コンテンツこそがあらゆるビジネスの中核です。戦略が立てられ、取引が成立し、イノベーションが生まれるのはコンテンツのおかげです。しかし、こうしたコンテンツの多くは十分に活用されておらず、フォルダに埋もれていたり、PDFの中に閉じ込められていたり、さまざまなツールや部署に散在したりしています。そして、そのコンテンツをどのように活用するかが課題でした。
本日、Box AIは新たな進化を遂げます。コンテンツを活用し、ビジネスを理解し、実際の業務を加速させる新しいクラスのインテリジェントAIエージェントの活用です。このタスク駆動型AIエージェントは、Box AIにネイティブに組み込まれており、検索をよりスマートに実行し、調査をより詳細に行い、情報をより迅速に抽出し、企業固有のコンテキストに合わせて動作します。そして、業界をリードするBoxのセキュリティ、コンプライアンス、権限モデルによって自動的に管理されます。
Box AIの動的エージェント推論フレームワーク
Box AIは、個々のタスクに基づいて適応する動的エージェント推論フレームワークで動作するようになりました 。この柔軟なアプローチにより、Box AIはコンテンツにインテリジェントにアプローチし、コンテキストに基づいて処理することで、有意義な成果を導き出します。
その仕組みは次のとおりです。
- 計画: Box AIはまず、目の前の目標やタスクを特定します。特定の情報の検索、インサイトの収集、データ分析などの目的を理解し、その目標を効率的に達成するためのアプローチを調整します。
- 発見: タスクが特定されると、Box AIは発見フェーズを開始します。ドキュメントやプレゼンテーションからフィードバックや契約書まで、コンテンツを処理してアクセスすることで、適切なソースから最も関連性の高いデータを確実に取得します。
- 推論: この段階で、Box AIは推論を適用し、発見したコンテンツを分析します。これには、正確でコンテキストを考慮した解決策または回答を生成する、結論の導出、パターンの特定、インサイトの統合が含まれます。
- 実行: 最後に、Box AIは収集したインサイトに基づいてアクションを実行します。回答の提供、アクションの推奨、プロセスのトリガーなど、Box AIは、すべてのステップがビジネスニーズとコンテンツの価値に合致するようにします。
Box AIエージェント推論フレームワークは、複雑なタスクを自動化するための構造化されたインテリジェントなアプローチを提供します。このフレームワークにより、Box AI Agentsは、最初に目標を理解し（計画）、Box内の関連する企業コンテンツを安全に検索して取得します（発見）。次に、この情報をインテリジェントに分析して統合し（推論）、ドキュメントの生成やリスク評価の提供といった具体的なアウトプットやアクションを実行します（実行）。これらはすべて、企業固有の管理体制を遵守し、信頼できる唯一の情報源（Sigle Source of Truth）を活用しながら処理されます。
Box AIエージェントの構造
Box AI Agentsは、目標駆動型のインテリジェントなエンティティです。企業コンテンツに対して、安全に、コンテキストに沿って、インテリジェントに直接動作します。実際の業務向けに設計されたBox AI Agentsは、構造化されたロジック、モデルの選択、リアルタイムのアクセス制御を利用して、タスクを通じて推論し、高品質のアウトプットを生成します。
- モデル: Box AI Agentsは、Open AI、Anthropic、Googleなどの最高クラスのモデルを活用し、推論、要約、分類、生成に関するモデルの機能を、エージェントが達成するように設計された役割と最適に組み合わせます。
- 目的: すべてのエージェントは、四半期ごとのビジネスレビューの要約や契約書のリスクの特定、マーケティングコンテンツの生成など、特定の目標に基づいて構築されます。
- 指示: エージェントが目標を達成する方法をガイドする構造化されたプロンプト、ロジックフロー、またはタスクプランで、エージェントがステップバイステップで実行する内部プレイブックのようなものです。
- 機能とツール: Box AI Agentsは、Q&A、要約、分類、Box APIをコールしてジョブを完了させる機能などの専門的なスキルを提供します。
