人材AI人材育成の道のり
CIOの10人中わずか2人しか、自社のチームがAIへの対応に完全に準備ができていると感じていません。このガートナーの調査は、CIOがAI導入の準備を万全にするための洞察を提供します。
エージェント企業向けに構築
エージェント型エンタープライズが稼働するプラットフォーム
一つの統治された基盤。すべての人、すべての主体、すべてのプロセス。
貴社の技術スタックは、エージェント型エンタープライズ向けに最適化されていますか？
AIへの投資が増えると、往々にして連携していないツールが増える。技術スタックは拡大し続け、ギャップは解消されないままになる。
Mendix それらのギャップを埋める。
- エンタープライズコンテキストは、すべてのシステムで接続されています。
- AIの出力は、お客様の運用状況に基づいています。
- 統制されたワークフローの中で協働するソリューション、エージェント、そして人々
- 下流での行動を調整する単一の信号
- すべてのエージェントの決定は追跡可能で、監査可能であり、ポリシーに準拠している。
そうしたギャップを埋めるために、これまで築き上げてきたものを置き換える必要はありません。 Mendix 既存のインフラ、データ、ツールを基盤として動作します。それらを接続、調整し、全体にわたるガバナンスを徹底します。
信頼できる
5つのソリューション。1つのプラットフォーム。
Mendix は、5つの統合された機能を中心に構築されています。それぞれの機能は、AI投資とビジネスリターンの間のギャップを埋めます。 1つのプラットフォーム これにより、5つのギャップすべてを埋めることができます。
コンテキスト
ERP、CRM、OTなど、あらゆるシステムにおいて、企業全体で共通の理解を構築しましょう。エージェントと人間は、同じ現実認識を共有する必要があります。
エンタープライズナレッジグラフを探索するインテリジェンス
業務に根ざしたAIを提供します。汎用モデルは企業の実態を理解していません。カスタムモデルは、人間やエージェントが活用できる出力を生成します。
AIモデル開発を探求するエージェント開発
ハイブリッドワークフォース向けのソリューションとエージェントを単一の基盤上に設計します。適切なエージェントが行動し、適切な人材が必要なコンテキストで介入します。
エージェント開発を探求する編成
企業内のどこかで発生した信号が、企業全体のあらゆる部門にわたる協調的な行動をトリガーし、追跡可能なエンドツーエンドのプロセスとして機能します。
プロセスオーケストレーションを探求するガバナンス
最初から組み込まれており、後から追加するものではありません。すべての行動は追跡可能で、すべての決定は監査可能です。誰かに聞かれる前に準備を整えておきましょう。
エンタープライズAIガバナンスを探る
コンテキスト
エージェントと関係者が一致した認識を持つ
あらゆる企業は、数十ものシステムに分散したデータに基づいて運営されている。単一のシステムでは全体像を把握することはできない。まさにここに、エージェントの限界がある。
Graph Studioは、既存のすべてのシステムにわたってエンタープライズ知識グラフを構築します。レコードの移動、コピー、複製は一切不要です。データの内訳だけでなく、企業全体のオントロジーにおいて、すべてのエンティティ、リレーションシップ、ドメインが互いにどのように接続されているかをマッピングします。
その図こそが、エージェントの信頼性を高める要素です。プラットフォーム上のすべてのモデルとソリューションは、同じコンテキストに基づいて推論を行い、すべての回答をそのソースまで遡って追跡し、企業が既に知っていることを再発見することなく動作します。ドメインの専門知識は、それを理解する人の中に閉じ込められるのではなく、グラフ自体にエンコードされるため、組織の知識は従業員数に比例して拡張され、従業員数に逆行することはありません。自動生成されるオントロジーと構成可能なグラフマートにより、数ヶ月に及ぶ事前モデリングは不要となり、新しいドメインを追加する際に既に機能しているものを再構築する必要もありません。チームは数年ではなく、数週間で稼働を開始できます。
インテリジェンス
業務に根ざしたAI
汎用的なAIモデルは、貴社独自の複雑な従業員構成や業務プロセスに対応できるように設計されていません。予測保全、異常検知、根本原因分析、リスク評価など、運用において最も重要な業務には、貴社のデータに基づいてトレーニングされ、貴社の状況に即し、本番環境で安定して稼働できるモデルが必要です。
これらのモデルを構築・展開するには、実行上のギャップを埋める必要があります。つまり、AIによる意思決定を実用的なものにするためのビジネス知識、透明性、ガバナンスを損なうことなく、開発から本番環境への移行を実現しなければなりません。ドメインエキスパートとデータサイエンティストは、プロトタイプから展開まで、モデルのライフサイクル全体にわたって同じプラットフォーム上で連携し、問題を理解している人々が納品まで関与し続けるようにします。
