UiPathは11月6日、年次イベント「UiPath FUSION Tokyo」を開催した。本稿では「Agentic Enterpriseへの挑戦：AIと人の協働」と題した、東京エレクトロン 佐々木貞夫氏の講演をレポートする。

長年の蓄積がDX、AI導入の足かせに

講演の冒頭、佐々木氏は「企業の持続的な成長、優位性の確保のためには業務オペレーションの自動化が重要なテーマになっている」と話した。では、東京エレクトロンではどのような取り組みが行われているのか。

同氏はまず、自社の課題を率直に明かした。半導体製造装置を扱う同社では、設立以来約60年、製造や品質管理、サービスといった各部門において、“レガシー”が蓄積されてきた。業務マニュアルはなく、ほとんどの業務が人から人へ受け継がれてきたそうだ。佐々木氏はかつてこの状況を「業務の仕組みが分からない三次元のクモの巣のようだ」と評したこともあるという。

「品質を担保するため、決められたことを守っていくことは大事ですが、これがDXやAI導入の足かせになっていました」（佐々木氏）

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    東京エレクトロン 佐々木貞夫氏

3段階で進める業務の自動化

そこで東京エレクトロンでは「Drive DX! New Workstyle!」というスローガンを掲げ、業務の効率化と変革を推進。その取り組みの1つとして佐々木氏が示したのが、さまざまな業務を3つの段階に分け、自動化することだ。

ここで同氏が大前提だとしたのは「自動化の目的は人を減らすことではない」という点である。同社では経営メッセージとして、自動化の目的を「人が価値を生み出す時間を増やすこと」だと明示しているという。

まず取り組んだのはデータ入力やシステム操作、定型通知といった業務を自動化する「Task Automation」である。この段階の自動化が完了し、次に着手したのが、文書理解や情報抽出、分類・仕分け、データ解析といった業務を自動化する「Intelligent Automation」だ。

そして今、東京エレクトロンが「チャレンジしている」と佐々木氏が話すのが「Agentic Automation」である。業務の意思決定支援や対外コミュニケーション、社内外の情報収集、次工程判断などのプロセスの自動化を進めたい考えだが、ここに大きな壁がある。

「このプロセスには計り知れない量の業務があります。社内では、数千、数万あるのではないかという話をしています。第一段階、第二段階で自動化できたのは業務全体の3～4割程度でした。第三段階においてとくに、例外処理の対応の自動化に時間がかかっています」（佐々木氏）

AIエージェントによる自動化の最終的な目標は人の役割が変わることだという。業務を、人、AIエージェント、ロボットに再配分することで、人は企業の成長や価値の継続的な創出をする役割を果たす。「会社において重要な役割をリードする存在に変わっていく必要がある」と同氏は力を込めた。

大きな成果を見せるAIエージェントによる自動化の例

ここで佐々木氏は自動化により業務変革をした事例を2つ紹介した。

1つは、調達業務（納期調整）のAIエージェント化である。資材部門では毎月数十万件の発注処理が行われている。そのうち、約1割が納期調整の対象になるという。以前は約100名のバイヤーがサプライチェーンに属する各社へ連絡し、交渉を行っていた。このプロセスの約8割をAIエージェント化したことで、現在は約20名でこの業務をこなせているそうだ。

もう1つは、RBA（Responsible Business Alliance）監査のプロセスのAIエージェント化である。主な業務は2年に一度、サプライチェーンを含めた数百社に対し、1,000件以上ある要求事項にきちんと適合しているかを監査することだ。同氏によると、これまでこの業務には「約半年間、多くの人が従事していた」という。そこで業務プロセスを再設計し、RPA、RAG、MLなどを組み合わせたAIエージェントを作成。今では「数名で対応できるようになった」と、その成果を示した。

これらの取り組みを振り返った佐々木氏は最後に「AIエージェントの成否は、AIモデルよりも業務設計で決まる」と語った。

「業務オペレーションが属人化しているので、そこからの脱却が必要です。ものづくりに関する膨大なデータの整理もしなければいけません。何に価値があるかをしっかりと考えながら、業務の標準化を図ってきました。現在は、AIエージェントによる業務の自動化にチャレンジしています。定型業務の反復から社員を解放すること。これが企業の目指すべきところなのです」（佐々木氏）