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

人間がやるべき仕事は「AIでどの問題を解くか」を考え、「業務の知見を組み込む」ことになる

岡本：Agent Orchestrationでは、ガバナンスを効かせながら簡単に、誰もがAIエージェントを構築できる。つまり、これまでの懸念を解消できるため、AIエージェントを全社展開しやすいという優位性はわかりました。他にも技術的な特徴はあるのでしょうか。

福泊：「実行計画」というモジュールをもたせたことで、単なる自動化ではなく、自律性をAIエージェントに持たせている点が本質的な特徴と言えるでしょう。たとえば、人間が「売上はいくら？」と聞いたとき、SFA（営業支援システム）の数値を参照すべきか、ファイルサーバーにあるフォルダから探すべきか、エージェントが考えてから実行に移します。

高坂：この実行計画モジュールは標準機能として組み込まれており、エージェントを作成した時点で自動的に機能するものです。エージェントの性格（ポリシー）や属性（機密データへのアクセス、更新の有無など）を組み合わせ、実行計画を立てるような設計としました。これによりユーザーはエージェントの実装ではなく、業務経験に基づいて「何をどういう順番で処理すればよいか」を考えることに集中できます。

　たとえば、セゾンテクノロジー社内の問い合わせ対応業務において、熟練者は問い合わせに関連するドキュメントを検索する前に、過去の類似質問を検索します。これは類似質問の回答を参考にすることで、回答の精度が高まるためです。この業務を担うためのエージェントを作成した際には、実行計画モジュールが行動を自動的に考えてくれるため「類似質問を先に探す」というアクションをエージェントに付与するだけで対応できました。Agent Orchestrationでは、業務に必要なエージェントをすぐに作成できる点にこだわっています。

岡本：どうしたら自律的に動くか、というAIエージェントの土台とも言える部分が担保されていることで「業務でどう動いてほしいのか」をアクションとして画面から設定するだけで、業務にあったエージェントが完成する。これはユーザーにとって大きなメリットと言えますね。

高坂：一般的に、このアクションにあたる存在はツールやMCPのような、外部との接続手段だと思います。また、MCPはAIと外部機能を接続する上で重要な仕組みですが、MCP対応によって、その機能が業務的に意味のあるものになる訳ではありません。求められているものは、業務的に意味のある塊として複数の機能をまとめ、AIから呼び出せることです。単にMCP対応をしただけでは業務で使えません。とはいえ、その工程をコーディングで実装するとなれば、エンジニアの世界に戻ってしまいます。

　しかし、われわれは業務的に意味のある塊を作ることのできる部品であり、SoRと連携できるHULFT Squareを持っている。だからこそ、本当に業務に必要なことをアクションとして実現できたのです。そうした背景もあり、Agent OrchestrationはHULFT Squareのオプションサービスとして提供します。

福泊：既にHULFT Squareを使っているお客様は、既存のスクリプト処理を呼び出せます。また、オンプレミスやレガシーシステムも含めて連携しているHULFT Squareがあることで、Agent Orchestrationにもデータを活用できる点は大きなメリットです。レガシーシステムにどのようにAIを適用するか、という課題に対して「刷新せずにつなげる」という形で応えられます。AIエージェントのためだけにデータパイプラインを構築せずとも、必要な社内データを活用できます。

岡本：では、このAgent Orchestrationによって、企業のAI活用はどのように変わっていくのでしょうか。

高坂：目まぐるしく企業環境が移り変わっていく中、いかにSoRのデータを多角的に分析できるかが企業競争の勝敗を分けることになるでしょう。当然ながら、いくつもある分析の切り口を人間だけで見ることはできないため、AIと共創できるかが競争力につながると考えています。私はCTOとして全社のAI活用状況を把握しなければなりませんが、人力では限界があります。そこでAgent Orchestrationを用いることで、全社の会議データを横断的に見ながら「直近の会議でAIを話題にしたものは？」「事業計画レビューでAIに言及した部門をリスト化して」などリクエストしています。単なる議事録の要約と異なり、SoRとしての生データから自分に必要な部分だけを見ることができていますね。

福泊：現場目線では、今まで「毎日スケジュール実行していた自動化処理」をエージェントが必要なときに実行してくれるようになりますし、関連業務を1つのプラットフォームで完結できることで省力化にもつながるでしょう。システムAからシステムBへデータを渡す、担当者Aから担当者Bへ業務をリレーする……個々に発生していた分析のための業務などを、1つのプラットフォームでビジネス視点から俯瞰できるようになることには、大きな意味があると思います。

岡本：いろいろな業務に適用できる反面、どこから手をつければよいか迷いそうですね。Agent Orchestrationを用いて、これまでのAI活用を加速させるための最適なアプローチはありますか。

高坂：最初は業務単位でエージェントを作り、小さな成功事例を積み重ねることから始めてもいいと思います。実際にセゾンテクノロジーでもそうしています。重要なことは「個別最適で始めたものを後から（作り直すことなく）全体最適となるように統合できるか」であり、Agent Orchestrationならばそれが可能です。

福泊：最初のシナリオを具体的に決めることも有効です。何をしたいのか、どのデータを参照すればよいのかさえ決めてしまえば、あとはつなげるだけです。PoCに終始してしまうような企業も見受けられますが、Agent Orchestrationならば業務利用に成功したエージェントの権限を広げるだけで、スムーズに全社展開していけます。

岡本：ありがとうございます。では、最後にAI活用に悩んでいる方に向けてメッセージをいただけますか。

高坂：AI活用のボトルネックは移り変わります。今は「どこに使うか、どの業務から始めるか」ですが、やがて管理すべきポイントの増加や運用責任、その先は十分な業務コンテクストを渡せるか、と移っていくことでしょう。しかしながら、人間がやるべきことは「AIでどの問題を解くか」を考えることであり、そこに集中してほしいと思います。Agent Orchestrationは、接続、権限、承認、監査、コスト管理といった業務適用上のボトルネックを整理し、AIを迅速・安全に使いつづけるための仕組みを提供します。

福泊：これまでも似たような課題に対して、セゾンテクノロジーは長年にわたり取り組んできました。今回、Agent Orchestrationをローンチすることで、より短期間で価値を提供できるようになりました。Agent Orchestrationを業務に組み込むところまでしっかり伴走支援しますので、皆さまがビジネス価値を創造するためのお手伝いをできればと考えています。