モデルは、管理されたAPIエンドポイントとしてデプロイされ、プラットフォーム上のあらゆるエージェントワークフローからアクセス可能です。統合されたドリフト監視と継続的なパフォーマンス追跡により、モデルはリリース日だけでなく、長期にわたって精度を維持します。
エージェント開発
エージェントと人々が協力して働く
AIプロジェクトが価値を提供できなかったり、パイロット段階で停滞したりする原因は、単純に実用化できる状態になっていないことにある。ボトルネックは下流工程へと移行し、その解決にかかるコストは増大する。
自律的AI Mendixチームは、従来のウェブおよびモバイルソリューションに加え、実際の運用上の複雑さを初日から処理するAIエージェントやエージェントソリューションを構築および展開します。
Maiaプラットフォームに組み込まれたエージェント型AIは、組織のアーキテクチャ、ガイドライン、標準、承認済みコンポーネントなど、組織の実際の状況に基づいて計画と構築を行います。 Maia Makeは、要件定義から動作するソフトウェア開発まで、複数のステップからなる開発プロセスを自律的に実行します。AIは生のコードではなく視覚的なモデルを生成するため、問題を理解している人であれば、専門的なスキルがなくてもあらゆる段階で解決策に貢献できます。
その結果、より迅速に、より少ないやり取りと手戻りで、動作するソフトウェアを提供できます。単一のユースケースから企業全体のポートフォリオまで、初日から同じプラットフォーム上で実現可能です。
編成
一つの合図で、全社的な行動へ
RPAツールがここに、iPaaSプラットフォームがあそこに、各部門ごとにワークフローツールが。平均的な大企業は、数十もの連携していないシステム間で自動化を実行している。こうした断片化の上にAIエージェントが加わると、誰も完全に所有できないプロセスと、誰も完全に管理できないエージェントという結果になる。
プラットフォームのプロセスオーケストレーション機能がそれを解決します。サプライヤーアラート、リスクしきい値の超過、SLA外のケース。それぞれが、関連するすべての機能で協調的なアクションをトリガーする必要があります。 Mendixこれにより、企業全体にわたるビジネスイベント、AIシグナル、人間の意思決定を接続する単一のレイヤーが作成され、エージェント、システム、および人々が同時に調整され、統制された単一のプロセスとして機能します。
すべての手順が可視化される。すべての引き継ぎに責任が伴う。すべての行動は、きっかけから結果まで追跡可能である。
ガバナンス
自信を持ってAIを拡張する
ほとんどの企業は例外管理によって運営されている。しかし、エージェント型企業を運営する場合、このモデルは拡張性に欠ける。シャドウAIの発生、コンプライアンス違反の累積、生産ラインの停止といった問題が起こりやすい環境となる。
プラットフォーム内では、ガバナンスは作成時点から始まります。ポリシーは、チームごと、プロジェクトごとではなく、すべてのアプリ、エージェント、ワークフローに一元的に適用されます。あらゆる場所で、モデル推論、エージェントの決定、人間の承認、データリネージイベントはすべて、要求される前に追跡、ログ記録、監査可能です。
ポートフォリオが拡大しても、ガバナンスは複雑さを生み出すのではなく、それを吸収します。新しいアプリやエージェントは、同じ強制レイヤーを自動的に継承します。組み込みの監査証跡、説明可能性、ポリシー制御が利用できます。
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たとえAIが技術的にうまく機能したとしても、人間とAIが協働するためのワークフロー、役割、ガバナンスを再設計しなければ、企業は価値を捉えることができない。
マサチューセッツ工科大学（MIT） BCG
エージェント型企業とはどのようなものか
Datascalehrは、AIとMLを使用してあらゆるデータソースをあらゆる給与計算システムに接続し、それらを照合するプラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）です。 Mendix AIネイティブプラットフォームを立ち上げ、給与計算ソフトウェアを変革する。
同社のプラットフォームのモデルは、顧客のデータおよび給与計算パートナーネットワークへの適切な接続を確立することで、コードの保守や照合の必要性を排除し、10年来の課題であった複数国にまたがる給与計算業務の問題を解決します。
リアルタイムの追跡と検証、エコシステム全体でのデータ同期、継続的な監視といった機能を備えており、顧客は技術的な実行よりも問題解決に集中できるようになる。
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市場では、AIエージェントがワークフローの自動化やユーザー間のコラボレーションの支援において重要な役割を果たすというトレンドが見られます。私は常に Mendix 私たちは現在起こっている技術変化の最先端にいて、AIエージェントをワークフローに統合することは、私たちが協力できる分野の一つだと感じています。 Mendix.
