AIエージェントシステムの業務定着の実現に向けた構築支援、AgentOpsサービス

従業員の知的生産活動を代替するAIエージェントの導入は、企業の事業活動に高付加価値をもたらします。一方で、導入だけでなく、効果的に業務に定着させるためには、AIエージェントシステムと業務オペレーションが密に連携する仕組みが求められます。しかしその実現には、人間の業務遂行における思考・行動プロセスを正しく定義し、置き換える必要があり、またAIエージェントシステム特有のノウハウが求められるため、多くの企業で高いハードルとなっているのが現状です。このようなハードルを克服し、業務に定着させるためには、適切なエージェントフレームワークの活用やAgentOpsの適用が肝要です。

特定のタスク実行やリアルタイムな意思決定を自律的に行うAIエージェントシステムは、定型業務だけでなく、これまで従業員が担ってきた知的生産活動の代替まで期待されています。こうしたAIエージェントシステムの導入は、企業の事業活動に高付加価値をもたらします。
一方で、AIエージェントシステムを事業活動に効果的に活用するには、既存の業務フローを置き換えるだけでなく、人間の業務遂行で行われる思考・行動プロセスまで変換する必要があります。属人的な業務遂行をインプットからアウトプットまで整理することには高度なノウハウが求められ、導入に苦戦する企業も少なくありません。
さらに、AIエージェントシステムは導入後の継続的な運用改善を考慮せずに構築を進めると、対象業務全体の品質低下を招き、ビジネスの信頼を損ねるリスクがあります。このような問題やリスクを回避し、AIエージェントシステムを持続的に業務へ定着させるには、適切なエージェントフレームワークの活用やAgentOpsの適応が不可欠です。

アビームコンサルティングが提供する本サービスは、「①ビジネスKPIに基づく導入効果検証」「②エージェント設計フレームワークを用いた迅速かつ高品質な開発」「③AgentOpsによる運用改善」の3つの特徴に基づいて構築されています。適切なフレームワーク選定やAgentOpsの活用により、AIエージェントシステムの持続的な業務定着を実現します。

AIエージェントシステムは進化し続けるテクノロジーであり、新たに対応する機能や企業を取り巻く環境変化への柔軟な対応が求められます。導入時には経営期待の明確化と、その効果を可視化・評価することが非常に重要です。アビームコンサルティングでは、独自のビジネスインパクト測定ロジックモデルを活用し、AIエージェント導入の効果を「①業務の変化」「②業務KPIの変化」「③経営KPIへの影響度」の3つの観点から事前に定義、実装後に測定・評価します。これにより、企業内で継続的にAIエージェントを活用するための投資判断を可能にします。
近年、人手不足が深刻化する中で、限られたリソースを有効活用し、持続的な成長と業務効率化、さらに競合優位性の確立を目指す企業の経営課題に対し、継続的な取り組みを支援します。

業務に適合したAIエージェントシステムを構築するうえでは、複雑な業務要件を適切にプロセス設計へ落とし込むことが極めて重要です。多様な業務に対応可能なAIエージェントシステムであっても、適切な開発方法論を適用しなければ検証ポイントが発散し、高品質なアウトプットを得るのは困難になります。
アビームコンサルティングは、過去のAIエージェント構築プロジェクトから得た知見を体系化した独自の「エージェント設計フレームワーク」を用い、高品質なAIエージェントシステムを迅速に実装します。本フレームワークにより、AIエージェントの役割と機能を緻密に設計し、導入時にはモジュール化されたプロセスと標準設計パターンを活用して効率的かつスピーディーに開発を進められます。
また、このフレームワークで構築されたAIエージェントシステムは高度な状態管理と挙動モニタリングにも対応し、設計と検証を同時並行的に進めることが可能です。導入初期から業務要件に柔軟に適応したAIエージェントシステムを、高い品質で提供することを目指します。

AIエージェントシステムの業務定着と運用改善を図るうえで、AgentOpsは欠かせない存在です。AgentOpsでは「テストフレームワーク」「プロセス監視」「リスク管理とセキュリティ」の3つを重要な観点とし、これらに基づいて導入・業務定着を実現します。
まず、AIエージェントシステムにおける単体エージェントの機能評価から、複数のAIエージェント間の相互連携や業務シナリオに至るまで、カバレッジを意識した包括的なテストを実施します。次に、運用時には品質低下を早期に発見するためにパフォーマンスを定期的に監視し、AIエージェントの動作不具合や利用コストの急増などをログ監視で検知し、トレーサビリティを確保します。
さらに、重要な意思決定を人間が関与するHuman In the Loopの導入や、AIエージェントシステムの意図せぬ行動を防ぐ緊急停止・中断措置、機密データへのアクセス制御や権限管理によってシステムの信頼性を高めます。これらの取り組みにより、システムの透明性と信頼性を向上させつつ、継続的なAIエージェントシステムの改善策を打ち出すことが可能になります。