AIエージェントを導入する企業が増える一方で、「必要なデータにアクセスできない」「実行の結果を業務のシステムに反映できない」といった課題にぶつかり、その真価を十分に発揮できていないケースも見られます。
この記事では、そのような課題を感じている方に向けて、AIエージェントを業務に組み込むために必要な「参照経路」と「実行経路」の考え方を整理しつつ、EAIやETLといったデータを連携する基盤の役割と、その具体的な実装イメージを分かりやすく解説します。
目次
生成AIの爆発的な普及により、プライベート・仕事を問わず「AIに質問して答えを得る」ことが一般化しました。現在ではさらに進化が進み、単に質問に回答するだけのAIから、目的を達成するために自ら考え、実行する「AIエージェント」に注目が集まっています。
AIエージェントとは、ユーザーから与えられた目標に対し、その達成に必要なタスクを自ら分解し、適切なツールを選択して実行するAIのことを指します。
従来型のAIが情報を表示するまでをゴールとしていたのに対し、AIエージェントは仕事を完結させるところまでを担います。単発の処理ではなく、参照、判断、実行といった業務の一連の流れを扱えるのが特徴です。
従来型AIやRPA（Robotic Process Automation）による自動化とAIエージェントの違いは「自律性」と「判断力」にあります。
RPAは、あらかじめ定義された固定のルールに従って動作するため、状況に応じた分岐には対応しにくい面があります。一方でAIエージェントは、LLM（大規模言語モデル）の高度な推論能力をエンジンとしています。目標だけを伝えればプロセス全体を自ら進められ、途中で状況が変われば柔軟に計画を修正することも可能です。
「人間が手順まで教える」これまでの仕組みに対して、AIエージェントは「人間が目標だけを伝える」だけで動作します。この違いによって、AIエージェントは従来の仕組みでは対応が難しかった非定型作業もこなすことができるのです。
RPA／従来型AI／AIエージェントの比較：
| 比較の観点 | RPA | 従来型AI | AIエージェント |
|---|---|---|---|
| 得意な領域 | 定型作業 | 質問への回答、文章の生成 | 非定型作業、目標の達成 |
| 動作の前提 | 人間が手順を定義する | 人間が指示を出す | 人間は目標のみを提示する |
| 自律の度合い | なし （ルール通り動く） |
低い （指示を待つ） |
高い （自ら計画し実行する） |
| 注意点 | 例外の処理に弱い | 指示は人間が担う必要がある | 自律的に動作するため、権限の管理や統制が必要 |
AIエージェントを企業の業務に組み込もうとした際、「エージェントが思うように動かない」という壁に直面するケースが多く見られます。AIエージェント活用における真の論点は、「実装できるか」ではなく「業務に組み込めるか」であり、その障壁は大きく3つに整理できます。
AIエージェントがスムーズにアクセスできるのは、API連携が容易な一部のSaaSや最新のクラウドサービスに限られます。一方で、日本企業の多くにおいて真に価値のある重要データは「オンプレミス環境の基幹システム」や「ファイルサーバー上のExcelファイル」などに存在しています。
閉域ネットワーク、認証方式、API制約、レガシー環境などにより、必要なデータソースや業務機能へ到達しにくいという現実があります。
AIエージェントが自律的に動けるとしても、「どこまで操作を許可するか」という問題が生じます。権限付与、承認フロー、監査ログ、責任分界、認証情報の管理などの観点で、個人環境ベースの運用は組織要件と整合しにくいのです。企業として統制が取れた形でなければ、本番業務に組み込めません。
取得範囲が広がるほど、データの鮮度・形式・粒度のばらつきが大きくなります。ノイズが混入すると、エージェントの回答や判断の精度・再現性に影響してしまいます。
これらの壁を越えるには、AIエージェントが「参照経路：どのデータを参照するか」と「実行経路：何を実行するか」を、あらかじめ決まったルートとして整備する設計が有効です。次章では、この設計の考え方を解説します。
前章で挙げた3つの壁を越えるためのカギは、AIエージェントの行動範囲を「参照経路」と「実行経路」として設計することにあります。
参照経路とは、AIエージェントが見に行くデータの範囲・形式・取得方法をあらかじめ定義することです。参照対象のデータソース、抽出条件、整形ルール、出力形式を明確にします。
また、実行経路とはAIエージェントが呼び出せる登録・申請・通知・更新などの操作をあらかじめ定義することです。対象システムへの直接更新ではなく、決められたルート経由での実行を前提とします。
