AIエージェント活用の本丸はSoRにあり　セゾンテクノロジーが「つなぐ技術」で挑む新サービス、その実力は

セゾンテクノロジーが投入するAI業務実行基盤「Agent Orchestration」　停滞する大手企業のAI活用に一石投じる

岡本：現在、企業の関心がAIエージェントに移っている中、先述したデータへのアクセス、コストなどを統合的に管理するためのアプローチはあるのでしょうか。

高坂：さまざまなAIエージェントビルダーが登場していますが、それだけではSoRとAIのギャップは埋まりません。重要なことは、AIの柔軟性と企業システムが求める再現性をどう掛け合わせて実現するかです。たとえば、「重点顧客にメールを送信して、電話でフォローする」という業務があるとします。重点顧客をリストアップする作業はAIに任せるとしても、メールや架電の手順、メールの内容に間違いがあってはいけないため、AIは使いたくありませんよね。

　このプロセスでは、AIと従来型の処理を組み合わせることでSoRとAIのギャップを埋めており、こうした複合的なアプローチこそがAIエージェントを業務適用していくと考えています。そうするとAIエージェントビルダーやMCPだけでは十分と言えず、業務利用に必要な機能をつなぎ合わせ、1つに統合するためのプラットフォームが必要になります。

岡本：ここまで話してきた要素を網羅した、コントロールパネルのような統合プラットフォームが必要になるということですね。

福泊：個人や部署を越えて、異なる業種・業務でもAIエージェントの使い方は似ている部分があります。そのため、個社ごとに必要な機能を個別開発するよりも、共通機能が組み込まれたサービスを使うほうが効率的で、AIの価値を早く享受できます。そこでセゾンテクノロジーでは、 AI業務実行基盤「Agent Orchestration（エージェント・オーケストレーション）」という新サービスを開発し、2026年7月から提供開始します。

高坂：Agent Orchestrationのコンセプトは「AIを使って業務プロセスを実現する」です。これはAIエージェントの作成・管理機能を中核に据えたプラットフォームであり、エージェントごとに業務遂行で必要な能力を“アクション”という形で付与することができます。このアクションとは業務データの参照や定型処理の実行などを指しており、iPaaSで企業内のさまざまなシステムのデータを連携するプラットフォームである「HULFT Square」から定型処理に必要なスクリプトをエージェントから呼び出せます。

　たとえば、先ほどのメールを送信してから架電するといった、AIと従来的な処理が混在するような業務処理はもちろん、データベースに対して人間の承認や監査ログを前提とした、データベース更新のような重要処理も必要に応じて業務プロセスに組み込めます。また、運用フェーズで直面するガバナンスやROIなどの課題についても、エージェントの設計段階から設定・管理可能です。

福泊：ガバナンスを効かせながらも、業務利用できるものを目指しました。IT部門だけでなく、事業部門も一緒に使っていけるようUI/UXを考慮しています。

高坂：まずは、AIエージェントを作成できる管理者を設定します。管理者は「データ検索機能」などのアクションをノーコードで付与することができ、業務ごとにエージェントをカスタム可能です。また、高度なプロンプト技術がなくとも設定画面から簡単に「エージェントにさせたいこと、させてはいけないこと」も指定できます。たとえば、データベース更新などの重要な処理では「人間による承認が必須」と設定可能で、その承認履歴や操作履歴も監査ログとして残せます。

福泊：まさに、作り込みの必要がないところが大きな特徴です。従来、情報が格納されているデータベースやテーブルを指定し、SQLでデータを抽出するといった処理プロセスが必要でしたが、Agent Orchestrationなら簡単に設定できます。たとえば、現場の販売員が自然言語で「売上はいくら？」と聞いたら答えてくれるようなAIエージェントがほしいとき、専門部署に依頼するなどのリードタイムを短縮でき、ガバナンスを効かせながら構築できる。まさに、ここが既存のAIエージェントビルダーにはない優位性です。

岡本：これまで企業は、さまざまモデルに投資をしてきました。そうしたAIへの投資は無駄にならないのでしょうか。

高坂：われわれは長きにわたりデータインテグレーションに取り組んでおり、特定のデータベースやベンダーに依存していない点が強みです。Agent Orchestrationでは「BYOモデル（Bring Your Own Model）」を採用しており、たとえばAWSを使っているならば「Amazon Bedrock」を持ちこんでいただける設計になっています。

　既に契約・管理しているAIモデルの利用環境を活用できるため、既存のポリシーを適用しながらAI利用を統制できます。お客様の環境で「AIのコントロールタワー」として機能すると価値が高い、そう考えて設計しました。