OutSystems、Agent Workbenchでエンタープライズ向けエージェント型AIの導入を加速

AI搭載ローコード開発プラットフォームのリーダーであるOutSystems（本社：ポルトガル・リスボン、CEO：Woodson Martin）は本日、データセット、ワークフロー、システムを横断し、インテリジェントなAIエージェントの構築とオーケストレーションに対応するエンタープライズ向けプラットフォームであるAgent Workbenchの採用が急速に進んでいることを発表しました。9月30日の一般提供開始以降、様々な業界の企業がすでにAgent Workbenchを活用してパイロット運用から本番稼働へ移行しており、人的な監視を組み込んだマルチエージェントワークフローにより、大きなビジネス成果を実現しています。 「OutSystems ONE World Tour Miami」カンファレンスで発表された通り、Agent Workbenchは目覚ましい成長を遂げており、開発中のエージェントの数はすでに5,500を超えています。また、約1,500人の認定開発者を擁するコミュニティも急成長しており、Agent Workbenchを活用してエンタープライズレベルのエージェント型アプリケーションを構築しています。 OutSystemsのCEOであるWoodson Martinは、次のように述べています。「エンタープライズAIを取り巻く競争の決め手となるのは、実験的な取り組みのスピードではありません。勝敗を左右するのは、AIを活用した、信頼性と拡張性が高いシステムの構築です。Agent Workbenchを活用することで、企業はデータを結びつけ、エージェントのライフサイクル全体を管理し、人間とAIとの協働を支える、エージェント志向の未来を構築できます。これにより、業務の遂行方法を変革し、かつてないビジネス価値の提供を実現します。短期間での反響の大きさからもわかる通り、多くの企業ではすでに実験段階を脱し、AIの導入を大規模に本格化させる体制を整えつつあります」OutSystemsのCEOであるWoodson Martinは、次のように述べています。「エンタープライズAIを取り巻く競争の決め手となるのは、実験的な取り組みのスピードではありません。勝敗を左右するのは、AIを活用した、信頼性と拡張性が高いシステムの構築です。Agent Workbenchを活用することで、企業はデータを結びつけ、エージェントのライフサイクル全体を管理し、人間とAIとの協働を支える、エージェント志向の未来を構築できます。これにより、業務の遂行方法を変革し、かつてないビジネス価値の提供を実現します。短期間での反響の大きさからもわかる通り、多くの企業ではすでに実験段階を脱し、AIの導入を大規模に本格化させる体制を整えつつあります」 パイロット運用から本番稼働へ：多くの企業がエージェント型AIの本格導入を開始 Axos BankはAgent Workbenchを活用して業務効率を向上し、行内の重要なワークフローを自動化しています。同行のチームが開発したインテリジェントなログ解析エージェントは、エラーログを解析してリアルタイムで推奨事項を提供することで、手動の作業を削減しました。また、文書マッピングを自動化するエージェントを構築し、精度向上と反復的なデータ入力作業の排除を実現しました。 Thermo Fisher Scientificは、Agent Workbenchに組み込まれた顧客エスカレーションエージェントを通じて顧客対応業務を変革しています。顧客とのやりとりから得られた非構造化データを解釈し、振り分けの自動化と早期の問題解決を実現し、手動作業を削減しました。Thermo Fisher Scientificは、Agent Workbenchに組み込まれた顧客エスカレーションエージェントを通じて顧客対応業務を変革しています。顧客とのやりとりから得られた非構造化データを解釈し、振り分けの自動化と早期の問題解決を実現し、手動作業を削減しました。 Ascot InsuranceはAgent Workbenchを活用し、同社の「Avail Claims」システム内で重要なKPIを即座に評価しています。従来型のシステムでは読み取れなかった非構造化データも、最新のワークフローではAIを活用し、エージェントのアクティビティログやメモをインテリジェントに解釈することで、KPIの状態を正確に判定できるようになりました。こうしたデータは、Agent Workbenchの登場以前は入手不可能なものでした。