- ナレッジ: Box AI Agentsの基盤となるのは、エージェントのソースマテリアルです。それは、エージェントが操作する企業コンテンツであり、権限を考慮したアクセス、メタデータ、リアルタイムのガバナンスポリシーを使用してBoxから安全に取得されます。
Box AI Agentsは、セキュアRAGを活用し 、企業のコンテンツ管理によって制御されます。これらのエージェントは、特定のBoxファイルに安全にアクセスし、インテリジェントに処理して、複雑なタスクを自動化します。これにより、コンテンツ生成からリスク分析までのあらゆるアクションが、信頼できる唯一の情報源（Sigle Source of Truth）に常に基づいて実行されます。Box AI Agentsは、効率性を高め、企業コンテンツを正確かつ安全に活用する強力な手段を提供します。
Box AI Agentsによる検索、ディープリサーチ、高度なデータ抽出
Box AI Agentsは、企業の膨大な（そして理想的に整理されることは稀な）コンテンツを扱う方法に革命をもたらします。今日の現実では、ファイルが散在し、バージョン管理が曖昧で、データがサイロ化されているため、必要なものを必要なときに見つけることが生産性の大きな障害となっています。Box AI Agentsは、既存のコンテンツリポジトリから、検索、ディープリサーチ、有用なデータの抽出を行うインテリジェントな方法を提供することで、この複雑さを解消します。
ファイルだけでなく、答えも見つけ出すスマート検索
Box AI Agentsは、2つのモードでよりスマートかつ高精度な検索を実行します。単純な用件の場合は、「クイックルックアップ」機能が、契約書の有効期限の検索など、ドキュメントからコンテキストに応じた回答と特定のデータポイントを即座に表示します。特定のアカウントに関連するすべてのリスクを把握するといったより複雑なクエリの場合は、「ディープサーチ」機能が、何百ものファイルを綿密に分析し、関連するインサイトをスキャンして、包括的な結果を提供します。その間もユーザーは、他のタスクを続行できます。検索は質問の複雑さに合わせて適応します。営業担当副社長が最新の価格表を必要している場合でも、法務アナリストが特定の契約条項を特定している場合でも、正確な情報を提供します。
フォルダをエグゼクティブインサイトに変えるディープリサーチ
お気に入りのAIチャットボットでディープリサーチを使ったことがあるかもしれませんが、企業内のあらゆるコンテンツで同じエクスペリエンスを活用できたらどうでしょうか。Boxのディープリサーチをご紹介いたします。Boxのディープリサーチは、パブリックなウェブ検索に依存する一般的なAIリサーチツールと異なり、権限を考慮したアクセスとセキュアな検索拡張生成（RAG）によって管理され、企業内のコンテンツを安全に分析できます。これにより、企業のセキュリティポリシーに準拠しながら、コンテキストに沿った正確なインサイトを得られます。Box AI Agentsは、ディープリサーチを可能にし、非構造化情報のフォルダ全体を実用的なインサイトに変えます。大量のコンテンツを分析してトレンドを明らかにしたり、重要な情報を統合したりする必要がある場合に、Box AI Agentsが、どのファイルを調べるべきか（もちろん、Boxの権限ベースのセキュアRAGに準拠します）を判断するといった面倒な作業を引き受けます。たとえば、カスタマーサクセス担当者が解約の主な要因について質問すると、Box AI Agentsはディープリサーチを活用して、QBRやサポートチケット、フィードバックフォームを分析し、重要なトレンドを明らかにします。人事担当者が従業員の感情の変化について質問すると、エージェントはアンケートや社内コミュニケーションをくまなく調べて、包括的な分析を提供することで、データに基づいた迅速な意思決定を可能にします。
ドキュメントを構造化されたインサイトに変えるデータ抽出
Box AI Agentsは、データ抽出の高度な課題にも取り組んでいます。スキャンしたPDF、画像、手書きのフォームなどの乱雑で構造化されていないコンテンツを構造化された使用可能なインサイトに変えます。Box AI Agentsは、光学文字認識（OCR）、画像とドキュメントの高度な理解、自然言語処理を活用することで、重要な日付、財務総額、契約上の義務、条項の種類などの価値の高いデータを自動的に識別して抽出します。たとえば、財務部がベンダーの請求書をアップロードすると、ベンダー名や支払い期日などの詳細情報が自動的に抽出され、不整合があればフラグ付けされます。コンプライアンス担当者は、何百もの契約書から特定のリスク条項を監査し、以前は検索できなかったテキストを手作業なしで実用的な構造化データに変換できます。
