2025年、生成AIは新たな進化の段階に突入した。単なるアシスタントから、複数のAIが専門家チームのように協働する「Agentic Workflows」へ。この革新的な技術は、サイバーセキュリティの対応時間を60倍高速化し、新薬開発期間を50%短縮するなど、すでに具体的な成果を生み出している。本記事では、その仕組みから実践事例、導入ステップまでを徹底解説する。

はじめに：2025年、AIアシスタントからAIコラボレーターへの進化

2024年まで、生成AIは私たちの業務を補助する「優れたアシスタント」だった。ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、文章の作成、情報の要約、アイデアの壁打ちといったタスクで驚異的な能力を発揮し、Copilotのようなツールは日常業務に深く浸透した。しかし、その本質は人間からの指示を待つ受動的な存在であり、複雑なビジネスプロセス全体を自律的に遂行するには至らなかった。一つのタスクを完了させることはできても、複数のタスクを連携させて複雑なプロセス全体を自律的に実行することは、依然として人間の役割であった。

しかし、2025年に入り、その限界を打ち破る新しいパラダイム「Agentic Workflows（エージェンティック・ワークフロー）」が台頭している。これは、単一のAIがタスクをこなすのではなく、複数のAIエージェントが専門家チームのように協働し、計画立案から実行、検証までを自律的に行う仕組みだ。AIはもはや単なる「アシスタント」から、主体的に業務を推進する「コラボレーター」へと進化する。本記事では、この次世代の自動化技術の定義、具体的なビジネス事例、そして実践的な導入ステップまでを解き明かし、読者が即座に行動に移せる知見を提供する。

Agentic Workflowsとは何か？従来のAI Agentsとの決定的な違い

Agentic Workflowsは、AI活用の進化における第3段階と位置づけられる。単に質問に答える「チャットボット」や、人間のタスクを補助する「コパイロット」とは異なり、ビジネスプロセス全体を自律的に実行する能力を持つ。Microsoftはこれを「従来のソフトウェアの強み（ワークフロー、状態管理、ツール使用）と、LLMの適応的推論能力を組み合わせたもの」と定義している[1]。つまり、エージェントが意図を理解し、行動を起こし、他のシステムと動的にやり取りできる能力を持つということだ。

単一エージェントの限界

従来のAIエージェントは、一つの目標に対して一つのタスクを実行することには長けていた。しかし、現実のビジネスプロセスは、複数のステップと複数のシステムが絡み合う複雑なものである。例えば、「競合他社の最新動向を調査し、分析レポートを作成して、関係者にメールで共有する」という業務を考えてみよう。単一のエージェントでは、Web検索、データ抽出、分析、レポート作成、メール送信といった各ステップで、その都度人間の指示と確認が必要となる。これでは、部分的な効率化はできても、プロセス全体の自動化には至らない。

マルチエージェントシステムの仕組み

この飛躍を可能にするのが「マルチエージェントシステム」である。これは、特定の役割を持つ複数のAIエージェントで構成されるチームであり、通常、1つの「調整エージェント（Coordinator Agent）」と複数の「実行エージェント（Executor Agent）」から成る。

• 調整エージェント: プロジェクトマネージャーのように、人間から与えられた複雑な目標を理解し、それを達成するための計画を立案する。そして、計画を個別のタスクに分解し、それぞれのタスクに最適な実行エージェントを割り当てる。各実行エージェントからの報告を統合し、次のステップを判断する役割も担う。
• 実行エージェント: 「リサーチ」「分析」「コーディング」「ライティング」といった特定のスキルを持つ専門家として、調整エージェントから指示されたタスクを遂行し、結果を報告する。各エージェントは、自身の専門領域に特化したツールやAPIにアクセスする権限を持つ。

この仕組みにより、単一エージェントでは困難だった、複数のシステムやステップをまたぐ複雑な業務の完全自動化が視野に入るのである。

なぜ今、企業がAgentic Workflowsに注目するのか

この技術が今、急速に現実のものとなっている背景には、技術の成熟とビジネスニーズの変化がある。2024年にはインテリジェントオートメーション分野だけで2,523億ドルもの投資が行われるなど[1]、企業の期待が技術革新を後押ししている。

