AIは「指示待ち」から「自律実行」へ！ハイパーオートメーション最新動向まるわかりレポート 🤖✨（2025年10月17日ニュース）
icebreaker「AIに何かやらせたいけど、結局は細かい指示が必要…」そんな時代はもう終わりかもしれません。今、ビジネスの世界では、AIが単なるツールから「自律的に考え、業務をこなすパートナー」へと劇的に進化しています。キーワードは「AIエージェント」と「ハイパーオートメーション」。これらは単なるバズワードではなく、私たちの働き方を根底から変える大きな波です🌊。今回は、AWSやOracleといった巨大テック企業から、RPAの雄UiPath、新進気鋭のAI企業まで、最新の動向を読み解き、未来の働き方を先取りします！
AIは「エージェント」へ進化！業務システムへの統合が加速 🚀
これからのAIは、チャットで質問に答えるだけではありません。ERPやCRMといった日々の業務システムに直接組み込まれ、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」として活躍し始めます。この動きは、まさに業務自動化の新しいステージの幕開けです。
Amazon Web Services（AWS）が発表した「Amazon Quick Suite」は、まさにその象徴。Google DriveやSharePoint、Salesforceなど50以上の企業向けサービスと接続し、社内外のデータを横断的に分析・要約、さらには複雑な業務プロセスを自動化するマルチエージェントシステムまで構築可能です。まるで、データ分析から業務実行までこなすスーパーアシスタントがチームに加わるようなものです。
Oracleもこの流れを加速させています。同社のERPやHCM（人事管理）などのクラウドアプリケーション「Oracle Cloud Fusion Applications」に、新たに13種類のAIエージェントを追加しました。これにより、請求書処理の自動化、サプライヤーとの交渉、従業員のキャリア開発計画まで、多岐にわたる業務がAIによって支援されます。
さらに、生成AIの雄、Anthropicは「Claude Skills」という画期的な機能を発表。これは、企業のブランドガイドラインや専門知識といった“スキル”をClaudeに事前に与えることで、AIエージェントを特定のタスクの専門家に育て上げる機能です。これにより、AIは単なる汎用ツールではなく、組織の文脈を理解した上で専門的なアウトプットを生成できるようになります。まさに「AIに仕事のやり方を教える」時代が到来したのです。
AWS、企業向けAIエージェント「Amazon Quick Suite」提供開始 Google DriveやSharePointなど企業内外のデータソースに接続、分析や自動処理など可能に
オラクル、ERPやHCMなどの「Fusion Cloud Applications」に13種のAIエージェントを追加
AIエージェントに専門知識や組織的な文脈などを事前に与えて「スキル」として呼び出せる「Claude Skills」をAnthropicがリリース
ローコードとRPAもAIと融合！「誰でも自動化」の時代へ 🛠️
AIの進化は、専門家だけのものではありません。ローコード開発プラットフォームやRPA（Robotic Process Automation）といった既存の自動化ツールとAIが融合することで、「誰でも高度な自動化」を実現できる環境が整いつつあります。
Mendix社が発表したローコード開発プラットフォームの最新版「Mendix 11」は、AIエージェントの活用を前面に押し出しています。自然言語で要件を伝えるだけで、アプリケーションの要件定義からワークフローの自動生成までAIが支援。これにより、開発者はアイデアを即座に形にすることが可能になり、開発効率が飛躍的に向上します。
一方、RPA市場を牽引するUiPathも、AIドリブンな自動化プラットフォームへの進化を続けています。同社の株価が1ヶ月で41%も急騰したことは、市場がいかに「AIとRPAの融合」に大きな期待を寄せているかの表れです📈。戦略的な提携を通じてMicrosoft AzureやAmazon Web Servicesといった主要なエンタープライズエコシステムに深く統合され、その価値をさらに高めています。
Mendix、ローコード開発プラットフォーム「Mendix 11」を発表 AI統合で開発効率とガバナンスを強化
UiPath Stock Surges 41% in a Month: Still a Buy or Bye-Bye?
