AIエージェント / Agentic AI 導入における現実と解決策

「AIエージェントやAgentic AIで業務を自動化したい」—そんな期待を抱く企業が増えていますが、いざ導入となると、多くの企業がまだ部分的な検証レベルであったり、検討を開始しているものの、なかなか進んでいないのが現実ではないでしょうか。

アシストがお客様とお話しする中で見えてくるのは、皆さんほぼ同じでリアルな3つの壁として「セキュリティへの不安」、「既存システムとの連携問題」、そして「組織への浸透」の難しさがあげられます。何より、AIエージェントやAgentic AIを導入することで、組織として、会社としてどのような価値を得られるのかがまだわからないといったご意見も多く耳にしています。

この記事では、そんな壁を乗り越える現実的な解決策として、なぜGleanが注目されているのかをご紹介していきます。

ChatGPTは、「質問したら答えが返ってくる」一問一答型です。一方、 AIエージェントやAgentic AI は「目標を伝えたら、勝手に複数のステップを踏んで最後まで完遂してくれる」という、全く違った存在です。

AIエージェントやAgentic AIの3つの核心能力
・自律性：指示を受けて自分で判断し、行動する
・継続性：複数のステップを途切れることなく実行する
・統合性：複数のツールやデータソースを組み合わせて活用する

多くの企業がこんな状況になっています：

期待はするけれど、なかなか踏み出せない
「うちの会社でどう使えばいいのか、具体的にピンとこない」「ChatGPTは試してみたけれど、本格的に業務で使うとなると話が別」

実験してみたけれど、壁にぶつかった
「小さな実証実験では『これはいいかも』と思ったものの、全社に広げるとなるとセキュリティやガバナンスが心配で本格導入に踏み切れない」

選択肢が多すぎて、どれを選べばいいかわからない
「結局、うちに一番合うのはどれなんだろう？」「今使ってるシステムとの連携とか、移行コストを考えると決めきれない」

つまり、AIエージェントには期待しているものの、多くの企業が「導入直前」で迷っているというのが実際のところです。

「お客様の個人情報や営業の機密情報が外に漏れたら、会社がピンチになる」「誰がどの情報にアクセスできるか、きちんとコントロールできるの？」「監査で指摘されたらどうしよう...」

さらに困ってしまうのが管理の問題です。「部署ごとに勝手にいろんなAIツールを入れ始めて、もう何が何だかわからない」「ライセンス管理もコスト管理も複雑すぎて、IT部門が手に負えない」といった状況への不安も最近は増えてきているように思います。

「Microsoft 365、Box、Salesforce、ServiceNow...これだけのシステムを使っているのに、新しいAIツールと本当にうまく連携できるの？」「それぞれにAI機能もついてきていて、棲み分けがよくわからない...」といった声もよく聞こえてきます。

それに加えて、新しいシステムを入れることで現場が混乱するのも心配だというITやDX部門の方も多いのではないでしょうか。「また新しいツールを覚えてもらうのは申し訳ないな」「業務が止まってしまうリスクもあるし」と考えると、慎重になってしまいます。

「年齢もITスキルもバラバラな社員たちが、新しいAIツールを受け入れてくれるかな？」「忙しい現場で新しいツールを覚える時間なんて、正直ないよね」「効果的な使い方がよくわからない」「結局、投資した分の効果があったのかどうやって測ればいいの？」など、そもそもAI活用が上手くいくのかどうかという懸念も出てきがちです。

GleanはSOC 2 Type II認証を取得しており、企業が安心して使えるセキュリティ基盤を標準で用意しています。特にすごいのは、今使っているシステムのアクセス権をそのまま引き継げる仕組みです。

Salesforceで営業部門だけがアクセスできるお客様情報は、Glean上でも営業部門だけが使えます。複雑な権限設定を一から作り直す必要がありません。もちろんBoxやSharepointなどでもこれは同じです。

Gleanの特長は100以上のSaaSと標準で連携できることです。Microsoft 365、Google Workspace、Box、Salesforce、Jira、ServiceNowなど、企業がよく使っているシステムと、追加の開発なしでつながります。

Universal Knowledge統合により、社内のあちこちに散らばっているデータと、外部のリアルタイムなWeb情報をまとめて活用できます。今まで見えなかった情報同士のつながりが見えるようになります。

段階的に導入できるのも嬉しいポイントです。すでにGleanを使っている企業なら、検索機能からエージェント機能へと自然にステップアップできます。新しく導入する企業も、誰もが慣れているGoogleのような検索から始めて少しずつ機能を追加していけるので、現場に負担をかけません。

