アダプティブ自動化について学習

AIを取り入れる組織と、AIの取り組みに遅れをとった組織との間に、分裂が生じています。 AIの無視に伴うリスクは、競争力の喪失、イノベーションの低減、関連性の低下など多数あります。同時に、精査やデューデリジェンスなしでAIを採用すると、目標も損なわれます。

AIイニシアチブを成功させるには、質の高いデータ、ガバナンス、信頼に基づいて構築された強固な基盤が必要です。それは注意深く、測定され、考慮された道に従う必要があります。 Oracleは、ガイダンスを提供し、落とし穴を特定するためのあらゆる手段を講じています。

エージェントAIの要点

Oracle Integrationでは、アダプティブ・オートメーションはAIエージェントを使用し、人間のような推論と創造性をタスクにもたらします。 AIエージェントは、人間のように動作します。重要なタスクを決定し、現在のデータと条件に基づいて、選択した順序で完了します。

1. エージェントAIとは?

エージェントAIは、タスクを完了するか、次のリソースを使用して決定します:

現在の条件
大規模言語モデル(LLM):エージェントAIに幅広い知識を提供しますが、独自の情報にアクセスしたり、組織の機密性を保護したりすることはできません。
ツール:ルールに従って、エージェントに独自の情報へのアクセス権を付与します。

2. エージェントAIのガードレールは何ですか?

パターン:エージェントAIの動作(必要なアクションや推奨されるアクションなど)について説明します。
プロンプト:エージェントAIの動作、出力およびアクションを制御します。

3. 人間の監視をどのように行うか。

ヒューマン・イン・ザ・ループでは、タスクを承認し、エージェントを支援し、AIエージェントによって生成された成果物を確認することで、エージェントAIを監督できます。

厚生

アダプティブ・オートメーションは、組織に多くのメリットをもたらします。

ベネフィット	詳細情報
ビジネス・プロセスの改善	アダプティブ・オートメーションは、創造性、イノベーション、可能性を促進しながら、目標を達成するための新しい方法を見つけます。たとえば、次のワークフローを実装して、商談から受注までのプロセスを変換します。データが欠落しているか矛盾している商談にフラグを付けます。停止した商談を検索し、その商談についてアカウント・チームに連絡します。契約の価格設定エラーやその他の問題を特定します。
開発プロセスの摩擦を軽減	統合開発者が完全に予約されると、ビジネス・チームの自動化目標に遅延が発生する可能性があります。その後、開発リソースが使用可能になるまでに、要件が変更された可能性があります。エージェントAIは、この摩擦を緩和するのに役立ちます。必要なツールがすでに使用可能であるかぎり、ビジネス・チームは、開発者の支援を必要とせずに、迅速かつ独立して適応型の自動化ソリューションを作成できます。
創造性の導入	予測可能な自動化は毎回同じルールを適用しますが、状況が変化するとどうなりますか? たとえば、顧客のニーズが進化したり、市場が変化したりすると、昨日の予測可能な自動化ソリューションは、すぐに無関係になる可能性があります。一方、適応型自動化は、エージェントAIの創造的な能力のおかげで、急速に変化する状況に適応できます。

ベネフィット

詳細情報

ビジネス・プロセスの改善

アダプティブ・オートメーションは、創造性、イノベーション、可能性を促進しながら、目標を達成するための新しい方法を見つけます。たとえば、次のワークフローを実装して、商談から受注までのプロセスを変換します。

データが欠落しているか矛盾している商談にフラグを付けます。
停止した商談を検索し、その商談についてアカウント・チームに連絡します。
契約の価格設定エラーやその他の問題を特定します。

開発プロセスの摩擦を軽減

統合開発者が完全に予約されると、ビジネス・チームの自動化目標に遅延が発生する可能性があります。その後、開発リソースが使用可能になるまでに、要件が変更された可能性があります。エージェントAIは、この摩擦を緩和するのに役立ちます。必要なツールがすでに使用可能であるかぎり、ビジネス・チームは、開発者の支援を必要とせずに、迅速かつ独立して適応型の自動化ソリューションを作成できます。

創造性の導入

予測可能な自動化は毎回同じルールを適用しますが、状況が変化するとどうなりますか? たとえば、顧客のニーズが進化したり、市場が変化したりすると、昨日の予測可能な自動化ソリューションは、すぐに無関係になる可能性があります。一方、適応型自動化は、エージェントAIの創造的な能力のおかげで、急速に変化する状況に適応できます。

