目標を定義する
ワークフローに関わる AI エージェントは、達成すべき目標を共通の目的とします。 この目標を明確かつ具体的に定義することで、ワークフローの効果測定に役立つだけではなく、エージェント自体の設計と実装の指針にもなります。
たとえば、迅速な応答時間により顧客満足度を向上させることが目標である場合、ワークフローは顧客とのやり取りを強化するタスクを優先するように設計する必要があります。 この点を明確にすることで、AI エージェントが実行するすべての選択とその後のアクションが、確実に全体の目的に貢献できるようになります。
AI エージェントの強みを活用する
それぞれ異なる強みとスキル セットを持つ、複数の特化型 AI エージェントを活用することで、堅牢なエージェント ワークフローを作ることができます。
それぞれのエージェントには中心となる機能があります。エージェント同士、および人間のユーザーと協力、やり取り、調整を行い、タスク特有のスキルと（モデル由来の）能力を備えています。能力はお互いに異なり、また多様でもあります。人間の従業員と同様です。 複数の複雑なタスクを含む効果的なエージェント ワークフローを構築する上で、専門化された AI エージェントを活かす場面を理解することが重要になります。
医療におけるエージェント プロセス オートメーションによって、AI エージェントが患者データを分析し、カレンダー エージェントが予約スケジュールを管理できます。 このように組み合わせることで、全体的な患者ケアのワークフローに貢献できるのです。
人間を関与させる
エージェント ワークフローでは、エージェントの能力と監視のバランスを取ることが必要です。 エージェント ワークフローを構築する場合、人間を関与させて AI の決定を検証し、行動と成果がビジネス目標に一致するようにします。
マルチエージェントの協力体制に積極的に取り組む
多数の段階を含む複雑なプロセスに対応するためには、複数の AI エージェント間の協力体制をサポートするワークフローを設計することが重要です。 エージェントが情報を共有し、行動を調整できるようにすることで、組織はより強靭で効率的なエージェント オートメーションを作成できます。
サプライ チェーン管理のシナリオでは、在庫追跡エージェントが在庫レベルを監視し、別のエージェントがサプライヤーとのやり取りを管理するといった場面が考えられます。 オーケストレーションを通じてエージェント同士を接続するだけではなく、直接協力できるようにすることで、需要の変化やサプライ チェーンの不調に自ら対応できる、俊敏性の高いワークフローを作成できます。
厳格なデータガバナンスを採用する
データの透明性は、エージェント ワークフローの信頼性と安全性を支える基盤となります。 責任を明確にするため、データのやり取りを追跡し、メタデータを適用することになります。 メタデータは、データがいつどこで使用されたかという観点で、データの起源からあらゆるアクティビティ、アクセス、変換に至るまでの監査証跡を作成することを可能にします。 データ管理のための明確なポリシーと基準により、データプライバシーとコンプライアンスをサポートできます。
エージェント ワークフローの例
サプライチェーン： バックオーダー処理
バックオーダー処理を効率化することで、運用効率と顧客満足度に貢献できます。 既存のバックオーダー処理ワークフローでは、注文の更新や在庫の確認など、異なるタスクを自動化しています。このワークフローは、迅速な対応で代替品のオプションを提供することを目的としています。これは顧客の維持と収益の保護に役立ちます。
典型的なプロセス
新規のバックオーダー ケースが発生すると、自動化システムがケースを開き、カスタマーサービス チームにメール通知を送信します。 従業員はメールを確認し、CRM でケースにアクセスします。 詳細を確認後、ERP システムを参照して代替品になり得る製品を特定します。 その後従業員は、利用可能な代替品を確認するため、倉庫の在庫チェックを行う自動作業を開始します。 適切な代替品が見つかると、従業員は代替品の注文を確定し、出荷と物流に関わる他の従業員を含む、履行プロセスのワークフローを開始します。
エージェント ワークフロー
バックオーダー ケースが開くと、すぐにレビュー エージェントが対応します。CRM などの関連システムが更新され、情報とバックオーダーの詳細が検証されます。必要に応じて顧客と直接連絡を取り、代替製品の希望を話し合います。
レビュー エージェントはケースを代替品エージェントに引き継ぎます。このエージェントが代替品を特定し、在庫レベルを確認して、代替品の注文を確定します。
その後、注文はフルフィルメント エージェントが引き受けます。こちらのエージェントは、物流および配送チームとの調整を行い、フルフィルメント プロセスを実行します。
財務： 請求書処理
財務チームは、請求書処理のワークフローを合理化して、支払いサイクルを高速化し、ベンダーとの関係を強化して、キャッシュ フロー管理を改善することを目指しています。 現在までに、データ入力、検証、承認などの請求書処理タスクを自動化していますが、これは組織がエラーや不一致を最小限に抑えるのに役立っており、コンプライアンス準拠と財務の正確性の改善を実現しています。
典型的なプロセス