BoxのドキュメントとHubから得られる実践的なビジネスナレッジでエージェントを強化
企業にはそれぞれ独自の働き方があります。Box AI Studioでは、ドキュメントやBox Hubsなどで、カスタムエージェントにナレッジを付加できるようになります。
エージェントで、次のことが可能になります。
- 実際のコンプライアンスポリシーに基づいてリスクの高い言葉にフラグを立てる
- QBRのコンテキストを考慮して業績を要約する
- ブランドのトーン、ガイドライン、目標に沿ってコンテンツの下書きを作成する
カスタムエージェントは、単なるチャットボットではなく、ビジネスナレッジを安全に拡張した存在となります。そして、Boxで管理され、アクセス許可されたコンテンツに基づいて回答を提供します。
デバッグモードでAIエージェントのパフォーマンスを迅速にトラブルシューティングし、最適化
デバッグモードを使用すると、管理者は選択したLLMやシステムプロンプトなどの以前の設定を迅速に復元できます。AIエージェントの推論パスを明確に可視化できるため、ボトルネックを容易に特定し、問題をトラブルシューティングし、レスポンスを改善して精度とパフォーマンスを向上させることができます。
質問提案をカスタマイズして、ユーザーを効果的にガイド
管理者は、AIエージェントごとに質問提案をカスタマイズできます。これにより、エンドユーザーがエージェントとやり取りする際に、適切なプロンプトをすぐに表示されます。カスタマイズされた提案は、ユーザーインタラクションのガイド、ワークフローの効率化、そしてエージェントの機能と想定されるユースケースを明確に示すので、導入促進に役立ちます。役立つスタートポイントを積極的に提示することで、AIエージェントをすぐに活用し、より迅速かつ生産性の高い成果を上げることが可能になります。
このようにしてAIは、コンテキストを認識し、コンテンツを保護し、ビジネに特化したものになります。
Box AI Agent for Microsoft 365 Copilotを提供開始
Boxは、業務を支えるアプリケーション間でAIエージェントがシームレスに連携できるように取り組んでいます。Box AI Agentsは、Salesforce Agentforce、Google Agentspace、ServiceNow AI Agent Fabricなどのプラットフォームですでにリリースされています。本日、新しいBox AI Agent for Microsoft 365 Copilotを発表いたしました。これにより、Microsoft Teams、Copilotチャット、Word、PowerPoint内でBox AIを活用できるようになります。Microsoft 365で日常業務を行っているものの、重要なコンテンツはBoxに安全に保存されているというギャップを埋めることができます。この連携により、煩わしいアプリの切り替えがなくなります。契約書を審査する弁護士は、契約更新日の確認、特定のリスクに関するドキュメントの分析、Boxに保存されている社内ガイドブックとの相互参照などのすべてをCopilot内から実行できるようになります。時間のかかる手作業が数分で完了し、安全なBoxコンテンツをよりスマートに、よりアクセスしやすくします。
Box AIリモートMCPサーバーを提供開始
