ビジネス環境が急速に変化し、また、深刻な人手不足に直面する今、企業にはこれまで以上にスピードと柔軟性が不可欠です。顧客ニーズの多様化などにより複雑化・高度化する業務は、従来のやり方だけでは対応が難しく、これまで人が担ってきた業務に対し、AIを活用した新たなアプローチが求められています。その解の一つとして注目を集めているのが、「AIエージェント」です。

AIエージェントとは、単に指示されたタスクを実行するだけではありません。業務の背景や目的を理解したうえで、情報収集、判断、提案、実行までを自律的に担う、まさに知的な業務支援の存在です。従来のRPAやチャットボットは、あらかじめ定められたルールを基に、定型業務を自動化することが限界でした。一方、AIエージェントは、想定外の事象や複雑な意思決定が求められる場面においても柔軟かつ的確に対応する能力を有しています。

AIエージェントの活用は、企業の生産性向上にとどまらず、意思決定の高度化、さらには新たな価値創出の担い手として、今後ますます重要な存在になっていくと考えられます。

シグマクシスのAIエージェント構築支援

シグマクシスは、生成AIや大規模言語モデル(LLM)を駆使し、お客様の用途や業務特性に最適なAIエージェントの設計から導入、そしてその効果の最大化までを全面的にご支援します。対話型エージェント、業務支援ボット、ナレッジ検索アシスタントなど、多様な形態に対応可能です。

要件定義やPoCフェーズでは、業務課題の可視化からユースケースの特定を行い、プロトタイプの開発から本格導入、運用定着・改善までを一貫してご支援します。

AIエージェントによる分析業務支援のアプローチ

近年、多くの企業では、データ分析のニーズが拡大する一方で、専門人材の不足という課題に直面しています。この課題により、分析対象が限定され、仮説検証に要する時間も増大するなど、ビジネスの意思決定スピードに影響が出るケースが見られます。こうした背景からも、AIエージェントによる分析業務の自動化および高度化が注目されています。

シグマクシスは、分析業務の一部自動化と高度化を目的としたAIエージェントの活用を支援しています。具体的には、複数の専門機能を持つAIエージェントが連携して動作するマルチエージェントシステムを構築するアプローチを取っています。システムは、各エージェントの役割分担や実行順序を制御する「オーケストレーター」を中心に、「データ取得」「データ集計」「グラフ作成」「示唆抽出」といった個別のタスクを担うサブエージェント群を連携させます。特に難易度の高い「データ集計」や「グラフ作成」においては、思考(Reasoning)と行動(Acting)を交互に行うReAct型のエージェントを採用することで、複雑な問題に対する柔軟な解決を可能にしています。さらに、AIエージェントのアウトプットに対し、人間が追加の指示やフィードバックを行える「Human in the Loop」の仕組みを導入しています。これにより、AIによる自動化と人間の専門的な判断を融合させ、実用性と安全性の両立を図っています。

SAP BTP ハッカソン Biz AI特別賞受賞「SAPエラー画面からの脱出をサポートするAIエージェント」

2024年、SAPジャパン主催の「SAP BTP Hackathon 2024」において、シグマクシスが開発したプロトタイプが「Biz AI特別賞」を受賞しました。本ハッカソンは、SAP Business Technology Platform(BTP)を活用し、実際の業務課題の解決に挑むことを目的とした技術共創イベントです。

本プロトタイプは、SAPシステム操作中に発生する”謎のエラー”の解決を支援するAIエージェントです。ユーザーがエラー画面のスクリーンショットを送信するだけで、生成AI(Gemini)がエラー内容を解析。その場で適切な解決策と過去の類似事例を提示することで、ユーザー自身でエラーの原因を特定、解決できるよう支援します。

Geminiによる画像解析とシンプルなRAG(RAGの説明)などを組み合わせ、約20時間という短期間での構築を実現。基幹システムや周辺システムの情報を横断して活用し、ユーザーの疑問や課題に素早く寄り添ったAIエージェントの可能性を示したとして、高く評価されました。

当領域のプロフェッショナル

新井 克人

ディレクター

外資系 IT 企業を経て現職。AI・IoT 等の先端技術を活用するコンサルティングに従事。プロトタイピングや設計開発を専門領域とし、技術解説ライターとしても活動。著書に『はじめての Flutter』(2020年、工学社)等。

市川 隆敏

アドバンストテクノロジーシェルパ フェロー

原子核理論物理を専門とし、博士号を取得後大学・研究機関で核融合・分裂の研究に従事。現在は製造業を中心に AI、先端チップ技術調査、データ分析、数理最適化など物理の経験を活かしたコンサルティングを得意とする。『半導体チップレット未来戦略』(2024 年 12 月、日経 BP)に寄稿。

長岡 輝曉

アドバンスドテクノロジーシェルパ プリンシパル

大学院を卒業後、2013年より新卒でシグマクシスに参画。自動車、製造業、運輸、商社などの業界を中心としたコンサルティングに従事。データやAI、IoTを活用したサービスの構想策定から、それを実現するためのプロセス設計、システム構築、データガバナンスの導入、チェンジマネジメントまでを支援。

西山 和輝

アドバンスドテクノロジーシェルパ マネージャー

大学院を卒業後、2020年より新卒でシグマクシスに参画。入社後からAI関連のプロジェクトに携わり、データ分析/システム開発/機械学習モデルの構築等のエンジニアリングとAI活用アイディア創出やAIによる業務変革等ビジネス適用の経験を持つ。