ベトナムにおけるエージェント型AI開発：企業向け最新トレンド
デジタルトランスフォーメーション/AI/ML・データサイエンス
エンタープライズAIは、コンテンツ生成の段階を超え、インテリジェントなタスク実行へと進化しています。 従来のようにプロンプトへ応答するだけでなく、AIエージェントはビジネス目標を理解し、必要な手順を計画するとともに、エンタープライズシステムと連携して、最小限の人手で複雑な業務ワークフローを遂行できるようになっています。
2025年以降、ベトナムにおけるエージェント型AI開発は、企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みを加速させる中で、大きな注目を集めています。 Gartnerは、2026年までに、特定の業務に特化したAIエージェントが企業向けアプリケーションの40％に組み込まれると予測しています。また、2028年までには、企業向けソフトウェアの3分の1がエージェント型AIの機能を搭載すると見込まれています。
本記事では、エージェント型AIがどのように企業の業務を変革しているのか、どのようなビジネスシナリオで最も高い価値を発揮するのか、最新のマルチエージェントシステムがどのように構築されるのか、そしてTMA ソリューションがAIの実証実験（PoC）から本番環境で運用可能なエンタープライズ向けソリューションの実現まで、どのように企業を支援しているのかについて詳しく解説します。
エージェント型AIとは？
多くの企業において、AIは「質問に答える存在」から「業務を遂行する存在」へと進化しています。 従来のように単一のプロンプトに対して回答を生成するだけでなく、エージェント型AIは目標を理解し、その達成に必要な手順を自ら判断するとともに、複数のシステムにまたがるタスクを最小限の人手で実行できるよう設計されています。
例えば、企業向けAIエージェントは、顧客の請求に関する問題の解決、請求書データの抽出・検証、ソフトウェアのテストケース生成、さらには複数の業務アプリケーションにまたがる承認プロセスの調整などを実行できます。これを実現するために、エージェント型AIは推論（Reasoning）、計画（Planning）、メモリ（Memory）、ツール連携（Tool Integration）といった機能を組み合わせています。これにより、単なるチャットボットとして動作するのではなく、エンタープライズデータやAPI、業務ワークフローと連携しながら、自律的に業務を遂行することが可能になります。
このような能力は、AIが企業にもたらす価値に大きな変化をもたらしています。 従来のように従業員を支援するアシスタントとして機能するのではなく、エージェント型AIは、人による監督や例外対応を前提としながらも、明確に定義された業務プロセスを自律的に実行できるデジタルワーカーとして機能します。
一方で、エージェント型AIへの関心が高まる中、企業は真のエージェント型AIシステムと従来型の自動化ソリューションを適切に見極めることも重要です。Gartnerは、「Agent Washing（エージェント・ウォッシング）」という現象の拡大を指摘しています。これは、自律的な計画立案やタスク実行の能力を備えていないにもかかわらず、チャットボット、RPAソリューション、あるいはAIアシスタントを「AIエージェント」として宣伝するケースを指します。そのため、AIソリューションを評価する企業にとって重要なのは、ベンダーが「AIエージェント」を提供していると主張しているかどうかではありません。最小限の人による指示で、複数のステップから成る業務を確実に遂行できるかどうかこそが、評価すべき本質的なポイントです。
生成AIとエージェント型AI
生成AIとエージェント型AIは、企業においてそれぞれ異なる役割を担います。生成 AIは、コンテンツの生成、質問への回答、情報の要約、そしてナレッジワーカーの支援を目的として設計されています。ユーザーからのプロンプトに基づいて結果を生成しますが、その後の意思決定や実際のアクションは人が行います。
一方、エージェント型AIは、これらの機能をさらに発展させ、情報を提供するだけでなく、実際にアクションを実行できる点が大きな特徴です。ビジネス目標が与えられると、その達成に必要な作業を複数のステップに分解し、エンタープライズシステムからデータを取得し、業務アプリケーションと連携しながら、最小限の人手でタスクを実行できます。つまり、生成AIが個々の問い合わせに対応して従業員を支援するのに対し、エージェント型AIは、人による監督や例外対応を前提としながら、エンドツーエンドの業務ワークフローを自動化するAIエージェントとして機能します。
この違いは、企業がAIの実証実験（PoC）から本格導入へと移行するにつれて、ますます重要になっています。 生成AIは個々の従業員の生産性向上に貢献する一方で、エージェント型AIは、手作業の削減、意思決定の迅速化、そして複雑な業務プロセスにおける一貫した実行を実現することで、業務全体の効率化を支援します。
最終的に、生成AIとエージェント型AIは、どちらか一方を選択するものではありません。両者は相互補完的な関係にあります。生成AIは知能とコンテンツ生成の能力を提供し、エージェント型AIはその知能を活用して実際の業務プロセスを実行し、測定可能な業務成果をもたらします。
生成AIとエージェント型AIの比較
エージェント型AIのエンタープライズ活用事例
