目次 [ close ]
  1. AIエージェントが業務を自動実行！homulaの「Agens」が超進化！ワークフロー設計なしで自然言語で指示するだけってマジ！？
  2. AIエージェント導入を阻む「3つの壁」ってなに？
  3. Agensの3層プロダクト構造を徹底解説！
    1. Agens Skills — 接続・拡張する
    2. Agens Execution — 実行する
    3. Agens Control — 統制する
  4. Agensの利用イメージを具体的に見てみよう！
    1. 例：請求書の自動処理（経理・財務）
    2. その他の幅広い業務領域
  5. どんなAIモデルやツールに対応しているの？
  6. homula代表のコメントに込められた想い
  7. 株式会社homulaってどんな会社？
  8. 詳しい情報やお問い合わせはこちら！

AIエージェントが業務を自動実行！homulaの「Agens」が超進化！ワークフロー設計なしで自然言語で指示するだけってマジ！？

AI（人工知能）の進化は目覚ましく、私たちの働き方を大きく変えようとしています。そんな中、株式会社homulaがエンタープライズ向けAIエージェント基盤「Agens」を大幅にアップデートしたと発表しました！

今回の刷新の目玉は、なんといっても新機能「Agens Execution」。これまでのAIエージェントプラットフォームでは必要だったワークフローの設計や構築が、なんと不要になるというから驚きです！自然言語で「これやって！」と指示するだけで、AIエージェントが最適なツールを選んで、実行計画を組み立て、タスクを一気に完了してくれるという、まさに夢のような機能が搭載されたんです。これぞ「Enterprise Task Execution Platform」への進化と言えるでしょう。

Agensについてもっと詳しく知りたい方は、Agens 製品ページをチェックしてみてくださいね。

Agens Enterprise Task Execution Platform Online

AIエージェント導入を阻む「3つの壁」ってなに？

最近、AIエージェントの活用が企業の間でどんどん広がっていますよね。例えば、オープンソースのAIエージェント「OpenClaw」なんて、公開からたった3ヶ月でGitHubの歴代5位にランクインするほど、個人レベルで「AIにタスクを実行させたい！」というニーズが爆発的に高まっています。

でも、エンタープライズ、つまり企業での本格導入となると、まだまだPoC（概念実証）の段階で立ち止まってしまうケースが多いんだとか。その原因は、大きく分けて「3つの壁」があるからなんです。

  1. 接続の壁：企業で使っているSaaSや基幹システム、データベースって、それぞれ認証方法がバラバラですよね。API接続の設定だけでも数週間かかっちゃうなんてこともザラにあるんです。
  2. 構築の壁：n8nやDifyみたいなワークフローツールを導入しても、それを使いこなしてフローを設計したり、保守したりできる専門家が圧倒的に足りていません。これがボトルネックになって、なかなか導入が進まないんです。
  3. 統制の壁：AIエージェントが勝手に業務を実行するとなると、情報システム部門としては監査ログや権限管理、承認フローがしっかり整備されていないと、安心して本番環境に投入できませんよね。セキュリティやコンプライアンスの観点から、この壁は非常に高いんです。

homulaは、この3つの壁を「Skills × Execution × Control」という3層のアーキテクチャで、一気に解決しようとしています。これはまさに、企業のAI導入における救世主かもしれません！

Agensの3層プロダクト構造を徹底解説！

Agensは、企業がAIエージェントを安全かつ効率的に導入・運用できるよう、緻密に設計された3つの層から成り立っています。それぞれの層がどんな役割を果たすのか、見ていきましょう！

Agens Skills — 接続・拡張する

まず「Agens Skills」は、さまざまなシステムとの「接続」を担う部分です。企業で使われているGmail、Slack、Salesforce、kintone、freee、SmartHRなど、なんと200以上のSaaSや基幹システムに、MCP（Model Context Protocol）という仕組みを通じてノーコードで接続できちゃいます。これは、日本企業が日常的に使うツールに幅広く対応しているということなので、とても心強いですよね。

さらに、共通のMCPゲートウェイがあることで、すべてAIエージェントの接続先を一元的に管理できます。OAuthトークンやAPIキーといった重要な認証情報は、暗号化された認証情報金庫で安全に保管されるので、セキュリティ面もバッチリです。

Agens Execution — 実行する

そして、今回のアップデートの“主役”が「Agens Execution」です！これは、自然言語で業務を指示するだけで、AIエージェントが自ら考えてタスクを完了してくれる画期的な機能なんです。

