企業におけるAIエージェント:主な利点と実際の応用

AI エージェントは仕事の進め方に欠かせないものになりつつあります。これらのインテリジェントで自律的なプログラムは、企業の運営方法を変え、効率を高め、手作業を減らし、チームがより価値の高い仕事に集中できるよう支援しています。

別のツールとして傍観するのではなく、 AI エージェント 仕事の流れに直接統合できます。既存のシステムに接続し、コンテキストを理解し、行動を起こし、使用すれば改善することさえできます。また、わかりやすい英語でカスタマイズできるため、開発者やデータサイエンティストだけでなく、企業全体のチームがアクセスできます。

企業がAIを適用する実用的な方法を模索するにつれて、エンタープライズエージェントは実際の成果を上げています。サポートや人事から財務、カスタマーサービスに至るまで、彼らは仕事が行われている場所に現れ、より良い仕事をしています。

エンタープライズ AI エージェントとは

AIエージェントは、人工知能を使用してタスクを完了するソフトウェアプログラムであり、多くの場合、人間の入力はほとんどまたはまったく必要ありません。反復的なタスクを処理し、データを処理し、リアルタイムのシグナルに基づいて意思決定を行うことができるデジタル同僚と考えてください。

企業では、AIエージェントは単なるチャットボットにとどまりません。彼らは次のことができます。

• 自然言語を解釈する
• 複数のツールとデータベースを接続
• 複数ステップのワークフローを自動化
• 時間をかけて学び、改善していく
• 内で運用 エンタープライズグレードのセキュリティフレームワーク

既存のシステムをリッピングして交換する必要はありません。代わりに、CRM、ERP、ファイルストレージ、サービス管理プラットフォームなどを把握し、コンテキストを収集し、データに基づいて処理を行い、ループを閉じます。

そして最高の部分は？ビジネスユーザーは、IT 部門に完全に頼らなくてもエージェントを作成およびカスタマイズできます。自然言語ランブックを使えば、誰でもエージェントに何をしてほしいかを説明し、エージェントが動作するのを見ることができます。

つまり、価値創出までの時間が短縮され、柔軟性が高まり、チームの実際の作業方法との連携が改善されるということです。

エンタープライズAIエージェントが効果的な理由とは？

すべての AI エージェントが同じように作られているわけではありません。エージェントが実際の成果を上げるには、プロンプトに応答するだけでは不十分です。彼らは、ビジネスの運営方法に合った方法で考え、行動し、進化する必要があります。

強力なエンタープライズAIエージェントの定義は次のとおりです。

1。ディープコンテキスト

エンタープライズエージェントは全体像を把握する必要があります。つまり、構造化システム (データベースや ERP など) と非構造化コンテンツ (ドキュメント、Slack メッセージ、チケットなど) の両方からデータを引き出すということです。エージェントのコンテキストが多ければ多いほど、より的確な判断が可能になります。

2。マルチシステム統合

ほとんどのワークフローは複数のツールに関係しています。AI エージェントは、Google Drive でドキュメントを読んだり、Jira にタスクを記録したり、Salesforce から顧客レコードを取得したり、ServiceNow でアクションを実行したりして、AI エージェント間をスムーズに移動できる必要があります。

3。自律的推論

強力なエージェントはただ手順に従うだけではありません。問題を突き止め、次善の策を選び、さまざまなシナリオに動的に適応します。Glean これを「エージェント的推論」と呼んでいます。つまり、エージェントがより人間らしく、積極的に、知的に、そして独立して行動する能力です。

4。セキュリティとガバナンス

エンタープライズエージェントはITのガードレールの範囲内で活動する必要があります。つまり、権限モデルの尊重、データの暗号化、監査ログの管理、コンプライアンス基準への準拠が必要です。エージェントがとるすべてのアクションは、説明可能で追跡可能でなければなりません。

