インテリジェント・オートメーションとは？

インテリジェント・オートメーションは機械的なフローを超えた。かつてはカスタムスクリプトやAPIが必要だったものが、今では構造を理解し、必要に応じて調整するAIエージェントを介して実行される。

ガートナーは、2024年には1％未満であったエージェント型AIによる自動化が、2028年には33％の企業ソフトウェアに搭載されると予測している。

従来のオートメーションが機能するのは、すべてのステップが期待通りに進む場合だけである。新しいレイアウトの発注書や承認の遅れによって、プロセスが止まってしまうこともある。インテリジェント・オートメーション(IA)は、その場で適応することにより、ワークフローを動かし続けます。

IAは、すでに使用されているERP、CRM、またはワークフローツールに接続し、何が入ってくるかを読み、次に何をすべきかを決定し、必要なときに待機し、自動的に再開する。

この記事では、インテリジェント・オートメーションが実際のオペレーションでどのように機能するのか、それが最も速いリターンをもたらす分野、そして既存のシステムを置き換えることなくそれを試験的に導入するためのアプローチについて検証する。

インテリジェント・オートメーションとは何か？

インテリジェント・オートメーションは、インテリジェント・プロセス・オートメーションとも呼ばれ、人工知能とロボティック・プロセス・オートメーションおよび関連ツールを組み合わせて、複雑なワークフローを実行する。

機械学習や自然言語処理などのテクノロジーを使って、情報を読み取り、解釈し、ビジネスシステム内で行動する。

固定ステップの自動化とは異なり、実行中に適応することができる。何が起こったかを追跡し、入力が予想と異なる場合は次のアクションを変更し、タスクが完了するまで継続する。

例えば、カスタマーサービスのAIエージェントは、次のようなことができる：

• CRMから顧客のアカウントを引き出す
  
• 物流システムで配送状況をライブで確認
  
• 遅延が検出された場合、適切なチームにエスカレーションする。
  
• 問題が解決したらアップデートを送る

これらはすべて、新しい命令のために停止することなく、1つの連続したプロセスとして実行される。

インテリジェント・オートメーションのさまざまなタイプ

インテリジェント・オートメーションは、需要に応じて様々な規模で実施することができる。下の表は、インテリジェント・オートメーションの主な種類を示したものである：

インテリジェント・オートメーションの主な利点

忙しくても仕事は進む

ほとんどのビジネスでは、誰かが病欠していたり、他の仕事をこなしていたりするために、注文、請求書、承認がそのままになっていることが多い。

インテリジェント・オートメーションは、プロセスをオープンな状態に保ち、欠けているピースが到着した瞬間にプロセスを再開します。つまり、「行き詰まった」タスクが減り、顧客は必要なものをより早く手に入れることができるのです。

一定の手直しによるオーバーヘッドの削減

スタッフがデータを再入力したり、ミスを修正したりするたびに、コストがかさみます。IAは一貫した記録を保持するため、顧客が注文の途中で1つのフィールドを更新しても、残りのプロセスは手直しすることなく継続できる。

チーム間のハンドオフをより正確に

各部門が同じデータの異なるバージョンを扱うことはよくある。IAは最新の値をチェックしてから行動するので、ハンドオフがきれいに行われる。

このプロセスは、タスクごとの問い合わせに費やされた時間や、解決に対する従業員や顧客の満足度といった簡単な指標を通じて、よりよくモニターし、理解することができる。

インテリジェント・オートメーションの導入方法

インテリジェント・オートメーションの導入は、ビジネス全体の規模を拡大する前に、ターゲットを絞った小さな段階から行うことが最良の結果を生む。

ステップ1：明確な摩擦があるプロセスを1つ特定する

繰り返し遅延や手作業の手戻りが発生するワークフローを探す。例えば、以下のようなものがある：

• データ不一致の多い請求書処理
• 隘路で停滞する発注書承認
• エージェントが不在のため、複数のアポイントメントが予約されない
• 部門間を行き来する顧客からのエスカレーション