アシストが提案するのは「役割分担型モデル」です。

すべての従業員がエージェント開発者になる必要はありません。組織の10-20%にあたるIT部門や業務改善担当者が「作る人」となり、残りの80-90%の従業員は「使う人」として活用する。この現実的な役割分担により、無理のない普及が実現できます。

さらに重要なのが、「検索→チャット→エージェント」の段階的な移行です。AIエージェント活用成功の秘訣は、いきなりエージェントから始めないこと。まずGleanの検索機能を日常業務に定着させ、従業員が「Gleanで情報を探す」習慣を身につける。次にシンプルなチャット機能で「Gleanに質問する」体験を重ねる。この土台があってこそ、Agents機能の真価が発揮されます。

この段階的進化により、従業員の抵抗感なく、組織全体のAI活用レベルを向上させることができます。

2025年5月、Gleanはエンタープライズ向けAIエージェントプラットフォーム「Glean Agents」の一般提供を開始しました。主な機能を5つご紹介します。

注目すべき5つの機能

①自然言語エージェントビルダー
「営業チームの週次レポートを自動作成して」といった簡単な一言で、エージェント作成可能です。さらには、プログラミング知識は一切不要で条件分岐やループを含む複雑なマルチステップワークフローも構築可能です。

②エージェントライブラリ
30以上のプリビルドテンプレートが用意されており、効果が高いエージェントを全社で共有し、組織の知見を蓄積していくことができます。

③トリガー連携
Salesforceに新商談が登録されると自動で関連資料を収集→分析結果をTeamsで共有といった、業務フローに違和感なく組み込まれた自動化を実現することもできます。

④Universal Knowledge統合
社内データとリアルタイムWeb情報を統合し、これまで見えなかった情報のつながりが明らかになり、価値あるインサイトが得られます。

⑤構造化データ分析
Snowflake、Databricksなどの構造化データに自然言語で質問でき、データドリブンな意思決定を誰でも簡単に実現できます。

ベンダー統合型ソリューションは特定エコシステム内に活用範囲が限定されるのに対し、Gleanは100以上のSaaS横断対応しており、全社横断的にコンテキストを理解できること、そしてベンダーロックインを回避できる点が大きな特徴です。

Gleanが実現する3つの差別化要因

企業全体のコンテキスト統合理解
100以上のSaaSから情報を収集し、ナレッジグラフとして構築。単なるデータの寄せ集めではなく、組織全体の情報の関連性・文脈を理解したAIエージェントを実現します。

マルチベンダー環境での統合権限管理
Microsoft 365の情報、Salesforceの顧客データ、Boxのファイル、Slackの会話など、複数ベンダーにまたがるアクセス権を統合継承。単一エコシステム内に留まらない真の権限管理を実現します。

システム横断でのナレッジ循環
SharePointで作ったナレッジをSalesforceの営業活動に活かす、Teamsの議論をBoxの資料作成に反映するなど、ツールの垣根を越えた知見の共有によって、組織全体でナレッジが循環する仕組みを実現します。

AIエージェント や Agentic AI 市場にはたくさんの選択肢がありますが、企業で実際に使うとなると、技術が優れているだけでは足りません。誰もが使いやすい仕組みがあるかどうかが、成功のカギになります。

「全員が開発者になる」ではなく「得意な人が作って、みんなが使う」が現実的です。Gleanのエージェントライブラリなら、「作るのが得意な人」の知識を「使う人」がうまく活用できて、組織全体のナレッジの共有と活用が加速します。

さらに、少しずつ導入してリスクを抑えつつ、効果を最大化することも大切です。小さな成功を積み重ねながら、会社全体のAI活用文化を育てていく。これが長続きする変化につながります。

Gleanは、企業全体のコンテキストを統合理解し、「作る人」と「使う人」の役割分担型モデルを実現する、現時点で最も現実的なソリューションです。既存のエンタープライズサーチ基盤、Universal Knowledge統合、エンタープライズレベルのセキュリティ機能により、企業での本格的なAIエージェント活用を強力に支援します。

私たちアシストでも、この役割分担型モデルを実践し、AIエージェント活用の効果検証を開始しました。企業でのAI活用はまだ手探りの部分も多い領域ですが、Gleanのエンタープライズ利用を前提としたアーキテクチャを活かして、実用的なAIエージェント活用を推進していきます。