AI エージェントとは

AI エージェントとは、人間に代わって計画を立て、タスクを実行し、意思決定を行うことができるインテリジェントな自律システムです。コンテキスト内の要求の意図を解釈したり、履歴データから学習したり、変化する条件にリアルタイムで動的に適応したりします。

企業のエコシステムに統合された AI エージェントは、複数のツールとシステムを統合し、さらに他のエージェントと連携して、複雑なマルチステップワークフローを完成させます。

AI エージェントの種類

エンタープライズ AI エージェントには、主に 5 つの種類があります。

1. 単純反射エージェントは、条件反射のロジックを用いて動作します。つまり、変化を認識すると反応します。
2. モデルベース反射エージェントは、変化に対して反応する点は単純反射エージェントと似ていますが、観察する環境についての記憶（モデル）を保持する点で異なります。この記憶によって、直接的な刺激に対するよりも適切な反応を返すことができます。
3. 目標ベースエージェントは、検索または計画アルゴリズムを用いて、想定されるアクションを評価し、結果を予測し、意図した目標を達成するためのアクションを最適な順序で選択します。
4. 効用ベースエージェントは、ある決定によって、意図した目標が達成される度合に基づいて動作します。効用は望ましさの数値基準を表すため、このエージェントは、競合する目標のバランスをとりながら、パフォーマンスを最大化することを目指します。
5. 学習エージェントは、アクションの結果を観察し、その結果の良し悪しを評価して、パフォーマンスを継続的に改善します。

企業は、複数の AI エージェントを組み合わせてマルチエージェントシステムを構築し、複雑なワークフローを処理することもできます。

例えば、HVAC システムの単純反射エージェントは、室温が上昇すると冷却を開始する可能性があります。モデルベース反射エージェントと組み合わせた場合、特定の部屋が日光でより速く温まることを記憶しており、それに応じて冷却の優先順位を調整します。

企業における AI エージェントユースケースの例

AI エージェントは、生産性の向上にとどまらず、すでに企業全体で効果を発揮しています。この変革を実証するのが、SAP の Joule Agents です。

Joule Agents は、すべてのビジネス機能を統合できるエンタープライズ AI エージェントのシステムであり、複雑なマルチステップワークフローを迅速化し、ビジネス価値を広範囲で実現するのに役立ちます。SAP のデータ製品はサイロ間の異種データを調和させるため、Joule Agents はビジネスのコンテキスト全体にグラウンディングされたインサイトや推奨事項を提供することができます。Joule Agents は、プロセスの独自性に関係なく、既存のシステムとのコンプライアンス、セキュリティ、互換性を確保するためにカスタマイズできます。

Joule Agents が最も大きな効果をもたらす主なビジネスユースケースを見ていきましょう。

財務と会計における AI エージェント

財務チームと契約の経理担当者は、支払いと決算の迅速化を求めています。しかし、不適切な請求書や支払漏れは、手作業の介入を必要とする時間のかかる問題です。

Joule のクレーム解決エージェントは、請求書や契約の詳細を分析し、相違や不一致にフラグを設定して、クレーム処理を自動化します。この対応は、事後ではなく予防的に実行され、生成されたクレジットメモの処理方法が財務チームに通知されます。

そのほか、財務における AI エージェントのユースケースには、以下の例があります。

• 顧客の支払行動を評価する支払遅延予測。先を見越した働きかけを可能にし、運転資本を強化します。
• 支払いと未処理請求書の自動支払照合。手作業で時間のかかるプロセスの合理化によって、売上債権回転日数が短縮されます。
• 決算処理の解決。過去の決算サイクルを分析し、異常にフラグを付け、異常が重なって組織全体の遅延に発展する前にチームを解決に導きます。

これらの機能により、財務チームは効率を高め、特に入金や支払遅延を管理する際に、事後対応から予防的アプローチに移行することができます。

サプライチェーンと調達における AI エージェント

調達業務は複雑で、データ量が多く、時間的な制約があります。サプライチェーンを管理するチームは、変化するビジネス状況を常に把握し、サプライチェーンの混乱を軽減するために、迅速な意思決定を行う必要があります。

