AgentとAI stepの違いとは？ワークフローにAIがあるだけではAgentic Automationとは限らない

現在、多くの自動化プロセスには、メールの読み取り、文書の要約、依頼の分類、コンテンツの生成など、AIを利用するステップが追加されています。ワークフローにAIが登場すると、そのプロセス全体をAgentic Automationと呼びたくなりがちです。しかし、プロセスの自律性を正しく評価するには、企業はAgentとAI stepを明確に区別する必要があります。

AIモデルを呼び出すステップが1つあるだけでは、automationがエージェント型のプロセスになるわけではありません。違いはワークフローがAIを使用しているかどうかではなく、実行プロセスにおいてAIがどのような役割を担うかにあります。AIはあらかじめ与えられた入力を処理するだけなのか、それとも状況を評価し、ツールを選択し、次のステップを決定できるのかという点です。

この境界を正しく理解することで、企業は、単純なAI stepに過度な期待を寄せること、または固定ルールだけで対応できる業務にAI Agentを使用することという、2つの極端な選択を避けられます。

従来型のAutomationはどのように動作するのか？

従来型のAutomationは、あらかじめ定義されたtrigger、条件、アクションの連続によって構築されます。イベントが発生すると、システムは条件を確認し、設定されたアクションを実行します。

例えば、顧客が問い合わせフォームを送信した場合、システムは自動的にレコードを作成し、確認メールを送信し、担当者に通知できます。同じ種類の入力データに対して、ワークフローは同じ処理経路をたどります。

このアプローチは、ルールが明確で、変動が少なく、最初から全体を説明できる業務に適しています。処理が速く、テストしやすく、比較的安定した結果を得られます。

一方、実際のデータにばらつきがある場合や、複数の要素に基づいて判断する必要がある場合には限界が生じます。顧客からの依頼に情報が不足していることもあれば、応募者が複数の職種に適していることもあります。また、タスクの遅延にはさまざまな原因が考えられます。従来型のAutomationですべての状況に対応するには、設計者が多数の条件分岐を事前に予測し、設定しなければなりません。

AI stepとは？

AI stepとは、ワークフロー内でデータをAIモデルに送り、特定のタスクを実行させるステップです。例えば、AIがメールの内容を受け取り、「苦情」「サポート依頼」「製品に関する問い合わせ」に分類し、その後、ワークフローが設定済みの分岐に沿って処理を続けます。

AI stepを利用すると、固定条件では扱いにくい非構造化データをAutomationで処理できるようになります。次のようなタスクに適しています。

• 請求書や申請書から情報を抽出する。

• 会話や文書を要約する。

• コンテンツを別の言語に翻訳する。

• データの表示形式を標準化する。

• 依頼をあらかじめ定義されたカテゴリーに分類する。

AIが関与していても、処理全体を制御するのはワークフローです。モデルは渡されたデータを受け取り、promptで指定されたタスクを実行し、結果を返します。追加でどの情報源を調べるべきか、別のツールを呼び出すべきか、または後続のアクションを変更すべきかを自ら判断するわけではありません。

そのため、AI stepを含むワークフローであっても、線形のAutomationである可能性があります。AIによって1つの処理ステップは柔軟になりますが、目標をどのように達成するかを決定する主体にはなっていません。

AgentとAI stepはどこが違うのか？

AgentとAI stepの違いは、単に使用するモデルの性能にあるわけではありません。同じAIモデルを使用していても、ワークフロー内で与えられる役割はまったく異なる場合があります。

AI stepには、あらかじめ定義されたタスクが与えられ、処理結果を返すとワークフローが次に進みます。一方、Agentには目標が与えられ、許可された範囲内で状況を評価し、適切な処理方法を選択します。

これは、「AIを使用している」ワークフローと、本当の意味でのAgentic Automationを分ける境界でもあります。

Agentic AutomationはAI stepを含むAutomationとどう違うのか？

Agentic Automationとは、AI Agentに目標を与え、その目標をどのように達成するかを考える一定の自律性を付与するモデルです。常に同じ順序で処理を進めるのではなく、Agentは現在のデータを評価し、適切なナレッジソースを利用し、ツールを選択し、付与された権限の範囲内で次のアクションを決定できます。

