今年のWorkatoのキーノートは、企業がAI戦略の土台をどう考えるべきか、その転換を示しました
年次カンファレンス「WOW: World of Workato」がラスベガスで閉幕しました。3日間にわたり、50以上のセッション、100名の登壇者、ハンズオントレーニング、製品の詳細解説を通じて、Workatoコミュニティが一堂に会しました。
Chief of AIのBhaskar Royは、オープニング基調講演を次のメッセージで始めました。私たちは一貫して、お客様がアイデアとビジネス成果の間にある「インテントと成果とのギャップ」を、スピードとスケールをもって埋められるよう支援してきた、というものです。Chief Product OfficerのBhagat Nainani、そしてLenovo、Vodafone VOIS、Anthropicのリーダーたちとともにステージに立ち、企業がインテントから成果へのギャップをどう埋めているのかをお伝えしました。
推論をたくさんしても成果に結びつかない
Bhaskarはまず、エンタープライズAIにおけるおなじみの課題から話を始めました。AIへの支出もトークン消費も増え続けています。しかし、成果がそのペースに追いついていません。多くの場合、AIは企業の周縁部にとどまり、中核を変革できていません。さらに、新しいAIモデルやエージェントが次々と追加され、AIに取り組む各チームがそれぞれ、業務アプリ、データベース、レガシーシステムへの接続を個別に用意しています。これが新たな断片化とカオスを生んでいます。Bhaskarははっきりとこう述べました。「カオスの上でAIをスケールさせることはできません」。
これを解決するため、Bhaskarは2つの主要な発表を行いました。この2つが合わさって、エンタープライズAIのためのWorkatoの新しい基盤を形づくります。
制御&実行プラットフォーム
関連するエンタープライズコンテキストをすべて集約する、統合された中立のプラットフォームです。設計時と実行時の両方でセキュリティとガバナンスを徹底し、あらゆるAIモデル、あらゆるエージェント、あらゆるMCPサーバーにまたがる、信頼できる統制された実行を可能にします。
AIRO
Workatoの新しい顔です。あらゆるビルダーのインテント(意図)を、ビジネス成果へと変換します。分析、アーキテクチャ設計から、デプロイ、監視、改善まで、ライフサイクルのあらゆる段階を対象としています。
この記事では、こうした発表の背景にある市場の変化と、意図と成果のギャップを埋めるには、なぜエンタープライズアーキテクチャへの根本的に新しいアプローチが必要なのかを掘り下げます。
制御プレーンの乱立では、エージェントの乱立は解決しない
エンタープライズのAI施策が増えるにつれ、AI制御プレーンの必要性も高まっています。たとえばBCGは「AIエージェントはエンタープライズガバナンスよりも速く拡大しており、リスクを増やさずにAI導入を加速させたい組織にとって、集中管理が不可欠になっている」と論じています。またDeloitteは最近、エンタープライズの制御プレーンを、テクノロジースタック全体にわたる「戦略的な神経系」と表現しました。しかし、大手テクノロジーベンダーがこぞって自社の制御プレーンでこの需要に応えようとする中で、新たなアーキテクチャ上の問題が浮上しています。
Fortune 500企業のCIOであるRaj Pillaiはこう語っています。「今や制御プレーンはたくさんありますが、統制はむしろ弱まっています」。ハイパースケーラー、セキュリティベンダー、データプラットフォーム、さらにはSIまでもが、それぞれ閉じた制御プレーンを打ち出す中で、エンタープライズのCIOは新たな形の運用上のカオス、すなわち「制御プレーンの乱立(スプロール)」に直面しています。閉じた制御プレーンは、自社のアプリやそのエコシステムの内側はよく見えても、その外側は見えません。WorkatoのChief of AIであるBhaskar Royは、リーダーたちに率直にこう警告しました。「制御プレーンの乱立は、あなたのカオスの助けにはなりません。むしろカオスを増やすのです」。
エンタープライズAIには、新しい「仕事の基盤」が必要
意図と成果のギャップを埋める企業は、カオスを抑え込み、AIがスケールして実行できるようにし、エンタープライズROIをもたらすアーキテクチャを設計しています。そのためには、次の3つのレイヤーに支えられた、新しい仕事の基盤が必要です。
完全なエンタープライズコンテキスト
効果的なAIには、関連性のある完全なエンタープライズコンテキストが必要です。そしてコンテキストとは、企業の知識や、基幹システムやドキュメントのデータだけではありません。Bhagat Nainaniが語ったとおり、プロセスコンテキストがなければ、「AIはプロセスが一般的にどう機能し得るかは知っていても、あなたのプロセスが実際にどう機能しているかは知りません」。
中立な制御&実行プレーン
