投稿者 global-ai-media 
生成AIの企業活用は、単なるチャットボットやコンテンツ生成から、複雑な業務プロセスを自律的に実行するフェーズへと移行しつつあります。その鍵となるのが、業務のログデータとAIを結びつける「プロセス・インテリジェンス」です。本記事では、デジタルツインとAIエージェントの融合がもたらす可能性と、日本企業が備えるべきデータ基盤のあり方について解説します。
エンタープライズAIの新たな潮流：テキスト生成からプロセス実行へ
これまで企業の生成AI活用は、ドキュメント作成や要約、社内Q&Aといった「テキスト情報の処理」が中心でした。しかし、最新の動向である「プロセス・インテリジェンス」の台頭は、AIが企業の基幹業務そのものを理解し、実行支援を行うフェーズに入ったことを示唆しています。
元記事で取り上げられているCelonis（プロセスマイニング分野のリーダー企業）の事例が示すように、AIは現在、単に学習済みデータを参照するだけでなく、企業内のリアルタイムなイベントログや業務フローを構造化した「プロセス・インテリジェンス・グラフ」と融合し始めています。これは、AIが「会社で今何が起きているか」という文脈を正確に把握するための地図を手に入れたことを意味します。
「デジタルツイン」がAIエージェントの行動基盤になる
この変化の核となるのが、企業の業務プロセスをデジタル空間上に再現する「デジタルツイン」の技術です。従来、デジタルツインといえば製造業の工場ラインや物理的な製品のシミュレーションに使われてきましたが、ここでは「業務プロセスのデジタルツイン」を指します。
企業内のERP（統合基幹業務システム）やCRM（顧客管理システム）から得られる生のイベントデータを統合し、業務の流れを可視化します。そこにAIエージェント（自律的にタスクを遂行するAIプログラム）を組み合わせることで、AIは「在庫が不足しそうだ」という予兆を検知するだけでなく、「過去の類似パターンに基づき、最適なサプライヤーに発注案を作成する」といった具体的なアクションまでを、文脈を理解した上で行えるようになります。
ハルシネーション（嘘）を防ぎ、実務に耐えうるAIへ
大規模言語モデル（LLM）の課題として、事実に基づかない回答をする「ハルシネーション」が知られていますが、プロセス・インテリジェンスとの統合は、このリスクを低減する効果も期待されています。AIがインターネット上の一般的な知識ではなく、企業固有の「確定した業務ログ（事実）」に基づいて推論・判断するためです。
日本企業においても、熟練社員の暗黙知に依存していた業務判断を、データに基づいてAIが補完・代替する可能性が開かれます。しかし、これには「AIが参照するデータの品質」が極めて重要になります。汚れたデータや分断されたシステム環境のままでは、AIエージェントも誤った判断を下すリスクがあるため、足元のデータ整備が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の点に留意してAI戦略を検討すべきです。
- 「カイゼン」活動とAIの融合：
日本企業が得意とする業務改善（カイゼン）の文化は、プロセスマイニングと相性が良い領域です。現場の勘や経験だけでなく、客観的なデータで業務フローを可視化し、ボトルネック解消のためにAIエージェントを配置するというアプローチは、現場の納得感を得やすく、実効性が高いでしょう。 - データ基盤（SoR）の整備がAI活用の前提：
高度なAIエージェントを活用するためには、その判断材料となる基幹システム（SoR：System of Record）のデータが整備されている必要があります。レガシーシステムの刷新やデータ統合を後回しにしてAIだけを導入しても、期待する成果は得られません。「AI活用」と「データガバナンス」はセットで進める必要があります。 - AIエージェントのガバナンス：
AIが自律的にアクション（発注や顧客へのメール送信など）を行うようになると、リスク管理が重要になります。AIにどこまでの権限を与えるか、最終的な承認は人間がどう行うか（Human-in-the-loop）、といった業務規定やルールの策定が急務です。
AIは「魔法の杖」ではなく、企業の業務プロセスという「実体」と結びついて初めて真価を発揮します。ツール導入に終始せず、自社の業務フローをデジタルデータとして正しく表現できているかを見直すことが、次世代のAI活用への第一歩となります。