Agens - ノーコードAIエージェント/RAGビルダー：ビジネスロジックだけでAIワークフローを簡単構築
- 峻 福地
- 2025年5月8日
- 読了時間: 11分
今、エンタープライズが直面するAIエージェント活用とRAG導入の課題
現代のビジネス環境において、AIエージェントやRAG（検索拡張生成）の活用は競争力維持のために不可欠となっています。特に大規模エンタープライズ組織では、社内ドキュメントを活用したRAGシステムの構築やマルチAIエージェントによる複雑な業務自動化に大きな期待が寄せられています。しかし、多くの企業が以下のような課題に直面しています：
AIエージェントとRAGのPoC乱立とコスト増大: 各部門がAIエージェントやRAGシステムの概念実証（PoC）を個別に実施し、そのたびにベンダーへの高額な支払いが発生。何度も「実験」を繰り返すだけで予算が枯渇
マルチAIエージェントシステムの構築難易度: 複数のAIエージェントを連携させた高度なシステム構築には専門的なスキルが必要で、ビジネス部門には実現困難
ベンダー分散によるRAG開発の混乱: マーケティング部門、営業部門、製品部門などがそれぞれ異なるベンダーにRAGシステムやAIエージェント開発を依頼し、企業全体としての統合が困難に
IT部門やベンダーへのAIエージェント開発依存: 現場部門がマルチAIエージェント/RAGを活用するたびにIT部門やベンダーへの依頼が必要となり、プロジェクトの長期化やコストが増加している
AIエージェントベンダーロックインのリスク: 一度特定ベンダーのAIエージェントソリューションを採用すると、継続的な開発や保守で同じベンダーに依存せざるを得なくなり、コスト交渉力が低下
こうした課題により、大企業におけるビジネス部門が真に必要とするマルチAIエージェントソリューションやRAGシステムの実現が遅れ、競争力の低下を招いています。特に「部門ごとのRAG/AIエージェントPoC乱立」「ベンダー分散による統合の難しさ」「コストの肥大化」は、多くの大企業が直面する喫緊の課題となっています。
マルチAIエージェントとRAGを統合するAgensの革新的ソリューション
Agensは、これらのエンタープライズレベルの課題を一挙に解決するために、革新的なノーコードAIエージェント/RAGビルダー機能の提供を開始しました。
Agensエージェントビルダーは、ビジネスロジックに基づいて直感的にマルチAIエージェントを構築・接続・展開できるエンタープライズ対応のビジュアルビルダーです。マウス操作だけで複数のAIエージェントを連携させ、企業の知識ベースを活用したRAGシステムと統合したAIワークフローを簡単に構築できます。
🚀 現場主導のAIエージェント・RAG実装：ノーコードでビジネス価値をすぐに創出
Agensエージェントビルダーの最大の強みは、IT部門のリソース待ちなしに、ビジネス部門が直接マルチAIエージェントとRAGシステムを構築できる点です。直感的なドラッグ＆ドロップインターフェースにより、マーケティング、営業、カスタマーサポートなどの現場部門が自らのビジネス知識を活かして、数分から数時間で業務自動化やナレッジ活用のAIソリューションを生み出せます。日常的な課題や繰り返し発生する業務プロセスに対して、プログラミング知識なしで迅速にAIエージェントを実装し、実際の業務に即座に展開できるため、アイデアから価値創出までのサイクルを劇的に短縮します。
🔄 IT部門・ベンダーとの戦略的協業：高度な要件にも対応可能な拡張性
Agensは単なる「ノーコードツール」の枠を超え、複雑な要件や高ROIプロジェクトではIT部門やベンダーとの効果的な協業を可能にします。バックグラウンドでは高品質なPythonコードが自動生成されるため、現場部門が基本設計を行った後、より高度な処理やエンタープライズシステム連携が必要になった場合には、IT部門やベンダーがこのコードをベースに拡張できます。例えば、基幹系システムとの深い統合、複雑なセキュリティ要件対応、大規模データパイプラインの構築といった高度な課題は、IT部門の専門知識を活かして実現可能です。そして重要なのは、こうしたIT部門の関与後も、日々の調整や継続的改善は再び現場部門が自ら行える点です。この「現場主導の迅速な開発」と「IT部門との適切な協働」のバランスこそが、真のエンタープライズAI活用を加速させます。
🛡️ AIエージェント・RAG構築の内製化：コスト削減とベンダー依存からの脱却