エージェントAIのオプション

Oracle Integrationには、適応型自動化のオプションがいくつかあります。

オプション 1。 Oracle IntegrationでのエージェントAIの開発

エージェント型AIをまだ構築していない場合は、Oracle Integrationがカバーします。堅牢でスケーラブルな適応型自動化ソリューションを開発するためのフルスケールのエージェント・フレームワークを提供します。
エージェント型AIを提供するほとんどのフレームワークは、セットアップが簡単ですが、コントロールが最小限であるか、または重要なコントロールを使用してセットアップする非常に技術的なものです。ただし、Oracle Integrationを使用すると、設定が容易になり、大幅な制御が可能になります。すべてのエージェントに、エージェントAIの目標(推論、計画、行動方法に関するガイダンスを含む)とガードレールを定義するパターンを提供します。

オプション 2。 MCPサーバーとしてのOracle Integrationの使用

別のエージェント・フレームワークを使用して構築したエージェントAIは、Oracle Integrationの自動化ソリューションをツールとして使用できます。自動化ソリューションをMCP (Model Context Protocol)サーバーとしてマークするだけです。 MCPサーバーを検出できるエージェントAIは、自動化ソリューションに接続して操作できます。
Oracle IntegrationをMCPサーバーとして使用すると、すでに構築したすべての機能を活用し、必要に応じて一貫した結果を提供できます。さらに、エージェントAIとアプリケーションのAPI間のレイヤーとして統合を使用することで、エージェントAIに直接アクセスするリスクを軽減できます。
さらに学習するには、MCPサーバーとしてのOracle Integrationを参照してください。

エージェント型AI、LLM、ツール

エージェント型AIとそのツールキット(LLMとツール)のコンポーネントをご覧ください。

リソース	使用
エージェントAI	エージェントAIは、目標を達成するアシスタントです。 Oracle Integrationでは、エージェントAIの目標は、ビジネス・プロセスの自動化です。 Agentic AIは、AIエンジンやその他の非AIリソースを取り巻くラッパーです。 Agentic AIは、LLMとツールを使用して目標を達成します。
LLM (大規模言語モデル)	Agentic AIは、主にその推論能力のためにLLMを使用します。 LLMは、オートコンプリートと予測に精通したAIエンジンです。問題解決のスキルと事実と概念に関する膨大な知識を持っています。しかし、LLMには、エージェントAIに必要なすべての知識(目標を含む)がありません。さらに、LLMは組織の独自情報にアクセスできず、この制限により組織の機密性が保護されます。したがって、エージェントAIには、その作業を行うためのツールも必要です。
ツール	ツールは、LLMにない情報をエージェントAIに提供します。ツールは次の目標に役立ちます。アプリケーションとデータに接続することで、エンタープライズ接続性を獲得できます。データの同期またはタスクの完了による作業の完了。アクションの承認、ガイダンスの提供またはエラーの処理のために、ヒューマン・イン・ザ・ループにとどめます。組込みのRAG (Retrieval-Augmented Generation)エンジンを使用して、接地された回答のエンタープライズ・コンテンツでエージェントAIを拡張します。 B2B、意思決定、医療、ロボットなどの他のテクノロジーと連携します。各ツールに微妙なガイダンスを提供できます。

リソース

使用

エージェントAI

エージェントAIは、目標を達成するアシスタントです。 Oracle Integrationでは、エージェントAIの目標は、ビジネス・プロセスの自動化です。 Agentic AIは、AIエンジンやその他の非AIリソースを取り巻くラッパーです。

Agentic AIは、LLMとツールを使用して目標を達成します。

LLM

(大規模言語モデル)

Agentic AIは、主にその推論能力のためにLLMを使用します。 LLMは、オートコンプリートと予測に精通したAIエンジンです。問題解決のスキルと事実と概念に関する膨大な知識を持っています。

しかし、LLMには、エージェントAIに必要なすべての知識(目標を含む)がありません。さらに、LLMは組織の独自情報にアクセスできず、この制限により組織の機密性が保護されます。したがって、エージェントAIには、その作業を行うためのツールも必要です。