Agentic Automationには通常、次のような要素があります。

単一の指示ではなく目標を与える

AI stepは通常、「この内容を要約してください」のような具体的な依頼を受け取ります。一方、AI Agentには、「遅延の可能性があるタスクを監視し、期限前に担当者が対応できるよう支援する」といった、より広い目標を与えることができます。

その目標を達成するために、Agentは注意が必要なタスク、遅延の原因、それぞれのケースに適したアクションを判断しなければなりません。

業務知識とコンテキスト

Agentは、業務に関連する規定、文書、データを理解する必要があります。Recruitment Agentは、一般的な知識だけで応募書類を評価することはできません。採用基準、求人票、候補者のステータス、過去のやり取りが必要です。

ナレッジソースは、役割とアクセス権限に応じて制限しなければなりません。Agentをより多くのデータに接続すれば、必ずしも結果が向上するわけではありません。古いデータ、無関係なデータ、権限外のデータは、判断の精度を低下させ、セキュリティリスクを生む可能性があります。

ツールを使用する能力

Agentic Automationは、テキストの生成だけにとどまりません。Agentはツールを利用してデータを読み取り、文書を検索し、タスクを作成し、ステータスを更新し、通知を送信し、依頼を担当者に引き継ぐことができます。

重要なのは、Agentが実際の状況に応じてツールを選択することです。応募書類に不足がある場合、Agentは追加情報を依頼できます。条件を満たしている場合は、次の評価ステップに進めます。許可された範囲を超えるケースでは、自ら処理せず、人に引き継ぎます。

プロセス全体を通じた状態の維持

AI stepは通常、結果を返すと終了します。一方、Agentは、業務が現在どの段階にあるのか、何がすでに行われたのか、どのステップが未完了なのかを把握する必要があります。

状態を維持することで、Agentは数日間にわたるプロセスや複数回のやり取りを追跡できます。ただし、状態を維持することは、Agentがすべてのデータを自由に記憶できるという意味ではありません。企業は、保存できる情報、保存期間、アクセスできる人を明確に定める必要があります。

Automation、Agent、AI stepの比較

採用プロセスにおける例

同じプロセスに3つのモデルを当てはめると、その違いがより明確になります。

従来型のAutomationでは、候補者がCVを提出すると、システムが確認メールを送信し、ステータスが「新規」のプロフィールを作成します。これらのアクションは常に決められた順序で実行されます。

AI stepを追加すると、モデルはCVから氏名、経験、スキル、学歴を抽出できます。その後、抽出されたデータは対応するフィールドに入力されますが、次のステップは引き続き既存のruleに基づいてワークフローが決定します。

Agentic Automationでは、Recruitment AgentがCVを読み取り、求人の基準と照合し、不足している情報を確認し、HRによる確認が必要なケースを特定できます。次の処理を行う権限が付与されている場合、Agentは面接案内の送信、候補者からの回答の追跡、候補者ステータスの更新を支援できます。

Agentがプロセス全体を独自に決定する必要はありません。候補者の不採用、給与の承認、正式なオファーの送信などの判断には、引き続き担当者の確認を求めることができます。

企業がAgentではなくAI stepを選ぶべきタイミング

すべてのワークフローにAI Agentが必要なわけではありません。タスクが独立しており、必要な情報が入力データにすでに含まれ、期待する出力を明確に定義できる場合は、AI stepの方が適切です。

例えば、メッセージの翻訳、請求書からの金額抽出、議事録の要約には、Agentが自ら計画を立てる必要はありません。こうしたタスクにAgentic Automationを使用すると、コストが増え、テストが難しくなり、不要な判断が追加される可能性があります。

AI stepは、企業がAIに1つの操作を実行させたい場合に適しています。Agentは、システムがAIにどの操作を実行すべきか判断させたい場合に適しています。これは、ワークフローを設計する際にAgentとAI stepを区別する最も簡潔な方法です。

Agentを選ぶべきタイミング

Agentic Automationは、ruleだけではすべてを説明できない状況が多い場合や、変化するコンテキストによって次のステップが決まる場合に価値を発揮します。