企業がAIの実証実験（PoC）の段階を超えて本格導入を進める中で、その焦点は個々の生産性向上から、エンドツーエンドの業務自動化へと移りつつあります。 現在、多くの企業では、複数のシステムにまたがる業務、繰り返し発生する意思決定、そして大量の業務データを扱うプロセスにおいて、エージェント型AIの導入が進んでいます。これらのシステムは従業員に代わるものではなく、定型業務の自動化、意思決定の迅速化、サービス品質の向上を通じて、人の業務を支援し、生産性を高める役割を担います。
業界を問わず、成功している導入事例には共通点があります。それは、従来は多くの手作業を必要としていた定型的な業務ワークフローを自動化しながらも、ガバナンス、トレーサビリティ（追跡可能性）、および人による監督を維持していることです。以下では、エージェント型AIが実際の企業環境においてどのように導入され、測定可能なビジネス価値を創出しているのかを示す代表的な活用事例をご紹介します。
カスタマーサービスおよび顧客サポート
カスタマーサービスは、エージェント型AIの最も成熟した活用分野の一つです。 AIエージェントは、単に顧客からの問い合わせに回答するだけでなく、顧客の意図を理解し、エンタープライズシステムから必要な情報を取得し、適切な対応を提案するとともに、継続的な人の介入を必要とせずに定型的な問い合わせへ対応することができます。
TMAの「Client Services Agentic」ソリューションは、このアプローチを実現する代表的な事例です。本ソリューションは、Webチャット、電子メール、Zaloなどのメッセージングプラットフォームを通じた顧客対応を自動化します。また、人による専門的な対応が必要な場合には、会話履歴や関連するコンテキスト情報を保持したまま、適切なサポートチームへ自動的に引き継ぐことで、問題解決までの時間を短縮し、一貫性のある顧客体験の提供を実現します。
エージェント型AIによるエンドツーエンドのカスタマーサポートワークフローの自動化
このアーキテクチャは、小売、教育、金融サービスなどの業界にも展開されています。これらの業界では、大量の顧客からの問い合わせに対応しながら、サービス品質と業務効率の両立が求められており、エージェント型AIはその実現を支援します。
企業向けドキュメントインテリジェンス
企業における文書処理は、従来のOCR（光学文字認識）の枠を大きく超えて進化しています。最新のAIエージェントは、文書を自動的に分類し、必要な情報を抽出し、業務ルールに基づいてデータを検証したうえで、人手を介することなく企業システムへ直接連携することができます。
TMAは、OCR、自然言語処理（NLP）、および大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたDocument Processingソリューションを通じて、このアプローチを実現しています。これにより、非構造化文書を業務で活用可能なデータへと変換し、企業の業務効率化を支援します。
物流業界のお客様向けには、AIを活用した文書処理ソリューションを導入しました。このソリューションは、請求書を自動的に識別し、出荷情報やサプライヤー情報を抽出するとともに、データの妥当性を検証し、業務システムと自動で同期します。手作業によるデータ入力を不要にすることで、処理時間を最大90％削減するとともに、データ精度および業務効率の向上を実現しました。
物流業務向けAI請求書処理ソリューション
同様のドキュメントインテリジェンス技術は、ヘルスケア分野にも活用されています。TMAのAI搭載OCRプラットフォームは、30種類以上の医療機器のデータに加え、処方箋や検査報告書をデジタル化し、診療業務の迅速化と、より信頼性の高い医療データ管理を実現しています。
製造業および金融サービス
製造業および金融サービスは、多くの業務プロセスがデータ集約型であり、反復的で、明確な業務ルールに基づいて運用されていることから、AIエージェントが即座に業務価値を提供できる代表的な業界です。
製造業では、TMAは品質検査、音響による異常検知、予知保全のためのAIソリューションを開発しています。これらのソリューションは、生産データを継続的に分析して異常を検出し、設備の信頼性を向上させるとともに、故障が発生する前に適切な保守・点検の推奨を行うことで、保守担当者を支援します。
金融サービス分野では、AIを活用した信用スコアリングおよびリスク評価ソリューションにより、透明性と規制遵守を維持しながら、申請案件をより効率的に審査することが可能になります。AIエージェントは人間の意思決定者に代わるものではなく、一貫性のある分析と意思決定支援を提供することで、金融機関がより迅速かつ高い信頼性をもって申請を処理できるよう支援します。
金融業務向けAIインテリジェント文書処理
これらの業界に共通する目的は、一貫しています。それは、反復的な業務プロセスを自動化し、業務効率を向上させるとともに、従業員が判断力や協調性、専門知識を必要とする、より付加価値の高い業務に注力できるようにすることです。
マルチエージェントシステム：TMAのエージェント型AI構築アプローチ
企業の業務プロセスは、単一のAIエージェントだけで完結することはほとんどありません。例えば、カスタマーサポートの問い合わせでは、あるエージェントがユーザーの意図を理解し、別のエージェントがアカウント情報を取得し、さらに別のエージェントが回答を生成し、最後にフォローアップ対応を実行するといった役割分担が必要になります。マルチエージェントシステムは、こうした専門特化型のAIエージェントを連携・協調させることで、個別に動作するAIツールではなく、一体化されたソリューションとして機能させます。