ステップ2：既存システムにIAを組み込む

ERP、CRM、RPAのプラットフォームを維持する。インテリジェントな自動化ソフトウェアとツールは、コントローラーとしてワークフローに直接プラグインできます。

これにより、基幹システムをそのまま置き換えるリスクを回避できる。強力なパイロットの展開に役立つ一般的なインテリジェント自動化ツールには、Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI、Makeなどがある。

ステップ3：コントロールパイロット

小さく始める。限られたワークフローで自動化をテストし、結果を追跡する。

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試験的な例としては、財務の請求書処理などを取り上げることができる。現在のプロセスと並行してIAを1ヶ月間実施する。

何通の請求書が自動的に清算され、何通の請求書に人の手によるレビューが必要なのか、そしてその結果、支払いにかかる時間はどうなるのかを追跡する。

ステップ4：相互接続されたワークフローへの拡張

パイロットが成功したら、複数のシステムにまたがるプロセスに拡大する。この段階では、自動化は人間の遅延、例外、多様な入力をほとんど監視することなく処理する。

この段階的な展開により、コストを抑制することができる。コネクテッド・システムを使用し、変化する環境に対応しながら、試験的な結果がさらなる投資の根拠となる。

インテリジェント・オートメーション・ツール トップ5

1.Botpress

最適ワークフローが先にトリガーされた場合でも、ステップ間でアクティブな状態を維持し、新たな入力があった場合に継続するオートメーションを構築するチーム。

価格設定：

• 無料プラン：コアビルダー、ボット1台、AIクレジット5ドルが含まれます。
• Plus：月額89ドル - フロー・テスト、ルーティング、ヒューマン・ハンドオフ
• チーム: 月額495ドル - SSO、コラボレーション、共有利用トラッキング

Botpress 、システムを横断して動作するAIエージェントを構築するためのプラットフォームです。各エージェントは、現在の状態に基づいてタスクを評価することで、任意の時点から再開できる構造化されたフローとして実行されます。

エージェントは、ビジュアルエディタまたはコードを使用して構築される。フローの各ステップは、メッセージの解析、外部APIの呼び出し、ドキュメントの処理、人間の入力待ち、結果の下流への送信など、特定の処理を実行します。

エージェントは、現在のデータに基づいて前進し、全体を通して実行コンテキストを維持します。ドラッグアンドドロップの簡単なセットアップにより、ワークフローの残りの部分を安定させながら、プロンプトのテスト、条件の変更、ツールロジックの更新を行うことができます。

エージェントは、タスクがどこで中断したかを追跡するので、後で再開することなく再開することができます。実行中に必要な値が不足した場合、エージェントはユーザーに直接それを要求することができ、それが提供された時点で続行することができます。

主な特徴

• 状態を保持し、遅延や部分的な入力の後に再開するワークフロー
• 実行中に欠落したデータを要求する機能を内蔵
• 知識ベースの意思決定のための構造化されたファイルとテーブルのサポート
• エージェントフロー内の外部APIコールとツールアクション

2.ラングチェーン

最適 ロジック、ツールの使用方法、実行動作をコードで直接記述し、完全に制御する必要があるAIエージェントを構築するチーム。

価格設定：

• 開発者無料 - 1シート、5,000トレース/月、プロンプト管理、基本的なトレースツール
• Plus: 39ドル/月/シート - チーム機能、より高いトレース制限、LangGraph開発デプロイメント
• エンタープライズカスタム - セルフホストまたはハイブリッドのセットアップ、SSO、サポート、使用量のスケーリング

LangChainは、実行時に観察したことに基づいてロジックを実行するエージェントを構築するためのPythonフレームワークである。あらかじめ定義されたステップに従う代わりに、システムはコンテキストを評価し、どのツールを呼び出すかを決定し、タスクが完了するか停止条件が満たされるまでループし続ける。