AP の受信トレイに請求書が届くと、自動化ツールがキャプチャし、SAP などの請求書管理システムにデータを入力して、確認のために債務管理チーム宛の通知をトリガーします。 AP は、請求管理システムと契約管理システム間で請求書を切り替えながら、合意された条件と照らし合わせて確認します。 不一致がある場合、AP はベンダーと購入注文に関連する内部ビジネス オーナーの両方と連絡を取り、問題を解決します。
すべての調整が完了したら、アナリストは支払いリクエストを開始し、承認者に自動メッセージを送信します。 承認後、通常は支払請求が手動で会計システムに入力され、支払い処理ワークフローが開始されます。 支払いが発行されると、別の自動化が関連システムを更新して、請求書が支払い済みとなった状態を反映します。
エージェント ワークフロー
最初に、受付エージェントが受信した請求書を審査し、情報を検証して正確性を確認した後、支払い要求を作成します。 このプロセスの一環として、契約管理エージェントが契約条件を相互参照し、請求書の詳細が交渉された合意と一致していることを確認し、不一致があればボトルネックになる前にフラグを立てます。 不一致が検出された場合、エージェントは問題解決と詳細確認のため、能動的にベンダーやビジネス オーナーと連絡を取ります。
確認が完了すると、支払い要求は承認エージェントに渡されます。承認エージェントは、これを過去のデータや請求書のビジネス コンテキストと照らし合わせて評価します。 承認エージェントは承認を推奨し、ビジネス オーナーによる確認を求めます。
承認を受け取ると、承認エージェントは会計システムでリクエストを作成します。このリクエストは支払いエージェントに割り当てられます。支払いエージェントは支払い処理のワークフローを実行し、資金を発行します。また、請求書が支払われたことを確認するためにビジネス システムを更新し、関係者とベンダーに通知します。
IT： ネットワークの脅威を検出
IT チームは、機密データを保護し、全体的なセキュリティ体制を強化して、ビジネスの継続性を維持するために、ネットワーク脅威検出の改善に取り組んでいます。 通常、組織では、監視システムを導入することで、ネットワーク トラフィックと脅威インテリジェンスの収集と分析を自動化します。 この自動化により、リスク悪化の前に軽減を目指す積極的なアプローチをサポートし、インシデント対応に必要な時間とリソースを削減します。
典型的なプロセス
ネットワーク監視システムは、ネットワーク トラフィック ログや脅威インテリジェンス フィードなどのさまざまなソースからデータを継続的に収集し、正規化します。 このデータは、脅威監視システムと IT セキュリティアナリストが、統計分析と機械学習アルゴリズムを使用して分析し、セキュリティ上の脅威を示す可能性のある異常を特定します。
異常が検出されると、インシデント対応チームに通知するアラートが生成されます。 インシデント対応の専門家は、アラートを調査して、ログの評価とデータの相関性の確認を行い、脅威に関する知見を参考に、潜在的な脅威の妥当性と深刻度を評価します。
脅威を確認すると、脅威を封じ込め、影響を低減し、環境から悪意のある要素を排除するため、インシデント対応プロセスを開始します。 この全体を通して、IT セキュリティ アナリストは、コンプライアンスとプロセス改善のため、発見された事項と実行したアクションを文書化します。
エージェント ワークフロー
監視エージェントは、ネットワーク監視システムと脅威インテリジェンス フィードから収集されたデータを継続的に監督します。
潜在的な脅威が特定されると、エージェントはセキュリティ チームに通知します。この確認された脅威には、脅威対応エージェントが割り当てられます。 脅威対応エージェントは封じ込め手順を実行し、説明責任とコンプライアンスのためにすべての行動を記録します。
最適化エージェントは、脅威対応エージェントと協力して、封じ込め対策の効果を評価し、最適な保護を確保するためにセキュリティ態勢を調整します。
金融サービス： ローン申請処理
競争の激しい銀行業界では、ローン処理のワークフローを自動化することで、エラーやコンプライアンス リスクを最小限に抑え、申請が一貫して正確に評価されることを保証できます。 全体的に、効果的なローン申請処理は、銀行のリスク管理、リソースの最適化、戦略的成長の支援能力を向上させ、最終的には収益性と顧客満足度を向上させます。
データ入力、信用評価、引受査定などの主要なタスクを自動化することで、組織はローンの承認にかかる時間を大幅に短縮し、借用側に対して資金への迅速なアクセスを促進できます。 この効率性は顧客関係を強化するだけではなく、銀行の市場競争力も向上させます。
典型的なプロセス
潜在的借用者が、オンライン、モバイル、支店で直接ローン申請を提出します。 受領時に、申請データはドキュメント オートメーションを使用して中央のローン管理システムに入力され、ローン処理アナリストが初期レビューを実行します。 アナリストは、身分証明書や所得証明書を含めたすべての必要な書類が提供されていることを確認します。
すべて揃っていることを確認した後、銀行は申請者の信用力を評価するために信用評価を行います。この作業には、財務書類を通じて収入を確認し、場合により申請者の雇用主と連絡を取ることが含まれます。 意思決定プロセスに情報を提供するためリスク評価が実行されます。債務対収入比や雇用履歴などの要素を分析するための支援として、AI ツールが導入されます。
申請が引受段階に移行すると、ローン担当者は申請を詳細に評価し、承認または条件付き承認を決定します。 承認されると、銀行は申請者が確認するための条件と条項を詳述したローン商品を用意します。
