エージェントプロセス管理とは

エージェンティックAIがビジネスの生産性を簡単に向上させる仕組みをご覧ください。

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APM の定義
APM の定義
プロセス管理の進化
メリット
使用事例
課題と制限事項
主な機能
APM の未来
Automation Anywhere のエージェントオートメーション

知っておくべきこと

エージェントプロセス管理 (APM) とは、AI を活用してタスクを独立して実行し、変化に適応させるものです。これは柔軟性に欠ける構造化プロセスからの大幅なアップグレードであると言えます。
AI エージェントは APM の基盤となり、リアルタイムのデータを処理し、意思決定を行い、新たな情報に基づいてアクションを起こすことができます。
APM のメリットにより、自動化の価値は大幅に拡大されます。複雑なワークフローを簡単に合理化し、リソースの配分を最適化して、顧客体験を改善しながら、時間を節約し、コストを削減します。
実装する場合、データセキュリティの問題や、人間の監視と自律性のバランスを取ることなどの課題が存在します。
Automation Anywhere は、企業のダイナミクスを処理し、多数のタスクを自動化して、セキュリティとガバナンスを確保するように設計された、Agentic Process Automation System により APM の分野をリードしています。

エージェントプロセス管理を定義する

簡単に言うと、エージェントプロセス管理 (APM) またはエージェントプロセスオートメーションは、インテリジェントな AI システムを使用して、熟練したチームメンバーと同じように、独立して作業を完了し、意思決定を行い、変化に適応するものです。これは、従来型のプロセス管理とはまったく異なります。これまでの管理手法では、事前に構造化されたワークフローとデータに依存しているため、変化に対してあまり柔軟に対応できないからです。

グローバルサプライチェーンの運用を考えてみましょう。従来の自動化では、在庫レベルが設定された閾値を下回ると、固定化されたルールに従って在庫を再注文するような形態になっていました。一方、エージェントプロセス管理システムの場合は、リアルタイムの市場動向、サプライヤーのパフォーマンス、出荷遅延状況を分析して、情報に基づいた意思決定を行うことができます。このような適応型ワークフローは、混乱を生む事態に直面しても、ビジネスの俊敏性と効率性を推進することができます。

エージェントプロセス管理を際立たせるのは AI エージェントです。 AI エージェントは、周囲の環境を理解し、データのリアルタイム分析を行い、情報に基づいた意思決定を下し、特定の目標を達成するためにアクションを調整する能力を備えています。このような特性により、自動化されたワークフローは新しい情報や課題に対応できるようになります。

プロセス管理の進化

プロセス管理は、長い道のりを経て、多数の労働力を必要とする手動のワークフローから、人間による入力を最小限に抑えながら複雑なタスクを処理可能な、洗練された AI 駆動システムへと進化しました。この進化は、組織が業務を効率化し、意思決定を改善して、絶え間ない変化に適応するという必要性が高まったことを反映しています。

手作業: ビジネスプロセスのごく初期の段階では、作業を完了するために手作業に依存していました。スタッフは、データ入力や文書処理のような反復作業を初めから終わりまで手作業で行っていました。
RPA: ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) の導入により、組織はルールに基づくタスクを自動化し、エラーを低減して、タスクの実行を高速化することができました。
企業の運営がより複雑化すると、スタンドアロンの RPA では対応ができなくなりました。現実としてデータは構造化されておらず、ワークフローは動的で、意思決定が必要であるためです。このように柔軟な対応ができないため、自動化においては人間が広範囲にわたり監視を行う必要があり、効率性があまり向上しないという結果になりました。
IPA: より適応性のあるソリューションが求められたことで、インテリジェントプロセスオートメーション (IPA) が開発されました。 IPA は、AI、ML、NLP と自動化フレームワークを融合させたものです。これはシステムが非構造化データを分析し、過去の結果から学習し、文脈に応じた意思決定を行うことを可能にします。
たとえば、IPA を活用したチャットボットは、リアルタイムで顧客の問い合わせを解釈できます。ドキュメント処理ツールは、定型化されていないフォームからインサイトを取得できるのです。

このような進展により、企業はより複雑なワークフローに取り組み、自動化をエンドツーエンドのプロセスにまで拡張できるようになりましたが、IPA には依然として限界があります。これまで同様、かなりのデータ準備作業が必要であり、動的で予測が困難な環境やデータが関わる業務では人間の介入に依存することになります。

