2024年のエージェント以前の時代を思い出してください。マクドナルドが音声注文システムを廃止したのです。 お客さんのアイスクリームにベーコンを乗せるあの頃はもっと単純で、もっと楽しい時代だった。今ではほぼ毎日、エージェントに関する報道がされている。 本番データベースの消去 (NAIST) と 即興的な会社方針.

上記の失敗したプロセスでは、アーキテクチャが結果に影響を与えました。現在の技術スタックを見ると、さらに複雑な状況が明らかになります。断片化されたシステム、サイロ化されたビジネスプロセス管理ツールと自動化ツールが、進化する境界に対応しようとしています。これらの要因により、組織はエージェントを稼働中のシステムに接続し、ビジネス上重要なプロセスを実行する前に、必要な制限を設定することができません。

規制当局と保険会社は同意している。2026年12月9日から、EUの改訂版 製品責任指令 ソフトウェアとAIシステムを厳格責任の対象とし、保険会社は 生成AIの除外 標準的な報道内容に落とし込む。どちらも、モデルが暴走したかどうかを問うのではなく、そのモデルを中心に何を構築したかを問う。

境界と役割を定義し、システムとデータを統合するオーケストレーション層を適用する組織は、エージェントの展開を成功させる可能性が高い。

基盤構築が第一。展開は第二。

産業組織はかつて、業務上の不手際を説明する際に「オペレーターエラー」というお決まりの言い訳を使っていた。エージェントエラーは、現代におけるオペレーターエラーと言えるだろう。W・エドワーズ・デミングは生涯をかけてこの考え方と闘った。悪いシステムは、どんなに優れた人間でも必ず勝る。基盤を第一に考えるエージェントはより安全であり、その行動を説明し、信頼することができる。OpenAIが 自社のエージェントによる侵入事件を調査した Hugging Faceでは、自社の生産安全対策内で稼働させた同じモデルが、インフラストラクチャを侵害する可能性を100分の1以下に抑えることが判明した。

ほとんどの大手組織はエージェントを導入するだろうが、誰もが保護された本番環境の恩恵を受けられるわけではない。ガートナーは、フォーチュン500企業の平均は、 2028年までに150,000万台のAIエージェント多くの場合、各部署が独自に有効化するソフトウェアに組み込まれた形で提供される。実際に機能するのはシャドウITだ。ガートナーはこの結果を「エージェントの乱立」と呼んでおり、適切なガバナンス体制が整っていると考える組織はわずか13%に過ぎない。

AIエージェントにとって、優れた基盤とはどのようなものだろうか？

エージェントが稼働中のシステムに触れる前に、5つの事項を解決しておく必要があります。

1. 関連するコンテキスト。 買収後、データの整合性を取るのは非常に困難です。スプレッドシートにはある情報が示され、データベースには別の情報が示されるといった具合です。これらのシステム間でコンテキストを共有することで、エージェントは単一の信頼できる情報源に基づいて行動できるようになります。
2. プロセス実行。 1つのタスクまたは1つの部門向けに構築されたエージェントは、単一の問題またはタスクを解決できるかもしれませんが、ボトルネックはプロセスのさらに下流に移動するだけです。「1つのサイロに収まるものはほとんどありません」と、プロセスおよびロジックオーケストレーションのシニアプロダクトマネージャーであるクリス・カイパーは述べています。 Mendix at Siemens「例えば、AIを活用した開発ではコーディングは速くなりますが、ボトルネックは別のところにあります。」
3. 強制された境界線。 エージェントに何かをしないように指示することと、エージェントが何かをするのを妨げる境界線を設けることには違いがある。「エージェントは基本的に人間と同じだ」とクイパー氏は言う。「他の人と同じように、管理や監視が必要だ。」
4. 専門家の意見。 エージェントを開発する際に開発者が必要とする情報源として、分野専門家（SME）は非常に重要です。彼らはプロセスを実行・監視する立場にあり、エージェントの判断や出力が妥当かどうかを判断できます。情報不足のエージェントは誤った結果を招き、信頼性が低下し、採用される可能性も低くなります。SMEを介さずにエージェントが誤った判断を下せば、誰もが結局は手作業に戻らざるを得なくなります。
5. 所有権の明示。 エージェントに対する責任は、人間に対する責任と同様です。プロセス内またはそれより上位の担当者を指名することが重要です。それがなければ、エージェントは追跡不可能な負債となってしまいます。

