エージェントAIによる企業変革：インテリジェントな成功

エンタープライズスタックは壊れているだけでなく、時代遅れであり、ビジネスのスピードを低下させます。

過去20年間、エンタープライズアーキテクチャはますます複雑になりながらも、奇妙なほど停滞してきました。下層にはデータレイク、データウェアハウス、スプレッドシート。中層にはアプリ、プラットフォーム、ダッシュボード。そして上層には、それらすべてをまとめるプロセスと人。この階層構造は、よりスローで決定論的な世界、つまり洞察を得るまで待たされ、意思決定は会議を経て行われ、月次レポートサイクルで十分だった時代を想定して構築されました。

その世界は消え去った。

今日、企業は膨大なデータに溺れながらも、インテリジェンスに飢えています。顧客の期待の変化、市場の混乱、そして業務上の混乱にリアルタイムで対応することが求められています。静的なダッシュボード、脆弱なワークフロー、そして手動で実行されるプロセスでは、もはや対応できません。

その代わりに出現しているのは、よりスマートなツールセットではなく、根本的に異なるレイヤー、つまりインテリジェンスレイヤーです。そして、そのレイヤーの中核を成すのが、エージェントAIです。

図1：従来のエンタープライズスタックと、新たなインテリジェンスレイヤー。ダッシュボードから意思決定まで、この新しいレイヤーがリアルタイムのアクションと調整を推進します。

自動化から代理店へ：何が違うのか

はっきりさせておきましょう。自動化は新しいものではありません。企業は長年にわたり、マクロ、スクリプト、ボット、トリガーを活用してきました。RPAでさえ「すべてを自動化する」と謳っていました。しかし、これらのアプローチは、硬直的で事前にコード化された指示に依存していました。

エージェントAIは違います。

エージェントAIとは、指示に従うだけでなく、目標を理解し、システムを観察し、データに基づいて推論し、行動を計画し、結果に基づいて適応する自律的なソフトウェアエンティティ（「エージェント」）を指します。静的なスクリプトではなく、次に何をすべきかを積極的に判断する動的な問題解決者です。

革命的なのは、時間を節約できるということではなく、仕事の構造そのものを変えてしまうことです。

変化の背後にある緊急性とインテリジェンス層の実際の役割

しかし、エージェントAIの独自性を理解するだけでは、全体像は見えてきません。今日、その緊急性を増しているのは、企業のニーズを一変させている、複数の力が重なり合っていることです。

レガシーなエンタープライズシステムは、今日のスピード、規模、複雑さに対応できるように構築されていません。かつては低速でサイロ化された環境では問題なく機能していたワークフローも、現代の要求には対応できなくなっています。一方、AIインフラストラクチャは成熟し、LLM（論理モデルモデル）とマルチモーダルモデルがリアルタイムの推論、計画、そして意思決定の実行をサポートするようになりました。

エージェント型AIは、この時代に対応します。自動化を強化するのではなく、企業全体のコネクティブ・インテリジェンスとなることで対応します。これらのインテリジェントエージェントは、複数のシステムを統合し、目標を解釈し、実行を調整します。共通のコンテキストを維持し、継続的に適応し、企業規模で運用します。

その結果、分散型、統合型、そして常に学習する広範なインテリジェンス レイヤーが実現し、企業は分析だけでなく行動もできるようになります。

この新たなレベルの機能には、よりスマートなツールだけでなく、よりスマートな設計も必要です。では、その構築方法を探ってみましょう。まずは、インテリジェントエージェントの中核を支えるアーキテクチャから見ていきましょう。

インテリジェンス層の設計：意図を持った設計

エージェントAIには、意図的なシステムレベルのアプローチが必要です。単にツールを追加するのではなく、エンタープライズアーキテクチャにインテリジェンスを深く、かつ統合的に組み込むことが重要です。

これは、エージェントの動作方法を定義することから始まります。つまり、セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスに関するエンタープライズ グレードの標準に準拠しながら、エージェントがデータを認識し、目標を解釈し、計画を実行し、結果に基づいて適応する方法を定義することです。

