[#58] 今年は「AIエージェント」「ノーコードツール」「自動連携」がキーポイント
始めに
新年早々、DifyがVer1.0をリリースしました。エージェント機能(関数呼び出しとReACT機能)の追加とプラグイン機能、エージェント自体がツールとして使えるようになったのはすごい事だと思っています。
Dify、Computer USEに代表されるように、今年は「エージェント」が仕事の中でどんどん使われていくのではないでしょうか。これまでのワークフローは固定化された流れを記述することが一般的でした。それに対して、エージェントノードは入力内容に応じて、実行内容が動的に変化することが特徴です。入力内容に応じて柔軟性をもったワークフローを構築することができますので、今までRPAで出来なかったような事も実現できるようになるでしょう。
連携
これからも、AI技術の進展に伴い、さまざまなAI関連の製品やサービスが登場するでしょう。それにより、私たちはより効率的に情報を処理し、生活や仕事をサポートする新しいツールを手に入れることができます。特に、自身のニーズに合ったAIシステムを選び、それらを上手く連携させることで今まで個別に対応していた事の多くが自動化出来るようになるでしょう。
既存のプロジェクトやKintone、Appsuite、プリザンター、Difyに代表される「ノーコードツール」や生成AIを活用することは、業務効率の向上や意思決定の精度向上に大きな影響を与える可能性があります。特に、AIと既存システムを双方向で連携させることは、企業の情報フローを最適化し、データ駆動型のアプローチを強化するための強力な手段です。
例えば、社内の在庫管理システムとDifyのAPIを統合することで、AIが過去のデータを分析し、需要予測を自動的に生成することができます。これにより、商品の仕入れや生産計画を効率的に調整でき、過剰在庫や欠品を減らし、在庫コストを最適化できます。AIによる需要予測をリアルタイムで反映することが可能になるため、予測の精度が向上し、ビジネスの柔軟性が増すでしょう。
逆に、Difyのワークフローを活用して、社内システムのAPIを呼び出し、最新の在庫状況や売上データをリアルタイムで取得し、それを社内ツール（例えばNotion、Slack、グループウェアやGoogleスプレッドシート）に自動的に反映させることもできます。これにより、担当者が手動でデータを入力したり、データの整合性を確認する手間を省けます。さらに、チーム全員が最新のデータにアクセスできるため、情報共有がスムーズになり、意思決定が迅速に行えるようになります。
このような連携を通じて、データがシームレスに流れる環境を作り出すことができ、業務の効率化に加え、データに基づいた洞察を得ることで、競争優位性を高めることができるでしょう。さらに、これらのプロセスを継続的に改善し、最適化することで、企業の成長を支える強力なAI基盤が構築されることになると考えています。
一例として、Dify+Slack連携
終りに
この2年間、AI技術の進化とその実務への適用は驚異的なスピードで進んでおり、今後の2年間が企業の競争力において非常に重要な転換点になると感じています。特に、AIエージェント化の流れが加速する中で、全社レベルでAIを活用した業務の自動化・最適化に移行する企業が増えていくことは間違いないと考えています、自然言語で動くComputer USEの衝撃は忘れられませんでした。もちろん、すべての業務を一度にAI任せにすることは現実的ではありません。特に、創造性や判断力を要する業務（例えば、戦略立案やイノベーションの推進など）は人間の能力が重要です。しかし、現在進行中のAI技術の進化を考えると、2〜3年後にはAIが担える業務範囲は飛躍的に広がり、全社レベルでAIを活用した自動化が主流となることは予想されます。
具体的な課題としては：
AIの導入・運用コスト
初期投資やシステムの整備、AIを効果的に活用するためのデータ基盤の構築にはコストがかかります。ただし、長期的に見れば、業務効率化やコスト削減が進むため、投資の回収は十分に見込まれるでしょう。データの整備と品質管理
AIが正確に予測・分析を行うためには、高品質なデータが必要です。企業はデータガバナンスを強化し、データの整備(クレンジングと一元管理)と正確性を保つ必要があります。従業員のスキルアップと役割転換
AIが担当する業務が増える一方で、従業員がAIをうまく活用できるスキルを身につけることが求められます。これには、AIリテラシーを高めるためのトレーニングや、新しい役割への適応を促進する仕組みづくりが重要です。
今後の2年間は、AIを取り入れるか取り入れないかが、企業の生存や成長に大きく影響する時期となります。小さな事から積極的にAIを導入し、全社レベルで業務の効率化・最適化を進める企業が成功を収め、逆にその流れに乗り遅れた企業は、競争で大きなハンディキャップを背負うことになるでしょう。