エージェンティックAIワークフローとは？

エージェンティックAIはリアルタイムデータを活用し、最小限の人間の手助けで独立して意思決定を行います。ここでは、エージェンティックAIワークフローについて知っておくべきことをまとめました。

エージェンティックAIワークフローとは？

エージェンティックAIワークフローは、自律的なAIエージェントが、定められたルールや目標のもとで、独立してタスクを実行し、意思決定し、状況の変化に適応できるプロセスです。

例えば、AIを活用したサプライチェーンのワークフローでは、需要予測、ルート最適化、在庫補充の自動化が可能です。医療のスケジューリングシステムでは、医師の空き状況、患者の希望、クリニックのリソースを考慮して効率的に予約を割り当てます。

エージェンティックAIワークフローの仕組み

エージェンティックAIワークフローは、データを分析し、意思決定し、最小限の人間の介入でタスクを積極的に実行するよう設計されています。

ここでは、医療の予約スケジューリングシステムを例に、これらのワークフローがどのように機能するかを説明します。

1. 目標と状況の把握

エージェンティックAIワークフローは、明確な目標とパラメータをもとに設計されます。

この場合、目標は医師の空き状況、患者の希望、クリニックのリソースなどを考慮して、患者の予約を効率的にスケジューリングすることです。

AIエージェントは、クリニックの営業時間、医師の専門分野、患者の履歴など、自身が動作するための具体的なルールや状況を理解するようにプログラムされています。

2. リアルタイムデータの分析

AIエージェントは、医師の急な欠勤や予約の変更など、最新のデータを継続的に分析します。

例えば、キャンセルにより医師の空きができた場合、AIエージェントはこの情報を処理し、新たに空いた枠を有効活用できる患者を特定します。

3. 自律的な意思決定

分析したデータをもとに、AIエージェントは選択肢を評価し、最適な行動を自律的に決定します。

例えば、患者が当日に予約をキャンセルした場合、AIエージェントは急な予約を受け入れやすい患者を優先的に選びます。まずは緊急性の高い患者から連絡を取り、予約を引き受けられる人が見つかるまで対応します。

4. タスクの積極的な実行

AIエージェントは、最適な患者に通知し、医師のスケジュールを更新し、予約を確定します。これらすべてを人間の手を借りずに実行します。

エージェンティックAIワークフローのユースケース

エージェンティックAIワークフローはさまざまな業界で活用され、変革的な成果をもたらしています。いくつかの例を紹介します。

営業

セールスチャットボットを顧客対応ツールとして導入するだけでなく、完全自動化された営業プロセスの実現まで、エージェンティックAIワークフローは企業の顧客対応を大きく変えています。

AIチャットボットは、顧客の質問に即時回答し、閲覧履歴に基づいた商品を提案し、購入手続きも案内できます。カゴ落ちや期間限定オファーのリマインダーも自動で送信でき、販売機会を逃しません。

マーケティング

チャットボットマーケティングのようなエージェンティックAIワークフローは、パーソナライズされたプロモーションの配信、リアルタイムデータの分析、アプローチの最適化によりマーケティングを変革します。

チャットボットは、個々の顧客に合わせたやり取りを行い、商品を提案し、カゴ落ちのリマインダーも送信します。

年末商戦などの繁忙期には、プロモーションを動的に調整し、収益最大化を図ります。

• 商品レコメンデーション
• パーソナライズされた割引
• リアルタイムでのプロモーション調整

医療分野

エージェンティックAIワークフローは、医師の空き状況を最適化し、患者満足度を高めることで、患者の予約管理を効率化します。

これらのワークフローは、リマインダーの自動送信、必要に応じた予約の再調整、緊急度や医療ニーズに基づく患者の優先順位付けなどを積極的に行います。

サプライチェーン管理

リアルタイムの需要予測や動的な在庫管理は、エージェンティックAIワークフローがサプライチェーン管理を変革する代表的な方法です。これらのワークフローは、リアルタイムデータを活用して遅延を最小限に抑え、コスト削減と効率化を実現します。

例えば、AIエージェントが需要の急増を予測し、それに合わせて在庫レベルを自動調整することができます。ブラックフライデーのような需要が高まる時期には、AIエージェントが事前にこれを予測し、在庫を積極的に増やします。