ツール

ツールは、LLMにない情報をエージェントAIに提供します。ツールは次の目標に役立ちます。

アプリケーションとデータに接続することで、エンタープライズ接続性を獲得できます。
データの同期またはタスクの完了による作業の完了。
アクションの承認、ガイダンスの提供またはエラーの処理のために、ヒューマン・イン・ザ・ループにとどめます。
組込みのRAG (Retrieval-Augmented Generation)エンジンを使用して、接地された回答のエンタープライズ・コンテンツでエージェントAIを拡張します。
B2B、意思決定、医療、ロボットなどの他のテクノロジーと連携します。

各ツールに微妙なガイダンスを提供できます。

エージェントAIを信頼する方法

エージェント型AIへの信頼は、明確なガイダンスを提供し、その結果を測定すると高まります。 Oracle Integrationには、エージェントAIをガイドし、その結果を評価するための次のツールが用意されています。結局のところ、AIの導入は信頼のスピードで進んでいます。

従業員またはエージェントのAIがビジネス・プロセスに関与しているかどうかにかかわらず、プロセスは完全には実行されないことに注意してください。人もAIも間違いを犯す。したがって、適応型自動化が十分になるポイントを見つける必要があります。アダプティブ・オートメーションが人と同じ割合でミスを犯す場合、従業員と同じくらい信頼できると判断し、さらに役に立つかもしれません。

機能	概要	詳細情報
プロンプト	明確なガイドラインを提供	プロンプトは、AIエージェントが特定の目標を達成するのに役立ち、ヒューマン・ワーカーに提供する指示に類似しています。プロンプトには、ツールを実行する順序など、ツールを処理するための構造化された命令セットが含まれています。プロンプトでは、終了条件も定義され、例外を処理するためのガイダンスが提供されます。プロンプトを作成する場合は、まず、AIエージェントが解決する必要がある問題と、エージェントが問題を解決するために必要な情報を指定します。
Pattern	エージェントAIの動作の定義	パターンは、エージェントAIの動作を示します。パターンにはセーフガードが含まれます。セーフガードは、エージェントAIの出力から個人を特定できる情報(PII)を削除するなど、必要なアクションです。パターンにはガイドラインも含まれます。ガイドラインは、経費精算書に関する質問への回答など、推奨される処理です。 Oracle提供のパターンをカスタマイズして、適切な複雑さときめ細かな制御を実現します。または、Oracle Integration外部でパターンをすでに作成している場合は、かわりにそれらを使用します。
ツール	各ツールの微妙なガイダンスを提供	ツール・ビルダーは、独自のツールのガイドラインを記述する責任を負うため、エージェントAIは、作成に最も適したユーザーからベスト・プラクティスを受け取ります。このガイダンスは、エージェントAIが各ツールの使用を最適化するのに役立ちます。
ヒューマン・イン・ザ・ループ	人間の監視を提供	エージェント型AIには、従業員と同じように、支援や人的介入が必要になることがあります。エージェントAIが一貫性のない行動をした場合でもビジネスの継続性を維持するために、従業員と同じ方法でエージェントAIを監督します。この監視にはヒューマン・イン・ザ・ループを使用します。エージェントAIは、支援が必要なときにヒューマン・イン・ザ・ループにとどめることを許可または要求できます。

既存の自動化の再利用

アダプティブ・オートメーションのジャーニーは、空白のスレートで始まりません。すでに予測可能な自動化ソリューションを構築している場合は、そのコンポーネントを適応型自動化で使用できます。

エージェント型AIの業務に必要なコンポーネントについて考えてみます。

優れたデータ: Agentic AIは、アクセス可能なデータのみを認識します。
アクセス:人、プロセス、アプリケーションを接続する機能によって、エージェントAIができることが決まります。

すでに作成した予測可能な自動化ソリューションは、ルールに従って、エージェントAIにビジネス・プロセスの鍵を提供します。

現在ビジネスを強化している確立された自動化ソリューション上に構築することで、適応型自動化の実装プロセスを合理化します。このアプローチにより、開発時間が短縮され、自動化ソリューション全体の一貫性が保証され、自動化要件がルールベースのシナリオからより動的なユースケースへと進化するにつれて、スケーラビリティがサポートされます。

次のステップ

予測可能な自動化と適応型の自動化の判断に関するヘルプが必要な場合は、予測可能な自動化と適応型の自動化の選択を参照してください。

それ以外の場合は、自動化ソリューションに含めるテクノロジおよび機能を特定する準備ができている場合は、自動化ソリューションの計画を参照してください。