エージェント ワークフロー
受付エージェントは、ローン申請の確認および検証、信用調査、ローン担当者との緊密な連携によるリスク評価を実行する必要があります。
申請が完了していることが確認されると、ローン引受エージェントが詳細な評価を行い、すべての補足データを確認して、適切なローン条件を推奨します。
引受担当者は申請に関する最終決定を下し、ローン商品を準備するために作成エージェントを稼働開始します。
このプロセス全体を通じて、エージェントは申請者とのコミュニケーションを維持し、顧客満足度と信頼度をサポートするために、プロセス全体で情報が提供されることを保証します。
医療： 事前承認
事前承認プロセスは、治療の遅延を最小限に抑え、保険のポリシーと医療ガイドラインの遵守を確保しながら、必要な医療サービスへのアクセスを提供することを目的としています。 自動化の取り組みでは、承認を高速化するために、リクエストの提出、文書のレビュー、プロバイダーとのコミュニケーションなどの重要なタスクを対象としています。
効果的な事前承認プロセスは、患者の治療結果の改善、運営効率の向上、よりスムーズな医療体験に貢献します。これはすべて、医療システムの全体的な目標にとって重要なことです。
典型的なプロセス
医療提供者は、臨床ノートや治療計画などのサポート文書を添付して、特定のサービス、手続き、薬剤の事前承認を求めるリクエストを提出します。
受領後、保険会社は、すべての必要な情報が提出されたことを確認するために初期レビューを行います。 情報が不足している場合、保険会社は提供者に連絡し、追加の書類を要求します。
臨床チームは、確立された医療ガイドラインと患者の受診歴に基づいて、事前承認リクエストの医療的必要性を判断します。 この調査結果と保険ポリシーの適用基準に基づいて、保険会社は承認、拒否、追加情報の要求を決定し、医療提供者と患者の両方に結果を通知します。
エージェント ワークフロー
事前承認リクエストを受け取ると、処理エージェントが初期レビューを行い、必要な情報がすべて含まれていることを確認します。 情報が不足している場合、通信エージェントが、プロバイダーと連携して必要な書類を収集します。
検証エージェントは、確立された医療ガイドラインと患者の受診歴に基づいてリクエストを評価し、保険契約の補償基準も考慮に入れた上で、臨床チームに決定を推奨します。 臨床チームは推奨された決定を確認し、通信エージェントが医療提供者と患者の両方に結果を通知します。
未来のトレンド： エージェント ワークフローの進化
エージェント ワークフローの開発および採用は、まだ初期の段階にあります。 このワークフローの将来的な姿は、特に大規模言語モデルと機械学習、またエージェント機能を自動化ワークフローに組み込むための技術的進歩といった、AI に関する複数の分野における継続的なイノベーションと進化により形作られています。
マルチエージェント システム
組織は、AI エージェントを活用してますます複雑なプロセスに取り組んでいますが、未来のエージェント ワークフローでは、マルチエージェントによる協力体制がより重視される可能性があります。 複数の AI エージェントのシームレスな連携が、プロセスや機能全体のパフォーマンスを最適化するための道を開くものと考えられています。 AI エージェントは情報を共有して行動を調整し、集合知を活用してより効果的に問題を解決します。
倫理的 AI とガバナンス
エージェント ワークフローの導入が増加していますが、同時に倫理的 AI の実現とガバナンスの必要性も高まっています。 組織は、AI エージェントが、倫理的にかつ透明性を持って、関連する規制に準拠した運用を保証するフレームワークを確立する必要があります。 未来のエージェント ワークフローの開発においては、この目標を目指して、組織が AI による意思決定プロセスを監視し、バイアスを軽減することができるような、説明責任と監視のためのメカニズムが組み込まれることになるでしょう。
エージェント AI ワークフローにおける Automation Anywhere の役割
大規模言語モデル（LLM）の台頭により、AI の「ゴールド ラッシュ」が生み出されました。一方で実際には、企業環境内で生成 AI を適用する際に発生するコスト、複雑さ、不確実性により、AI の導入が遅れてしまうという結果も生まれています。 しかしながら、インテリジェント オートメーション プラットフォームなど、既存のエンタープライズ セキュリティおよびガバナンスのフレームワークに AI テクノロジーを統合することで、エージェント ワークフローおよびエージェント AI の導入を加速させる道が開かれつつあります。
Automation Anywhere プラットフォームでは、エージェント ワークフローの構築と実装を行うため、ローコードまたはノーコードで開発が可能な RPA や支援 AI などを含む、クラウドネイティブの自動化、AI ツール、テクノロジーの完全スイートを提供しています。 当社のソリューションは、企業が AI と自動化の可能性を最大限に活用できるようお手伝いします。
エージェント ワークフローは、作業の実行方法における重要な進化を示しており、よりインテリジェントで俊敏性と効率性の高い組織を作り出す可能性を提供します。 ぜひデモをリクエストしてください。ビジネス プロセスの強化、効率性の向上、組織の大きな前進のためのエージェント自動化ソリューションを作成する方法を直接体験できます。
