投稿者 global-ai-media 
グローバル市場において、AIの焦点は単なるチャットボットから、複数のシステムを横断して自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。その中心地となるのが「AIオーケストレーション」の領域です。本記事では、UiPathとPalantirという対照的な2社のアプローチを題材に、日本企業が既存のRPA資産やデータ基盤をどのように次世代のAI活用へと昇華させるべきか、その戦略的視点を解説します。
「チャット」から「アクション」へ：AIオーケストレーションの台頭
生成AIブームの初期段階では、文章作成や要約といった「コンテンツ生成」が主なユースケースでした。しかし現在、世界のテックトレンドは、AIが社内システムを操作し、具体的な業務プロセスを実行する「アクション」のフェーズへと急速にシフトしています。これを実現する技術概念が「AIオーケストレーション」です。
AIオーケストレーションとは、大規模言語モデル（LLM）を中核に据えつつ、社内のデータベース、API、既存の業務アプリケーションを指揮者（オーケストレーター）のように連携させ、複雑なワークフローを完遂させる仕組みを指します。投資メディアThe Motley Foolの記事では、この領域の有力プレイヤーとしてPalantirとUiPathを比較していますが、実務家の視点で見ると、これは「データ中心アプローチ」と「プロセス中心アプローチ」の戦いとも読み取れます。
UiPath：RPA資産を「AIエージェント」へ進化させる
日本国内で高いシェアを持つUiPathは、従来のRPA（Robotic Process Automation）に生成AIを組み込むことで、劇的な進化を遂げようとしています。これまでのRPAは「定型業務の自動化」には強力でしたが、画面レイアウトの変更や非構造化データの処理には弱く、頻繁にエラー停止するという課題がありました。
UiPathが目指す「AIエージェント・オーケストレーション」は、LLMが画面の意味（セマンティクス）を理解し、多少の変更があっても柔軟に操作を継続できるようにするものです。日本企業にとっての最大のメリットは、既に現場に浸透しているRPAのワークフローを捨てずに、AIの頭脳を付加できる点にあります。これにより、「申請書の転記」といった単純作業だけでなく、「内容の不備を判断し、担当者にメールで問い合わせる」といった判断を伴う業務への拡張が期待されます。
Palantir：強固な「データオントロジー」による意思決定支援
一方、Palantirのアプローチは、システム操作（UI）ではなく、データ基盤（Backend）に重きを置いています。彼らの強みは「オントロジー（存在論）」と呼ばれる概念モデルにあります。これは、社内のサイロ化したデータを、人間が理解できる「オブジェクト（顧客、製品、工場など）」として定義し直し、AIが扱いやすい形に整備するものです。
PalantirのAIP（Artificial Intelligence Platform）は、この整備されたデータ基盤の上でLLMを動かすため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抑えつつ、高度な意思決定支援を行うことが可能です。現場のタスク処理よりも、経営層や管理職による需給予測、在庫最適化、リスク分析といった、より上位の意思決定プロセスでの活用に強みを発揮します。
日本企業が直面する課題とリスク
両社のアプローチは魅力的ですが、日本企業への導入には特有の課題も存在します。
第一に「ガバナンスと責任の所在」です。AIエージェントが自律的に受発注を行ったり、顧客にメールを送信したりする場合、誤作動が起きた際の責任は誰が負うのかという問題です。日本の商習慣では、ミスが許されない領域が多く、AIに完全な自律権（Agency）を与えることには慎重さが求められます。「Human-in-the-loop（人間が最終確認をする仕組み）」をワークフローにどう組み込むかが、技術以上に重要な設計要件となります。
第二に「レガシーシステムとの接続」です。APIが整備されていない古い基幹システムが多い日本企業では、Palantirのようなデータ統合アプローチは導入コストが高くなりがちです。一方で、画面操作を行うUiPath型のアプローチは導入しやすい反面、処理速度や安定性に限界がある場合があります。これらを適材適所で使い分けるハイブリッドな視点が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIオーケストレーションの潮流を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
- 「RPAの再定義」を進める：
既存のRPAを「単なる繰り返し作業のロボット」として放置せず、LLMと連携させることで「判断を伴うエージェント」へと昇華させるPoC（概念実証）を開始してください。特に、例外処理で止まっていたフローはAI適用の有望な候補です。 - データ整備を「AI前提」に切り替える：
AIに高度な推論をさせるためには、Palantirが提唱するように、データをビジネスの意味に即して整理する（オントロジー構築）必要があります。単にデータをレイク（湖）に溜めるだけでなく、AIが「これは顧客である」「これは契約である」と理解できるメタデータの整備が急務です。 - 現場主導と統制のバランス：
日本企業の強みである「現場力」を活かすには、現場が使いやすいツール（UI操作ベースの自動化）を提供しつつ、裏側ではIT部門がしっかりとしたデータガバナンスとセキュリティガードレールを敷く「ガードレール付きの民主化」が成功の鍵となります。