ベンキー・イェラポトゥ 4CRisk共同創業者兼CEO
エージェント型企業を理解する
リーダーに指名された
Mendix ガートナー社のエンタープライズ向けローコードアプリケーションプラットフォームに関するマジック・クアドラント™において、ほぼ10年連続でリーダーに選出されています。
よくある質問
私たちはすでにAIに多額の投資を行ってきた。なぜ成果が出ないのだろうか？
ボトルネックの原因は、モデルにあることは稀です。企業コンテキストの欠如、つまり、エージェントに組織内で実際に何が重要かを伝える意味的関係、ビジネスロジック、システム間の意味が不足していることが原因です。データレイクやLLM統合では、こうした情報は得られません。
根本原因に対処するプラットフォームを見つける必要があります。そのためには、既存のシステムを置き換えることなく、すべての企業システムを統合されたオントロジーに接続し、エージェントや人々が論理的に推論できるような、ライブナレッジグラフを構築する必要があります。
現在のAIスタックに欠けているものは何でしょうか？
ほとんどの場合、最大5つまでです。1. 企業環境 エージェントが組織の実際の仕組みについて共通理解を持つことを可能にする。2. インテリジェンス 一般的なモデルではなく、運用データに基づいている。3. コーディネート それは、後付けではなく、設計段階から人とAIエージェントを結びつけるものです。4. 編成 全ての機能にわたるアクションを、追跡可能な単一のプロセスとして同時に接続します。5. ガバナンス 後から追加するのではなく、作成時点で適用される。ほとんどの企業は、これらのうち1つか2つに投資している。 Mendix 5つの要素すべてを単一のアーキテクチャで提供します。
このプラットフォームを利用するには、既存のデータプラットフォームを置き換える必要がありますか？
いいえ 知識グラフ 既存のデータ基盤上に構築され、データレイクやクラウドプラットフォーム単体では提供されないセマンティックコンテキストを追加します。移行は不要で、ソースシステムの置き換えも必要ありません。
このプラットフォームは、既存のインフラストラクチャとどのように連携するのでしょうか？
既存のERP、CRM、OT、財務、サプライチェーンなどのシステムと接続できますが、それらを置き換える必要はありません。ナレッジグラフは既存のシステムの上に構築されます。大規模な展開のために、システムスタックを再構築したり、データを移行したりする必要はありません。
このプラットフォームを利用するには、データサイエンティストを雇用したり、エンジニアリングチームを増強したりする必要があるのでしょうか？
ローコード環境を利用することで、ビジネスチームとITチームが連携し、データサイエンスの専門知識や人員を増やすことなく、本番環境で使用可能なアプリケーションやAIエージェントを開発できます。例えば、ブラジルのガラスメーカーであるVivixは、既存のチームを活用し、新たなデータサイエンス担当者を雇用することなく、1年間で17もの本番環境向けアプリケーションを展開しました。
このプラットフォームは、規制産業におけるAIガバナンスをどのように扱っていますか？
プラットフォームのアーキテクチャは、 規制当局の監視に耐える 金融サービス、医療、製造業、公共部門など、規制の厳しい業界において。
このプラットフォームは、シャドウAIにどのように対処していますか？
シャドウAIについて懸念するのは当然だ。 Mendix ITに 管理されたインフラストラクチャ これは、現在ビジネスチームが回避策を講じている状況です。ビジネス部門とIT部門が共同で構築できるほど迅速かつアクセスしやすい環境が整えば、ガバナンスの枠外に手を出す動機はなくなります。
Mendix これにより、一元化されたポリシー適用、完全な監査可能性、そして専門知識を必要としないローコード環境が実現し、IT部門が管理できる範囲とビジネス部門が構築したいものの間のギャップを埋めることができます。
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