企業における AI エージェント: 働き方はどう変わるか？

このブログでは以下についてご紹介します。

• AI エージェントとは何か？
• AI エージェントの進化
• AI エージェントで企業の課題に対処する方法
• 企業がエージェントを導入する際に留意すべき主な考慮事項
• AI ワークフォースを構築・管理する方法

AI システムの学習能力、記憶力、自律的対応力がタスクを完了するために向上するにつれ、AI システムで強化できる組織の業務範囲は拡大します。特に個人の役割や業務に対する理解を深め、エクスペリエンスを適切にパーソナライズできるようになります。 

当社が実施したグローバル調査によると、AI に詳しい専門家の 83% は AI が人間の能力を強化し、生産性を高め、新たな形式の経済価値を生み出すと考えています。つまり、仕事の未来は AI を使用して人間の可能性をいかに高めるかにかかっていると認識されているのです。

最も画期的な動きの 1 つは、一般的に AI エージェントと呼ばれているエージェント型 AI の進化です。この記事では、AI エージェントとは何か、AI エージェントによって仕事の未来はどう変わるか、リーダーは AI エージェントを組織でどう活用すべきかについて掘り下げていきます。 

AI エージェントとは何か？

まずは AI エージェントの定義を見ていきましょう。AI エージェントとは、周囲の環境を詳細に認識し、情報を処理して次のステップを導き出し、そのステップを実行して特定の目標を達成するシステムを意味します。経験を通じて学習し、学習内容を記憶することにより、応答を改善していくことができます。 

このテクノロジーはデータ分析や予測を行うだけでなく、タスクを自律的に実行します。そのため、エージェントと人財を連携させることにより、複雑なプロセスも処理できるようになります。企業はユーザーのニーズを予測することも、先を見据えてタスクを完了することも可能になります。 

企業はシンプルかつパーソナライズされたエクスペリエンスをエンタープライズ システムのユーザーに提供することもできます。複雑なプロセスの分解、コンテキスト分析、タスク調整を AI エージェントがバックグラウンドで実行し、難しいビジネス問題を解消するからです。このようなレベルのパーソナライゼーションは前代未聞です。ユーザーの専門知識や組織固有のニーズに合わせてエクスペリエンスをカスタマイズできます。これらの機能を活用することにより、私たちはこれまで不可能だったソリューションも開発できるようになります。 

AI エージェントの進化 

さまざまなタイプの AI エージェントを紹介する前に、AI エージェントとその他の大規模言語モデル (LLM) との違いを見てみましょう。AI エージェントの進化は、近年急速に進歩している LLM に後押しされています。基本的なチャットボットから AI アシスタント、コパイロット、最先端の AI エージェントに至るまで、LLM はより洗練された AI 機能を生み出す基盤を築いてきました。 

1960 年代に開発された AI エージェントの機能は多岐にわたります。基本的なルールベースのエージェントから、時間をかけて学習・適応するエージェントに至るまで、初期のイノベーションは各種 AI エージェントの礎となっています。そのうち以下の 2 つのエージェントは、今日のエンタープライズ ソフトウェアに最も大きく関与しています。

• タスクベースのエージェント: このエージェントは通常、限定的な機能を備えており、特定のタスクを実行するように設計されています。反復作業や複雑な作業を自動化し、人間が他の業務に注力できるようにします。タスクベースのエージェントは、請求書の処理、予約のスケジューリング、大規模データセットの分析に使用されます。
• 役割ベースのエージェント: このエージェントは人間をサポートするよう設計されており、組織内の役割に割り当てられた複雑な要件やアクセス レベルを理解し、特定のタスクや責務を担います。たとえば営業担当者向けのエージェントは、データ入力を自動化し、パーソナライズされた E メール メッセージを生成し、顧客に関するインサイトを提供するため、営業担当者は顧客との関係構築や取引の成約に専念できます。 

Workday では役割ベースのエージェントが仕事の未来を切り拓くと考えています。このエージェントはガバナンス構造を理解するほか、役割に割り当てられた複雑な要件を個人・組織レベルで認識し、より広範な責務を処理します。そのため莫大な効果を発揮し、生産性を新たなレベルに引き上げます。

役割ベースのエージェントは設定可能なスキルセットを備えており、特定の役割を担う個人を支援するように設計されています。機能が限定的なタスクベースのエージェントと異なり、個人の責務や最終目標に的を絞って対処することで、社員が優れた成果を達成できるようにします。

このエージェントはユーザーとのインタラクションを通じて学習を重ねることで、ニーズの予測を強化し、サポートを改善していくことができます。そのため個人の生産性が向上し、組織全体の効率性が高まります。

AI エージェントで企業の課題に対処する方法

顧客サービスからサプライチェーン マネジメント、人事部門、財務部門に至るまで、AI エージェントはあらゆるものに影響を及ぼします。重要なことは、AI エージェントの可能性を理解し、AI エージェントの導入に向けて戦略的ロードマップを策定することです。 

