▲ Intellicon Solutions EgentWrX 発表会。左から、KENMEC Group 会長の Kevin Hsieh（謝明凱）、AWS シニア生成 AI マーケットデベロップメントマネージャーの Matt Yang（楊書維）、Intellicon Solutions 最高執行責任者の Claudia Chen（陳旻筠）、Intellicon Solutions 最高経営責任者の Albert Chen（陳慶蔚）、New Wide Group エグゼクティブディレクターの Sunny Huang（黃冠華）。
Intellicon Solutions は9月22日、エンタープライズ向け Agentic AI プラットフォーム EgentWrX を正式に発表した。従業員が容易に利用できることに加え、包括的な企業管理の仕組みを備えている点を特徴とする。EgentWrX は、企業の知識、記憶、スキル、権限を備えた専用の AI Agent を各従業員に提供し、さらに Agentic Workflow を通じて、従来は異なる職務や部門に分散していた業務を連携させる。また、SaaS クラウド、オンプレミス、プライベートクラウドを組み合わせたハイブリッド構成にも対応し、繊維、機械加工、金属ファスナー、自動車部品などの製造業で高まり続ける AI トランスフォーメーションの需要に応える。
AI Agent が仕事のパートナーとなり、管理上の課題も浮上：社内では一体何体の AI Agent が稼働しているのか
過去2年間、AI Agent が企業に導入されるスピードは、管理制度が整備されるスピードを明らかに上回っている。調査によると、企業内の AI 活用の61.8％が会社の管理から完全に外れており、一般に「シャドー AI」と呼ばれるこれらの利用は、企業の管理とセキュリティにリスクをもたらす。Intellicon Solutions 最高経営責任者の Albert Chen は、次のように強調した。「AI Agent によって一部の業務が速くなったことは確かですが、管理者の立場から AI 導入の効果が実際にどの程度なのかを評価しようとしても、多くの企業はすぐには答えられません。AI の発展があまりにも速く、誰もがまだ活用方法を模索している段階であり、ましてや管理方法についてはなおさらです。したがって、企業に今欠けているのは、より高性能なモデルではなく、AI Agent を組織管理に組み込むための運用基盤です。」
これに対し、EgentWrX は管理の観点から、企業の既存の組織構造に適合する AI Native 運用プラットフォームを提供する。各ポジションに1体の AI Agent を割り当て、反復的な各業務を1つのタスク（Task）とし、それぞれの業務遂行方法を再利用可能なスキル（Skill）として整理する。Agent、Task、Skill の3つの階層は、それぞれポジション、職務、職能に対応し、AI Agent は企業独自の知識、文書、管理手法に従う。全社または部門で共通利用する知的資産は、スキルとして構築すれば、全社で権限に応じて参照できる。これにより、企業が長年蓄積してきた業務遂行方法が、熟練者の経験の中だけにとどまることはなくなる。
組織構造と社内規程を理解：すべての AI Agent に身分、権限、予算を設定
EgentWrX は、企業の既存の運用体制に適合するだけでなく、包括的な権限制御の仕組みも提供する。部門、役割、データ階層に応じた設定が可能で、企業が既に利用している AD や SSO とも連携できる。Token 管理では、企業は部門や個人など複数の階層で Token 使用量を管理し、事前に警告を出して早期に対応できる。また、すべての AI Agent の履歴を追跡、分析できる。Intellicon Solutions 最高執行責任者の Claudia Chen は、さらに次のように説明した。「管理者は、AI Agent がすでにどの業務の処理に着手しているのかを明確に把握し、実行回数、頻度、効率、成果を確認できます。今後 AI の効果を評価する際、管理者は単に『当社は AI を導入している』と言うだけではなく、AI がどの業務に使われているのかを一目で明確に把握し、さらに、それらの Token 消費が本当の意味でコスト削減と効率向上を実現しているかどうかを判断できるようになります。」
▲ Intellicon Solutions は、エンタープライズ向け Agentic AI 管理プラットフォーム EgentWrX を新たに発表した。すべての従業員が専用の AI Agent を持ち、それらを連携させることで企業の AI チームとしての実行力を形成することを特徴としている。会場には約50社、100人を超える企業パートナーが参加した。
まず AI Agent に会社を理解させ、社内知識を実際の生産性につなげる
汎用モデルは、企業内部の見積方法、品質検査基準、顧客ごとの特別条項を知らない。そのため、AI Agent にベテラン従業員の知識と経験を習得させることが引き続き重要となる。EgentWrX は、ベクトル、LLM Wiki、SQL など、相互補完する複数のナレッジベースを提供し、異なるニーズに対応する。ベクトルはセマンティック検索を通じて大量の情報を処理するため、技術文書や作業規程などに適している。一方、LLM Wiki は AI Agent が「人、物、事柄の全体的な文脈」を理解できるようにする。さらに、EgentWrX はデータクレンジングモジュールを内蔵し、非構造化データや AI Agent に直接入力するのに適さないデータの処理を支援する。企業は独自にデータエンジニアリングチームを編成しなくても、長年蓄積してきた業務遂行方法を、AI Agent が理解し、検索できる知的資産として整理できる。
一方、企業の日常業務はさまざまな SQL データベースと切り離せない。見積もりには過去の価格を確認する必要があり、受注時には在庫を確認し、出荷時にはスケジュールを確認する必要がある。これに対し、EgentWrX は MCP を通じて企業内部のデータベースやアプリケーションと統合し、AI Agent が権限の範囲内で最新データを直接照会できるようにする。これにより、「企業知識と実際のデータを理解する」AI Agent を構築する。
AI Agent 同士が業務を引き継ぎ、見積依頼への対応を8時間から28分に短縮
単体の AI Agent は、特定の個人の業務を速めることはできるが、部門横断業務の効率向上は難しい。長い業務プロセスには、常にいくつかの「まだ AI によって強化されていない工程」が残る。EgentWrX は、AI Agent 同士で業務成果を引き渡せるようにし、Agentic Workflow を形成する。ある見積依頼プロセスを例にすると、営業部門の AI Agent が見積依頼メールを受信した後、購買、財務、生産管理部門の AI Agent に自動的にリクエストを送信できる。各 AI Agent は、所属部門の知識と権限に基づき、原価試算、検証、納期確認を処理し、その結果を営業部門の AI Agent に返して見積書にまとめる。この事例では、全体の処理時間が8時間から28分に短縮された。
Intellicon Solutions の FDE チームが伴走し、AI Agent チームを段階的に導入
Intellicon Solutions には、累計100社を超える企業への導入支援経験を持つ FDE（Forward Deployed Engineer、フロントライン導入エンジニア）チームがある。同チームは3つの段階を通じて企業に伴走し、自律的な能力の構築を支援する。組織と業務の棚卸しから、従業員自身によるタスクの構築、業務遂行方法の社内スキル化までを進め、企業が持続的かつ自律的に活用できる AI 能力を形成する。
Albert Chen は次のように述べた。「最初のデジタルトランスフォーメーションでは、企業はプロセスを ERP に移しました。一方、AI 時代にデジタル化すべきものは、人の業務遂行方法です。EgentWrX は、すべてのポジションに1体の AI Agent を配置します。その AI Agent は会社の規程を理解し、各業務をどのように完了すべきかを把握しています。重要なのは、管理と監査が可能であることです。企業にとって、経営者が現在社内で何体の AI Agent が稼働し、それぞれが何を支援しているのかを自信を持って説明できるようになって初めて、AI は個人のツールから組織の生産性へと本当に変わったと言えます。」