Boxは、直接的なアプリケーション連携に加えて、急速に進化するデータおよび開発者フレームワークの領域にも深く投資し、エージェントエコシステムの互換性を確保しています。OpenAI Agents SDK、Microsoft Copilot Studio、Google Cloud Vertex AI Agent Builderといった数多くの確立されたフレームワークや、Pinecone、LangChain、LlamaIndex といった人気の開発ツールとの接続を容易にすることで 、市場中立性を重視し、企業のニーズに最適な方法で構築できるようにします。この分野での最近の重要な進展は、モデルコンテキストプロトコル（MCP）との連携です。これにより、Copilot Studio、Cursor、Anthropic Claude、OpenAIといったプラットフォームのサードパーティ製 AI エージェントが Box コンテンツにシームレスにアクセスできるようになります。2025年3月にローカルホスト型MCPサーバーをリリースした後に、リモートアクセス用の企業ホスト型サーバーを近日中に提供する予定です。これにより、さまざまなエージェントが企業のナレッジに接続して活用する方法が、さらに効率化、標準化されます。
企業コンテンツの未来はインテリジェント
Boxに直接組み込まれた強力で新しいAIエージェントで、コンテンツは保存されるものだけでなく、アクティブで、コンテキストに応じた、アクション可能なものになります。
抽出からアクションまで: Box AI抽出エージェントとBox Apps
契約書などの非構造化コンテンツに含まれる貴重なデータを抽出することは、しばしば膨大な手作業を伴う一般的な課題です。Box AI抽出エージェントは、この作業を自動化し、ドキュメントや画像、スキャンした紙のファイルから重要な詳細情報を抽出し、構造化されたメタデータとしてBoxに保存します。このメタデータにより、コンテンツの発見、検索、管理が大幅に容易になります。たとえば、買収後に継承された何千もの顧客契約書を統合する場合に、AI抽出エージェントが手作業によるレビューの代わりにメタデータ フィールドを自動的に入力します。抽出された情報は、Box APIを使用して大規模に活用できるので、これまでアクセスできなかった膨大なデータを、契約更新や再交渉といったビジネス上の重要な意思決定に役立つ実用的なインサイトに変えることができます。
Box AIによるコンプライアンスとコンテンツライフサイクル管理の効率化
Boxは、コンプライアンスを効率化し、真のエンドツーエンドのコンテンツライフサイクル管理を提供するプラットフォームも強化します。これらはすべて、安全で拡張性の高いクラウドインフラストラクチャ上に構築されています。Box Archiveのような新機能は、コンテンツの長期保存を提供し、アクティビティベースの保存やリテンションポリシー、リーガルホールドを可能にします。最新化されたコンテンツマネージャでは、管理者は企業全体でコンテンツをより迅速かつよりきめ細かく検索および管理できるようになり、毎秒 500 ファイルのアップロードといったスケーラビリティが大幅に強化しました。Box Shuttleを使用すれば、外部リポジトリからコンテンツを高速に取り込み、権限とメタデータを維持できます。Box AI AgentsとBox Shieldは、データを自動的に抽出し、機密性に基づいてコンテンツを分類し、高度なアクセス制御とガバナンスを適用できるので、作成から移行、アーカイブ、最終的な廃棄まで、コンテンツのライフサイクル全体でコンプライアンスを確保しながら、作業時間を大幅に節約できます。
Box AI Agentsを活用して、意思決定よりスマートにし、ビジネスを加速させ、企業コンテンツを変革
Box AIに直接組み込まれた強力で新しいAIエージェントを備えたBoxのインテリジェントコンテンツ管理（ICM）スイートは、コンテンツを企業全体で活用できるアクティブでコンテキストに応じたアクション可能な資産に変貌させます。よりスマートな検索やディープリサーチから、正確なデータ抽出、コンプライアンスの効率化、完全にカスタマイズされたAIワークフローまで、Box AIは、より迅速な業務遂行とより適切な意思決定を支援します。これは、仕事の未来を垣間見るだけではありません。今まさに起こりつつあることです。コンテンツがあなたのために真に働く新しい時代にようこそ。
6/10、11（東京）、7/17（大阪）で開催される「BoxWorks TOKYO + OSAKA 2025」に、ぜひご参加いただき、新機能の詳細をご確認ください。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年5月16日付投稿の翻訳です。
原文リンク：https://blog.box.com/content-ai-virtual-summit-may-2025
関連コンテンツ