AI エージェントを使用して一般的なビジネス課題に対処する方法をいくつかご紹介します。

• 人事プロセスを効率化する: AI エージェントでさまざまなプロセス (パーソナライズされたオンボーディング資料の送信、採用面接スケジュールの設定、パフォーマンス管理を目的とした学習プランの生成など) を自動化することにより、人事プロフェッショナルはより戦略的な人財中心のイニシアチブに専念することができます。
• サプライチェーン マネジメントを最適化する: AI エージェントを使用してデータ分析/需要予測、在庫レベルの最適化、在庫再注文の自動化、物流の改善に対処することで、コストを削減し、業務を効率化できます。
• 顧客サービスを強化する: AI エージェントを活用したチャットは、顧客からの一般的な問い合わせに対応し、パーソナライズされたサポートを提供し、アクションを通じて問題を解決します。そのため人財はより複雑な問題に注力することができます。
• ファイナンシャル プランニング/分析を改善する: AI エージェントはトレンドを特定し、予測を生成し、意思決定に役立つインサイトを提供することにより、ファイナンシャル プランニングや分析を強化します。例外を管理し、財務ルールを作成し、適切な役割にルールをルーティングすることもできます。

企業がエージェントを導入する際に留意すべき主な考慮事項  

AI エージェントを適切に導入するためには、入念なプランニング・実行が必要になります。留意すべき考慮事項をいくつかご紹介します。

• 問題について理解する: AI エージェントで対処する問題について明確に定義します。目的はワークフローの効率化でしょうか、意思決定の改善でしょうか、エンプロイー エクスペリエンスの強化でしょうか？
• ユーザー中心のアプローチを導入する: エンドユーザーを配慮して AI エージェントを設計します。直感的な操作性を実現し、エージェントが既存のワークフローとシームレスに連携するようにします。
• データ基盤を確立する: AI を効果的に活用するためには質の高いデータが欠かせません。強固なデータ ガバナンス施策を確立し、データの正確性、完全性、公平性を確保します。
• 信頼性と透明性を構築する: AI ソリューションの導入にあたり、セキュリティ、信頼性、倫理的な AI 開発に定評のあるプロバイダを選択することにより、信頼性を確保することができます。さらに組織内で AI を使用する際の指針となる AI 原則を策定します。 
• リスクを軽減する: AI に関連する潜在的なリスク (データ プライバシー、バイアス、適切な自動化レベルなど) を継続的に評価・軽減します。
• 点と点をつなぐ: 異なるシステムやデータソースを連携させることで、AI の力を引き出すことができます。その結果、貴重なインサイトを取得し、インテリジェントな自動化を推進させることができます。
• テスト/モニタリングを実施する: AI エージェントが期待通りのパフォーマンスを発揮し、進化するニーズに対応し続けるためには、厳密なテストと継続的なモニタリングが欠かせません。 

これらの点を留意することにより、企業は責任を持って倫理的に導入を行い、AI エージェントを適切に使用することができます。

導入後: デジタル ワークフォースを構築・管理する

AI エージェントの効果を真に最大化するためには、AI エージェントを構築・管理する方法を検討する必要があります。そのためには入念なアプローチを採用し、技術面だけでなく、人間への影響を配慮する必要があります。

最初にやるべきことは、AI エージェントで対処する問題やユーザーのニーズについて的確に把握することです。人間中心の設計や倫理的配慮を優先することにより、ワークフローとシームレスに連携し、社員のパフォーマンスを最大限に引き出す AI エージェントを構築することができます。これらのエージェントは、私たちの業務を補完するデジタル ワーカー グループの新しい一員となります。 

AI エージェントの構築は最初の一歩に過ぎません。組織が AI エージェントの可能性を引き出すためには、これらのデジタル ワーカーを管理、モニタリング、制御できる強固なシステムが必要になります。このニーズを解決するのがエージェント型システム オブ レコードです。このシステムは、AI エージェントの導入を責任を持って安全かつ効率的に行うために必要なインフラを提供します。

AI エージェントでより良い仕事の未来を構築する

AI はユーザー エクスペリエンスの常識を変えているだけでなく、人間と機械の関係を抜本的に変えています。将来的には、人財の役割やタスクを責任を持って理解する AI エージェントも構築されるようになります。つまり AI エージェントは人間が使用するシステムの微細なニュアンスを特定し、予測して次のステップを導き出し、アクションを実行して人間の目標を達成するようになります。Workday はこのような AI エージェントの構築に全力を尽くしており、デジタル ワーカーと連携して働く未来を目指しています。 

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その他のリソース:

• 人工知能とは？AI はなぜ重要なのか
• AI の活用による拡張ワークフォースのエンパワーメント
• 2025 年の AI トレンド予測: 人間と AI のコラボレーションの拡大