すべての企業は、ワークフロー、つまり依頼から完了までの作業を進める反復可能な一連のステップに基づいて運営されています。何十年もの間、これらのワークフローは決定論的（次のステップが常に1つに決まっている）なものでした。ルール、チェックリスト、承認ゲート、そして「承認」または「修正」をクリックする人間のレビュー担当者といったものです。
しかし現在、AIエージェントが、非構造化データを取り込み、リスクと優先順位を明らかにし、人間に代わって意思決定を準備することで、ワークフローをよりスマートかつ高速にしています。Boxの最高技術責任者（CTO）であるベン・クス（Ben Kus）は、「これまで、これらのワークフローの多くのステップは決定論的で、自動化可能なステップでした」と述べていますが、現在では、AIエージェントが、かつては必要だったこれらのステップに欠けているインテリジェンスを追加できます。
AI Explainer Seriesの最新回では、ベンとホストのミーナ・ガネーシュ（Meena Ganesh）が、エージェント型ワークフローとは何か、エージェント型ワークフローが最も価値を発揮する場所、実際のお客様事例、導入のガードレール、開始するための実践的な手順を説明しています。
主なポイント
- AIエージェントは、非構造化データを優先順位付けされた監査可能な推奨事項に変換することで、人間は高度な判断を必要とする決定事項のみを集中できます
- 効果的なパイロットは、大量のデータを扱い、反復可能で、文書主導（法務対応、コンプライアンス、ベンダー登録）であることが多く、まずは小規模で始めて、結果を検証しています
- エージェント型ワークフローには、明確な仕様、人間の介入（ヒューマンインザループ）による承認が必要で、説明可能性と監査ログ、安全なデータ処理、継続的な改善が不可欠です
エージェント型ワークフローとは、何か？
エージェント型ワークフローは、業務プロセスに自律型AIエージェントを組み込み、これまで人間の時間と判断を必要としていた特定の反復作業を自動化する仕組みです。「これまでさまざまなプラットフォームで開発されてきたあらゆるワークフローには、共通の問題点がありました。それは、時としてワークフローにインテリジェンスを適用する必要があるということです」と、ベンはその進化について説明します。
AIエージェントは人間に取って代わるものではなく、むしろ人間を支援するものです。文書の読み取り、データの抽出、項目のチェック、項目の優先順位付け、要約といった作業を自動化することで、人間の作業を効率化し、効果的なレビューを可能にします。
「すべての基本作業を自動的に処理してくれて、結果をすぐに提示してくれるようなAIエージェントがいることを想像してみてください」と、ベンは言います。実際には、契約書、データシート、提案書などの非構造化データを、ワークフローに直接組み込める有益で実用的なコンテキストに変換することを意味します。
なぜ今なのか？導入を加速させる要因
ワークフローは古くから存在していましたが、多くのステップ（特に非構造化データを取り扱うもの）は、人間の判断や専門知識が必要なため、手作業で行われていました。しかし、生成AIとAIエージェントフレームワークの最近の進歩によって、状況は一変しました。
ベンは、この変化を次のように説明しています。
生成AIの登場により、AIエージェントがワークフローに参加し、これまで人間が手作業で行っていた作業を自動化できるようになりました。これにより、作業の滞留や遅延が解消されます。
Box 最高技術責任者（CTO） ベン・クス（Ben Kus）
AIエージェントは、文書の意味を理解して重要なデータを抽出して正規化したり、業務ルールと監査要件を体系化した指示セットにしたがって処理したり、大規模に運用してボトルネックを解消したりできます。その結果は、作業負担の軽減、処理速度の向上、リスクの適切な特定といったメリットが得られ、人間は人間の判断が必要な意思決定に時間を費やすことができます。
部門横断のワークフローを変革する
エージェント型ワークフローは、作業が反復的で、文書主導型で、優先順位付けが重要な場合に特に威力を発揮します。以下に例を挙げます。
- 法務レビュー: 法務部門にはレビューすべき案件が山積みですが、リスクの高い例外事項を効率的に特定することができません。AIエージェントが一連の標準的な手順をレビューするワークフローを処理することで、通常とは異なる項目のみを法務レビューの対象としてフラグ立てできます。この事前フィルタリングにより、時間を節約し、優先度の高い項目が明確になります。
- 製品マーケティングとコンテンツレビュー: マーケティング部門は、データシートとプレゼンテーションを定期的にチェックして、ブランドの整合性とメッセージの一貫性を確保しています。AIエージェントがガイドラインを確認し、マーケティング担当者に注意が必要な箇所を指摘することで、何時間もかかる資料のチェックを、迅速で優先順位付けされたアクションに変えることができます。
- 融資実行とコンプライアンスチェック: AIエージェントが、本人確認書類と文書を確認し、不完全または一貫性のない資料にフラグを立てることで、人間による承認のための書類を作成できます。
- 調達とベンダー登録: AIエージェントが、ベンダーの申請書を検証し、必要な証明書を確認することで、例外条件のために人間によるレビューが必要なベンダーを特定できます。
これらの例には共通のパターンがあります。AIエージェントは、非構造化データを分析し、優先順位付けされた監査可能な結果を人間に提示することで、インサイトを得るまでの時間が短縮されます。
主要な導入原則とガードレール
AIが事業運営を変革し続ける中、AIエージェントは複雑なワークフローを自動化するための強力なツールとして台頭しています。しかし、AIの実験から本番環境での自動化までの道のりには、慎重な計画と戦略的な導入が必要です。
小規模から始めて勢いをつける
AIエージェントの導入は、企業全体にわたる野心的な変革ではなく、控えめで明確に定義された業務プロセスから始めるのが最も効果的です。従業員が人間の監督下でAIエージェントの利用することに慣れるために、すでにある反復可能な業務プロセスを特定することに重点を置き、その後、責任範囲を徐々に拡大していきます。