しかし、アーキテクチャだけでは不十分です。組織は、コンピューティング環境、オーケストレーションフレームワーク、可観測性ツール、ガバナンスメカニズムといった適切なサポートインフラストラクチャをプロビジョニングする必要があります。これらの裏方コンポーネントは、信頼性の高い拡張と、コストのかかる脆弱性の回避に不可欠です。

このレイヤーが効果的に機能するには、次の条件を満たす必要があります。

• 異種システムとのインターフェース

• ワークフロー全体でコンテキストを保持する

• 動的な計画と実行をサポート

• 設計上、観測可能、管理可能、フォールトトレラントであること

これらの機能を実現するために、組織はコンテナ化されたマイクロサービスを使用してエージェントをデプロイすることが多く、AWS Step FunctionsやTemporalなどのイベント駆動型プラットフォームを介して連携されます。エージェントは、ワークロードの複雑さやスケーラビリティのニーズに応じて、サーバーレス環境（AWS Fargateなど）またはKubernetesクラスター（EKSなど）でホストされます。

これらのコンポーネントは、独立して動作することも、他のコンポーネントと連携して動作することもできるモジュール型エージェントの基礎を形成します。

このアーキテクチャ基盤がなければ、Agentic AI は、本来の目的である接続型インテリジェンスではなく、脆弱な自動化レイヤーになってしまう危険性があります。

それでは、このレベルの統合を可能にするものは何なのかを探ってみましょう。

統合パターン: スタックにインテリジェンスをネイティブに組み込む

エージェントシステムは、アーキテクチャに後付けではなく、第一級オブジェクトとして統合されることで、その真価を発揮します。主なパターンは以下のとおりです。

• イベント駆動型アーキテクチャ: Amazon EventBridge や Kafka などのサービスを使用して、データの変更、ユーザーアクション、システムイベントなどのリアルタイムシグナルに基づいてエージェントをトリガーします。

• 抽象化レイヤー: GraphQL API、Amazon API Gateway、またはミドルウェアを導入して、エージェントをレガシーシステムの複雑さから保護します。

• コンテキストメモリ: Amazon Neptune (グラフDB)、DynamoDB、またはベクターストアを使用して、共有状態と長期メモリを永続化し、埋め込みベースのリコールを実現します。

ベストプラクティス:回復力、スケール、モジュール性を実現するために、ステップ関数または一時的なワークフローでオーケストレーションされたエージェントを AWS Fargate または EKS 上のコンテナ化されたサービスとしてデプロイします。

現実への対応：無視できない統合の課題

インテリジェンス レイヤーを構築すると、新たな設計上の考慮事項が生じますが、適切な基盤があれば、これらは完全に管理可能です。

エンタープライズ対応のエージェント型AIには、データ、システム、そしてコントロールを綿密に統合することが不可欠です。これらの側面を早期に予測することで、エージェントが信頼性とセキュリティを確保し、エンタープライズ目標に沿って動作することを保証します。

以下に期待すべきことと、その一歩先を行く方法をご紹介します。

意図的に設計されたインテリジェンス レイヤーは脆弱性を導入せず、企業の意思決定に回復力、透明性、制御性をもたらします。

基盤となるアーキテクチャと統合が整えば、次のフロンティアは拡張性、つまりプラグアンドプレイのインテリジェンスが実現される領域です。次のセクションでは、これがどのように実現されるかを見ていきましょう。

エージェントマーケットプレイス：エンタープライズインテリジェンスの新たなフロンティア

アプリストアがソフトウェアへのアクセスを民主化したように、エージェントマーケットプレイスが新たな大きな可能性を秘めています。これらのマーケットプレイスは、タスクに特化したインテリジェントなエージェントのカタログを拡充し、それぞれが自律性、正確性、そして適応性を備え、個別のワークフローを処理できるように設計されています。

企業はAI機能をゼロから構築するのではなく、既存のシステムやデータレイヤーに直接統合できる、あらかじめ構築されたプラグアンドプレイのエージェントを活用しています。フォームを自動スキャンするドキュメントプロセッサ、取引の内訳を検証する決済検証ツール、ワークロードをインテリジェントに割り当てるケースルーターなど、これらの専用エージェントは開発工数を大幅に削減し、価値実現までの時間を短縮します。