「データ」と「プロセス」が鍵！AI活用の成否を分ける舞台裏 📊
AIを導入すればすぐに成果が出る、というのは幻想です。AIが真価を発揮するためには、ビジネスの「文脈」を理解させることが不可欠。その鍵を握るのが「プロセスインテリジェンス（PI）」と「ビジネスインテリジェンス（BI）」です。
プロセスマイニングのリーダーであるCelonis社は、「AIを使って価値を出すにはPIが不可欠」と断言します。AIに「在庫が積み上がっている」という結果だけを与えても、その原因が需要予測の失敗なのか、発注プロセスの問題なのかは分かりません。PIは、複数のシステムにまたがる複雑な業務プロセス全体を可視化し、AIが「なぜ」その問題が起きているのかを理解するための文脈を与えます。
また、ウイングアーク１ｓｔは、BIダッシュボード「MotionBoard」に生成AIを搭載しました。これにより、専門家でなくてもAIとの対話を通じて、最短10秒でダッシュボードを自動生成したり、データ分析を実行したりすることが可能になります。データ活用のハードルが劇的に下がり、現場の誰もがデータに基づいた意思決定を行えるようになります。
「AIを使い価値を出すにはプロセスインテリジェンスが不可欠」--CelonisのAI戦略
ウイングアーク１ｓｔ、データ活用プラットフォーム「MotionBoard」に生成AIを搭載
導入企業の8割が苦戦？AI活用のリアルな課題と成功のヒント 🤔
AI、特に自律的に動作する「エージェントAI」への期待は大きいものの、その導入は決して平坦な道のりではありません。ある調査では、AIエージェントへの投資を進める企業の80%が、その導入に苦戦しているという衝撃的な結果も出ています。
その最大の理由は、インフラの未整備です。AIエージェントは、組織内の様々なデータソースにリアルタイムでアクセスし、自律的に判断・実行するため、従来のシステムとは比較にならないほど高度なデータ基盤を要求します。しかし、現実はサイロ化されたデータや旧式のインフラが足かせとなり、AIのポテンシャルを最大限に引き出せていない企業がほとんどです。
では、成功する企業は何が違うのでしょうか？Ciscoの年次調査「2025 AI Readiness Index」は、AI活用で他社を上回る「先行者」たちの共通点を明らかにしています。彼らは、明確なAI戦略とロードマップを持ち、ネットワークインフラへの投資を惜しまず、AI固有の脅威に対するセキュリティ体制を構築しています。
さらに、AI投資の価値を正しく評価することも重要です。AIプロジェクトのROI（投資対効果）をどう測定するか。単にコスト削減だけでなく、生産性向上や新たな収益源の創出といった「ビジネス価値」をいかに可視化し、経営陣の支持を得るか。AI投資を成功させるには、技術だけでなく、こうした戦略的な視点が不可欠なのです。
Why 80% of Organizations Struggle with Agentic AI Despite Massive Investment
AI活用で他社を上回る成果を生み出す企業の共通点とは？ Ciscoの年次調査
AI投資の価値を見極める--ROIを測定するための5つのヒント
考察
今回ピックアップした記事から見えてくるのは、「自律性（Autonomy）」「統合（Integration）」「民主化（Democratization）」という3つの大きな潮流です。
AIはもはや、単一のタスクをこなすツールではありません。様々な業務システムやデータソースと統合され、人間の指示を待つことなく自律的に判断・実行する「AIエージェント」へと進化しています。これは、まさしくハイパーオートメーションの中核をなす動きです。
同時に、ローコードプラットフォームやRPAツールとの融合は、高度なAI活用のハードルを下げ、専門家でなくても業務自動化を推進できる「民主化」を加速させています。
しかし、この革命を成功させるには、技術の導入だけでは不十分です。多くの企業が直面しているように、サイロ化したデータを繋ぎ、ビジネスプロセスをAIに理解させるためのデータ基盤の整備が急務となっています。また、AI投資の効果を正しく測定し、経営判断に繋げる戦略的なROI設計も欠かせません。
これからの企業競争力は、「いかに多くのAIエージェントを、いかに賢く組織内で働かせるか」にかかっていると言っても過言ではないでしょう。AIを単なるコスト削減ツールとしてではなく、新たな価値を創造する戦略的パートナーとして位置づけ、全社的に取り組む覚悟が今、求められています。
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