フレームワークを使用することで、ユーザーはエージェントがどのように推論し、どのツールを使用し、どのように中間結果に基づいて意思決定を行うかを定義する。エージェントは、単一の入力や固定された結果を想定するのではなく、外部システムとの相互作用によってゴールに向かって働き、その計画を一歩一歩洗練させていく。

LangChainは、自動化に柔軟なロジックが必要な場合に最適です。あるフローでは、どのデータベースにクエリするかを決定し、ドキュメントから構造化されていない入力を抽出し、その結果がある閾値を満たさなければ何度もリトライを実行する必要があるかもしれません。 

コードファーストなので、高速プロトタイピングには向いていない。しかし、ツールの選択とAPIの動作を完全にコントロールすることができ、複雑で高度な自動化には不可欠だ。

主な特徴

• コードで定義されたエージェント・ロジックは、プランニングとリトライを完全に制御できます。
• 実行時に適応するツール使用とメモリ動作
• 構造化出力、カスタムプロンプト、ツールチェイニングのサポート
• 言語モデル、ベクターストア、APIとのネイティブ統合

3.クルーAI

最適 複数のAIエージェントが異なる役割を担い、明確な会話のステップを通じてタスクを調整することで、自動化を構築しているチーム。

価格設定： 

• 無料: $0/月 - 50件の死刑執行、1人のライブクルー、1席
• ベーシック：99ドル/月 - 100回実行、ライブクルー2名、5席
• スタンダード：月額500ドル - 1,000回実行、ライブクルー2名、シート数無制限、オンボーディング2時間

CrewAIは、複数のエージェントに依存するワークフローを構築するためのPythonフレームワークです。各エージェントには、リサーチャー、ライター、レビュアー、コントローラーなどの役割と責任が割り当てられ、それらのエージェントが協力してプロセスを完了します。

この "クルー "モデルはロジックを単純化する。すべてのツールや条件を扱う複雑なエージェントを書く代わりに、ユーザは作業を分担するクルーを定義することができます。各エージェントは、独自のメモリ、独自のツール、システム内の他のエージェントと話すための定義された方法を持ちます。

CrewAIはシーケンスとコミュニケーションを処理する。一旦フローが始まると、エージェントはゴールが達成されるまで、互いのタスクを受け渡す。プロセスは透過的で、ハンドオフは読み取り可能で、デバッグ中や新しいステップを追加する際に役立ちます。

始めるのは簡単だ。ロールは設定ファイルで定義され、ツールは単なるPython関数で、コーディネーション・パターンによって複雑な自動化が軽く感じられる。

主な特徴 

• タスク、ツールアクセス、コミュニケーションルールによって定義されたエージェントの役割
• 単一のチェーンではなく、エージェント間でステートが受け渡されるクルーとして実行される。
• 責任とフロー・ロジックを定義するための明確な構成

4.オートジェン

最適 エージェントが実行中に情報を交換し、前後のインタラクションに基づいて動作を適応させる必要がある自動化を構築するチーム。

AutoGenは、ユーザーとモデルだけでなく、エージェント同士の会話を中心に構築されたマルチエージェント・フレームワークです。

自動化が最も効果的に機能するのは、エージェントが結果を検証し、仮定を再チェックし、次にどのツールやアクションが理にかなっているかを決定する必要がある場合である。

CrewAIのように、Autogenは、ユーザーがエージェントグループを作成し、それぞれの役割を定義し、どのように相互作用するかを設定します。エージェントは、計画、コード、中間結果、またはフォローアップの質問で互いに応答することができます。

この設定は、API間の選択、実行中のエラーの修正、失敗したアクションプランの書き換えなど、正しい答えが事前にわからない場合に便利です。AutoGenは、固定ルールではなく、メッセージパッシングによってこのすべてを処理する。

主な特徴

• メッセージループによるエージェント間コミュニケーション
• 会話スレッド内で処理される計画と検証
• コード実行、ツールコール、コンテキストインジェクションに対応
• 実行時にフォローアップが必要な自動化に適している