そこで役立つのが Joule のソーシングエージェントです。ソーシングの機会を特定し、サプライヤーを評価し、RFP プロセスを自律的に開始して、調達サイクルの合理化とコスト効率の向上を実現します。

これにより、企業の妥当性と競争力を維持することができます。そのほか、サプライチェーンと調達における AI エージェントのユースケースには、以下の例があります。

• 自動請求書処理。請求書データを手入力する負荷を削減します。この AI エージェントは、相違を迅速に抽出してチェックし、特定します。
• リードタイム分析。不正確なリードタイムデータを検出して訂正し、在庫切れと遅延を防ぎます。
• 不良の検出。画像データを分析してエラーを迅速かつ正確に特定し、製品の品質改善を促進します。

人事における AI エージェント

マネージャーは、エンタープライズ AI エージェントを使用してチームの能力を高めています。特に実績および目標エージェントは、データ収集を自動化して、リーダーがすべての従業員に関連するインサイトを得られるようにします。

これらの AI エージェントはビジネスデータのコンテキストを理解しているため、個人面談用にパーソナライズされた論点を生成し、従業員の目標をビジネス目標に合わせて調整し、建設的なフィードバックを提供することができます。

そのほか、人事における AI エージェントのユースケースには、以下の例があります。

• 職務記述書の生成。自然言語を使用して高品質な職務記述書の下書きを作成し、採用担当者の時間を節約します。また、有力な候補者が興味を失いかねないような曖昧な表現や偏った言い回しへのフラグ付けも行います。
• 応募者選考。大量の履歴書を評価することができます。また、アンコンシャスバイアスを減らして、優秀な候補者に焦点を当てます。
• 面接の準備。役割に合わせて調整された面接の質問をマネージャーに提供し、候補者の真の潜在能力を明らかにします。

製造における AI エージェント

AI エージェントは、遅延を予想してその影響を緩和し、工場の生産性を高めます。例えば、Joule の現場責任者エージェントは、中断の可能性を特定すると、それに対処するためのスケジュール調整を推奨して、責任者をサポートします。このエージェントは、問題の重大度と関連する依存関係を可視化して、計画外のダウンタイムを事前に回避し、全体的な業務効率を向上させます。

AI エージェントは、ボトルネックや遅延が発生した場合に緊急時対応策を提供し、オペレーションの動的な調整を可能にします。このような対応をサポートする AI エージェントのユースケースには、そのほかに以下の例があります。

• 予測保全。AI エージェントがセンサーデータを用いて、設備をいつ整備すべきか、または部品を交換する必要があるかを、故障が発生する前に決定します。
• 品質管理。不良の特定によって、一貫性の向上と廃棄物の削減を促進します。機械学習技術を活用して、プロセスを自律的に調整し、製造基準を維持することができます。

マーケティングとコマースにおける AI エージェント

マーケティングチームは、AI エージェントを用いて、良質なリードを優先し、顧客対応をパーソナライズし、コンバージョンを促進します。販売担当者は、このような基本タスクを自動化することで、職務の中で人間味が必要とされる面に重点を置くことができます。

例えば、AI エージェントは、購入履歴などのインテントシグナルを分析して、購入が見込めるリードを特定することができます。次に、マーケティング担当者やアカウントチームに、パーソナライズされたキャンペーンや直接的な働きかけによってこれらのリードと対話するよう促し、関心レベルが最高になるタイミングでリードと関係を構築できるようにします。

これを補完するカタログ最適化エージェントによって、価格と製品エントリが継続的に更新されます。検索意図の変更に合わせてコンテンツが動的に再構築され、検索エンジン結果のランキングが改善されます。

エンタープライズ AI エージェントと人間のコラボレーションは、高い効果を示す結果をもたらす可能性があります。そのほか、マーケティングにおける AI エージェントのユースケースには、以下の例があります。

• 顧客のセグメント化。行動、好み、意図に基づいて顧客を動的にグループ化し、ターゲットを絞り込んだ効果的なキャンペーンを可能にします。
• 製品レコメンデーション。リアルタイムのインタラクションを分析して関連製品を提案し、コンバージョン率と顧客満足度を向上させます。
• コンテンツ生成。オーディエンスのセグメントと SEO 目標に合わせて、製品説明、キャンペーンコピー、プロモーションメッセージを作成します。

