顧客がカスタマーサービスのメッセンジャーを通じて、ごく自然なリクエストを送信したとします。問題は、それが自動化プロセスから外れてしまったときに起こります。その途端、システムはそこで止まってしまいます。その回答も、驚くほど役に立ちません。サポートチケットが作成され、約束していたシームレスなエクスペリエンスが台無しです。心当たりはありませんか？ これが従来型オートメーションの限界です。その限界は、高まり続ける顧客の期待によって崩れ始めています。
今日の企業は転換期を迎えています。顧客はこれまで以上に要求が高く、テクノロジーに精通しており、企業側には俊敏性と柔軟性に加え、ニーズに即時対応できることが期待されています。顧客の期待のこうした変化により、ビジネスリーダーはより大きな質問をせざるを得なくなっています。つまり、硬直的で事前定義されたプロセスを超えて、臨機応変に対応できる企業になるにはどうすればよいのでしょうか。従来の自動化と意思決定は効率化のマイルストーンでしたが、この新しい現実に対応した設計にはなっていません。
ここで、エージェント型AIが状況を根本から変えてくれます。
エージェント型AIは、革新的な機会を引き出し、創造的および分析的な活動の両方に対応するパワーを企業に提供し、本質的に変化する顧客ニーズとビジネス戦略への業務適応力を高めます。
そして、期待は大きいです。世界経済フォーラムでは、企業はエージェント型AIの導入と拡張から18か月以内に、生産性と収益の増加が平均2桁の割合で増加し、同様のコスト削減を実現できると予測しています。
今、エージェント型AIが重要な理由
保険、ヘルスケア、金融サービスなどの業界では、仕事が複雑化し、規制や時間的制約が生じています。1つの顧客対応が、複数のシステム、役割、意思決定にまたがることがよくあります。人間の作業員は、最も重要な部分に判断を下すのではなく、情報収集、データ検証、次のステップの調整に膨大な時間を費やしています。
予測可能な精度で推論、行動、および協力できるシステムという考えは、人間の創意工夫を究極的に増幅させたものであり、人間の心を手続き的なタスクから解放して、解決すべき独自の戦略的問題や人間関係に集中させることができます。
エージェント型スのシステムは、ケース、データ、知識、自動化にまたがるインテリジェンスのオーケストレーションにより、重要な意思決定を人間が管理しながら、認知負荷を軽減し、サイクルタイムを短縮し、一貫性を向上させます。
エージェント型AIに対するPegaの差別化されたアプローチ
エージェント型AIに対するPegaのビジョンが魅力的なのは、エンタープライズにおけるコアワークフローとの緊密な統合です。このアプローチは、タスクが人間かAIエージェントかにかかわらず、企業が自動化の効率性と顧客の成果に主眼を置いたプロセスの揺るぎない一貫性の両方を求めているという基本的な理解に基づいています。
実験的なコパイロットや後付けのチャットインターフェイスとは異なり、Pegaのエージェントはプラットフォームのケースマネジメント、意思決定、およびオートメーション基盤に直接組み込まれています。つまり、エージェントは以下を行うことができます。
- 確立されたケースタイプとプロセスステージでネイティブに運用することにより、一貫性があり、予測可能な成果を実現します。PegaのCenter-out™アーキテクチャにより、エージェントはチャットインターフェイスではなく、ビジネスロジックを基盤として動作します。
- 既存のエンタープライズデータ、ナレッジリポジトリ、オートメーションツールを活用して、スマートで安全なコンテキスト対応型の意思決定を可能にします。
- エージェントが手続き型タスクを処理し、調査や初期分析を行い、重要な判断が必要な段階で人間のエキスパートに作業を渡すシームレスなコラボレーションを可能にして、チームの生産性を向上させます。
- エージェントのすべてのアクションに人間のチームと同じポリシー、コンプライアンス、ガバナンスのガードレールを自動的に遵守させることで、エンタープライズグレードの信頼性と安全性を確保します。
- Gartner® Magic Quadrant™ for Business Process Automation Technologies (BOAT)でリーダーとして評価されている統合プラットフォームのパワーを活用して、信頼性の高い基盤を構築します。
究極的には、これがPegaのエージェント型AIを単なる希望ではなく、実用的で拡張性が高く、本番環境に対応したものにしています。
