「AI または AI エージェントは、ユーザーの効率を 10 ～ 15% 向上させるのに役立ちます」: Automation Anywhere 共同創設者 Ankur Kothari 氏

Poulomi Chatterjee: AI エージェントが次のバズワードになった今、企業が単なる検索拡張生成 (RAG) の段階で AI エージェントを構築したと主張する例が見られます。両者の違いは何ですか?

アンクル・コタリ: 自動化と人工知能の状況が進化するにつれて、「AI エージェント」と「RAG」（検索拡張生成）はビジネス プロセスの強化に不可欠です。これらは明確な目的を果たし、次のようなさまざまな機能を提供します。

機能性

AI エージェントは自律的なタスク実行とユーザー インタラクションを目的として設計されていますが、RAG は情報検索による応答精度の向上に重点を置いています。

学習と適応

AI エージェントは時間の経過とともに学習して適応し、ユーザー インタラクションに基づいてパフォーマンスを向上させることができます。 RAG システムは応答を生成できますが、本質的に対話から学習するのではなく、取得したデータの品質と関連性に依存します。

使用例

AI エージェントは、顧客サービスやプロセスの自動化など、意思決定や複雑なやり取りが必要なシナリオに最適です。 RAG は、特定のクエリに応答したり、事実データに基づいてコンテンツを生成したりするなど、情報の取得を伴うタスクに適しています。

Automation Anywhere では、AI エージェントはネイティブ RAG サービスを活用してエンタープライズ データを使用してモデルを基盤化し、AWS Bedrock、Azure AI、Google Vertex などのプラットフォームとシームレスに統合します。これにより、企業は LLM モデルをデータに接続し、結論に達する前に必要なコンテキストを確実に得ることができます。これにより、幻覚が軽減され、状況が豊かになり、データに基づいた正確な洞察が保証されます。 AI エージェントと RAG を組み合わせることで、自動化が進む世界で企業が成長できるようにします。

PC: AI エージェントも、激戦の分野になる見込みです。あなたに他の人よりも有利な点は何ですか?

アンクル: ほとんどの企業は、製品を改善する AI または AI エージェントを構築し、個々のユーザーの効率を 10 ～ 15% 向上させるのに役立ちます。 AI エージェントの分野における当社の競争上の優位性は、当社を業界の他の企業と区別するいくつかの重要な要素によるものであると考えています。

AI＋自動化基幹システム

当社のインテリジェントな自動化ソリューションは、ワークフローを合理化し、意思決定を強化し、成長を促進し、競争が激化する状況において組織が潜在能力を最大限に発揮できるようにします。

スケーラビリティと柔軟性

オートメーション・エニウェアの AI エージェントは拡張性、適応性、汎用性に優れており、日常的なタスクから複雑なタスクまで自動化し、あらゆる業界や組織の固有のニーズを満たすように調整されています。

ユーザー中心の設計

AI エージェントの開発ではユーザー エクスペリエンスを重視しています。当社のエージェントはユーザーと自然に対話できるように構築されており、直感的で魅力的なエクスペリエンスを提供します。ユーザー中心の設計に重点を置くことで、AI エージェントがユーザーのニーズを効果的に理解して対応できるようになり、満足度や採用率の向上につながります。

継続的な学習と改善

当社の AI エージェントには、インタラクションから学習し、時間の経過とともに改善できる機械学習機能が装備されています。これにより、エージェントはより効果的かつ正確に応答し、変化するビジネス環境やユーザーの期待に適応できるようになります。

包括的なサポートとリソース

当社は、組織が AI エージェントを適切に導入および管理できるよう、広範なリソース、トレーニング、サポートを提供しています。お客様に力を与えるという当社の取り組みにより、お客様は AI エージェントの可能性を最大限に活用して、より大きなビジネス成果を推進できるようになります。

セキュリティとコンプライアンスに重点を置く

当社の AI エージェントは、セキュリティ機能とコンプライアンス対策が組み込まれて開発されています。機密情報の保護に重点を置くことで、組織は AI ソリューションを導入する際に安心感を得ることができます。

これらの強みを組み合わせることで、オートメーション・エニウェアは AI エージェントの競争環境において先頭に立って有利な立場にあります。

PC: AI エージェントは、オートメーション全体で起こることが予想されるように、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) からオートメーション エニウェアの中核に革命をもたらしました。この変更には何が含まれるのでしょうか?