ガバナンスが、特定ベンダーのアプリケーションスタックの中に閉じ込められてはいけません。必要なのは、あらゆるビジネスコンテキストを集約し、すべてのシステムの間に位置して、複数のモデル、アプリ、MCPサーバー、エージェント、データソースにまたがって同時に実行できるプラットフォームです。
インテントの基盤
AIシステムは、働く人が達成しようとしているビジネス目標を中心に設計されるべきです。たとえば「この新入社員をオンボーディングする」「請求書を処理する」といったものです。その目標がインテントです。ナレッジワーカーは、自然な会話を通じてAIに指示を出し、ドメイン特化のAIエキスパートと協働し、プロセス全体の可視性を保てなければなりません。このレイヤーより下のすべては、背後で目に見えない形で機能します。その唯一の役割は、人間のインテントを、信頼できるもの(セキュリティとコンプライアンスのガードレールで厳格に守られる)、そして実行可能なもの(基盤となるすべてのシステムにわたって確実に実行される)にすることです。
制御プレーンと実行プレーンは一体であるべき
制御プレーンは、実際に仕事が行われる実行プレーンから切り離して機能することはできません。Bhaskarはこれを空港にたとえました。管制塔は空域のルールを定めますが、空港は管制塔よりはるかに大きな存在です。滑走路、搭乗ゲート、燃料、地上スタッフが、すべて機能して初めて1便が定刻に出発できます。「管制塔がなければ、空港は機能しません。そして両者が連動していなければ、すべてが崩れてしまいます」。AIも同じです。実行を伴わないガバナンスは何も動かしませんし、ガバナンスのない実行は、ただ速いだけのカオスです。
推論と行動の間にあるこのギャップこそ、多くのプロジェクトが停滞する場所です。炉辺談話の中で、AnthropicのHead of US Mid-Market GTMであるTravis Bryantは、ただ「何にでもAIを振りかける」だけではうまくいかないと指摘しました。Claudeのようなモデルは知的な「脳」にあたりますが、安全に行動するには、統制されたエンタープライズの「手」が必要です。Travisはこう説明しました。「モデルは、与えられたコンテキストの分しか賢くなれません。それらのシステムとの対話方法をClaudeに教えなければ、自動化やワークフロー改善は得られないのです」。
制御プレーンがガードレールを定める一方で、実行プレーンはエージェントがリアルタイムに推論し、行動する場所です。両者が乖離すれば、エージェントが意図したとおりに動くことは保証できません。しかし、ステージ上でLenovo、Vodafone VOISなどが示したように、ガバナンスと実行が一体となって機能すれば、AIはパイロットの段階を脱し、真のエンタープライズ規模の成果を生み出し始めます。
ナレッジワーカーは、基盤となるインフラではなく、インテントのレベルで仕事をします。したがって、このアーキテクチャの最終的な試金石は、人間のインテントをどれだけ滑らかに実際のビジネス成果へと変換できるかです。ここから話は、Workatoの新しい顔であるAIROへとつながります。
AIROがあれば、ビルダーはロケット科学者でなくてもいい
キーノートで最も大きな見せ場となったのは、AIROの紹介でした。Bhaskarは、AIROをWorkatoの「新しい顔」であり、ビジネスライフサイクル全体にわたるすべてのビルダーにとって、唯一の主要インターフェースであると説明しました。
「AIROは、Workatoを始めて以来、私たちが手にした最大のブレークスルーの一つです」
――Bhaskar Roy、Chief of AI、Workato
従来のやり方では、ビルダーは最初に複雑な判断をする必要がありました。DiginomicaのIan Thomasが述べたとおり、AIROでは「ユーザーは、レシピ、ワークフロー、エージェント、スキルのどれを作るべきかを判断したり、異なるツールを使ってできあがったソリューションを組み立て、デプロイしたりすることを求められません。達成したいことを説明するだけで、そのインテントをどう実装すべきかはAIROが代わりに判断してくれます」。
未来は、AIROにアイデアを伝えることで作られる
たとえば「新規顧客が登録したら、本物かどうかを確認し、社内システムをチェックして、アカウントをプロビジョニングして」と伝えます。するとAIROがアーキテクチャを考え、本番品質のソリューションを構築してくれます。組み立てるべき部品は一つもありません。
これはすでに本番環境で起きています。Lyftでは、インテグレーションの経験がまったくないノーコードビルダーが、1日足らずでエージェントを出荷しています。その方はこう語りました。
コードの経験がない私にとって、[これまでに作ったGenie]はかなり大変なプロジェクトでした。でもAIROがあるおかげで、4〜5個のGenieを作って、1日足らずでデプロイできました」