オーケストレーション層は、これらすべての活動を管理および監視するための基盤として機能します。

MBH銀行におけるオーケストレーションレイヤーの活用事例

大手金融サービス会社や銀行は Mendix システムとプロセスを近代化するため。 MBH銀行この組織は2023年にハンガリーの3つの銀行が合併して設立されましたが、各銀行は顧客からのコールバックを追跡する独自の方法を持っていました。顧客が問題で電話をかけると、コンタクトセンターはコールバックを記録しましたが、各センターはそれを異なる方法で追跡していました。そのため、3つのセンター全体で何が待機しているのかを誰も把握できませんでした。

銀行の7人チームは、少数のビジネスユーザーと協力して、顧客コールバックを再構築しました。 Mendixコールバックはすべて、従業員または部署のキュー内のタスクとなり、管理者が再割り当てできるようになりました。リリースから数日のうちに、ユーザーは他の7つのツールをこのシステムに移行しました。現在、このコールバックシステムは300人のユーザーに対して月間約1万件のコールバックを処理しており、同じチームが2年間でこのプラットフォーム上に構築した40以上のアプリケーションの1つです。

結果：

• 調整業務を自動化することで、毎月数名の正社員の業務量に相当する時間を節約できた。
• 顧客対応時間の短縮
• チームが測定と対応を行えるよう、単一の環境でパフォーマンス指標を統一的に管理する。
• 市場の変化に応じて、エンドツーエンドの新しいプロセスを迅速に構築する能力を獲得した。

AIが次だ。「次のステップは、いかにして Mendix 「より多くのAI対応アプリケーションを提供するため」と、MBH銀行のオペレーション開発責任者であるイシュトヴァン・スポンガ氏は述べています。このワークフローに参加するエージェントは、MBH銀行コンタクトセンターチームが既に持っているもの、つまり共有キュー、指定されたオーナー、タスクを再割り当てできるマネージャーを見つけることになります。

どのように Mendix エージェントの展開を処理しますか？

Mendix あります エージェント開発プラットフォーム そしてその一部 Siemens' Intelligence Center Xエージェント型エンタープライズシステム。これは、エージェントをビジネスに組み込み、価値を実現するための重要なコンポーネントです。組織に、統制されたレイヤーを1つ提供します。 人々を統率するシステムおよびエージェント。このプラットフォームは以下を提供します。

1. 関連するコンテキスト。 既存の記録システムとの統合に加え、エージェントが使用するデータの閲覧と確認機能
2. プロセス実行。 その Mendix ワークフローエンジンは各プロセスをエンドツーエンドで実行し、次のステップとそれを実行する担当者またはシステムを決定することで、部門間の壁を取り払います。エージェントは割り当てられたステップ内でのみ動作し、タスクは指定されたユーザーまたはチームにルーティングされます。
3. 強制された境界線。Mendix これにより、人とエージェント間のコラボレーションが可能になり、エージェントには、適切なタイミングで人をプロセスに介入させて決定事項をレビューおよび承認させたり、タスクが定義された範囲外になった場合に引き継いだりするためのルールが与えられます。
4. 専門家の意見。 各分野の専門家が開発プロセスに参加し、ビジュアル開発ツールを使用してエージェントのロジックを定義するのを支援する。
5. 完全な視界。 ワークフロー内のすべてのステップを監視でき、定められたポイントで人間の承認を得ることができます。

エージェントやその他の新しいテクノロジーに関しては、すぐにでも使いたくなるものです。エージェントは世界最新の技術です。しかし、クイパー氏が言うように、エージェントを成功させるには、より実践的なアプローチが必要です。オーケストレーションレイヤーは、そうした最初の実践的なステップの1つです。「これは、組織内でプロセスを基盤化、あるいはデジタル化する方法なのです。」