昨今の生成AIの進化は、ビジネスのあり方を根底から変えつつあります。多種多様なAI Agentがリリースされ、多くの企業が活用を進めています。しかし、これまでのビジネスシーンにおけるAI活用の多くは個人の生産性向上や限定的なタスク処理に留まっていました。
一方で、今日では単独のタスク処理ではなく、複数のシステムや部門を横断する「業務プロセス全体」の自動化・最適化に注目が集まっています。本稿では、その鍵となる「AI Agent Orchestration（AIエージェント・オーケストレーション）」に焦点を当て、その概念から導入プロセス、成功の秘訣、そして実現を支援するソリューションについて詳しく解説します。
AI Agent、および AI Agent Orchestrationとは何か
まずはじめに、AI AgentとAI Agent Orchestrationについて解説します。
AI Agent（AIエージェント）とは
AIエージェントとは、「特定の目的を達成するために特化した自律的なプログラム」のことです。従来のRPA（Robotic Process Automation）も業務を自動化するツールですが、両者には明確な違いがあります。RPAは、あらかじめ定義されたルールに基づいて定型的な作業を繰り返すのが得意です。たとえば、「請求書のこの場所にある金額を、会計システムのこの欄に入力する」といった、厳密に定義された指示を正確に実行します。
一方、AIエージェントは、より柔軟な対応が可能です。自然言語での曖昧な指示を理解し、自ら最適な行動を判断・実行します。たとえば、フォーマットが異なる複数の請求書PDFを受け取った場合でも、AIが文脈を理解し、「これが請求金額」「これが会社名」と判断してデータを抽出することができます。RPAが「指示された作業の実行者」であるのに対し、AIエージェントは「目的を理解し、自ら考えて行動する代理人（エージェント）」といえるでしょう。
AI Agent Orchestration（AIエージェント・オーケストレーション）とは
AIエージェントの多くは特定の業務に特化したエージェントです。AIエージェント・オーケストレーションは、これら特定業務のための複数のAIエージェントや、既存のアプリケーションやシステム、データベースなどを連携させ、指揮者（オーケストレーター）のように全体を統合・制御します。これにより、特定のタスクの自動化に留まらず、部門やシステムをまたぐ複雑な「業務プロセス全体」の自動化を実現します。
たとえば、受注処理という業務プロセスを考えた場合、CRM（Customer Relationship Management=顧客管理システム）への顧客情報登録、生産管理システムへの発注情報連携、経理システムでの請求書発行といった一連の流れを、オーケストレーションによって自動化することが可能になるのです。
AI Agent Orchestrationが必要とされる背景としての多くの企業が直面する課題
多くの企業がAIエージェント・オーケストレーションに注目する背景には、DX推進の過程で顕在化してきた根深い課題が存在します。
業務の分断とサイロ化
多くの企業では、部門ごとに最適化されたシステムが導入され、それぞれが独立して稼働しています。その結果、部門間でのデータ連携がスムーズに行われず、業務プロセスが分断される「サイロ化」が発生しています。データも各システムに散在し、一元的な管理や活用が困難な状況であることが少なくありません。
自動化の限界
RPAやiPaaS（Integration Platform as a Service）といった従来の自動化ツールは、ルールベースであるため、業務遂行の柔軟性に欠け、非定型的な業務やフォーマットの変更に対応しきれないという限界がありました。これにより、自動化できる業務範囲が限定されていました。
AI活用の属人化
ChatGPTなどの生成AIツールの普及が進んでいますが、その多くは個々の従業員が文章作成や情報収集に利用する範囲に留まっています。組織全体の業務プロセスに組み込まれ、体系的に活用されているケースはまだ少なく、AIのポテンシャルを十分に引き出せているとはいえないというのが実情です。
データ連携の複雑化
クラウドサービスの普及により、企業が利用するシステムの種類は増加しています。それに伴い、システム間のデータ連携はますます複雑化し、手作業でのデータ移行やAPI連携のための個別開発に多くのコストと工数がかかっています。
これらの課題は、個別最適の積み重ねでは解決が難しく、業務プロセス全体を俯瞰し、統合的に自動化するオーケストレーションのアプローチが求められる大きな背景となっています。
AI Agent Orchestrationが必要とされる背景としてのAI活用の新たな潮流
企業のAI活用は、現在大きな転換期を迎えています。その潮流は、大きく4つのフェーズで捉えることができます。
第1フェーズ：チャットボットとしての活用
これは、社内規定やマニュアルなどのドキュメントをAIに参照させ、従業員からの問い合わせに自動で応答させるような活用法です。情報検索の効率化にはつながりますが、あくまでも情報提供の範囲に留まり、具体的なタスクを実行するまでには至りません。
第2フェーズ：単純タスクの自動化
AIエージェントを用いて、特定の単純なタスクを自動化する段階です。たとえば、特定のメールの内容を要約して担当者に通知する、といった活用がこれにあたります。
第3フェーズ：業務プロセス全体の自動化
そして現在、多くの先進的な企業が目指しているのがこの第3フェーズです。システムや部門を横断する一連の業務フロー全体を、AIエージェント・オーケストレーションによって自動化します。これは、単なる効率化を超えた「AI時代のBPR（Business Process Reengineering）」ともいえる取り組みであり、ビジネスモデルそのものを変革する可能性を秘めています。