5.作る

こんな人に最適 ツールコール、分岐パス、ステップ間のデータ移動の明確な可視性を備えた、構造化されたオートメーションを構築するチーム。

価格設定： 

• オープンソース：フリー - 完全なフレームワークを含む、Apache 2.0ライセンス
• プロ版無料 - Rasa Proとの会話は月1,000回まで。
• 成長：年間35,000ドル～ Rasa Studio、サポート、コマーシャルを含む

Makeは、ビジュアルシナリオを中心に構築されたコード不要の自動化プラットフォームです。各シナリオはキャンバス上で接続されたモジュールで構成され、各モジュールはデータの送信、コンテンツの変換、サービスのトリガー、AIモデルの呼び出しといった単一のタスクを実行する。

Makeがインテリジェント・オートメーションに適しているのは、決まった経路をたどらないフローを管理できることだ。シナリオは一時停止、分岐、再試行、または以前のステップを破棄することなく入力を待つことができる。入力が不完全であったり、順番通りに入力されなかったり、途中で変更されることもある。

インターフェースはデータの移動とステップの実行を明確に表示します。失敗は追跡可能で、入力は各ポイントで可視化され、ロジックはデプロイ後も編集可能です。シナリオは不透明化することなく複雑化することができます。

Makeはさまざまな外部システムと統合でき、カスタムモジュールによる拡張もサポートしている。複数のツールにまたがる管理、柔軟性、トレーサビリティが求められるワークフローに適している。

主な特徴

• 分岐、スケジューリング、リトライが可能なビジュアルビルダー
• どのデータがどこに移動したかを見る
• 不安定な入力や後期入力に対する内蔵エラー処理

インテリジェント・オートメーションの主要コンポーネント

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

ロボティック・プロセス・オートメーションは、ボタンをクリックしたり、ファイルを開いたり、データを入力したり、システム間で値をコピーしたりといった、デジタル・インターフェースにおける人間の行動を模倣する実行レイヤーである。 

多くの古いシステム、あるいは画面を通して人間が使用することだけを想定して設計されたシステムには、この機能がない。そのような場合でも、RPAは人が行うのと同じようにソフトウェアを操作し、メニューをクリックしたり、フィールドに入力したりすることで、タスクを完了させることができる。

大規模言語モデルLLMs

インテリジェント・オートメーションが指示を理解し、次のステップに進み、結果を説明する必要がある場合、大規模な言語モデルはそれを可能にするコンポーネントである。プロセスを推論し、結果を明確な言葉で伝える能力を追加します。

実務的には、LLMs プロセスにおけるこれらの特定の役割を担うことができる：

• 要求を理解し、より小さなステップに分解する
  
• 各ステップごとに適切なデータやコンテキストを引き出す
  
• 次に使うツールやシステムを決める
  
• 必要に応じて、人間が読める明確な回答や要約を作成する。

データのプライバシー、統合オプション、ワークフローの複雑さなどの要因はすべて、どのモデルが与えられた環境で最高のパフォーマンスを発揮するかに影響する。

機械学習（ML）

インテリジェント・オートメーション・パイプラインの機械学習モデルは、オートメーションの動作を改善する、より具体的なデータ駆動型のタスクを処理する。機械学習モデルは多くの場合、バックグラウンドで次のように動作する：

• プロセスの結果を予測する、または入力データを分類する
  
• プロセスが正常な状態から逸脱し始めたときに異常を検出する。
  
• 精度と効率を維持するために、システムのパフォーマンスを長期にわたって監視する。

MLモデルは、LLMs 自然言語処理をまったく伴わないかもしれない。彼らの役割は、オートメーションがリアルタイムで適切に対応できるように、数値を通してより良い認識と意思決定のシグナルを与えることである。

インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）

インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングとは、スキャンしたフォームから手書きのメモまで、構造化されていないファイルをAIが読み取り、オートメーション・システムが使用できるデータに変換する方法である。