具体的には、次のような流れで業務が実行されます。

  1. Tool Search（必要なツールを自動発見）：ユーザーが自然言語で指示を出すと、AIエージェントがそのタスクに必要なツールを自動で見つけ出します。例えば「請求書を処理して」と指示すれば、Gmail、PDF解析ツール、会計システム、チャットツールなどを自動で特定してくれるんです。
  2. Plan & Code（実行計画をコードとして自動生成）：次に、AIエージェントは発見したツールをどう使うか、どんな順番で実行するか、といった計画をコードとして自動で生成します。まるで優秀なプログラマーが裏で動いているみたいですね。
  3. Sandbox Execute（サンドボックス内で一括実行）：生成されたコードは、安全なサンドボックス環境で一括実行されます。これにより、予期せぬエラーやセキュリティリスクを最小限に抑えながら、タスクをスムーズに進めることができます。

従来のワークフローツール（n8nやDifyなど）と比較すると、Agens Executionのすごさがよくわかります。

項目 従来（n8n / Dify等） Agens Execution
構築 フロー設計が必要 自然言語で指示するだけ（構築ゼロ）
ツール接続 手動でAPI設定 動的ツール発見（自動特定）
実行方式 逐次処理 自動組み立て+一括実行
変更対応 フロー変更のたびに人間が修正 指示を変えるだけで自動再構成

見てください、この違い！これまでは人間が一つ一つフローを設計したり、ツールを接続したり、変更のたびに修正したりする必要がありましたが、Agens Executionなら、自然言語で指示を変えるだけでAIが自動で再構成してくれるんです。これは、業務の柔軟性と効率性を格段に向上させること間違いなしですね。

Agens Execution Engine Workflow

Agens Control — 統制する

AIエージェントが業務を自動実行するからこそ、「統制」は非常に重要になります。「Agens Control」は、企業がAIエージェントを安全に、そして確実に運用するためのさまざまな機能を提供します。

  • 承認ワークフロー：重要な業務については、AIエージェントが勝手に実行せず、人間の承認を求める仕組みを組み込めます。

  • WAF/DLP（機密情報の自動マスキング）：機密情報が誤って外部に漏れることがないよう、自動でマスキングする機能も搭載。情報漏洩のリスクを低減します。

  • 5年間の監査ログ保存（J-SOX対応）：J-SOX（金融商品取引法に基づく内部統制報告制度）にも対応し、5年間にわたる詳細な監査ログを保存します。これにより、いつ、誰が、何を、どのように実行したのかを後から検証できるようになります。

  • RBAC/ABAC権限管理：誰がどのAIエージェントを使い、どのシステムにアクセスできるのかを細かく設定できる権限管理機能です。

  • エージェントID管理：複数のAIエージェントを運用する場合でも、それぞれのIDを管理し、統制を効かせることができます。

さらに、閉域網やセルフホスト環境へのデプロイにも対応しているので、金融、製造、医療といった特に規制が厳しい産業でも安心してAgensを導入・運用できるんです。

「承認境界」設計 — 日本企業の承認文化に適合

Agens Controlの統制機能は、単にログを記録するだけではありません。日本企業の承認文化に深く根ざした「承認境界」という設計思想を採用しています。

これは、「何をAIエージェントに自律実行させ、何については人間の承認を求めるか」を事前に明確に定義できるというものです。例えば、

  • 自律実行できること：データの読み取り、ドラフトの生成、社内チャットへの通知など、比較的リスクの低い業務はAIが自動で進めます。

  • 承認が必須なこと：基幹システムへの書き込み、社外へのメール送信、データの削除、金額の閾値を超える処理など、影響範囲が大きい業務は必ず人間の承認を挟みます。

このように、稟議や決裁といった日本企業特有の承認プロセスをAIエージェントの実行フローに自然に組み込むことで、既存の業務ルールを壊すことなく、安全にAI活用を推進できるんです。これは、まさに「AIと人間が協調して働く」未来を実現する一歩と言えるでしょう。

Agensの利用イメージを具体的に見てみよう！

では、Agensが実際にどんな業務で活躍するのか、具体的なイメージを膨らませてみましょう。

例：請求書の自動処理（経理・財務）

経理や財務の部門では、請求書処理ってかなりの手間がかかりますよね。でも、Agensがあればこんなにスムーズになるんです！

ユーザーが「メール添付の請求書PDFを読み取って、社内規定との整合性をチェックし、問題なければSAP Concurに登録データを準備して、経理担当にSlackで承認依頼を送って」と、まるで隣の同僚に話しかけるかのように指示すると、Agensが以下を自動で実行します。

