スマートに始めよう：エージェントの前にプロセスを実行する

エージェント型AIは、エンタープライズソフトウェア分野で最も注目されているトピックの一つになりつつあります。AIエージェント、AI対応エージェントシステム、エージェントオーケストレーションといった用語が至るところで見られるようになりました。

この分野を探求する上で、最も安全かつ効果的な出発点は、完全自律型エージェントではありません。最大限の自律性を求めることでもありません。そして、単に技術が利用可能になったからといって、ソフトウェアにAIを組み込むことでも決してありません。

始めるべき場所はもっとずっとシンプルです。

まずは、既に理解している業務プロセスから始めましょう。

そして、そのプロセスが既にモデル化されている場合 Mendix ワークフローに関しては、責任ある保守可能な方法でエージェント機能を導入するための最良の基盤が既に整っている可能性があります。

主体的なオーケストレーションとは、実際にはどのような意味を持つのでしょうか？

この用語を実用的なものにしましょう。

エージェントオーケストレーションとは、ビジネスプロセス全体にわたってAIを活用した機能、システム、および人間のタスクを調整し、ある程度の適応的な意思決定を行いながら成果を達成することである。

その定義は重要です。なぜなら、すべてのAI機能がエージェントであるとは限らず、また、どこかでAIを使用しているからといって、すべての自動化フローがエージェントになるわけではないからです。

エージェントオーケストレーションは、単に「ワークフローにおけるAI」ではありません。それは、以下の要素を組み合わせることを意味します。

• プロセス構造
• AIによる推論または解釈
• 各ステップにわたるアクション
• システムや人との相互作用
• 状況や中間結果に基づく適応

言い換えれば、単にテキストを生成したりデータを分類したりするだけではありません。柔軟性が求められる意思決定や行動を伴うプロセスにおいて、作業を円滑に進めるための支援を行うことが重要なのです。

だからこそ、オーケストレーションが重要なのです。真の価値は、単一のAI呼び出しにあるのではなく、AIの機能をワークフロー、ビジネスルール、システム、そして人間の監視とどのように連携させるかにあることが多いのです。

誇大広告ではなく、プロセスから始めよう

新しい技術トレンドが出現すると、最も先進的なビジョン、つまり自律的なエージェントが意思決定を行い、他のエージェントと協力し、変化する状況に動的に適応するというビジョンから始めたくなるものだ。

そのような未来は現実のものとなるかもしれないが、ほとんどの組織にとって、最も価値のある最初の一歩は、はるかに現実的なものである。

「エージェントをどこに追加すればいいですか？」と尋ねる前に、まずは現状を振り返ってみましょう。アプリケーション内で既にサポートされている業務プロセスと、それらが現在どの程度機能しているかを検討してください。ボトルネック、反復作業、あるいは不必要な遅延によって作業効率が低下している箇所を考えてみましょう。ユーザーが意思決定に苦労している箇所、そしてAIによるインテリジェントなサポートがあればメリットが得られる箇所を特定してください。また、自動化できるほど構造化されている一方で、AIが単に複雑さを増すだけでなく、真に価値を付加できるほど柔軟性のあるタスクはどれかを特定しましょう。

だからこそ、既存のビジネスプロセスは非常に強力な出発点となるのです。それらは既に実際の業務、実際のユーザー、そして実際の価値を反映しています。エージェントシナリオをゼロから作り出すのではなく、既存のものを基盤として、段階的に改善していくことができるのです。

実用的なヒント

すでに持っている Mendix Studio Pro のワークフローは？使ってみてください。 Maia そして、摩擦が生じる箇所、つまり潜在的なボトルネックや反復作業、処理速度が低下する可能性のある箇所を洗い出します。次に、AIが真の価値を付加できる箇所を洗い出し、それぞれの機会が自動化に適した構造になっているか、かつAIの恩恵を真に享受できる柔軟性を備えているかを注意深く見極めます。 最初の有意義な活用事例は、予想よりも早く見つかるでしょう。

Why Mendix ワークフローは自然な基盤です

In Mendix アプリケーションやビジネスプロセスは、多くの場合、 Mendix ワークフロー。そのため、ワークフローはエージェント型オーケストレーションへの非常に実用的な入り口となります。

アプリで既にワークフローを使用している場合は、明確な利点があります。プロセスが既に明確かつ構造化されているため、役割、タスク、引き継ぎが明確に把握できます。そのため、意思決定ポイントが既に特定でき、自動化の機会を見つけやすくなります。

つまり、ワークフローは、インテリジェンスを追加する前に、全体像を示す地図を提供してくれるのです。

これは重要な点です。なぜなら、プロセスが明確でないエージェントシステムは、理解、管理、保守がすぐに困難になる可能性があるからです。作業の流れ、関係者、期待されるビジネス成果を把握していれば、AIを活用した機能が実際に価値を生み出す場所をより的確に判断できます。

まだワークフローを使用していない場合はどうでしょうか？

それならば、今こそ改めて見直す絶好の機会かもしれない。

AIがなくても、ワークフローは次のようなメリットをもたらすため価値があります。

• 申請書にもっと構造を持たせよう
• 長期にわたるメンテナンス性の向上
• 開発者とビジネス関係者間のより明確な連携
• アプリケーションがビジネスプロセスをどのようにサポートしているかをより明確に把握できる

最後の点は特に重要です。ビジネス関係者が業務の流れを理解できれば、改善に効果的に貢献できます。また、プロセスが理解しやすければ、自動化やエージェントによる動作が自然に適用される場所を特定するのがはるかに容易になります。

したがって、たとえ当面の目標がAIエージェントの活用を探求することであっても、ワークフローを導入することは、そのための最も賢明なステップの一つとなるでしょう。

エージェントの役割を拡大するのは、その価値と信頼性を証明した後でなければなりません。

このアプローチは、チームが実験段階から本番運用段階へと、管理された、ビジネスに沿った形で移行するのに役立ちます。

エージェントによるオーケストレーションには、技術だけでなく設計も必要だ。

この分野における最も重要な教訓の一つは、成功するエージェントシステムは、単にモデルを組み込むだけで作られるものではないということだ。

それらを実現するには、意図的な設計上の選択が必要です。プロセスの開始点と終了点、各段階でエージェントにどの程度の自律性を持たせるべきか、そして人間の監視をどこで維持すべきかを慎重に検討する必要があります。また、システムがエラーを適切に処理する方法、時間の経過とともにどのように管理されるか、そしてシステムに依存する人々にその動作を説明できるかどうかも考慮する必要があります。そしておそらく最も重要なのは、プロセスが進化するにつれて実際に維持できるような方法で構築する必要があるということです。

これもプロセスモデリングが非常に重要な理由の一つです。現在のプロセスの仕組みを説明できなければ、AIによる動作が導入された際に管理するのはさらに困難になるでしょう。

エージェント型オーケストレーションは、プロセス設計を置き換えることではなく、進化させることである。