現在では、大規模言語モデル (LLM)、生成 AI、高度な AI アルゴリズムの台頭により、自動化能力をめぐる状況に変化が現れました。これらの機能と自然言語処理 (NLP)、データ分析、予測モデリングなどのテクノロジーとの組み合わせにより、AI エージェントが登場しました。複雑なデータセットを解釈し、最小限の監視でタスクを実行できるエンタープライズ AI システムです。

そして、エージェントプロセス管理は、このような自律型 AI エージェントを活用して、事前に定義されたルールなしで、変化する状況に適応するワークフローを運用できます。

エージェントプロセス管理は、エージェント AI と機械学習を組み込むことにより、従来の自動化の欠点に対処するだけでなく、新たなイノベーションと効率化の可能性も開きます。この進化は、組織が変化を続ける現実の環境の中を進みながらも加速するために役立つ、よりスマートで自律性の高いシステムに向けた変化を示しています。

エージェントプロセス管理を実装するメリット

エージェントプロセス管理は、AI 駆動による適応性と自律性をビジネスワークフローに取り入れます。インテリジェントエージェントの使用によって、組織はリソースの配分を最適化し、変化する状況に動的に対応して、革新的なメリットを手に入れることができます。

効率性の向上

エージェントプロセス管理は、反復的なタスクを自動化し、人間の介入の必要性を減らすことで、複雑なワークフローを合理化します。企業はタスクをより早く実行し、エラーを低減することができます。

たとえば、サプライチェーンの運用の場合、エージェントシステムは、手動の監視なしでリアルタイムデータを分析し、遅延を予測して、出荷の再ルーティングを行い、タイムリーな配送を確実に実行します。このように運用が効率化されるため、時間を節約し、エラーや遅延に関連するコストを削減することができます。

柔軟性と適応性の向上

エージェントプロセスは、従来の自動化では上手く対応できない動的な環境を得意とします。 AI エージェントが新しい入力を学習し適応するため、ワークフローをその場で調整することができます。

エージェントプロセスはこのように高い適応性を持つため、患者データが常に変化する医療現場などの業界に最適です。たとえば、突発的に緊急対応が増加した際に、エージェントシステムがリソースをリアルタイムで再配分し、患者対応に優先順位を付け、重症の患者が即座に処置を受けられるようにすることができます。

リソース配分の改善

データを分析し、タスクの優先順位に関する情報に基づいた意思決定を行うことで、エージェントのプロセスはリソースの使用を最適化します。

製造業では、これらのシステムが設備のパフォーマンスを監視し、メンテナンスを能動的にスケジュールすることで、ダウンタイムを最小限に抑え、生産性を最大化します。企業は、特定の目標に合わせてリソースを配分することで、無駄な投入を削減すると同時により高い成果を達成し、最終的にはより大きな利益を生むことができます。

カスタマーエクスペリエンスの改善

顧客満足度を向上させるには、スピード、正確さ、パーソナライズが鍵となっています。このような分野で際立つのがエージェントプロセス管理です。 AI エージェントは、LLM によって動作するチャットボットや、自動化されたサービスワークフローを通じて、顧客データを分析し、カスタマイズされたソリューションを提供します。

金融業界では、エージェントシステムが不正な取引をリアルタイムで検出し、顧客を保護して、システムの完全性と信頼性を確保します。

未来に対応する運用

業界がより高速に進化するにつれて、適応する能力を持つ企業が競争上優位に立つことになります。エージェントプロセス管理は、AI 駆動の自動化や適応型ワークフローなどの AI 技術の進歩を取り入れることで、ビジネスがスピードとイノベーションの最前線に立ち、市場の変化や混乱に対する耐性を高められるようにします。

実際の導入例と事例

エージェントプロセス管理は、組織がこれまでにない適応性と効率性で複雑なワークフローを処理し、具体的な成果を達成することを可能にし、業界に変革を起こしています。その適応性とインテリジェンスは、常に進化する環境で競争力を維持しようとする組織にとって重要なツールとなります。