アンクル: ロボティック プロセス オートメーション (RPA) からエージェントティック プロセス オートメーション (APA) への進化は、組織のプロセスの自動化方法が大きく進歩したことを意味します。

RPA は従来、ルールベースの反復的なタスクを自動化し、組織が効率を向上させ、人的エラーを削減できるようにすることに重点を置いてきました。しかし、ビジネス環境が複雑化するにつれ、RPA の限界が明らかになってきました。これは主に事前定義されたスクリプトとルールに依存しているため、適応性や変化への対応力が妨げられる可能性があります。

対照的に、APA は AI/ML の要素を組み込むことにより、より洗練されたアプローチを導入します。これにより、単純なタスクだけでなく、認知的な意思決定を必要とする複雑でミッションクリティカルなプロセスの自動化も可能になります。 APA システムはデータから学習し、新しい状況に適応し、自律的に自動化を生成することもできるため、運用効率が大幅に向上します。

RPA では通常 20 ～ 30% の効率向上が見込まれますが、APA を使用すると組織は 40 ～ 80% の効率向上が期待できます。 APA は人間参加型のアプローチにより、自動化が自律的でありながら人間の監視に基づいて行われることを保証します。

PC: 自動化が仕事にどのような影響を与えるかについての長年の疑問は依然として残っています。

アンクル: AI と自動化の統合により、業界が変革され、仕事の役割が再定義され、反復的なタスクからより有意義で創造的な仕事へと焦点が移ろうとしています。 AI と自動化は仕事の日常的な側面を処理し、従業員がイノベーションと複雑な問題解決に向けて努力できるようにすると期待されています。同時に、従業員をより高度な役割に備えさせ、長期的な成長と適応性を促進します。

AI を脅威ではなく拡張ツールとして捉えるポジティブな考え方を持ちながら、スキル開発の重要性を認識することが不可欠です。この移行では、新しいスキルを習得するというよりも、精神的な変化を受け入れることが重要です。責任ある導入とスキルアップへの取り組みにより、組織は AI の可能性を最大限に引き出し、より迅速でスマート、より効率的な運用を推進しながら、職場でのイノベーションと成長を促進できます。

PC: AI エージェントによって最も破壊されるのはどの分野ですか?

アンクル: AI エージェントによって最も重大な混乱を経験すると思われるセクターには、ヘルスケア、金融サービス、小売、製造、物流とサプライ チェーン、カスタマー サービスが含まれます。

医療分野では、管理タスクを合理化し、診断を支援できます。金融分野では、不正行為検出と個別化された顧客サービスの自動化が見られるでしょう。小売業は、最適化された在庫管理とパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスから恩恵を受けます。製造業は、予知保全と品質管理に AI を活用できます。物流はルートの最適化によって効率が向上し、顧客サービスは自動化によって対話が強化されます。

各セクターは、AI エージェントによってもたらされる運用効率とコスト削減から利益を得ることができます。

PC: AI エージェントが最初に導入されたとき、AI エージェントには欠陥があり、高価でした。時間の経過とともにどのように改善されましたか?

アディ・クルガンティ：AI エージェントは、その誕生以来大幅な改良が加えられ、欠陥のある計算負荷の高いシステムから、より洗練された効率的かつ効果的なソリューションに進化しました。大規模言語モデル (LLM) はこれまで、大量のコンピューティング能力を必要とするため、作成にコストがかかり、特にエンタープライズ シナリオでは幻覚が起こりやすくなっていますが、AI エージェントはより実用的でアクション指向のソリューションを提供します。 AIエージェントの結合 AIスキル と アクションこれにより、顧客は、特定のユースケースに合わせて調整された Automation Anywhere (AAI) の基本モデル、カスタム モデル、事前構成モデルなど、さまざまな LLM から選択できるようになります。

AI スキルは、実際の自動化データを使用してさらにテストされ、リアルタイムの監査可能性、トレーサビリティ、および PII (個人識別情報) マスキングを保証する堅牢な AI ガバナンス レイヤーによって管理されます。これらの高性能 AI スキルは、RPA、API、文書処理などの自動化アクションにシームレスに接続し、優れた企業価値をもたらします。重要なのは、AI エージェントは、主にモデル アーキテクチャに関係する AI/ML やディープ ラーニングに限定されないことです。より小規模なモデル (LLaMA など) や Compound AI Systems などの技術の進歩により、コンピューティング コストが最大 10,000% まで劇的に削減され、アクセシビリティと有効性がさらに向上し、AI エージェントがエンタープライズ自動化の革新的なソリューションとして定着しました。