エンタープライズのAIチームは壁に突き当たっています――モデルが推論できないからではなく、その下にあるワークフローがエージェントのために作られてこなかったからです。タスクは失敗し、引き継ぎは破綻し、組織がエージェントをさらにバックオフィスのシステムへ深く投入するにつれて問題は増幅していきます。これに対処するための新しいアーキテクチャ層が現れつつあります。すなわち、エージェントが実行することが想定されるプロセスに対して、決定論的な構造を課す「ワークフロー実行コントロールプレーン」です。
この状況を前面に押し出している企業の一つがSalesforceで、バックオフィスのワークフローを、専門のエージェントが完了するための一連のタスクに変換する新しいワークフロープラットフォームを提供しています。ユーザーは自社のプロセスをアップロードできるほか、Salesforceが用意する一連のブループリントを利用することも可能で、Agentforce Operationsがそれをエージェント向けに分解します。
Salesforceのプロダクト担当シニア・バイスプレジデントであるSanjna Parulekar氏は、インタビューでVentureBeatに対し、多くの企業のワークフローはエージェント向けに設計されていないことが問題だと語りました。 「お客様から観察したところ、多くの場合、プロセスの“壊れ方”はおそらくプロダクト要件書にあるのです」とParulekar氏は述べました。「それをプロダクトに取り込んでも、うまく機能しません。最適化して、いくつかの要素を削って、エージェントに置き換えることができます。」
このコントロールパネル層がない場合、エンタープライズは、ワークフローの問題を解決するのではなくコストを増やすエージェントを導入してしまうリスクがあります。
人間のためだけでなく、エージェントにとって機能するワークフローへ
エージェントを導入する企業は、コストのかかる教訓を学びつつあります。つまり、ワークフローは機械の実行ではなく、人間の判断の“抜け”を埋めるために設計されていたということです。何年にもわたる回避策によって発展してきたプロセス――曖昧に定義された手順、暗黙の判断、次に何をすべきかを個々人が理解していることに依存する連携――は、エージェントにそれを文字通りなぞらせようとすると壊れてしまいます。
企業のコンテキストがすべて手元にあったとしても、AIシステムは、何をすべきなのかが明確でない場合、タスクを完了するのが難しくなります。
Parulekar氏は、プロセスが動く理由に焦点を当て、より明示的な手順やワークフローへと分解することで、システムはより決定論的になるとチームで見いだしたと述べました。すると、Agentforce Operationsのようなプラットフォームがエージェントを導入する際、そのエージェントには最初から自分の具体的なタスクが分かっています。
「それは企業にプロセスを作り直させるもので、さらにシステム内のセッショントレーシングのモデルによって、混ざり合う要素に観測可能性（オブザーバビリティ）も導入します」と彼女は語りました。
Parulekar氏は、プロセスをより透明にするために、人のチェックをシステムに組み込むことができるとも述べました。
このアプローチが他のワークフロー自動化の提供と異なるのは、次に何をするかをエージェントに判断させることに依存しない点です。システムが判断します。確率的な意思決定にもとづいてタスクやエージェントを振り分ける、より従来型の自動化ツールとは異なり、これは実行をより事前に定義された決定論的な構造に強制します。
それが導入する問題
ワークフローをコード化しても、壊れたものが直るわけではありません。プロセスに欠陥のある手順が含まれている場合、それをエージェント向けにエンコードすると、その問題がスケールに伴って固定化されてしまいます。そして、ワークフローがエージェント間に分散されると、課題は実行からガバナンスへと移ります。つまり、誰がプロセスを所有し、誰がそれを検証し、そしてビジネス状況が変わったときにそれがどのように進化するのか――という問題です。
それは、うまくいくこと／うまくいかないことを、チームが自分たちにとって何が機能するのかを厳しく見つめることを迫るものです。
組織は、Agentforce Operationsのようなプラットフォームが提供する実行コントロールプレーンとあわせて、誰かがタスクの完了と成功に責任を持つべきだという点も考慮する必要があります。
Asymblというワークフォース・オーケストレーション企業の創業者兼CEOであるBrandon Metcalf氏は、別のインタビューでVentureBeatに対し、人間とエージェントの両方がワークフローに従うための鍵は「共有された目標」だと語りました。
「目標を理解しないと、エージェントも人間もタスクをうまく完了できません」とMetcalf氏は述べました。「納品されるべきその成果を、誰かが管理しなければなりません。それが人であってもエージェントであってもよいのです。」
ボトルネックは移動しました。Metcalf氏が言うように、問題はもはや、エージェントがタスクを推論できるかどうかではありません。むしろ、その下にあるワークフローが実行するのに十分に整合しているかどうかです。人間の判断と組織に蓄積された記憶を前提にプロセスを構築してきた企業にとって、それは“より賢いモデルに差し替える”より難しい修正です。