エージェンティックAIワークフローの種類

エージェンティックAIワークフローにはさまざまなタイプがあり、それぞれ特定のビジネスニーズや業務プロセスに対応しています。

会話型AIワークフロー

AI搭載アシスタントなどで使われる会話型AIワークフローは、コンテキストや意図、履歴データに基づき、ユーザーを複数ステップのやり取りへ導きます。

これらのワークフローは、ユーザーのニーズを予測し、自律的に応答を調整することで、パーソナライズされ効率的な体験を提供します。

例えば、AI搭載のカスタマーサポートワークフローは、注文状況の確認やアカウントのトラブル対応など、定型的な問い合わせをコンテキストに応じた質問で案内できます。

より複雑な問題は人間の担当者に引き継ぎつつ、詳細な会話履歴も提供します。チャットボットの自己完結率（人間の介入なしで解決した割合）が高いほど、コスト削減や応答時間短縮に貢献していることが分かります。

マルチエージェントシステム（MAS）

マルチエージェントシステム（MAS）では、複数のAIエージェントが同じ環境で協力し、複雑で分散した課題を解決します。

MASはエージェンティックAIワークフローを活用し、エージェント同士がデータを交換し、行動を調整し、リアルタイムで共同意思決定を行うことで、タスクの分担や共通目標の達成を実現します。

例えば、小売業でMASを導入し、自律型配送車両やドローンが協力して配送時間やルートを最適化することができます。

これらのシステムでは、車両同士がリアルタイムの状況（道路の閉鎖や天候の変化など）に応じて連携・適応し、効率的かつ迅速な配送を実現します。

強化学習（RL）エージェント

強化学習（RL）エージェントは、試行錯誤を通じて学習し、行動の結果として得られる報酬やペナルティに基づき意思決定を調整します。

例えば、倉庫ロボットでは、RLエージェントがロボットアームの動きを最適化し、より効率的にピッキングや梱包を行うようになります。最初はアイテムの配置を誤るなどのミスもありますが、成功したタスクの報酬信号を最大化することで、最も効率的な動きや行動を徐々に学習します。

倫理的なエージェンティックAIワークフロー

エージェンティックAIワークフローの自律性が高まるにつれ、医療チャットボットや金融分野のAIエージェントなど、高リスク産業への導入時には倫理面での慎重な配慮が求められます。

医療請求の自動却下など、規制のないシステムは効率性を優先するあまり個人に不利益を与えたり、社会的信頼を損なう恐れがあります。

倫理的なワークフローは、説明可能な意思決定や十分な監督体制を備え、透明性・説明責任・公平性を重視し、社会的価値観と整合する必要があります。

例えば、自律配送車両を管理するMASでは、効率性が安全性やアクセシビリティを損なわないよう、倫理的なガイドラインが必要です。

エージェンティックAIワークフローは大きな可能性を秘めていますが、人間中心のアプローチで設計する必要があります。

エージェンティックAIワークフローを始めよう

エージェンティックAIワークフローは、データを活用して積極的に意思決定と実行を行うことで、ビジネスオペレーションを変革しています。

Botpressを活用したワークフローにより、Waiver Groupは3週間でリードが25%増加し、hostifAIは顧客対応の75%を人手なしで処理できるようになりました。

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よくある質問

1. すべてのAIエージェントがエージェンティックですか？

いいえ、すべてのAIエージェントがエージェンティックというわけではありません。AIエージェントが「エージェンティック」となるのは、自律的に意思決定し、環境の変化に適応し、独立して目標を追求できる場合のみです。多くの基本的なエージェントは、決められたルールやフローに従うだけで自律性はありません。

2. エージェンティックAIワークフローは、構造化されていない環境や予測できない状況でも動作しますか？

はい、エージェンティックAIワークフローは、リアルタイムデータと適応的な意思決定を使って予測できない環境でも機能するよう設計されています。ただし、その効果は使用するトレーニングデータやフィードバックループに依存します。

3. エージェンティックAIワークフローを構築するための技術的要件は何ですか？

エージェンティックAIワークフローを構築するには、高度なAIモデル（LLMや強化学習エージェントなど）、リアルタイムデータへのアクセス、目標や制約を定義するフレームワーク、そして関連システムと接続するための統合レイヤー（通常はAPIやローコードプラットフォーム）が必要です。

4. 自社の業務プロセスがエージェンティック自動化に適しているかどうかは、どう判断すればよいですか？

さまざまな入力への対応が必要だったり、常に人の判断を必要としない反復作業が含まれる場合、その業務プロセスはエージェンティック自動化に適しています。例えば、リクエストの振り分けやリードのルーティングなどが該当します。

5. エージェンティックAIワークフローのパフォーマンスはどのように評価されますか？

エージェンティックAIワークフローのパフォーマンスは、タスクの成功率、応答時間、コスト削減、人による介入頻度、ユーザー満足度などで評価されます。