第4フェーズ：オーケストレーション期
第4フェーズは、「AIエージェントをどう使うか」ではなく「複数のAIエージェントと既存システムをどう連携させ、組織全体の業務プロセスを最適化するか」がテーマになります。個々のタスクを自動化するAIエージェントを点在させるのではなく、ワークフロー全体の流れを設計し、その中でAIエージェント同士・業務システム・人が役割分担しながら連携する状態が「オーケストレーション期」です。
多くの企業はまだ第1フェーズや第2フェーズに留まっていますが、真の競争優位性を確立するためには、第3フェーズへの移行が不可欠です。この新たな潮流こそが、AIエージェント・オーケストレーションの重要性を一層高めているといえるでしょう。
AI Agent Orchestrationの導入によって効率化が可能な業務領域とは
AIエージェント・オーケストレーションは、特に以下のような特徴を持つ業務領域でその真価を発揮します。
部門横断性が高い業務
複数の部門が関わる業務は、情報伝達のミスや遅延が発生しがちです。たとえば、新入社員のオンボーディングプロセスでは、人事、総務、情報システム部門など多くの部門が連携します。オーケストレーションによってこれらのプロセスを一元管理し、自動化することで、スムーズで抜け漏れのない対応が可能になります。
システム連携が複雑な業務
前述の通り、CRMから生産管理システム、会計システムへとデータが流れるような、複数のシステムをまたぐ業務フローはオーケストレーションの得意分野です。手作業によるデータ入力ミスをなくし、リードタイムを大幅に短縮できます。
判断や生成を伴う業務
AIの大きな強みの一つは、人間の判断に近い処理や新たなコンテンツの生成ができる点です。契約書のレビュー、報告書のドラフト作成、金融機関におけるローンの審査など、これまで人間にしかできないと思われていた知的作業も、AIエージェントが担うことで大幅な効率化が期待できます。
頻度が高く標準化が可能な業務
これは従来のRPAが得意としてきた領域ですが、AIエージェントを活用することで、適用範囲が格段に広がります。入力フォーマットが多少異なっていてもAIが柔軟に対応できるため、これまで自動化を諦めていた業務も自動化の対象にできます。
AI Agent Orchestrationを導入し、成功に導く上での成功要因とは何か
この変革的なプロジェクトを成功させるためには、3つの重要な要因があります。
体制：全社的な視点を持つリーダーのアサイン
部門横断のプロジェクトであるため、部門横断の調整が可能な経験者を任命することが不可欠です。また、変化に対する抵抗勢力が現れることも想定し、彼らを一方的に排除するのではなく、プロジェクトの当事者として早い段階から巻き込み、協力体制を築くことが重要です。
進め方：スモールスタートと早期の成功体験
最初から全社レベルの大規模な構想を掲げると、関係各所との調整に時間がかかり、プロジェクトが動き出す前に遅延や形骸化のリスクが高まります。まずは効果が出やすく、影響範囲の小さい業務からスモールスタートし、早期に成功体験を積むことが大切です。その成功事例を基に、徐々に適用範囲を広げていくアジャイルなアプローチが有効です。
システムとデータ：自動化を前提とした基盤整備
AIエージェント・オーケストレーションの性能を最大限に引き出すには、それを支えるシステムとデータの基盤が重要になります。各システムがAPIを公開しているか、データが標準化され、クレンジングされているかといった点が鍵を握ります。APIが整備されていない既存システムでもRPAを介して連携することは可能ですが、それはあくまで暫定的な対応です。中長期的には、自動化や連携を前提としたシステムへの見直しも視野に入れるべきでしょう。
AI Agent Orchestrationの実現に役立つWorkatoの概要と特徴について
これらの課題を解決し、AIエージェント・オーケストレーションの導入を強力に推進するのが、Workato社が提供するエンタープライズ自動化プラットフォーム「Workato」です。Workatoは単なるiPaaSではなく、AI時代の業務自動化に必要な3つの要素をオールインワンで提供する統合プラットフォームです。
iPaaSとしての強力な連携基盤
1,000を超えるアプリケーションとの標準コネクタを用意しており、クラウドサービスからオンプレミスのレガシーシステムまで、あらゆるシステムをローコード／ノーコードで容易に連携できます。
AIエージェント機能
業務に特化したテンプレート「AIジーニー（ITジーニー、セールスジーニーなど）」や、企業が独自に持つAIモデルと連携できる「エンタープライズMCP（Model Context Protocol対応）」機能により、高度なAIエージェントを迅速に構築・活用できます。
オーケストレーション機能
これらの連携や自動化のフローを統合管理し、業務プロセス全体を最適化します。
Workatoの最大の特徴は、これらの機能を高度に融合させている点にあります。特にエンタープライズ企業にとって重要なのが、「説明責任」の機能です。AIエージェントがどのような思考プロセスを経て、どのデータを使い、何を実行したのかをすべて記録・追跡できます。この機能によって、セキュリティとガバナンスを重視する大企業でも、安心してAIを活用できる環境を構築することが可能になります。
Workatoを活用することで、企業は単なるタスクの自動化から脱却し、ビジネスプロセス全体を変革する真の「AIエージェント・オーケストレーション」を実現することができるようになるでしょう。
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