Aaseyaのライトハウスプログラムへの参加がお客様にとって意味するもの
AaseyaがPega Lighthouse Agentic Operationsプログラムに参加したことは、Pegaのエージェント機能と生成AI機能を、実験的なレベルから本番グレードの結果主導型AIに導入できるよう支援することに直接投資していることを示しています。Lighthouseパートナーとして、AaseyaはPegaと協力して、エンタープライズ規模で運用される実際のエージェントソリューションの実用化に取り組んでいます。
これは、複雑な規制環境でテストされた実証済みのアーキテクチャ、再利用可能なアクセラレーター、実装パターンにすばやくアクセスできることを意味します。AaseyaはPega Blueprintを活用して、エージェント型ワークフローをリアルタイムで共同設計します。組織には、ガバナンス、説明可能性、セキュリティ、およびヒューマンインザループ（HITL）の仕組みをすでに組み込んだ再利用可能なコンポーネントやソリューションの恩恵があります。
最も重要なのは、ライトハウスの参加により、Aaseyaのクライアントにビジネス成果に沿ったAI機能を提供できることです。サービスの応答性の向上、運用コストの削減、コンプライアンスの強化など、お客様はビジネス ニーズの変化に適応しながら、測定可能な価値を初日から提供できるように設計されています。
旧来型からエージェント型への転換
従来の保険金請求やサービス業務の現場では、査定担当者は複数の連携されていないシステムにログインすることから1日を始めることが少なくありません。保険契約データは1つのプラットフォームに、医療記録は別のプラットフォームに、請求履歴は3つ目のプラットフォームに、やり取りの記録は共有受信トレイに保管されています。全体像を把握するために、損害査定人は手作業で書類を検索し、不足している情報についてプロバイダーに電話し、顧客に説明を求めます。
この断片化されたプロセスには、数時間から数日かかることもあります。意思決定が遅れ、手作業によるミスが発生し、顧客は不確実性とフラストレーションが長引きます。
Pegaを活用したエージェント環境では、プロセスは根本的に異なります。
- 顧客は24時間365日対応のセルフサービスを利用して、ブランドとエンゲージします。Pega Conversation Agentは、コンテキストを賢く理解し、情報を尋ねて検証し、適切なケースを開始します。
- その後、Pega の Predictable AI™ エージェントは、すべての関連システムからシームレスにデータを収集し、顧客に追加ドキュメントを要求し、顧客および契約情報を検証し、裏付けとなるドキュメントを分析し、ビジネスおよび医療ルールをリアルタイムで適用します。
- プラットフォームは数秒以内に、検証済みの完全なケースファイルを組み立てます。潜在的なリスクや例外にはプロアクティブなフラグが設定され、推奨される次のアクションが生成されます。
- 人間の損害査定人は、明確な根拠、根拠、推奨事項に支えられた「査定準備が完了」のケースを受け取ります。
- アサインメントエージェントは、ケースの詳細やコンプライアンスガイドラインなど、最終判断に必要な情報へハルシネーションなくアクセスできるよう支援します。
アジャスターはデータ収集に時間をかける代わりに、判断と意思決定に焦点を当てます。以前は数日かかっていた作業が今では数分で完了し、業務効率と顧客信頼の両方が向上しています。
Pega x Aaseya：エージェント型の変革をリード
Aaseyaでは、エージェント型AIをオートメーションのレイヤーとしてではなく、エンタープライズ規模のワークフローの新しい運用モデルとして捉えています。Lighthouseとのパートナーシップを通じて、Aaseyaは、AIエージェントと人間のエキスパートが連携し、管理されたエコシステムで業務を行うデジタルワークフォースの設計を支援しています。
Pegaのエージェントアーキテクチャと、Aaseyaとの連携によってどのようにミッションクリティカルなエージェント業務を構築しているかについて、詳しくお知りになりたい方にお勧めウェビナーを公開しました。こちらでは、エージェント業務における「6つの要素（6R）」を掘り下げ、エージェント医療の事前承認に関する詳細なデモを含む、実際の運用例をご紹介します。オンデマンドでウェビナーをご視聴いただけます。