Agensは、これまで外部ベンダーに依存していたAIエージェントとRAGシステム開発の内製化を実現します。従来の「要件定義→ベンダー選定→開発委託→修正依頼」のサイクルは、多大な時間とコストを要するだけでなく、変更の度に追加費用が発生し、長期的にはベンダーロックインにつながってきました。Agensプラットフォーム上では、AIエージェント設計からRAGシステム構築、本番展開、継続的改善までのライフサイクル全体を自社内で完結でき、PoCのたびにベンダーへ支払う必要がなくなります。さらに、自社で完全に管理できることで、市場変化や内部要件の変更に迅速に対応でき、ビジネスニーズに完全に適合したAIソリューションを維持し続けることが可能になります。
Agensは、「簡単なことは現場で、複雑なことは協力して」という理想的なAI開発アプローチを実現し、企業全体としてのRAG・マルチAIエージェント活用を最適化する変革的プラットフォームです。
圧倒的な機能でマルチAIエージェントとRAGシステムの構築を変革
💼 視覚的マルチAIエージェントワークフローデザイン：AIエージェント/RAGを統合したワークフローを簡単構築
Agensの最大の特徴は、これまでにない直感的なドラッグ＆ドロップインターフェースです。エンタープライズ規模の複雑なマルチAIエージェントロジックをまるでフローチャートを描くように視覚的に設計できます。
自然言語の説明からマルチAIエージェントワークフローを自動生成：専門的な技術知識がなくても、やりたいことを自然な言葉で説明するだけで、適切なエージェント構造、フロー設計、ツール連携を含むワークフローのひな形が数分で生成されます。
マルチAIエージェント設計: 異なる役割を持つ複数のAIエージェントをチーム化し、タスクをより効果的に完了。例えば「検索担当RAGエージェント」「分析担当AIエージェント」「要約担当AIエージェント」が連携し、複数部門のデータを横断した大規模ビジネスレポートを自動作成
シーケンシャル＆ループAIエージェント実行: 「情報収集→分析→改善→検証→承認」といった企業の複雑なワークフローや、品質基準を満たすまで繰り返すループ処理を簡単に実装するAIエージェントフロー
AIエージェント条件分岐＆エラーハンドリング: 「問い合わせ内容が技術的なら技術AIエージェントに、営業的なら営業AIエージェントに転送」といった高度な条件分岐や例外処理も視覚的に設計し、エンタープライズ品質の堅牢な例外処理を実現
AIエージェントパラメータ最適化: LLMの温度設定やトークン数などの技術的パラメータも、スライダーやドロップダウンで直感的に調整し、企業の厳格な品質基準を満たすAIエージェント出力を確保
📚 RAGを直感的に簡単構築：企業知識をAIエージェントの力に
Agensは、大企業特有の膨大な情報資産をAIエージェントに活用させる強力なRAG（検索拡張生成）システムを標準装備。数百万ページにも及ぶ社内の専門知識をAIエージェントに注入し、一般的なAIの限界を超えたパフォーマンスを実現します。
多様なエンタープライズドキュメント対応のRAG: PDF、PowerPoint、Word、Excel、画像ファイル、社内Wiki、イントラネットデータなど、企業で使われるあらゆる形式に対応したRAGシステム構築
高度な自動インデックス化RAG: 最先端のAIがドキュメントを深く理解し、セマンティック検索に最適化されたエンタープライズグレードのベクトルDBを自動構築
文脈理解RAG検索: 単なるキーワードマッチングではなく、質問の意図を理解した高精度なRAG検索でAIエージェント応答を劇的に向上させ、企業特有の複雑な質問にも正確に応答
部門別マルチRAGコレクション管理: 部署、プロジェクト、顧客ごとに独立したRAGナレッジベースを構築し、企業のセキュリティポリシーに準拠したアクセス制御を実現
🔌 AIエージェントと他システムとの連携：ワークフローを加速
Agensの真価は、既存のシステムとAIエージェントやRAGシステムを深く統合できる拡張性にあります。SaaSや基幹システムと接続し、企業の業務フローをエンドツーエンドでAIエージェントを活用し自動化します。
コミュニケーションツールと統合: Slack、Teams、Zoomと連携し、会議の自動要約やRAGベースの質問応答を実現
メールのAIエージェント管理: Gmail、Outlookと接続し、メール分類、優先度付け、コンテキストを理解したメールの自動生成、フォローアップの提案を自動化
CRMのRAGエージェント強化: Salesforce、HubSpotと連携し、複雑な顧客対応のAIエージェント自動化、商談分析、RAGシステムによる次のアクションの提案を実現
AgensのノーコードAIエージェントビルダーがもたらす業務革新：現場主導と戦略的協働の新たなバランス
Agensは「簡単なことは現場で、複雑なことは協力して」という理想的なAI開発アプローチを実現し、企業全体のAI活用を革新します。従来の分断されたアプローチから脱却し、現場部門とIT部門の強みを最大化する新たな協働モデルを構築します。
1. 現場部門による迅速なAIエージェント開発とコミュニケーションギャップの解消