技術的ブレイクスルーの到来

技術的なブレイクスルーとして、以下の3点が挙げられる[2]。

1.  LLMの高度化: 最新のLLMは、複雑な目標を達成するための論理的な計画立案能力と自己修正能力を獲得した。単にテキストを生成するだけでなく、複雑な目標を理解し、それを達成するためのステップを論理的に計画する能力を持つようになった。さらに、実行結果を評価し、計画を自ら修正する「自己修正能力」も向上している。
2.  メモリフレームワークの進化: 長期的なタスク遂行に必要なコンテキスト（文脈）を維持する技術が向上した。複数のステップにまたがる長期的なタスクを実行するためには、過去のやり取りや実行結果を記憶し、文脈を維持する必要がある。これを実現するメモリフレームワークの進化が、エージェントの継続的なタスク遂行を可能にした。
3.  エージェント間通信の標準化: Agent Protocol [3]のようなオープンな仕様により、異なるエージェント間の円滑な連携が可能になった。複数のエージェントが協働するためには、互いに情報を正確に伝達し、タスクを円滑に引き継ぐための安定した通信プロトコルが不可欠である。

ビジネスが求める3つの価値

ビジネスサイドでは、部門やシステムを横断する複雑なプロセスを効率化したいというニーズが高まっている。Agentic Workflowsが提供する具体的な価値は以下の3点に集約される[5]。

4.  スピードの向上: 計画実行型設計により、作業をバッチ処理し、人間とAIの間の往復を削減することで、エンドツーエンドの処理時間を大幅に短縮できる。
5.  コストの削減: プロンプトキャッシングにより最大90%のトークンコスト削減が可能になり、また適切なサイズのモデルを選択することで、品質を保ちながらコストを最適化できる。
6.  品質の向上: 出力データのスキーマを厳密に定義することで、フォーマットの不整合による自動化の破損を防止し、後続システムとの連携を安定させることができる。

Agentic Workflowsは、これらの課題を解決し、人間をより創造的な業務にシフトさせるための鍵として期待されているのだ。

実践例：業務プロセスを変革する具体的な活用シーン

Agentic Workflowsは、すでに多様な業界で具体的な成果を生み出している。ここでは、海外の先進事例と日本国内の取り組みを紹介する。

サイバーセキュリティ：Contraforceの事例

サイバーセキュリティの世界では、脅威への対応速度がビジネスの存続を左右する。MicrosoftのパートナーであるContraforceは、マルチエージェントシステムを活用したセキュリティプラットフォームを構築し、驚異的な成果を達成した[1]。

複数のAIエージェントが常時セキュリティデータを分析し、不審なアクティビティを特定、インシデント対応を自律的に管理する「AIセキュリティオペレーションチーム」を構築。これにより、セキュリティインシデントの調査・対応タスクの90%を自動化することに成功した。対応時間は平均30分からわずか30秒へと60倍高速化し、インシデントあたりのコストも15ドルから1ドル未満へと93%以上削減した。これにより、マネージドサービスプロバイダー（MSP）はチームを増員することなく、より多くの顧客に高品質なサービスを提供できるようになった。

再生医療：Stemtologyの事例

新薬開発や再生医療の研究は、膨大な科学文献の読解と複雑なデータ分析を必要とし、長い年月を要する。Stemtology社は、Microsoftとの協業により、このプロセスをAIで加速させている[1]。

科学文献を解析するエージェント、治療仮説を生成するエージェント、実験計画を設計・評価するエージェントなどを組み合わせたマルチエージェントプラットフォームを開発。これにより、研究開発のタイムラインを最大50%短縮することに成功した。従来は数ヶ月かかっていたMVP（Minimum Viable Product）開発が、わずか数週間で完了するようになった。研究者は、情報収集や統合といった時間のかかる作業から解放され、より高度な評価や戦略立案に集中できるようになった。

製造業：東芝グループの事例（日本）

日本国内でも、Agentic Workflowsの導入は始まっている。東芝グループは、電子基板を製造するSMT（表面実装技術）ラインの生産性向上という課題に対し、マルチエージェントシステムで挑んでいる[4]。

製品の品質を左右するデータ分析作業が、熟練技術者の知見に大きく依存しており、時間もかかっていた。労働人口が減少する中、この属人化が大きなボトルネックとなっていた。そこで、Azure OpenAIをベースに、複数のAIエージェントが連携するシステムを開発。問題発生時に、熟練技術者の思考プロセスをAIが再現し、原因究明と改善提案を行う仕組みを構築した。

従来は熟練者でも時間を要していた原因究明と改善提案が、わずか数分で完了するようになった。これにより、経験の浅い技術者でも迅速かつ的確な対応が可能になった。さらに、AIエージェント間の対話（思考プロセス）を可視化することで、若手技術者が熟練者のノウハウを学ぶための教育ツールとしても活用されている。