業務に次のような特徴が1つ以上ある場合、企業はAgentの利用を検討できます。

• 判断する前に複数の情報源から情報を集約する必要がある。

• 処理経路が複数あり、すべてを事前に予測することが難しい。

• 複数のステップややり取りにわたって状態を追跡する必要がある。

• ケースごとにAgentがツールを選択する必要がある。

• 結果が企業固有の規定やデータに準拠する必要がある。

• 一部のアクションは自動実行できるが、重要な判断は人に引き継ぐ必要がある。

最初からワークフロー全体をAgentに置き換える必要はありません。企業は、柔軟な判断が必要なステップを正確に特定し、結果が明確なステップについては固定されたAutomationとして維持すべきです。

Human-in-the-Loopはどのような役割を担うのか？

Agentic Automationは自律性が高いため、より明確な境界も必要です。企業は、Agentが自動的に実行できるアクション、承認が必要なアクション、処理を停止して人に引き継ぐべきケースを定義しなければなりません。

例えば、Agentは期限が近づいているタスクについて自動的にリマインドできますが、担当者を変更する前には管理者の確認を必要とするよう設定できます。Agentは適切な候補者を提案できますが、採用結果を決定するのはHRです。Agentは財務レポートを作成できますが、支出を自動的に承認することはできません。

Human-in-the-LoopはAgentic Automationの価値を低下させるものではありません。AIの処理速度と、人の判断力、責任、権限を組み合わせるための仕組みです。

承認ポイントに加えて、企業はAgentが使用したデータ、呼び出したツール、行った判断、各アクションの結果も記録する必要があります。Agentが実際の業務プロセスに参加する場合、後から確認できることは重要な条件です。

ChaTaskではAgentとAI stepをどのように活用するのか？

ChaTaskは、Chat、Task、Wiki、AI Agentsを1つのAI Workspace内で連携させます。そのため、Agentは独立したpromptを受け取るだけではなく、適切な業務スペース内に配置され、権限を付与されたデータにアクセスし、プロセスの状態を追跡できます。

タスク管理では、Task Assistantが期限の監視や注意が必要なタスクの特定を支援できます。レポート業務では、Report Agentがユーザーに閲覧権限のある範囲で業務データを集約できます。採用や人事では、Agentがプロセスのステータスと業務文書を組み合わせ、適切な次のステップを提案できます。

結果が一意に定まるアクションは、引き続きruleまたは従来型のAutomationで実行するべきです。AI stepは、情報抽出、分類、要約などの独立したタスクに適しています。AI Agentは、コンテキストの読み取り、状況の評価、次のステップの提案が必要な場面で使用します。この組み合わせにより、ワークフローは柔軟性と制御可能性の両方を維持できます。

したがって、Agentic Automationはプロセス全体をAIに任せることを意味しません。実際の価値は、役割を適切に分担することにあります。Automationは明確なステップを処理し、AI stepは特定の非構造化タスクを処理し、Agentは与えられた範囲内で判断を行い、人は重要なポイントで決定権を保持します。

まとめ

ワークフローにAIが存在するだけでは、そのプロセスをAgentic Automationと呼ぶことはできません。AIが入力を受け取り、結果を生成して終了するだけであれば、それは事前に設定された処理フロー内のAI stepです。

Agentic Automationは、AI Agentが目標を理解し、コンテキストとツールを利用して適切な処理方法を選択できる段階から始まります。この能力は柔軟性をもたらしますが、同時に、明確な権限範囲、承認ポイント、検証の仕組みを必要とします。

「すべてのステップにAIを導入するにはどうすればよいか」と考えるのではなく、企業はより実践的な問いから始めるべきです。どのステップはAutomationだけで十分なのか、どのステップにはAIによる処理が必要なのか、そしてどのステップで本当にAgentが判断に参加する必要があるのか？

AgentとAI stepを正しく区別することで、企業は業務ごとに適切な自律性のレベルを選択できます。それぞれの役割を適切に分担すれば、AIはワークフローに追加された単なる機能ではなく、業務遂行を支える有用な要素になります。