Ascot InsuranceはAgent Workbenchを活用し、同社の「Avail Claims」システム内で重要なKPIを即座に評価しています。従来型のシステムでは読み取れなかった非構造化データも、最新のワークフローではAIを活用し、エージェントのアクティビティログやメモをインテリジェントに解釈することで、KPIの状態を正確に判定できるようになりました。こうしたデータは、Agent Workbenchの登場以前は入手不可能なものでした。 MAGnet AuctionsはOutSystems内でAIエージェントを開発し、自動車の入札時の品質保証プロセスを大幅に効率化しました。このエージェントは、走行距離計の写真の識別、読み取りを自動で行い、検知した走行距離をデータベースの記録と照合することで、不正の可能性に対してフラグを設定します。このインテリジェントな自動化機能の導入により、手動によるレビューが必要な写真は90%以上削減され、大幅なコスト削減のほか、データ精度やカスタマーエクスペリエンスの向上を実現しました。また、反復的なQAタスクに費やされていた人的リソースを、より価値の高い業務へと再分配できるようになり、エージェント型AIによる業務効率の変革を示す明確な事例となっています。 Axos Bankのシニアバイスプレジデント兼消費者銀行開発部門責任者であるKevin Hearn氏は、次のように述べています。「当行はAI人材に投資することなく、OutSystems内でAI機能の活用を拡大し、即時的な成果を出すことを目指しています。Agent Workbenchを活用することで、エラーログの解析や文書データ入力の自動化といった、特定のユースケースに対応するエージェントを迅速かつ安全に作成できます。OutSystemsと進めているAgent Workbenchの取り組みは、当行のAI戦略において大きな一歩となります。エージェントを作成して業務に組み込むことで、金融の未来に向けた、よりインテリジェントで応答性に優れたバンキングエコシステムを構築できると考えています」 オープンなエコシステム：業務の現場にエージェントを導入 OutSystemsは現在、企業が重要なワークフロー全体にAIエージェントを導入し、あらゆるLLMへと接続して業務の場で活用できるようにする、オープンなエージェントのエコシステムの構築を進めています。 Agent Workbenchでモデルを一度接続すれば、書き換えや再構成を行うことなく、複数のエージェントやアプリケーションでその接続を再利用できます。Bedrock、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、Cohere、Mistral、Databricks、AI2、IBM watsonx、Vertex AIのカスタムモデルや、Hugging Faceのオープンソースオプションがサポートされているため、ユースケースに応じてモデルを切り替え、組み合わせ、交換することが可能で、精度、コスト、レイテンシーを最適化するとともに、AI環境が変化しても柔軟性を維持できます。 さらに、このオープンなLLMレイヤーを基盤として、日常業務を行うシステム向けに、すぐに利用可能なエージェントとエージェント型アプリケーションのライブラリを活用できます。急速に拡大中のライブラリには次のようなものがあります。 生産性/スケジューリングプラットフォーム（Googleカレンダーなど）：スマートスケジューラーが会議の作成、議題の設定、フォローアップの記録を行います。 コラボレーション/ナレッジシステム（Confluence、Notionなど）：エージェントが更新情報の投稿やチャネルの要約、リマインダーの送信を行い、意思決定を迅速化します。 業務管理ツール（Trello、Asana、Monday.com、Jiraなど）：エージェントがデータの取り込みの自動化、タスクの作成・更新、オーナーの割り当て、進捗状況の追跡を行います。 OutSystemsはエンタープライズAIの導入を推進するミッションを掲げ、これまでにAgent Workbenchプラットフォームで約1,500人のAI開発者のトレーニングと認定を行っており、企業のエージェント機能の迅速な拡張を支援しています。グローバルなイネーブルメントプログラムの拡大に伴い、エンタープライズ組織のAI開発者は2025年末までのオンボーディングが推奨されています。 Agent Workbenchは現在、全世界で一般提供中です。エージェント型AIを使用した企業のイノベーション推進に関する詳細は、OutSystems Agent WorkbenchのWebサイトをご覧ください。