5。人間による監視

最も賢いエージェントでさえ、人間の意見が必要です。アクションの承認、フィードバックの提供、結果の解釈のいずれであっても、特に機密データや複雑な意思決定に関しては、人間がループの一部であることに変わりはありません。

Glean エージェント:企業の働き方に合わせた設計

Glean では、AIエージェントに対して異なるアプローチを取っています。企業の働き方や従業員の考え方を反映するために、ゼロから構築しました。

Glean 組み合わせ：

• ユニバーサルナレッジアクセス：100 を超えるツール、構造化データと非構造化データ、さらにはリアルタイムのインターネットソースに接続できます。
• エージェント推論：マルチステップのタスクを自律的に実行し、複雑なデータセットを分析し、情報に基づいた意思決定を行います。
• 自然言語ランブック: ビジネスユーザーがわかりやすい英語でワークフローを定義できます。コーディングは不要です。
• エンタープライズ対応アーキテクチャ: 厳格な権限の適用、カスタム対応 ガバナンス 規則を定め、コンプライアンス基準を満たしています。

これらのエージェントは、に完全に統合されています Glean Work AI プラットフォームそのため、真空状態では動作しません。これらは、ユーザーが誰で、何に取り組んでいるか、知識がどこにあるかなど、Glean がビジネスについてすでに知っているすべてのことを基盤としています。

その結果は？より速く、より安全に、よりスマートに AI を仕事に導入する方法です。

エンタープライズユースケース:AI エージェントが影響を与える分野

AIエージェントは理論上のものではありません。企業全体の部門ですでに測定可能なメリットをもたらしています。これらが主要な機能をどのように変えているかを見てみましょう。

IT とサポート

AI エージェントは IT チームの状況を変えています。これにより、チケットの量が減り、解決時間が短縮され、サポートスタッフはより戦略的な作業に集中できるようになります。

一般的な使用例は次のとおりです。

• パスワードリセット、ソフトウェアアクセス、ネットワークトラブルシューティングなどの問題の自動解決
• 社内のナレッジベースや文書から回答を引き出し、従業員の質問に回答する
• 緊急度、部門、または過去のパターンに基づいてチケットをルーティングする
• 繰り返し発生する問題の検出と長期的な修正の推奨

Glean のエージェントは、ZendeskやServiceNowなどのツールでチケットを処理したり、ConfluenceやGoogleドライブからサポートコンテキストを取得したり、SlackやMicrosoft Teamsで従業員に直接返信したりすることもできます。

人事と従業員エクスペリエンス

人事チームは AI エージェントを使用して業務を合理化し、より一貫した従業員体験を提供しています。

主な利点は次のとおりです。

• オンボーディングとオフボーディングフローの自動化
• 人事ポリシー、フォーム、福利厚生情報への即時アクセスの提供
• 休暇申請と有給休暇承認の管理
• 各従業員の役割と場所に合わせたコミュニケーションとリソースの調整

AI エージェントは人事チームの負担を軽減すると同時に、従業員がいつでもどこでも自分で答えを見つけやすくします。

財務と会計

財務分野では、AIエージェントはより戦略的な分析と計画をサポートしながら、日常業務を自動化できます。

彼らはチームを支援しています:

• 請求書を処理して発注書と照合する
• 経費承認と予算基準の管理
• ベンダーとの調整と支払い状況の追跡
• 予測を実行し、財務データの傾向を分析する

エージェントは構造化システムと非構造化文書の両方にアクセスできるため、財務チームがエラーのリスクを抑えながらより迅速に業務を遂行できるよう支援します。

販売とカスタマーエクスペリエンス

営業チームと CX チームは AI エージェントを使用して、より迅速に行動し、エンゲージメントをパーソナライズし、管理業務を削減しています。

一般的な使用例:

• 見込み客のフォローアップと会議の予約
• コールノートや商談変更による CRM の更新
• 顧客からの問い合わせへの回答をパーソナライズする
• アップセルと更新の機会の発見