金融サービス: コンプライアンスと不正検出の強化

エージェントプロセス管理は、コンプライアンスと不正検出業務において画期的な存在です。金融機関は、高度な機械学習と自然言語処理を備えた AI エージェントを使用することで、膨大な量のデータをリアルタイムで分析できます。その結果、不正行為を示す可能性のある異常なパターンや活動を見つけることができます。

たとえば、グローバルに活動する銀行は、これらのエージェントワークフローを利用して、世界中の取引を監視し、人間が介入することなく、自動的に疑わしい活動をフラグ付けして、影響を軽減することができます。このプロアクティブな戦略により、不正行為検出が高速化されるだけではなく、銀行は変化する規制に適合し、罰金や評判対する損害のリスクを最小限に抑えることができるようになります。

医療：患者データ管理の効率化

医療業界では、一般的に患者のファイルや診断結果のような大量の非構造化データを管理することが課題となっています。エージェントプロセス管理は、データ分析を自動化し、システム間のシームレスな統合を促進することでこの問題に対処します。

たとえば、AI を活用したエージェントワークフローは、医療フォームから重要な情報を抽出し、既存の記録と照合して、データベースをリアルタイムで更新することができます。このアプローチにより、管理の負担が軽減され、エラーが減少するだけではなく、医療提供者が患者ケアにより集中できるようになります。さらに、突然の感染症発生や緊急事態の際には、エージェントシステムが患者の受け入れとリソースの配分に優先順位を付け、急を要するケースに即座に対応できるようにします。

製造: サプライチェーン運用の最適化

サプライチェーン運用は複雑であるため、従来の自動化では提供できない適応性が要求されます。エージェントプロセス管理は、サプライチェーンの需要の変動や混乱に動的に適応できる点が優れています。

AI エージェントは在庫レベルを監視し、リアルタイムデータを使用して在庫不足を予測します。そして自動で商品を再発注することで遅延を防止し、コストを削減して、生産スケジュールを改善するため、全体的な運用効率が向上します。

カスタマーサービス: コンテキストに対応するカスタマーサポート

エージェントプロセス管理は、応答性とパーソナライゼーションを改善することで、カスタマーサービスに新たな基準を設定します。 AI エージェントは、チャットボットやバーチャルアシスタントを通じて、大規模な言語モデルを活用し、顧客とのやり取りにおいて正確でコンテキストに応じた応答を提供します。これらのエージェントは、ルールベースのシステムとは異なり、人間の言語の複雑さを理解し、より流暢で共感的な対話を実現します。

通信会社の場合、エージェントワークフローを導入すると、請求に関する問い合わせや技術的問題のトラブルシューティングを自動で迅速に解決し、待ち時間を最小化して、顧客満足度を大きく向上させることができます。

データ処理: 意思決定の高速化

業界を問わず、データを迅速に処理し分析する能力があれば、競争上優位に立つことができます。企業は、エージェントプロセス管理により、複雑なデータワークフローを迅速かつ正確に処理できるようになります。 AI エージェントは、複数のソースからの入力を集約し、高度なアルゴリズムを適用して、リアルタイムで実行可能なインサイトを生成します。

たとえば小売業では、戦略的意思決定において、消費者の行動や市場のトレンドを理解することが不可欠です。このようなプロセスを自動化することで、企業は一歩先を行き、自信を持ってデータに基づいた意思決定を行うことができます。

エージェントプロセス管理の課題と制限

エージェントプロセス管理の課題と制限、実装の複雑さ、初期コスト、データセキュリティを理解することで、導入と採用をより効果的に行うことができます。組織は、能動的な戦略と計画を通じて、この革新的技術の潜在能力を最大限に引き出すことができるようになります。

実装の複雑さ

エージェントプロセス管理の実装には大きな課題を伴う場合があります。これは特に、自律的な意思決定と適応性を持つ AI エージェントに依存することになるためです。これらのシステムは、高度な AI モデル、機械学習アルゴリズム、既存のビジネスプロセスとのシームレスな統合を必要とします。

企業が旧来のシステムを抱えている場合、このレベルの相互運用性を達成するのは荷が重すぎると感じられるかもしれません。さらに、これらのシステムを構成、監視、維持する練度の高いチームも必要になるため、問題は一層複雑になります。

