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過去10年間で、企業はタスクを自動化し、ボットを導入し、ワークフローをデジタル化してきました。しかし、それだけ進んでも、ほとんどの業務はいまだに人が手作業でプロセスを実行することに大きく依存しています。そのモデルは限界に達しつつあります。
そこで登場するのがエージェンティック・オペレーションAgentic Operationsです。これは、AIエージェントが主導し、人間は監督者、例外対応の解決者、意思決定者、改善者として、より付加価値の高い役割を担う新しい働き方です。これは従来型の自動化ではなく、仕事の進め方そのものを根本から再設計するものです。
なぜ従来のオペレーティングモデルではAIの可能性を実現できないのでしょうか
ほとんどのレガシー業務は、人員を増やすことでしか拡大できません。しかし、それはスケーラブルなモデルではありません。それは遅く、コストが高く、一貫性に欠け、手作業に依存しすぎています。
そして今、さらに大きな問題があります。AIはあらゆる場所に存在していますが、その価値を十分に発揮できていません。企業は多額の投資を行っていますが、自社のAIアプリケーションが測定可能なビジネス成果を生み出すうえで実際に非常に効果的だと答えているのは、わずか35％です。このギャップが存在するのは、AIが、それを監督し、学習させ、リアルタイムで制御するようには決して設計されていなかった運用モデルに組み込まれているからです。今日の組織には、スピード、拡張性、そしてレジリエンスが必要です。しかし、従来のオペレーティングモデルでは、そのどれも実現できません。だからこそ、オペレーティングモデルそのものが進化しなければなりません。
エージェンティック・オペレーションとは？
エージェンティック・オペレーションとは、AIエージェントと人間が協働するハイブリッド型のオペレーティングモデルです。このモデルでは、AIエージェントがトランザクション業務の大部分を担い、人間は以下の役割に集中します。
Rev AIのアウトプットのレビューと検証
例外処理および判断を要する業務
AIの改善（プロンプト、学習データ、フィードバック）
リスク、コンプライアンス、倫理の管理
このモデルにおいて、人は代替されるのではありません。むしろ役割が高度化します。
人は反復作業から解放され、課題解決、システム改善、リスク管理、イノベーションといった、人にしかできない領域に注力するようになります。.
作業をこなすことから、価値を生み出すことへ
従来のオペレーションでは、人がプロセスそのものでした。しかしAgentic Operationsでは、AIが実行を担い、人がそれを監督し、導き、継続的に改善します。
この変化により、人の重要性は低下するのではなく、むしろ高まります。人は単純作業の実行から、判断、指導、例外対応、システム最適化といった役割へと移行します。
この進化により以下が実現されます。
AIが反復的で大量の作業を即座に処理するため、サイクルタイムを短縮
リアルタイムの人による監督と継続的なチューニングにより、精度が向上
人員を増やす代わりにAIの処理能力を拡張することで、コストを削減
人が例外を確認し、AIの出力を検証し、完全な監査証跡を維持することで、コンプライアンスと監査可能性が向上
人がただ見守るのではなく積極的にAIを改善するため、価値実現を持続
さらに重要な変化として、文化的な転換が起こります。作業遂行から継続的改善へ。AIが実行を担い、人が価値を生み出します。
エージェンティックオペレーションを実現する仕組みAORA
オペレーティングモデル全体を変革することは一朝一夕には実現できません。まずは、領域特化型AIエージェントや意思決定ロジック、データ基盤といったエージェンティックソリューションの導入が必要です。
ジェンパクトは成熟度モデルにより、企業のデータ、AI導入、ガバナンス、スキルの準備状況を可視化します。
それらを踏まえ、Agentic Operations Readiness Accelerator（AORA）は、本格展開を支援するためのフレームワークを提供します。
AORAは4つの要素で構成されています。
1. 役割の進化：仕事における人間的側面の再設計
エージェント型オペレーションは、人間の役割を作業の実行から成果の確実な実現へと変化させます。AIエージェントが大量の取引処理を担うようになると、人はオーケストレーション、イノベーション、改善、ガバナンスに注力するようになります。そこでは判断力と説明責任が最も重要です。
この変化により、統制を失うことなく拡張が可能になります。人間のリーダーシップは、AIが事業上の優先事項と価値目標に沿うように保ちます。プロンプトとワークフローの継続的な改善により、状況の変化に応じてパフォーマンスを向上させることができ、さらに組み込まれた倫理的監督によって、コンプライアンスと信頼が日々の業務に内在するようになります。
その結果、AIがスピードと一貫性を提供し、人間が正確性と長期にわたる持続的な価値を確保する、より強靭なモデルが実現します。
2. オペレーティングモデルの再構築：ピラミッドではなく、ポッド
AORAは、従来の階層型チームを、Agentic Operations向けに設計された最新のガバナンス層に支えられた統合ポッドに置き換えます。
処理：AIがタスクを実行し、人間が出力を検証し、例外に対応し、安全な意思決定を確保します
価値実現：プロンプトの調整、モデルの再学習、ワークフローの改善、根本原因の問題解決を通じて、AIのパフォーマンスを継続的に向上させます