IT とガバナンスにおける AI エージェント

AI エージェントは、コンプライアンスタスクの自動化、システム健全性のモニタリング、ポリシーの適用を通じて、脅威からの防御やコンプライアンスの維持に対応する IT チームをサポートする機会が増えています。

IT における AI エージェントのユースケースには、以下の例があります。

• ポリシーの適用。ユーザーアクティビティとシステム構成をモニタリングし、内部および外部の規制を確実に遵守します。
• データガバナンス。不整合の検出、基準の適用、アクセス制御の管理によって、データ完全性を維持します。
• セキュリティモニタリング。システム動作の異常なパターンを特定して、IT チームがエスカレーションを行う前に潜在的な脅威に対応できるようにします。

カスタマーサポートにおける AI エージェント

顧客は、迅速でパーソナライズされたサポートを求めています。AI エージェントは、サービスチームがこれらの要求に効率的かつ広範囲に対応できるよう支援します。

例えば、ショッピングエージェントは、製品の詳細、同等の選択肢、受注支援を新規顧客に提供します。既存顧客は、質問の意図を評価し、正確な回答を提供する質疑応答エージェントも利用できます。

このような AI エージェントの機能により、対応時間が短縮され、顧客満足度が向上し、担当者はより複雑なチケットに対応できます。この機能を実証するそのほかのユースケースには、以下の例があります。

• チケットの優先順位付けとルーティング。受信したサポート依頼を自動的に分類し、緊急度、トピック、センチメントに基づいて適切なチームにルーティングします。
• サービスケースの要約。長いサービススレッドを簡潔な要約にまとめることで、引き継ぎをスムーズに行い、解決までの時間を短縮します。
• 担当者支援。リアルタイムの提案や次善のアクション、また、ライブでの対話中にはナレッジリソースを提供します。

実践ガイダンス：エージェント型 AI の統合

AI エージェントソリューションの導入には、ビジネス目標をサポートし、組織全体のステークホルダーから賛同を得られる戦略的アプローチが必要です。

まず、AI エージェントが測定可能な価値を提供できるユースケースを特定します。これには通常、請求書処理やクレーム解決など、繰り返し生じ、エラーが発生しやすく、時間のかかるプロセスが含まれます。ワークフローのうち、多くのデータを用いるもの、複雑なもの、機能横断型のもの、またはコンプライアンスに不可欠なワークフローも合理化できます。

次に、データの準備状況を評価します。エンタープライズ AI エージェントは、高品質で調和のとれたデータに依存しているため、リアルタイムアクセス、統合機能、ガバナンス基準について、現在のインフラストラクチャーを評価することが不可欠です。SAP のデータクラウドおよびアナリティクスツールは、唯一の正確な情報源を確立して、AI 統合を成功させるための準備を容易にします。

クレーム解決などの管理可能なユースケースに焦点を当てたパイロットプロジェクトを開始します。時間の節約、エラーの削減、顧客満足度など、明確で定量化可能な成功指標を定義します。ベースラインを設定し、パフォーマンスを綿密にモニタリングして、効果を検証します。

導入プロセス全体で、ステークホルダーに関与してもらうことが不可欠です。AI 統合は本質的に部門横断的なタスクであるため、ビジネスリーダー、IT チーム、エンドユーザーに最初から関与してもらいます。エージェント型 AI のメリットを明確に伝え、変更管理、データプライバシー、職務への影響に関する懸念に対処します。

ワークフローに AI を導入した組織は、生産性を大幅に高め、業務コストを削減しています。顧客満足度の向上は言うまでもありません。AI のビジネス価値を長期にわたって維持するには、さらなる改善のためにフィードバックループを構築することが重要です。

AI エージェントは新しいデータから学習するため、そこから得られるインサイトをその他のユースケースに活かして、組織固有のニーズに対応することがますます増えています。

ビジネス変革の基盤を築く

エンタープライズ AI エージェントが成熟すると、人間の判断を強化してイノベーションを加速するデジタルパートナーになります。今日、AI 統合の一歩を踏み出している企業は、次の時代の画期的なパフォーマンスに備えることができます。つまり、より迅速に的確な意思決定を行い、プロセスの効率化を進め、成果を実現しやすくなります。

FAQ（よくある質問）