また、エージェントはフィードバックや感情を分析できるため、チームが顧客のニーズをよりよく理解し、より迅速に行動できるようになります。

AI エージェントの使用を開始する方法

ビジネスでAIエージェントを検討する準備ができたら、以下の簡単なロードマップに従ってください。

1。影響の大きい機会の特定

次のようなタスクまたはワークフローを探してください。

• 反復的で時間がかかる
• 機能横断型またはツール間のサイロ化
• 量が多い、またはエラーが発生しやすい
• ビジネスに不可欠な成果につながる

小さく始めて、でも大きく考えてください。1 つのユースケースで会社全体の勢いを増すことができます。

2。適切なプラットフォームを選択してください

選択するプラットフォームは重要です。以下を提供するものを探してください。

• ディープ・インテグレーション 既存のスタック全体
• 強固な推論と多段階実行
• 技術者以外のユーザーによるエージェント作成のサポート
• エンタープライズレベルのセキュリティとデータガバナンス

Glean これらすべての条件を満たし、チームがすでに使用しているツールとシームレスに統合します。

3。パイロットプロジェクトの実行

自動化に熱心な部署のパイロットを 1 ～ 2 人から始めましょう。時間の節約、解決速度、エラー率、採用率といった明確な指標を定義できます。

早期のフィードバックを活用して、エージェントを絞り込み、トレーニングデータを改善し、幅広い機会を見極めましょう。

4。ガバナンスと監督について意見を一致させる

以下のポリシーを作成:

• エージェントを作成または承認できるのは誰か
• エージェントの監視と改善方法
• データエージェントがアクセスまたは変更できるもの

自律性と監視のバランスを取ることで、エージェントは信頼を損なうことなく迅速に行動できます。

5。社内準備態勢の構築

AI エージェントは、その使用方法と使用理由を人々が理解しているときに最も効果的です。チームを教育し、成功事例を共有し、エージェントがどのように仕事を楽にするかを示しましょう。

エンタープライズAIの未来はエージェント

私たちは、人とソフトウェアがどのように連携するかという新たな章に入ろうとしています。AI エージェントは単なるツールではなく、コラボレーターです。そして、彼らはますます賢くなっています。

将来を見据えて、次のことが予想されます。

• エージェント間のコラボレーション: エージェントは協力してタスクを引き継ぎ、コンテキストを共有し、ワークフロー全体で調整します。
• さらなるパーソナライズ: エージェントは各従業員の好み、歴史、習慣に適応します。
• よりスマートな意思決定支援: 実行だけでなく、エージェントはデータに基づいた洞察と推奨事項を提供します。
• 継続的改善: モデルが改善され、フィードバックループが拡大するにつれて、エージェントは人間のチームメイトと同じように進化します。

仕事についての新しい考え方

ほとんどのAIに関する会話は、スピード、スケール、またはコスト削減に重点を置いています。しかし、AI エージェントの実際の話は、もっと微妙でパワフルです。

チェックリストを自動化するだけではありません。彼らは、システム間の調整、リアルタイムでの対応、面倒で部門横断的な作業、つまり台本に従わないような仕事のグレーゾーンに足を踏み入れています。

厳格な自動化からコンテキスト委任へのこのシフトが、AIエージェントを他と一線を画すものです。そして、それが彼らをとても価値のあるものにしているのです。

しかし、知性だけでは十分ではありません。実際に動き出すエージェントは、完全なコンテキストを持つエージェントです。つまり、システム、知識、および社員のワークフローを活用して、スマートで信頼できる意思決定を行えるエージェントです。

そこでGlean 出番です。私たちのエージェントは暗闇の中で仕事をしません。会社のデータやアプリを見渡し、チームの目標を理解し、自信を持って行動を起こします。彼らは質問に答えるだけでなく、ニーズを予測します。また、初日からエンタープライズガードレールを使用して構築されています。

実際の動作を確認する準備はできましたか？デモをリクエストして、Gleanエージェントが会社全体の仕事をどのように変革できるかを探ってください。