Agentic Workflowsの実装方法：小さく始めて大きく育てる

Agentic Workflowsは、もはや一部の巨大テック企業だけのものではない。オープンソースフレームワークの登場により、企業規模を問わず導入を試みることが可能になった。成功の鍵は、スモールスタートで着実に成果を積み上げることである。重要なのは、壮大な計画を立てるのではなく、具体的で測定可能な小さな成功を積み重ねていくことである。

実装の5つの基本ステップ

専門家は、成功する実装アプローチとして以下の5つのステップを推奨している[5]。

7.  小規模で明確なワークフローを選定する: まずは、自動化の対象として、反復的で、ルールが比較的明確な業務を選ぶ。例えば、新規従業員のオンボーディングプロセス、月次の定型レポート作成、社内ヘルプデスクの一次回答などが良い候補となる。
8.  2〜3個のエージェントチェーンから始める: 最初から大規模なシステムを目指すのではなく、2〜3個のエージェントが連携するシンプルなワークフローから構築する。例えば、「メールを監視するエージェント」→「内容を要約するエージェント」→「担当者に通知するエージェント」といった簡単な連携から始める。
9.  各エージェントの役割を明確に定義する: 各エージェントに、具体的な役割、目標、そして利用可能なツール（APIやデータベースアクセスなど）を明確に与える。これにより、エージェントは自らの役割に集中し、期待される成果を出しやすくなる。
10.  エージェント間の通信プロトコルを設計する: エージェント間でどのように情報を引き渡すか（ハンドオフ）のルールを定める。JSON形式などで構造化されたデータを円滑に引き渡すルールを定めることで、データの不整合を防ぐ。
11.  段階的に拡大する: 最初のワークフローが安定稼働し、効果が確認できたら、連携するエージェントの数を増やしたり、より複雑なワークフローに挑戦したりと、段階的にシステムを拡張していく。

主要フレームワーク比較

Agentic Workflowsを構築するためのフレームワークも充実してきている。それぞれに特徴があり、目的に応じて選択することが重要だ[6]。

実装時の技術的ポイント

実装にあたっては、調整エージェントの設計が全体の成否を分ける。いかにして複雑な目標を正確にタスク分解できるか、そして各実行エージェントの結果を統合して次のステップに進めるかが鍵となる。また、エラーハンドリングも重要だ。あるエージェントが失敗した場合に、リトライするのか、別のアプローチを試すのか、あるいは人間に助けを求めるのか、といった自己修正のロジックを組み込んでおくことで、ワークフロー全体の堅牢性が向上する。

導入時の注意点とリスク管理

Agentic Workflowsは強力だが、その導入には慎重な計画が求められる。特に、確率的に振る舞うLLMを、決定論的な結果を求めるビジネスロジックに組み込む際には、特有のリスク管理が必要となる。

人間の監督とエスカレーション設計

第一に、人間の監督は不可欠である。現時点でのAgentic Workflowsは、完全な自律システムではない。AIが生成した結果の最終的な責任は人間が負う必要がある。そのため、常に人間の監督下に置き、AIの信頼度が低い場合や、事前に定義された閾値を超えるような重大な判断が求められる場合には、速やかに人間に処理を引き継ぐ（エスカレーションする）仕組みを設計することが極めて重要である。AIの最終的なアウトプットに対する責任は、あくまで人間が負うという原則を忘れてはならない。

精度とトレーサビリティの確保

第二に、精度とトレーサビリティの確保が重要だ。ビジネスプロセスにおいては、なぜその結果に至ったのかを後から追跡できること（トレーサビリティ）が必須である。各エージェントの意思決定プロセス、使用したツール、参照したデータをすべてログとして記録し、監査可能な状態を保つ必要がある。また、出力されるデータのフォーマットが常に一定であることを保証するために、OpenAIの「Structured Outputs」のような機能を活用し、JSONスキーマなどで厳密に形式を定義することが推奨される[5]。これにより、後続のシステムがエラーなくデータを処理できるようになる。

コストとパフォーマンスのバランス

最後に、コスト管理の視点も欠かせない。複数のエージェントが自律的に動作するワークフローは、意図せず大量のAPIコールを発生させ、トークン消費量が膨大になるリスクがある。これを防ぐために、1回の実行あたりのコスト上限を設定したり、同じプロンプトの繰り返しを避けるためのキャッシングを導入したりといったコストガバナンスが不可欠だ。また、すべてのタスクに最高性能のモデルを使うのではなく、タスクの難易度に応じて適切なサイズのモデルを選択することも、コストとパフォーマンスのバランスを取る上で効果的である。