このモデルの中核となるのは、エージェント型AIアーキテクチャです。これは、企業にインテリジェンスをネイティブに組み込むための階層構造の設計であり、相互に接続された3つの層で構成されています。

• エンタープライズ エコシステム:価値が提供される運用面 (ERP システム、レガシー プラットフォーム、IT ツール、サポート システム)。

• AI エージェント マーケットプレイス:複数のインテリジェント エージェントのモジュール レイヤー。各エージェントは特定のタスクを解決するために構築され、ワークフロー全体でスムーズに連携するように設計されています。

• データ基盤レイヤー:アーキテクチャのバックボーンであり、接続性、フェデレーション アクセス、ガバナンス制御、再利用可能なデータ製品を提供し、すべてのエージェントがコンテキスト、コンプライアンス、および信頼性を持って動作することを保証します。

図2:エージェントマーケットプレイスのアーキテクチャ図

これらのレイヤーが組み合わさることで、統合されたインテリジェンス・ファブリックが形成されます。エージェントは単にシステムに接続するだけでなく、システムを理解します。そして、調和して動作するように設計されている場合、エージェントは単に動作するだけでなく、連携します。

シナジー効果を生むデザイン：調整が知性に変わる場所

エージェントの導入はほんの始まりに過ぎません。Agentic AIの真の力は、これらのエージェントがインテリジェントなネットワークとして機能し、コンテキストを共有し、互いの出力を基に構築することで、個々の自動化では実現できない、協調的な成果を生み出すことで発揮されます。

次の例を考えてみましょう。

• 電子メール エージェントは、受信した通信から価格の更新を検出し、関連データを下流のエージェントに渡します。

• 調整エージェントはこの入力を使用して内部システムに対して情報を検証し、コンテキストを強化します。

• Insight Agent は、以前の両方のエージェントから通知を受け、不一致を要約して適切な関係者に通知し、人間によるオーケストレーションなしでワークフローを完了します。

図3:複数のエージェントがリアルタイムで連携してアクションを推進する方法

この相乗効果は単なる自動化ではなく、デジタル専門家間のコラボレーションによる、生きた進化するシステムです。

規制の厳しい業界でも、この傾向は変わりません。フォーチュン100企業に名を連ねる金融サービス企業は、書類検証、支払確認、コンプライアンス監視、インテリジェントなケースルーティングといった業務にAIエージェントを導入することで、17段階のプレミアム処理ワークフローを変革しました。その結果、処理時間は60%短縮され、手作業によるエラーは80%減少し、運用オーバーヘッドは40%近く削減されました。これは、エージェント間の連携が真の運用成果につながることを証明しています。

インテリジェンス レイヤーを導入することで、企業は業務を変革するだけでなく、人間とエージェントのコラボレーションという新しい時代の基盤を築くことになります。

これは単なる誇大宣伝ではなく、戦略的な転換である

エージェントAIは、企業オペレーションの根本的な再設計を意味します。単なる技術革新ではなく、新しい働き方そのものを意味します。単なるアドオンではなく、意思決定の方法や業務遂行のあり方を根本から見直すものです。

IDCによると、2026年までに企業のワークフローの55%以上が、業務プロセスに直接組み込まれた自律エージェントを利用するようになると予測されています。ガートナーは、エージェントアーキテクチャを導入した組織は、既に最初の1年で意思決定サイクルタイムが35%短縮されていると付け加えています。これは、将来の可能性だけでなく、現状のインパクトも示唆しています。この変化は既に始まっています。今すぐ行動を起こす企業は、飛躍的な効率性と意思決定の優位性を獲得できるでしょう。

エンタープライズデータの変革：データからAIへの変革をもたらすAI搭載プラットフォーム、Avrioのご紹介

インテリジェントエージェントがアクションを推進する一方で、あらゆるインテリジェンスレイヤーの基盤となるのは、それらが依存するデータです。そこで登場するのがAvrioです。Avrioは、企業とデータのやり取りに革命を起こす、Trianzの画期的なソリューションです。