サポート：統合されたL1/L2/L3サポートを通じてAI技術スタックの健全性を維持し、安定性と迅速な問題解決を確保します
これらのポッドが一体となって、時間の経過とともにより賢く、より効果的になるクローズドループシステムを構築します。
3. 提供能力構築：新しいモデルに向けた従業員のスキル向上
エージェンティック・オペレーションモデルへの移行は容易ではありません。それには、従業員のスキル向上に対する多大な投資が必要です。従業員は、AIと協働するための新たな能力と新たなマインドセットを身につける必要があります。
Genpact Pathfinder Academyは、従業員がエージェンティック・オペレーションズで活躍できるように育成する、段階的な学習プログラムです。それは、基盤となるマインドセットを「人間＋AIの共知性」へと転換することから始まり、その後、複数レベルの認定パスへと進みます。
Pathfinder Academyは、単にスキルを構築するだけではありません。従業員に明確な成長の道筋、実践的な経験、進化する役割への自信を与えることで、エージェンティック・オペレーションへの移行を円滑にします。その結果、従業員は支援され、意欲を高められ、事業を加速させるために、より高付加価値な役割へ踏み出す準備が整います。
4. 責任あるAIガバナンス：システムに組み込まれた安全性
AIは驚くべき可能性をもたらしますが、同時に強力な監督も必要とします。だからこそ、責任あるAI（RAI）はエージェンティック・オペレーションズ・モデルの中核に位置づけられています。RAIはコンプライアンス要件ではなく、提供能力です。本当の違いは、取引レベルですべてを可視化できることにあります。つまり、結果が正しいことだけでなく、あらゆる判断が説明可能で、追跡可能であり、正当化可能であることを示せる能力です。
AIシステムが単に支援するだけでなく、プロセス全体にわたって行動するエージェンティックな世界では、これはこれまで以上に重要です。後付けされた安全策では、機械の速度で動くエージェントに対応しきれません。RAIの原則をあらゆるエージェンティック・ソリューションのアーキテクチャ層と制御層に直接組み込むことで、安全策は後から適用される監査作業ではなく、最初から組み込まれたものになります。
AORAは、3つの防衛線からなるモデルを通じて、責任あるAIを組み込んでいます。
第一線 ― 運用管理：AIエージェントとデリバリーチームは、セキュリティ、追跡可能性、堅牢性、および責任ある出力生成を確保するために、ソリューション・アーキテクチャ内に統制を組み込み、日々の実行と証跡作成の責任を担います。
第二線 ― RAIガバナンスと監督：中央集権的な機能が基準を設定し、各導入におけるコンプライアンスを監視し、リスク判断を裁定し、全社的なRAI標準を維持します。
第三線 ― 独立監査：外部保証により、ガバナンスモデルが有効であること、また統制と証跡が、EU AI法、2002年サーベンス・オクスリー法（SOX）、米国国立標準技術研究所AIリスク管理フレームワーク（NIST AI RMF）、および大規模言語モデル向けOpen Worldwide Application Security Project（OWASP）トップ10を含む規制上および顧客上の義務を満たしていることが検証されます。
この3つの防衛線により、信頼は単に主張されるものではなく、あらゆる導入におけるすべての取引で実証されます。その結果、意思決定の質、出力の完全性、そして成果の価値に対する信頼が得られます。
実世界での具体例
フォーチュン500企業の買掛金（AP）変革において、Agentic Operationsは単なる業務自動化にとどまらず、APの業務全体のあり方を再構築しました。このクライアントは9つのERPシステムを抱え、光学式文字認識（OCR）の精度が低く（約40%）、ワークフローが分断され、例外発生率が高く、処理サイクル時間も長いという課題を抱えていました。
その結果は明らかです。
タッチレス処理は7%から65%以上へと劇的に向上しました。
ERPへの自動記帳率は最大97%に達し、AIエージェントがエンドツーエンドで記帳処理を行い、例外対応時のみ人による監督が必要となりました。
生産性向上、照合率の改善、エラー削減を通じて、損益（P&L）への効果として500万ドル超のコスト削減を実現しました。
処理サイクル時間の短縮と割引獲得の拡大により、運転資本は2億5,000万ドル超改善しました。
エージェントを活用して高リスク請求書を処理前に検出・ブロックすることで、重複支払い（4億ドル超）を防止しました。
これこそが、エージェンティック・オペレーションが実際に機能している姿です。つまり、より迅速に、より賢く、より強靭になるプロセスであり、これまで単純には実現できなかった精度、制御性、そしてビジネス価値の水準を引き出します。
結論
エージェンティック・オペレーションは、ビジネスプロセス提供の次なる進化を表しています――それは漸進的な変化ではなく、飛躍的な変革です。
オペレーションの未来は、すべて人間か、すべてAIかという二者択一ではありません。未来とは、両者がそれぞれ最も得意なことを共に行うハイブリッドモデルなのです。
リーダーや実務担当者がさらに深く理解できるよう、AORAモデルの各柱を詳しく解説する当社のブログシリーズにご注目ください。役割の進化から、ポッド設計、責任あるAIガバナンスまで、次の一歩を踏み出す準備ができている組織に向けて、実践的な指針を提供します。