統一型のエージェントプロセス管理プラットフォームは、企業レベルのセキュリティとガバナンスのメカニズムに加えて、包括的なオーケストレーションとシステムをまたぐ統合を含む総合的なソリューションを提供することで、このような課題の負担を大幅に軽減できます。この種のプラットフォームは、エージェントによるプロセスを成功させるための安全かつ効率的な環境を提供します。

組織では、複雑な実装作業に対処するために、段階的なアプローチを検討することもできます。管理された環境でプログラムをスタートし、運用上発生し得る障壁を特定して、規模を拡大する前に戦略を洗練させるのです。

たとえば製造会社の場合、エージェントプロセスをまず単一の生産ラインに適用し、その後他の施設に拡大するといった手順を取ることができます。エンドツーエンドのサポートや経験豊富なベンダーと提携することで、移行をさらに円滑化し、貴重な専門知識を入手して、よりスムーズな統合プロセスを確保することができます。

初期費用とリソースの配分

エージェントプロセス管理システムを作成するために必要な投資は、統一プラットフォームソリューションがなければ困難になる可能性があります。エージェントシステムの開発と導入には、AI プラットフォーム、基盤モデル、データの準備、統合、継続的なシステムトレーニングに関連する費用が含まれます。内部リソース (財務リソースと人的リソース) の割り当ては、準備を整えておくべき重要な要素です。

組織は、エージェントの能力が最も価値を提供する、影響力の大きい事例を優先することで、投資を最適化できます。たとえば金融機関の場合、まず不正行為の検出にエージェントプロセスを実装することが考えられます。これは、損失の削減により、投資収益率が迅速に改善されるためです。組織のニーズに応じて成長する、スケーラブルなプラットフォームを使用すると、時間の経過とともにコスト効率が確実に向上します。

データセキュリティとプライバシーに関する懸念

エージェントシステムは、リアルタイムの意思決定を可能にするために多くのデータを必要とします。これは、データセキュリティとプライバシー規制の遵守が重要な懸念事項となることを意味します。金融サービスや医療など、大量の機密情報を扱う業界では、AI エージェントや LLM を使用すると、脆弱性を新たに抱えることになります。

組織は、このような懸念に対処するために、強力な AI プライバシー、セキュリティ、ガバナンス機能を備えたプラットフォームを優先して採用する必要があります。エンタープライズグレードのソリューションでは、暗号化、アクセス制御、リアルタイム監視の他、データマスキングが利用できます。また、GDPR とデータプライバシーの原則に準拠したクラウドネイティブの自動化でデータのプライバシーを保護し、クラウドストレージは必要最小限に抑えます。

人間の監視と自律性のバランス

エージェントプロセス管理は、人間の介入の必要性を低減しますが、自律性と監視の適切なバランスを見つけることは簡単ではありません。人間が適切に監視せず、AI 駆動の意思決定に依存しすぎることで、特に倫理的判断や微妙な理解が必要なシナリオでは、意図しない結果を招く可能性があります。

組織は、AI エージェントの強みと人間の監視を組み合わせた、ハイブリッドシステムを導入することで、この制限を克服できます。明確なエスカレーションプロトコルを確立すると、必要に応じて、人間の専門家が機密性の高い意思決定や重要な決定を確実に見直すことができます。たとえば、顧客の苦情を処理する AI エージェントの場合、注意を要するケースを人間の担当者に転送するようにプログラムすることができます。このアプローチは、エージェントシステムへの信頼を高め、完全に自律的な運用に関連するリスクを最小限に抑えます。

エージェントプロセスオートメーションプラットフォームに求めるべき主要な機能。

エージェントソリューションの市場が急速に変化している点を考慮すると、組織は中核となる機能や能力を評価するだけではなく、すべての製品の仕様を検証し、実績のあるエージェントプロセス管理ベンダーを選択することに注力する必要があります。

ワークフローオーケストレーション: エージェントプロセス管理では、AI エージェントの統合と調整が中心的業務となります。ワークフローオーケストレーションは、データ、システム、タスクなどのすべてのコンポーネントとアクションを、エージェントワークフロー内で調整および管理する重要なプロセスです。

強力なワークフローオーケストレーションツールは、効果的なエージェントプロセスオートメーションを支え、組織が異なる技術やシステムを統合する複雑なプロセスを設計および管理できるようにします。