小規模から始めることで、リスクが軽減され、学習サイクルが短縮され、組織の信頼が高まります。導入部門は、AIエージェントが日常的なタスクをどのように処理するかを観察し、問題を早期に特定し、より複雑なシナリオに拡張する前にベストプラクティスを開発することができます。
明確かつ詳細なタスク仕様を定義する
AIエージェントを成功させるには、AIエージェントが何を達成すべきかを正確に指示することが不可欠です。抽出すべきデータを明確に定義し、具体的な成功基準を設定し、人間の介入が必要となるしきい値を定める必要があります。これは、新入社員研修の際に作成するような包括的な業務指示書のようなものです。
完全な自動化を導入する前に、個々のステップを個別にテストして、AIエージェントが各コンポーネントを正しく理解していることを確認する必要があります。明確な仕様書があれば、誤動作を防ぎ、トラブルシューティングも容易になります。
重要な意思決定における人間の監視を維持する
AIエージェントは、ビジネスに大きな影響を与える可能性のある重要な意思決定に対する権限を持つべきではありません。推奨されるアプローチには、AIシステムにデータの準備や推奨事項の提示といった作業を任せつつ、最終的な承認権限は常に人間が保持するというものです。特に、法務、コンプライアンス、財務などの分野ではこの手法が有効です。
人間がプロセスを監督する（ヒューマンインザループ）モデルは、自動化のメリットを享受できるだけでなく、AIの誤動作リスクを低減することもできます。また従業員は、AIエージェントが自分の判断を置き換えるのではなく、あくまで支援ツールであることを認識できるため、従業員とAIシステムとの信頼関係の構築にも繋がります。
透明性と監査可能性の確保
AIエージェントは、完全な透明性を持って運用する必要があります。すべてのアクションを記録し、証拠を提示し、推論を説明できなければなりません。こうした透明性により、人間のレビュー担当者は、結果の妥当性を確認し、意思決定プロセスを理解することができます。一貫した検証と監査のために、企業にはAI推論の明確な説明を提供できる安全なプラットフォームが必要です。
規制対象業界においては、企業がコンプライアンスを証明し、外部の利害関係者に対して自動化された意思決定を説明する必要があるため、監査可能性は極めて重要となります。
堅牢なセキュリティとガバナンス体制を構築する
AIエージェントは、既存の企業セキュリティフレームワーク内で動作させ、機密情報へのアクセスを適切に制御する必要があります。既存のデータ保護対策、認証システム、コンテンツ管理ポリシーとAIエージェントの機能を統合し、データへのアクセスと利用に関する明確な境界線を設定することが重要です。
フィードバックによる継続的な改善
AIエージェントの導入は、一度限りではなく、継続的な改良と捉えるべきです。人間のレビュー担当者からフィードバックを体系的に収集し、AIエージェントの指示と評価基準を改善していく必要があります。この反復的なアプローチにより、AIエージェントは重要な問題をより効果的に特定し、人間の注意を最も重要なタスクに向けることができます。
AI エージェントの導入を成功させる鍵は、自動化のメリットと、人間による監視、セキュリティ、透明性のバランスを取ることです。これらの原則にしたがう企業は、事業運営に必要な制御と信頼性を維持しながら、AIエージェントの能力を最大限に活用できるようになります。
AIエージェントの適用範囲の評価
最初に自動化するワークフローを決定する際には、いくつかの基準に照らして機会を評価します。
- 量と再現性: 大量で反復可能なタスクは、運用上のROIを最も早く得られます
- 文書主導: 非構造化コンテンツに大きく依存するワークフローは、AIによる理解の恩恵を最も受けられます
- 明確なルールまたはヒューリスティック: AIエージェントが適用すべき業務ルールを表現できる場合、AIエージェントの適用対象として適しています
- 測定可能な結果: 時間の節約、スループット、リスクの軽減が容易に定量化できるプロセスを選択します
優れたパイロットとは、スコープの設定が容易で、測定可能なベースラインを持ち、自動化によって大幅な時間削減を実現するものです。
6つのステップでエージェント型ワークフローをパイロットする
- 現在の業務プロセスをマッピングする: ステップ、意思決定ポイント、インプット、アウトプット、現在の担当者を文書化します
- 候補となるタスクを特定する: 非構造化コンテンツを含む、反復可能な単一のステップ（契約書の事前審査など）を選択します
- 評価基準を定義する: 注釈付きの小規模のサンプルセットと、AIエージェントがしたがうべきチェックリストを作成します
- スコープ付きAIエージェントを構築する: チェックを実行し、フィールドを抽出し、簡潔な要約（およびリスクフラグ） を生成するAIエージェントを導入します
- 監督下で実行する: アウトプットを人間のレビュー担当者にルーティングし、フィードバックと修正点を取得します
- 測定と反復: 精度、時間の節約、レビュー担当者の満足度を追跡し、信頼性の高まりに応じて指示を改良し、適用範囲を拡大します
「これはイノベーションの新たな主要分野であり、AIエージェントが企業に大きな影響を与え始めている新しい分野です」と、ベンはこの機会を簡潔にまとめています。目標は、判断に取って代わることではありません。繰り返しの障壁を取り除き、真に人間の注意を必要とするものを浮き彫りにすることで、判断力を高めることです。
全エピソードを視聴する
効率性の向上とビジネスの成長を目指す企業にとって、エージェント型ワークフローは画期的なソリューションです。 AIエージェントが企業をどのように変革するのかを知るために、ぜひ全エピソードをご覧ください。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年9月26日付投稿の翻訳です。
原文リンク: https://blog.box.com/unstructured-data-decisions-practical-guide-agentic-workflows
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