AIエージェントを「実験」から「本番運用」へ
AIエージェントは、いま実験段階から実稼働フェーズへと進化しています。
その成否を分けるのはモデルの精度ではなく、エンタープライズオーケストレーションの有無です。
モデル単体では成果を生み出せません。
AIエージェントがデータ・ツール・ポリシー・人を連携させ、統制された形で協調的に動くことで、はじめて企業の業務にインパクトをもたらします。
この記事では、Workato Oneプラットフォーム上のAgent Studioを使って、
エンタープライズレベルのAIエージェント「Genies」を設計・展開する方法を紹介します。
また、パートナー企業Twenty20 SystemsのCTOであるSaravana Kumar氏が実装したマルチエージェント型の受注管理フローもあわせて紹介します。
チャットボットでは実現できないエンタープライズ要件
単なるチャットラッパーとAPI呼び出しの組み合わせでは、
企業業務で求められる要件を満たすことはできません。
エンタープライズAIエージェントには、次の能力が求められます。
- 各システムからのビジネスイベントを安全に検知する
- 統制されたナレッジソースを参照して判断する
- 適切なスキルを確実に実行し、決定を再現可能にする
- 認証済みの資格情報でアプリケーションにアクションを実行し、監査ログを保持する
- 例外対応時のみ人間を介在させる
この仕組みを支えるのがAgent Studioです。
Workatoの強力なオーケストレーション機能を基盤に、AIエージェント層を追加することで、
モデル接続・スキル定義・アクセススコープ設定を統合管理し、ガバナンスされたマルチエージェントフローをSlack、Teams、またはWorkato Go（企業向けAI検索基盤）に配信できます。
「新しい同僚」を迎え入れるようにGenieを設計する
AIエージェントを設計する考え方は、人を新たに採用してオンボーディングする流れに似ています。
1. 職務記述（Job Description）
エージェントの目的、責務、KPIを明確に定義。
これがガードレールとなり、「何をもって成功とするか」が決まります。
2. スキル（Skills）
Genieに実行能力を与えます。
Agent Studioでは、Workatoのレシピと同様の形式でスキルを構築。
例：「受注作成」「在庫予約」「住所検証」「売上データ取得」など。
3. アクセス権限（Access）
必要なアプリ・データ接続を付与し、事業単位ごとにスコープを制御。
認証情報はWorkato内で安全に管理・監査されます。
4. イベント（Events）
ERP・CRM・OMS・WMSなどのトリガーを登録。
バッチ処理ではなく、リアルタイムでイベントを検知し反応。
5. ナレッジベース（Knowledge Base）
ポリシー、命名規則、フィールドマッピング、業務ドキュメントなどを登録。
モデルは推論を担い、ナレッジベースが企業固有の文脈を保持します。
参照アーキテクチャ：スーパ―エージェントと専門エージェント
複雑な業務プロセスでは、「スーパ―エージェント」が複数の専門エージェントをオーケストレーションする構成が効果的です。
- 受注エージェント：注文の検証・補完・例外処理を担当
- 在庫エージェント：在庫確認・確保・補充トリガーを実行
- 通知エージェント：承認やステータス更新を担当者へ送信
- その他専門エージェント：配送・不正検知・価格・コンプライアンスなど
実際の組織と同様に、スーパ―エージェントが指揮し、各専門エージェントが最適に動く構成です。
なぜ受注管理から始めるのか
製造・小売・物流など、あらゆる業界において、受注管理は収益・在庫・顧客体験の交差点に位置する重要プロセスです。
CRMやERP、倉庫・課税・信用システムなど、複数のシステムを横断するため、エージェントオーケストレーションの効果を最も明確に示せる領域といえます。
事例紹介：Twenty20 Systemsによるマルチエージェント型受注管理フロー
フロー概要
- 受注はポータルまたはCSV経由で登録
- MCPツールが標準化されたAPIアクションを提供（例：注文作成、製品情報取得）
- スーパ―エージェントが在庫確認、信用チェック、データ補完、Salesforce登録を順次実行
- 通知エージェントが結果をメールまたはSlackに送信
- 人は例外処理のみ対応
3つの主要シナリオ
自動承認：在庫・信用ともに問題なし。注文が自動的に確定。
手動承認：信用スコアが閾値未満の場合、Slackで担当者に承認依頼。承認後、注文を有効化。
在庫不足による却下と補充指示：在庫エージェントが不足を検知し、Workato Go上で再入荷リクエストを起動。補充エージェントが調達を自動進行。
導入効果
- イベント処理とスキル実行がリアルタイム化し、リードタイムを大幅短縮
- データ補完と検証が自動化され、ヒューマンエラーを削減
- 担当者は例外対応に集中できるため、生産性が向上
- すべてのアクションが監査可能なログとして記録され、ガバナンスを強化
エンタープライズレベルのガバナンスとセキュリティ
GeniesはWorkatoのエンタープライズ基盤上で動作するため、以下の機能を標準で備えています。
- Genie単位・事業単位でのスコープ制御
- 資格情報の暗号化・定期更新・監査ログ管理
- ポリシーベースのナレッジ適用によるコンプライアンス維持
- ヒューマン・イン・ザ・ループによる安全な意思決定
モデル運用の柔軟性
チャットや推論用モデルはWorkatoプラットフォームに統合可能。
外部LLMとの連携もAPI経由で実行可能です。
機密データはハッシュ化・トークン化を行い、システム上に安全に保存します。
実装者向けガイド：パイロットから本番まで
- ジョブ記述をテスト可能な形で設計
「在庫があり、信用スコアが閾値以上の注文を自動承認する」など、明確な条件でKPI化。 - スキルは小さく、再利用可能に設計
一つのスキル＝一つの成果物とし、テスト容易性を確保。 - フィールド命名を統一
ナレッジベースにフィールド名・単位・検証ルールを明記。 - 例外処理は段階的に追加
まずは「ハッピーパス」を構築し、徐々に例外や承認を拡張。 - 主観的判断が必要な箇所に人を配置
信用判断や利益率確認などは承認フローを組み込み、監査性を担保。 - ユーザーが日常的に使う環境へ統合
Slack・Teams・Workato Goなど既存の業務チャネルにGeniesを配置。
Genies活用の次のステップ
多くの企業が、以下の領域で早期成果を得ています。
- 人事・採用：候補者管理とオンボーディングの自動化
- IT・セキュリティ：インシデント対応とチケット分類
- 営業・サポート：リードスコアリングと顧客対応最適化
- CPQ業務：見積・承認・価格算出の自動フロー
今週から始められるAIエージェント構築ステップ
- 明確なルールを持つ業務フローを選定（例：受注、採用、営業フォローアップ）
- Genieの職務記述とKPIを定義
- 小規模スキルで「ハッピーパス」を実装
- 必要最小限のナレッジのみをロード
- 実チームでパイロットを実施し、承認や例外処理を追加
- 複数エージェントが連携する「スーパ―エージェント構成」へ拡張
まとめ：インテリジェンスをオーケストレーションする
AIエージェントを本番で運用するには、モデルやチャットではなく設計・統制・協調が鍵です。
WorkatoのAgent Studioを使えば、Geniesを迅速に構築し、安全に展開できます。
データ、ツール、人をつなぎ、AIがビジネス成果を生み出す環境を実現しましょう。
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