AIエージェントができることは？Boomi AIの基礎も解説

生成AIの実装が加速するなか、次の注目はエージェント型AI（AIエージェント）です。AIエージェントは「観察・計画・実行」を自律的に繰り返し、複数のシステムにまたがる業務を連携、自動化します。

本稿ではAI エージェントとは何か、従来型AIとの違い、業務自動化・AI統合の具体例を解説したうえで、BoomiのAI機能（Boomi AIエージェント、Boomi Agentstudio）をご紹介します。

AIエージェントとは？業務自動化を支える新しい仕組み

AIエージェントとは、ユーザーやシステムの代理として目的を理解し、外部ツールやAPIを用いて自律的にタスクを遂行するソフトウェアコンポーネントのことです。

近年の大規模言語モデル（LLM）を中核に、メモリ・計画・ツール実行・フィードバックなどのモジュールを備え、環境からの入力を観察し、行動計画を立て、実行し、結果を評価して次の行動に反映します。

従来の規則ベースや固定ワークフローの自動化に比べ、文脈理解・意思決定・継続的な適応に強みがあり、複雑で動的な業務に対応できます。

DX推進とAIエージェントの関係

DX推進では、部門ごとに乱立したSaaSやレガシーシステム、APIゲートウェイ、データレイクなどを横断した業務最適化が課題になります。

AIエージェントは、会話インターフェースやイベントをトリガーに、必要なシステムへ安全にアクセスして一連の作業を自動化します。

単なるタスク自動化を超え、プロセス全体の最適化や意思決定支援を担うことで、MTTR（平均修復時間）短縮、運用コスト削減、顧客体験の改善に寄与します。

従来のAIとAIエージェントの違い

AIエージェントの基本概念

AI エージェントは「観察（Observe）」「計画（Plan）」「実行（Act）」のループを持ち、ツール呼び出しや外部システムへのアクセスを通じてゴール達成を目指します。

単体のモデルではなく、複数のモデルやルール、メモリ、ポリシーを統合したアーキテクチャであり、チャットボットのような応答だけでなく、ドキュメント生成、データ加工、チケット更新、レポート提出など実行可能なアクションへとつなげます。

AIエージェントとAIチャットボットの違い

AIエージェントとAIチャットボットは、どちらもAIを活用した自動化技術ですが、目的と機能に大きな違いがあります。

AIチャットボットは主に「対話」に特化し、ユーザーの質問に応答したり、FAQを案内したりといった役割を担います。一方、AIエージェントは「タスク遂行」を目的とし、観察・計画・実行のサイクルを自律的に繰り返します。

例えば、チャットボットは「請求書の発行方法を案内」するだけですが、AIエージェントは実際に請求書を作成し、承認フローを回し、システムに登録するところまで対応します。

さらに、AIエージェントは複数の外部ツールやAPIを統合し、業務全体をオーケストレーション（複数のAIエージェントやシステムを連携させ、全体のタスクを効率的に調整・実行する仕組み）できる点が特徴です。つまり、チャットボットは情報提供型、AIエージェントは実行型という違いがあり、DX推進や業務効率化には後者の役割がより重要になっています。

AIエージェントで何ができる？業務自動化の具体例

データ連携・統合の自動化（AIによるデータ連携）

異種システム間のデータ整合や重複排除、スキーマ変換、品質チェックをエージェントが自動で行い、データレイク／ウェアハウスへのロード、イベント駆動の更新、メタデータ管理までを継続実行します。

iPaaSやAPI管理との連携により、監査ログや権限管理を保ちつつ、ETL/ELTのパターンを生成AIで補助できます。

顧客対応やワークフロー最適化

問い合わせ対応では、ナレッジ検索、意図判定、ケース作成、CRM更新、フォローアップメール送信までを一貫して担当します。

オンボーディングや入社手続き、請求処理、購買承認などのバックオフィスでも、例外処理と人の承認ポイントを織り込み、SLA遵守と工数削減を実現します。

AIによる業務効率化の事例

マーケティングではキャンペーンデータの収集・分析・最適化提案・媒体更新を半自動化。サプライチェーンでは在庫監視、欠品予測、発注自動化、遅延リスクの警告を実施。

IT運用ではインシデントのトリアージ、ログ解析、チケット更新、回復手順の実行を支援し、MTTRを短縮します。

AI統合の重要性とメリット

異なるシステム間の連携課題

現場ではSaaSの乱立により、データは分散しワークフローは断片化しがちです。API経由の接続だけでは権限やガバナンスの一貫性が崩れ、監査・セキュリティのリスクを招くことがあります。

AI統合は、ポリシー、接続、データ品質、監査のレイヤーを横断的に揃え、エージェントが安全に動ける土台を用意します。

AI統合によるスピード・精度向上

統合基盤により、エージェントは信頼できるデータへ即時アクセスし、計画・実行のループを高速化できます。

イベントストリームやAPI管理を組み合わせることで、リアルタイム性とセキュリティ、スケーラビリティを担保しながら自律的な運用を実現します。

BoomiのAIエージェント機能でできること

BoomiはiPaaS分野のリーダーとして、生成AIとエージェント技術をプラットフォームへ統合しています。2024年には「Boomi AI エージェント」を公開し、設計支援、ドキュメント生成、ベストプラクティス提案、データプライバシー監視など複数のエージェントを提供しました。

これらは既存の顧客ライセンスの範囲で利用可能となり、統合設計の生産性を高めることができます。

Boomi Agentstudioでできること

Boomi Agentstudioは、AIエージェントのライフサイクル管理を担うソリューションです。

・AIエージェントの設計・構築ノーコード／ローコードで業務に合わせたAIエージェントを作成可能。
・ワークフローの自動化複数システムを連携し、データ処理や業務フローを自動化。
・自然言語での指示対応ユーザーが自然な言葉でエージェントに指示できる。
・オーケストレーション機能複数エージェントを統合し、タスクを効率的に調整・実行。
・セキュリティとガバナンス管理権限設定や監査ログで安全な運用を実現。

これにより、社内外のエージェントを横断的に設計・統治・編成でき、第三者技術とも連携可能です。

AIによるデータ連携と自動化の強み

Boomiの強みは、iPaaS・API管理・データ管理を単一プラットフォームに統合し、エージェントが安全に動作するための「配管（Plumbing）」を提供する点です。

マーケットプレイスのテンプレートやコネクタ群により、データ連携のスピードと再利用性が高まり、ガードレール設定で責任あるAI運用を実現します。

AIエージェントを活用できれば業務効率は各段によくなる

AIエージェント導入の鍵は、ガバナンス設計（権限・監査・安全なツール実行）、統合基盤（信頼できるデータアクセスとイベント駆動の連携）、段階的な自律性の拡張、価値検証（明確なKPI）です。まずスモールスタートにより価値を証明し、拡張していくなかで管理・監視を強化します。

今後はAIを導入するだけでなく、どう活用するかが業務内容と効率化に大きく関わります。どのように設計したらよいか、どう活用できるかお悩みの場合にはTDCソフトへご相談ください。