Avrioは、直感的な会話や一連のプロンプトを通じて、あらゆるデータからリアルタイムの分析、インサイト、機会、リスク、そして推奨事項を生成します。まるで、あなたの言語を文字通り話すデータサイエンティストがいるようなものです。このAI搭載のノーコードデータプラットフォームは、データからAIへのジャーニー全体を統合し、複雑なデータ分析を会話と同じくらいシンプルにします。

Avrio を際立たせる主な特徴

• ユニバーサル データ接続:オンプレミス、クラウド、SaaS の 50 を超えるデータ ソースにシームレスに接続し、長年組織を悩ませてきた煩わしいデータ サイロを解消します。

• エンタープライズ データ マーケットプレイス:数分以内にデータ製品を構築し、ユーザーが利用できるエンタープライズ データ マーケットプレイスに公開します。

• ゼロマイグレーションのGen BI/アナリティクス：コストのかかる移行や複雑なETLパイプラインなしで、リアルタイムの分析とインサイトを実現します。データは既存の場所に維持され、アクセス性が飛躍的に向上します。Gen BIはAvrio内でネイティブに利用できるだけでなく、Quicksight、Tableau、Power BIなどのツールとも連携します。

• 構造化データと非構造化データからの統合ビューと分析: Avrio の AI は、電子メール、チャット、PDF ファイルなどの構造化データと非構造化データから分析を生成し、組み合わせて、総合的な洞察を生成できます。

• 会話型インテリジェンス:ユーザーは会話型 AI を通じて平易な英語でデータを操作できるため、チームやスキル レベルを問わずデータ アクセスが民主化されます。

• エージェント マーケットプレイス:ユーザーの行動やビジネス ニーズに合わせて調整、エンリッチメント、意思決定などのタスクを自律的に実行するように設計された AI エージェントの、すぐに使用できるマーケットプレイスを活用します。

• 組み込みガバナンス:組み込みガバナンス、ゼロ移動データ フェデレーション、セルフサービス データ製品により、データにアクセスしながらも、データの安全性とコンプライアンスが確保されます。

現実世界への影響

Avrioのデータ製品化アプローチは、データへのアクセスと活用方法に革命をもたらし、Amazonプライムビデオ*やNetflix*のようなエンタープライズデータ体験を実現します。企業データとサードパーティデータがすべてデータ製品として容易に利用可能で、承認されたユーザーがシンプルで直感的な操作でアクセスできる、整理されたマーケットプレイスを想像してみてください。

結果は明白です。Avrio の統合インターフェースは、断片化されたツールチェーンを置き換え、コストを削減し、コンプライアンスを確保し、データ品質を維持すると同時に、チームが数か月ではなく数週間で生データを実用的な洞察に変換できるようにします。

Avrioは単なるデータプラットフォームではありません。Agentic AIを支えるインテリジェンス対応の基盤です。データアクセスとコンテキストを統合することで、インテリジェントエージェントはデータを分析するだけでなく、リアルタイムで計画、推論、行動を起こすことができます。

従来のデータ分析を超えてインテリジェント データ プラットフォームの未来を受け入れる準備ができている組織にとって、Avrio は真に民主化された AI を活用したデータ エクスペリエンスへの根本的な転換を意味します。

企業の中心にインテリジェンスをもたらす

インテリジェンスレイヤーはもはやオプションではなく、基盤となるものです。エージェント型AIは、照合の迅速化から手作業の削減まで、あらゆる業界の企業で既に目に見える成果をもたらしています。

これが実際にどのように機能するかを見てみたいと思いませんか?

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*Netflix の商標は Netflix®, Inc. および Trianz が所有しており、そのサービスは Netflix®, Inc. と提携しておらず、承認も受けていません。
*Primeの商標はPrime video®, Inc.およびTrianzが所有しており、そのサービスはPrime video®, Inc.と提携しておらず、また同社から承認も受けていません。