まとめ：2025年、業務自動化の新時代へ

Agentic Workflowsは、AIを単なる「アシスタント」から、自律的に業務を遂行する「コラボレーター」へと進化させる、次世代の自動化技術である。このパラダイムシフトは、人間を定型業務から解放し、より創造的で戦略的な役割へと導く大きな可能性を秘めている。チャットボットが「質問に答える」存在であり、Copilotが「タスクを支援する」存在であったのに対し、Agentic Workflowsは複数のAIエージェントが協働し、「プロセス全体を主体的に実行する」という、全く新しい次元の自動化を実現する。

サイバーセキュリティ、医療、製造といった分野で既に実証されているように、そのインパクトは計り知れない。海外だけでなく、東芝の事例が示すように、日本国内でもその活用は既に始まっている。成功の鍵は、壮大な計画よりも、自社の課題に即した小さな成功を積み重ねることにある。反復的で明確なルールを持つ小さな業務から始め、学びながら拡大していくアジャイルなアプローチが、成功への最短経路である。

2025年は、企業がAIを「使う」時代から「協働する」時代の幕開けとなるだろう。この変化の波に乗り遅れることなく、自社のビジネスプロセスの中にAgentic Workflowsを組み込む検討を始めることは、もはや選択ではなく必須と言えるかもしれない。本記事を参考に、まずはあなたのチームの身近な課題を一つ、AIチームに任せることから始めてみてはいかがだろうか。その一歩が、企業の生産性を飛躍的に向上させる未来へと繋がっているはずだ。

Q&A（3つ）

Q1: Agentic WorkflowsとRPAの違いは何ですか？

A: RPAは事前に定義された固定的なルールに従って動作する自動化ツールであり、想定外の状況には対応できません。一方、Agentic WorkflowsはLLMの推論能力を活用し、状況に応じて計画を適応的に変更できる点が大きな違いです。例えば、RPAは「A→B→C」という決まった手順しか実行できませんが、Agentic Workflowsは途中で問題が発生した場合に別のアプローチを試したり、人間にエスカレーションしたりといった柔軟な対応が可能です。また、RPAは単一のプロセスを自動化するのに対し、Agentic Workflowsは複数のエージェントが協働することで、より複雑で多段階のビジネスプロセス全体を自動化できます。

Q2: 中小企業でもAgentic Workflowsを導入できますか？

A: はい、可能です。LangGraph、CrewAI、AutoGenといったオープンソースのフレームワークが充実しており、大規模な投資なしに導入を始められます。重要なのは、最初から大規模なシステムを目指すのではなく、社内の具体的な課題（例：問い合わせ対応の一次回答、定型レポートの自動作成など）に絞って小さく始めることです。2〜3個のエージェントで構成されるシンプルなワークフローから着手し、効果を測定しながら段階的に拡大していくアプローチが推奨されます。また、OpenAIやAzure OpenAIなどのクラウドサービスを利用すれば、自社でインフラを構築する必要もありません。

Q3: Agentic Workflowsを導入する際の最大のリスクは何ですか？

A: 最大のリスクは、AIの出力を盲信し、人間の監督を怠ることです。LLMは確率的に動作するため、時に誤った判断や不正確な情報を生成する可能性があります。そのため、AIの信頼度が低い場合や、ビジネスに重大な影響を与える決定を行う際には、必ず人間に処理を引き継ぐ（エスカレーションする）仕組みを設計することが不可欠です。また、各エージェントの意思決定プロセスをログとして記録し、後から追跡・監査できる状態を維持すること（トレーサビリティの確保）も重要です。さらに、自律的に動作するエージェントが大量のAPIコールを行い、コストが予想外に膨らむリスクもあるため、実行あたりのコスト上限を設定するなどのガバナンスも必要です。

参考文献

[1] Microsoft. (2025, December 4). *Single agents to AI teams: The rise of multi-agentic systems*. Microsoft Cloud Blog. Retrieved from

[2] Onix Systems. (2025, December 4). *Agentic Workflows: The Next Stage of Automation After Chatbots & Copilots*. Medium. Retrieved from

[3] AgentProtocol.ai. (2025, November 29). *The Agent Protocol*. Retrieved from

[4] Microsoft. (2025, November 14). *東芝が Azure OpenAI ベースの AI マルチエージェントによる製造ラインのデータ分析を実現*. Microsoft Customer Stories. Retrieved from

[5] Prompt Engineering & AI Institute. (2025, November 30). *Agents At Work: The 2026 Playbook for Building Reliable Agentic Workflows*. Retrieved from

[6] Turing.com. (2025, December 1). *A Detailed Comparison of Top 6 AI Agent Frameworks in 2025*. Retrieved from