AI を活用した意思決定: エージェントプロセス管理の中心部には、AI を活用した意思決定があります。高度な AI 機能 (ML アルゴリズムや NLP など) を備えたプラットフォームを利用すると、自律的エージェントがデータを分析し、パターンを識別して、リアルタイムで情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。

統合機能: AI エージェントは、既存のテクノロジースタック、ERP システム、CRM プラットフォーム、クラウドベースのツールとのスムーズな統合により、複数のソースからデータにアクセスして処理し、ビジネス運営のための統合されたエコシステムを作り出します。

拡張性: 重要な要件として、成長と複雑性の増大をサポートするために、パフォーマンスを損なうことなく新しいワークフロー、AI エージェント、データ入力を追加できるスケーラビリティがあります。

リアルタイムの監視と適応性: エージェントワークフローのパフォーマンスを追跡し、必要に応じて調整を行う能力も、エージェントプロセス管理ソリューションの重要な要素です。これを適応性と組み合わせることで、AI エージェントのアクションが、新しい入力、運用上の優先事項、予期しないシナリオなどを確実に反映するようにします。

堅牢なセキュリティ機能: エージェントシステムが機密データを処理することを考えれば、強力なセキュリティ機能が絶対に必要です。データ暗号化、アクセス制御、GDPR や HIPAA などの国際規制への準拠を備えたプラットフォームを優先的に選択します。これは、国境を越えたデータ転送を扱うグローバル企業にとって特に重要となります。このような対策を取ることで、データを侵害から保護し、プラットフォームを組織のリスク管理戦略に合致させることができます。

エージェントプロセス管理の未来

組織でより高い適応性と効率性が求められる中、エージェントプロセス管理は、企業が複雑なワークフローを処理する方法に新たな定義を持ち込むことになります。 AI と機械学習の継続的な進歩の後押しにより、エージェントオートメーションは、すでに企業の運営全体で運用効率を向上させ、意思決定を合理化し、人間の介入への依存度を減少させています。

この変革を主導する AI エージェントは、RPA からエージェントオートメーションへと移行するなど、従来の自動化の拡大を推進しています。 AI エージェントを活用した自動化により、プロセスの実行が、プロセスの段階中心ではなく、目標指向になります。これらのエージェントワークフローは、非構造化データを処理し、予期しないシナリオに適応して、反復学習を通じて継続的に改善します。組織は競争力を維持するために、エージェントオートメーションへの依存度を高めるようになるでしょう。

未来のエージェントプロセス管理では、エージェント AI とエッジコンピューティングとの統合を深化させる可能性があります。ソースにより近い場所でデータを処理すると、遅延が低減され、エージェントシステムの応答性を向上させることができます。

たとえば物流業界では、エッジコンピューティングにより、配送車両からのデータを直接処理することで、リアルタイムのルート最適化が可能になります。これを利用すると、AI エージェントが交通状況や直前の配送リクエストに基づいて配達ルートを即座に調整できます。この相乗効果は、瞬時の決定が重要な影響を与える業界において特に価値があるものとなります。

このような進歩により、ビジネスの運営が根本的に再構築されます。組織は静的なワークフローを超えて、市場の状況に適応する動的な AI 駆動のプロセスを受け入れるようになります。

これらのトレンドが展開する中で、企業はデータセキュリティ、倫理的な AI の使用、実装の複雑さといった課題に対処する準備をしなければなりません。ただし、スケーラビリティの向上、意思決定の改善、比類のない適応性といったメリットを得られる可能性を秘めたエージェントプロセス管理は、未来の業務において変革を生み出す力となるでしょう。

Automation Anywhere でエージェントプロセスを強化する

Automation Anywhere は、エージェントプロセス管理の最前線で、企業が最良の AI と自動化を責任を持って活用し、複雑さを効率へと迅速に変えるのを支援しています。

当社のAgentic Process Automation System は、従来のオートメーションプラットフォームとは異なり、企業の動的なニーズや規模に対応するように設計されています。このシステムにより、部門、システム、数千もの手順にまたがる、長期間にわたるミッションクリティカルなプロセスを含め、タスクの最大 80% を自動化することができます。また、すべてセキュリティとガバナンス機能を組み込み済みです。