このオーケストレーションモデルにより、企業は業務プロセス全体を通じて一貫性、ガバナンス、可視性を維持しながら、複雑な業務プロセスを自動化できます。1つの大規模AIモデルにすべての処理を任せるのではなく、目的ごとに設計された複数のAIエージェントへ役割を分担し、共有コンテキスト、業務ルール、企業データを基盤として相互に連携させることで、高度な業務を実現します。
ベトナムにおけるエージェント型AI開発への需要が高まる中、TMAは、本番環境で利用可能なAIソリューションの構築に必要な基盤を提供するため、専任のAI センターおよびAI エージェントファクトリーを設立しました。このプラットフォームは、機械学習、コンピュータビジョン、大規模言語モデル（LLM）に加え、ローコードによるエージェント開発フレームワーク、エンタープライズデータプラットフォーム、そしてマルチエージェントのオーケストレーション基盤を統合しています。このモジュール型アーキテクチャにより、企業はセキュリティ、ガバナンス、および運用管理を維持しながら、さまざまな業務領域におけるAIエージェントを迅速に開発・導入・拡張することが可能になります。
TMAは、個々のプロジェクトごとに独立したソリューションを構築するのではなく、再利用可能なフレームワークや業界特化型コンポーネントの開発に注力しています。これにより、導入期間の短縮と長期的な保守の簡素化を実現するとともに、企業がPoC（概念実証）の段階にとどまることなく、変化するビジネスニーズに合わせて継続的に進化できるAI基盤を構築できるよう支援しています。
TMA AI エージェント ファクトリーアーキテクチャ
今後のトレンド：ベトナムにおけるエージェント型AIの最新動向
AIエージェントの導入は、あくまでも第一歩に過ぎません。長期的な成功を実現するためには、既存の業務プロセスに単にAIを追加するのではなく、インテリジェントオートメーションを前提とした業務プロセスへと再設計することが重要です。企業のAI戦略が成熟するにつれて、関心は個別のユースケースから、人・データ・インテリジェントシステムが連携し、意思決定と業務効率を向上させる「AIファースト」のオペレーティングモデルへと移りつつあります。
しかし、AIを導入するだけでは、必ずしもビジネス価値を生み出せるとは限りません。McKinsey & Companyの調査によると、現在では88％の企業が少なくとも1つの業務領域でAIを活用している一方で、EBIT（利払い・税引前利益）への定量的な効果を実現できた企業は39％にとどまっています。また、単一の業務領域においてAIエージェントの本格展開に成功した企業は10％未満です。さらに、Gartnerは、ビジネス価値の不明確さ、不十分なガバナンス、あるいはリスク管理の不足を理由として、2027年までにエージェント型AIプロジェクトの40％以上が中止されると予測しています。これらの調査結果は、AIの導入を成功させるためには、技術だけでなく、明確なビジネス戦略と強固な運用基盤が不可欠であることを示しています。
ガバナンスもまた、企業間の差別化を左右する重要な要素となっています。McKinseyの調査では、自社のAIガバナンス体制が成熟していると評価している企業は約30％にとどまっています。AIエージェントの自律性が高まるにつれて、企業には、信頼性・法令遵守・信用を確保するための強固なセキュリティ対策、データガバナンス、および人による適切な監督体制がますます求められるようになります。
このため、TMAでは、すべてのプロジェクトにおいて、AIエージェントファクトリーの初期段階からガバナンス、セキュリティ、そしてマルチエージェントオーケストレーションを統合しています。導入後に統制機能を追加するのではなく、最初から安全性とガバナンスを備えた基盤の上で拡張性の高いAIソリューションを構築することで、導入リスクを低減するとともに、長期的なAI活用の促進を実現します。
結論
エージェント型AIは、企業向けAIの次の進化段階であり、従業員を支援するAIから、業務プロセスを自律的に実行するAIへと発展しています。企業が実証実験（PoC）の段階を超えて本格的な活用へ進む中で、成功の鍵となるのは、AIエージェントを導入することだけではありません。AIが企業全体で安定して機能するためには、データの連携、強固なガバナンス、そして拡張性の高いアーキテクチャといった適切な基盤を構築することが不可欠です。
TMAソリューションは、カスタマーサービス、ドキュメントインテリジェンス、製造業、金融サービスなど幅広い分野で培った豊富な実績をもとに、本番運用に対応したAIソリューションの設計・開発・展開を支援し、企業に具体的なビジネス成果をもたらします。高度なエンジニアリング力と業界に関する深い知見を組み合わせることで、セキュリティ、ガバナンス、そして長期的な拡張性を確保しながら、企業のAI活用を加速させます。
AIへの取り組みを、測定可能なビジネス価値へと変えてみませんか。初めてAIの活用を検討している企業から、全社規模でのAI導入を推進している企業まで、TMAソリューションは、AI戦略の策定、ソリューション設計、本番環境への導入、そして継続的な最適化に至るまで、実践的なロードマップの構築を支援します。
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