従来の大企業でのRAG導入やAIエージェント構築では「ビジネス部門の要件定義→IT部門への依頼→開発待ち→テスト→修正依頼」という複数部門にまたがる長大なサイクルが必要でした。このプロセスでは、大規模組織特有の複雑な要件がIT部門や外部ベンダーに正確に伝わらず、本来のビジネスニーズとかけ離れたシステムが納品されることもありました。
Agensでは、現場部門が直接マルチAIエージェントを設計・構築できるため、ビジネス知識とAI機能を直接結びつけることができます。ビジネス要件を理解している当事者が自らAIエージェントを構築することで、コミュニケーションギャップが解消され、真に業務に役立つソリューションを迅速に実現します。一方、IT部門はプラットフォーム提供とAIガバナンス確保に集中でき、両部門の強みを活かした新たな協働モデルが実現します。
2. IT部門との戦略的協働：専門性を最大限に活用した複雑課題への対応
Agensは、ビジネス部門の自立性を確保しながらも、IT部門との高度な協調を実現するエンタープライズ向けの戦略的アプローチを提供します。基本的なAIエージェントやRAG機能は現場部門が独自に構築できる一方、バックグラウンドでは高品質なPythonコードが自動生成されるため、より複雑な課題ではIT部門と協力することができます。
レガシーシステム統合やセキュリティ要件対応、大規模データパイプラインなど高度な領域では、自動生成されたコードをベースにIT部門の専門知識を最大限に活用できます。現場主導で基本設計を行った後、必要に応じてIT部門による拡張・最適化を行い、その後の日常的な運用や調整は再び現場部門が担当するという、理想的な「分業と協業」のサイクルが確立します。
3. 内製化によるコスト削減とベンダー依存からの脱却
大規模RAGシステムやマルチAIエージェントプロジェクトの外部ベンダーへの委託では、初期開発だけでなく、変更や拡張のたびに高額なコストが発生し、長期的にはベンダーロックインのリスクも生じていました。Agensによる内製化で、これらの課題を解決し、長期的な総所有コスト（TCO）を大幅に削減できます。AIエージェント設計からRAGシステム構築、本番展開までを同一プラットフォーム上で完結できるため、PoCのたびにベンダーへ支払う必要がなくなります。この内製化アプローチにより、企業はAI開発の主導権を取り戻し、自社のビジネスリズムに合わせた柔軟かつ持続可能なAI活用が可能になります。
Agensは、「現場主導の迅速な開発」と「IT部門との適切な協働」のバランスを最適化することで、エンタープライズAI活用の新たな標準を確立します。現場の知見とIT部門の専門性を融合させ、「簡単なことは現場で、複雑なことは協力して」という理想的なアプローチを実現することで、企業全体のAI導入を加速し、真のビジネス価値を創出します。
ビジネスを変革する次世代エンタープライズRAG・マルチAIエージェントプラットフォーム
Agensは、単なるツールではなく、大企業におけるRAGシステムとマルチAIエージェント活用を根本から変える変革的プラットフォームです。プログラミング不要、専門知識不要でありながら、エンタープライズレベルのRAGソリューションとマルチAIエージェントを構築・展開できる唯一のソリューションとして、新たな可能性をもたらします。
従来のエンタープライズRAGシステムやマルチAIエージェント開発アプローチと比較して、開発期間は最大75%短縮、5年間の総所有コスト（TCO）は最大65%削減が期待できます。さらに、ビジネス部門が直接マルチAIエージェントを設計・管理できることで、大企業特有の複雑なビジネスニーズに応えるRAGソリューションを生み出せるようになります。
最も重要なのは、Agensが「ビジネス部門主導のRAG・マルチAIエージェント開発」と「エンタープライズIT連携」の最適なバランスを実現している点です。日常的なマルチAIエージェント活用はビジネス部門が自律的に進めながらも、大規模データ統合やRAGシステムのレガシーシステム連携、セキュリティ要件対応などが必要になった場合には、自動生成された企業標準準拠のコードをベースにIT部門と協力できます。この戦略的アプローチにより、「現場部門とIT部門の対立」ではなく「企業全体としてのRAG・マルチAIエージェント活用最適化」を実現します。
ビジネスロジックを直感的なビジュアルフローに変換し、企業の膨大な知識資産をマルチAIエージェントの力と融合させる——それがAgensのエンタープライズAIアプローチです。複雑なRAGシステムとマルチAIエージェント構築の壁を取り払い、大企業のすべての部門がAIのパワーを最大限に活用できる未来を実現します。
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