IDPステップはこれまで、インテリジェント・オートメーションの中で最もリソースを必要とする部分のひとつであり、解析の各段階にはそれぞれ複雑さとコストが伴う。

文書解析がどのように変化したかを実感してもらうために、LLM手法を使った2019年の標準的なものと2025年の標準的なものを簡単に比較してみよう：

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解析コストとフォーマットのサポートは、スキャン入力、レイアウトの豊富なファイル、検索のユースケースにわたってLLM文書理解をテストしたLlamaIndexの最近のベンチマークに基づいている。

API統合とツール実行

APIは、異なるソフトウェアが直接情報を交換できるようにします。インテリジェントオートメーションでは、フォームの送信、イベントのスケジュール、チケットの作成、レコードの更新などのアクションを実行するために使用されます。

オートメーションは、多くの場合、解析されたドキュメントやRPAで定義されたステップに基づいて、何をすべきかを決定し、適切なAPIを呼び出してタスクを完了する。アクションが実行されると、人間の入力なしにプロセスが続行される。

タスクが単純であろうとダイナミックであろうと、核となる考え方は同じである。オートメーションが何が起こるべきかを知ったら、それを実行する方法が必要であり、APIは将来のレビューのために記録を保持しながら、それを実行する安全でセキュアな方法を提供する。 

認証とセキュリティ（OAuth、MCP）

自動化システムは、実際のアカウントで動作し、機密性の高いツールにアクセスし、ライブ環境で更新を行い、最も重要なことは、所有者に代わって整合性を表現することである。

つまり、すべてのステップで適切なレベルのアクセスが必要であり、さらに重要なことは、誰が（あるいは何が）何をしたかをエージェントが知る必要があるということだ。

• OAuth（ユーザー付与アクセス）：オートメーションが人間の代わりに行動する必要がある場合に使用される。ユーザーの権限に紐づいた時間スコープのトークンを提供する。
  
• モデル・コンテキスト・プロトコル形式のサービスID（マシン間）：デジタルバッジのように、人間が介在することなくマシン同士が直接認証し合う方法。 

正確なセットアップは、環境やコンプライアンス要件によって異なる。

インテリジェント・オートメーションとRPAの違いとは？

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は再現性を重視して構築されている。フィールド間のデータコピー、ファイルの移動、フォームへの入力など、決められたルールに従って作業を自動化する。これらのボットがうまく機能するのは、手順が常に同じで、入力が予測可能な場合だ。

インテリジェント・オートメーション（IA）は、固定されたスクリプトに従うのではなく、AIを使用して動的に対応し、コンテキストに基づいてアクションを選択し、エッジケースを処理し、複数のステップにわたってツールを調整する。

エンタープライズリソースプランニングのチャットボットで請求書を処理することを想像してみてください。

• RPAボットは固定フィールドから合計を取り出し、システムに落とし込む。フォーマットが変更されると壊れる。
  
• IAシステムはドキュメントを読み、そこに何があるかを理解し、エッジケースにフラグを立て、レイアウトが新しくても、どこに行くかを選択する。

核となる違い：RPAはすでにマッピングされたタスクを完了させる。IAは実行中にタスクを完了する方法を見つけ出す。

日常業務にAI自動化を加える

ほとんどのビジネスでは、注文の承認、記録の更新、ファイルの移動など、反復可能なルーチンがすでにある。問題は、これらのルーチンが機能するのは、すべてのステップが計画通りに行われる場合だけだということだ。

AIエージェントは、このようなワークフローを柔軟にする。不足している情報を待ったり、何かが変更されたときに再びピックアップしたり、チームにやり直しを強いるのではなく、プロセスを動かし続けることができる。

すでにあるものを置き換える必要はない。AIは現在のツールの上にレイヤーを重ね、必要なときだけ介入し、残りのプロセスはスムーズに進行します。

無料です。