エンタープライズ向け生成AIプロダクトにおけるAIエージェントの取り組み

2025年2月19日に開催された「W&B ミートアップ #19 in 東京」でAI・LLM事業部のの野畑（@isseinohata）が「AIエージェントLT会 -AIエージェントの最先端に迫る-」をテーマに登壇した際の資料になります。

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1. © LayerX Inc. エンタープライズ向け⽣成AIプロダクトにおける AIエージェントの取り組み 2025/02/19 LayerX プロダクトマネージャー 野畑壱成
2. 2 © LayerX Inc. • AIワークフローを軸にプロダクト⽴ち上げ • 最近はAIエージェント機能の実装にも注⼒ 今⽇のメインテーマ：AIワークフローからAIエージェントへ 具体的にどんなユースケースでAIエージェントの 必要性を感じたのか？そのポテンシャルは？
3. © LayerX Inc. 取り組み概要紹介
4. © LayerX Inc. 4 LayerXは「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに掲げ、 法人支出管理サービス「バクラク」や企業内業務のデジタル化を支援する事業を複数展開。 バクラク事業 企業活動のインフラとなる法人支出 管理（BSM）SaaSを開発・提供 Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジメ ント・証券事業を合弁会社にて展開 AI・LLM事業 文書処理を中心とした、LLMの活用による 業務プロセスのリデザイン 主にエンタープライズ企業様向けに ⽣成AIプラットフォーム 「Ai Workforce」を提供。
5. Confidential © 2024 LayerX Inc. 5 AIワークフロー機能を使って、さまざまな処理をブロックのように組み合わせることで幅広い業務をAIが代行。 処理結果に対して根拠の箇所に直接スクロールしてハイライトしてくれるレビュー機能などを備える。 Ai Workforce AIワークフローの構築 業務実行＆レビュー
6. Confidential © 2024 LayerX Inc. 6 製造・自動車 ・法令、論文、規制情報の調査 ・機微情報の自動マスキングによる情報共有 ・製品が法令や規格に適合するかどうかのレビュー 金融 ・融資稟議書のドラフト作成、情報転記、内容レビュー ・取引先のリスクアセスメント、監査 ・広告ガイドライン審査 ヘルスケア ・法令 (薬機法) 、論文、規制情報の調査 ・社内プロジェクト (基礎研究、非臨床試験、治験等) の整理と共有 不動産 ・契約書からの情報抽出、情報転記、システム連携 ・法令、規制情報の調査 ・申し込み情報、アンケート情報の内容レビュー、情報転記 金融や製造、ヘルスケア等の業界における様々な文書処理業務が中心。 Ai Workforceの主なユースケース ※トライアル中のケースも含みます。
7. © LayerX Inc. 本題：AIワークフローからAIエージェントへ 具体的にどんなユースケースで AIエージェントへの取り組み必要性を感じたのか？
8. 8 © LayerX Inc. タスクを複数のステップに分解し、それ らをあらかじめ決まった順序で実⾏する 特定の⽬標に対してAI⾃⾝がどんなアクション をどんなステップで⾏うべきかを考え試⾏する AIワークフローとAIエージェントの違い 明確な定義が存在するわけではない（？）がAnthropicのブログの説明を借りると、、 出典：Anthropic 「Building effective agents」 分類 抽出 分類 分類 名寄せ 要約 AIワークフロー ※「処理内容やステップを事前に定めることができるか」が境界といえそう 指⽰ 終了 判断 ⾏動 AIエージェント 結果
9. 9 © LayerX Inc. • 業務全体を⾒渡したときに「事前に処理を定義できないユースケース」がほとんど • エンドツーエンドで業務⽀援ができ、ユーザーに対する提供価値が⼤幅に向上 Task1 Task2 Task3 Task4 Task5 Task6 Start End 事前にプロセスを定義可能 な定型業務（WFで対応可） 業務プロセス AIワークフローとAIエージェントの違い：ユーザーへの提供価値観点 事前に処理を定義できない ⾮定型業務（ケースバイケース）
10. 10 © LayerX Inc. AIエージェントが必要なユースケースの例① リスクアセスメント 業務：監査、融資、取引先調査など アセスメント 対象の情報 終了 判断 ⾏動 結果 アセスメントの⼿順‧観点書との照合‧分析 インターネット上の情報の追加調査 社内の過去事例やナレッジ資料集の調査 社内有識者への判断軸の確認（ユーザーを介す） メ イ ン ケ ー ス バ イ ケ ー ス アセスメント対象への追加確認（ユーザーを介す）
11. 11 © LayerX Inc. AIエージェントが必要なユースケースの例② 商品情報 終了 判断 ⾏動 結果 事故情報 分類対象の定義が記載された書類との照合 インターネット上の情報の追加調査 社内の過去事例やナレッジ資料集の調査 社内有識者への確認（ユーザーを介す） メ イ ン 分類‧判断系：保険の⽀払い判断や商品カテゴリー分類など 商品や事故情報の追加確認（ユーザーを介す） ケ ー ス バ イ ケ ー ス
12. 12 © LayerX Inc. 社内ドキュメントを横断的に調査しながらまとめてくれるAIエージェント メッセージからキーワード⽣成→検索→結果評価→追加検索を繰り返しながら回答を⽣成 AIエージェントの取り組み：調査エージェント機能（β版） 要求に答えられる情報が 集まるまでループ 終了 判断 判断 判断 判断 ⾏動 結果
13. 13 © LayerX Inc. LayerXは全⽅位採⽤中です！ • プロダクトチーム ◦ ソフトウェアエンジニア、デザイナー、 ◦ QAエンジニア、プロダクトマネージャー • R&Dチーム ◦ 機械学習エンジニア‧リサーチャー ◦ プロジェクトマネージャー • 事業開発チーム ◦ BizDev、エンタープライズセールス 最後に（宣伝）