ポイントは「エージェントに自由にやらせる」のではなく、参照経路と実行経路を決めておくことです。参照経路を決めておけば、タスクを実行する上で必要十分な高品質データのみをAIエージェントに読み込ませることができ、処理精度を高められます。また、実行経路を決めておけば、AIエージェントが許可されていない領域にみだりにアクセスすることなく、統制が取れた形で動作させることができます。
参照経路と実行経路を定義する上で活用できるのがデータ連携基盤です。データ連携基盤とは、異なるシステム間でフォーマットの異なるデータを抽出・変換し、連携するための仕組みのことであり、EAI（Enterprise Application Integration）やETL（Extract, Transform, Load）などと呼ばれます。
AIエージェント利用時のデータ連携基盤の役割：
| No. | 役割 | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 整形 | オンプレミスやレガシーのデータをAIが扱えるモダン形式に変換 |
| 2 | 提供範囲の設計 | ノイズを排除し、必要なデータだけを過不足なく提供 |
| 3 | 実行の定義 | 更新系の処理をフロー化し、エージェントから呼び出せる形に定義 |
エージェントが直接システムにアクセスするのではなく、データ連携基盤を経由させることで、統制・品質・保守性を確保できます。各個人で自由度を保ったままAIエージェントを利用できる環境を用意しつつ、組織として再現性・監査性を高められるため、AIエージェントの導入においてはデータ連携基盤を活用した設計が採用される傾向にあります。
前章で述べた参照経路・実行経路の設計を実務で実現しようとすると、「オンプレミスやSaaSを横断した接続先の多さ」と「AIの仕様変更への追従速度」が課題になりがちです。これらの課題を解決する機能を持つデータ連携ツールが、国内シェアNo.1のノーコードデータ連携ツール「ASTERIA Warp（アステリア ワープ）」です。
ノーコードデータ連携ツールであるASTERIA Warpは、異なるシステムやクラウドサービスのデータを、プログラミングなしで連携させることができます。
ASTERIA Warpが選ばれる理由
| 強み | 内容 |
|---|---|
| 接続先の多様性 | 100種類以上のアダプターを備え、オンプレからSaaSを横断して「参照経路」を一本化できる。オプション機能一覧はこちら |
| ノーコード | 連携フローを素早く構築・修正でき、AI側の仕様変更にも柔軟に対応する |
| 運用前提の設計 | フローを資産として管理でき、接続先の変更による影響を吸収しやすい |
ASTERIA Warpを用いることで、以下のようにAIエージェントのための基盤を構築できます。
社内のオンプレミスDBや基幹システム、ファイルサーバー、各SaaSなどから、ASTERIA Warpがデータを抽出してAIが処理しやすい形式に変換し、必要な項目だけを提供できます。必要に応じてセキュリティのためのマスキング処理も可能です。
ASTERIA Warpが用意したデータをAIエージェントが読み込み、推論や判断を実行できます。
さらに、AIエージェントが行う「注文を入れる」「ステータスを変える」といったアクションを、再びASTERIA Warpを介して各システムへ書き戻すことも可能です。ASTERIA Warpに用意されたURLトリガーにより、AIがURLを指定することでASTERIA Warp側のフローを動かす仕組みを構築できます。
このように、ASTERIA Warpをハブとすることで、AIエージェントは広範囲なデータへアクセスでき、さらにタスクの実行まで統制の取れた形で実現できます。
AIエージェントを真に活用するためには「業務への組み込み」がカギとなります。その際に重要なのが「参照経路：どのデータを参照させるか」と「実行経路：何を実行させるか」の設計です。参照経路と実行経路をあらかじめ定義し、データ連携基盤で実装することで、再現性と統制の両立が可能となります。
ASTERIA Warpなら、多様な接続先への対応とノーコードの柔軟性で、この基盤をスピーディに構築可能です。企業のAIエージェント活用を価値あるものとするために、ぜひASTERIA Warpをご活用ください。
PM・SE・マーケティングなど多彩なバックグラウンドを持つ「データ連携」のプロフェッショナルが、専門領域を超えたチームワークで「データ活用」や「業務の自動化・効率化」をテーマにノウハウやWarp活用法などのお役立ち情報を発信していきます。
ASTERIA Warp製品の技術情報やTips、また情報交換の場として「ADNフォーラム」をご用意しています。
アステリア製品デベロッパー同士をつなげ、技術情報の共有やちょっとしたの疑問解決の場とすることを目的としたコミュニティです。