――Jonathan Mooney、Senior Operations Manager、Lyft
「私たちは、あなたや私のような普通の人々が、仕事の中で最も困難な課題から解放してくれるプラットフォームで、自分たちのプロセスを自分で制御できるよう、ひたむきに取り組んできました」
――Bhaskar Roy、Chief of AI、Workato
なぜ重要なのか:鍵は「エンパワーメント」
AIROは、ビジネス全体のユーザーが仕事に向き合う方法を大きく変えます。自分たちのプロセスを理解し、本当に必要なことを知っている人たちが、それを直接改善できるようになります。人々が自分のプロセスを制御できるようになると、ビジネスにとって数え切れないほどのメリットが生まれます。成長し、改善され、拡大し、変更に専門的な技術力が必要だった時代にはできなかった新しいオペレーティングモデルが可能になります。
Cohesityでは、これを大規模に実践しています。すべての変更を中央のチームが承認しなければならないというボトルネックを作る代わりに、各部門にアクセスを開放しました。
「部門ごとのデータの機密性に応じて、多くのワークスペースをプロビジョニングし、全社に開放しました。『どうぞ、ご自分で作り始めてください!』と伝えたのです」
――Jatin Satya、Senior Director of Enterprise Applications、Cohesity
エンタープライズでAI導入がスケールするとき、その姿はこのようなものです。変更に対する「門番」の存在は、企業全体にわたるエンパワーメントに置き換わります。
本番環境での実証:Lenovo、Vodafone、Red Hat
この新しい基盤の上ですでに実行している、エンタープライズのリーダーたちとステージを共にできたことを、私たちは大変うれしく思います。
LenovoのQira
Lenovoは、PC、スマートフォン、ウェアラブルをまたいで動作するアンビエントなパーソナルAI「Qira」を、Workatoで実現している事例を紹介しました。LenovoはWorkatoのエンタープライズグレードのMCPコネクタを使い、数週間で数十もの安全なアプリ接続を展開し、大規模で統一されたユーザー体験を提供しています。
「私たちには課題がありました。Qiraを、人々がすでに持っているデータにつなぐ必要があったのです。それを大規模に、MCP型のコネクタを作って実現したいと考えました。それを解決してくれたのがWorkatoでした……Workatoは、1週間で10のアプリケーションを提供してくれました」
――Pooja Sathe、Head of AI Ecosystems & Partnerships、Lenovo
Vodafone / Vodafone Intelligent Solutions(VOIS)
VOISのHead of Strategic InitiativesであるAlena Keckは、Vodafoneがコアオペレーションをどのように根本から再設計したかを詳しく語りました。5日間のハッカソンを実施して30のエージェントと60の再利用可能なスキルを構築し、あわせて、パフォーマンス、コスト、品質を継続的に監視するAgentOpsフレームワークを導入しました。
「5日間で、30のエージェントと60の再利用可能なスキルを構築しました。稼働中のエージェントの指標も取得できるようにしたので、エージェントをデプロイするだけでなく、その挙動を観察し、フィードバックをもとにリアルタイムで改善し、チューニングすることができます」
――Alena Keck、Head of Strategic Initiatives、VOIS
Red HatのAI Factory実践
Red HatによるWorkatoの導入は、エンタープライズ規模のAI自動化の可能性を示しています。スピードとエンパワーメントに注力することで、プラットフォームを大きくスケールさせました。
「私たちはWorkatoプラットフォームをわずか4人のエンジニアで運用していますが、社内には約300人のビルダーがいます……デリバリーのスピードを、約8週間から1週間に短縮しました」
――Sherry Gentry Gasper、Senior Director、Enterprise Architecture and Delivery Acceleration、Red Hat
LenovoやVodafoneからRed Hatに至るまで、本番環境での実証結果は明らかです。エンタープライズAIの実験フェーズは終わり、本番品質の実行の時代が始まりました。スピードとスケールをもって意図と成果のギャップを埋めるには、完全なエンタープライズコンテキスト、統合された制御と実行、そしてあらゆるビルダーをエンパワーするAIファーストの体験を備えたアーキテクチャが必要です。
ここで紹介した新機能はすべて、現在お使いのWorkato ONEサブスクリプションでご利用いただけます。皆さまが次に何を作られるのか、今から楽しみにしています。