  1. Gmailから請求書PDFを取得：メールボックスに届いた請求書PDFをAgensが自動で探し出してくれます。
  2. PDF解析・社内規定との照合：取得したPDFの内容を解析し、事前に設定された社内規定（例えば、金額の上限や支払条件など）と照らし合わせて、問題がないか自動でチェックします。
  3. SAP Concur登録データの準備（→ 承認待ち）：チェックが完了したら、経費精算システムであるSAP Concurに登録するためのデータを自動で準備します。ただし、基幹システムへの書き込みは「承認必須」と設定されているので、この段階ではまだ登録はせず、承認待ちの状態になります。
  4. 経理担当へSlackで承認依頼を送信：準備が整ったら、経理担当者のSlackに「請求書の承認をお願いします」というメッセージと、準備された登録データへのリンクを自動で送信します。

このように、基幹システムへの書き込みは経理担当者の承認後に自動実行されるため、誤った情報が登録されるリスクを心配することなく、安全に業務を自動化できるんです。これは、経理担当者の方々にとって、まさに「神機能」と言えるのではないでしょうか！？

AIエージェントによる業務自動化の事例

その他の幅広い業務領域

Agensが活躍できるのは、請求書処理だけではありません！部門を横断して、さまざまな業務領域でその実力を発揮します。

  • 月次レポートの自動生成：経営企画部門では、毎月のレポート作成に多くの時間を費やしていますが、Agensが各種データを集計・分析し、ドラフトレポートを自動で生成してくれます。

  • インシデント初動の自動化：情シス部門では、システム障害発生時にAgensが自動で状況を把握し、関係者への通知や一次対応の準備を進めることで、迅速な初動をサポートします。

  • 在庫アラートと発注準備：製造や物流部門では、在庫が少なくなった際にAgensが自動でアラートを出し、発注に必要な情報を準備することで、欠品リスクを低減します。

  • 採用パイプライン管理：人事部門では、応募者情報の整理から面接日程の調整、合否連絡のドラフト作成まで、Agensが採用プロセスを効率化します。

  • 社内問い合わせの自動応答：従業員からのよくある質問に対して、Agensが自動で回答を生成し、担当者の負担を軽減します。

このように、営業、CS、マーケティング、経営企画、情シス、人事など、あらゆる部門でAgensが業務をサポートし、企業全体の生産性向上に貢献してくれることが期待できますね。

どんなAIモデルやツールに対応しているの？

Agensは「モデル非依存」のプラットフォームであるという点も大きな特徴です。これは、お客さまがすでに利用しているAI基盤から、AgensのMCPサーバーURLを接続するだけで利用を開始できる、ということなんです。つまり、今使っているお気に入りのAIモデルやフレームワークをそのまま活用しながら、Agensの強力な自動実行機能を取り入れられるというわけですね。

具体的には、次のような幅広いプラットフォームに対応しています。

  • 対応LLM（大規模言語モデル）：Claude、GPT、Gemini、Llama、Mistralといった主要なLLMに対応しています。

  • 対応フレームワーク：LangChain、LangGraph、Crew AI、OpenAI Agents SDK、Google ADKなど、開発者が使い慣れたフレームワークと連携できます。

  • 対応ワークフローツール：n8n、Dify、Copilot Studio、Google Workspace Studioといった既存のワークフローツールとも連携可能です。

  • 接続先SaaS/システム：Gmail、Slack、Teams、Salesforce、HubSpot、Google Drive、SAP、Jira、GitHub、PostgreSQL、freee、SmartHR、kintoneなど、80以上のSaaSや基幹システムに接続できます。

これだけの幅広い対応力があれば、企業の多様なIT環境や業務ニーズに合わせて、柔軟にAgensを導入・活用できるでしょう。

homula代表のコメントに込められた想い

株式会社homula 代表取締役の福地 峻さんは、今回のアップデートについて次のようにコメントしています。

「AIエージェントの価値は『質問に答える』から『業務を実行する』フェーズへ移行しています。しかし、エンタープライズ環境では接続・構築・統制の壁が依然として高く、多くの企業がPoC段階で止まっています。Agens Executionは、ワークフロー設計という最大のボトルネックを解消し、現場のビジネスユーザーが自然言語で指示するだけで業務タスクを完了できる世界を実現します。日本企業の承認文化に適合した統制機能と組み合わせることで、安全に、かつ速やかにAIエージェントの本番導入を進められる基盤を提供してまいります。」

福地さんの言葉からは、AIエージェントが単なる情報提供ではなく、実際に業務を動かす「実行者」となる未来への強い確信が感じられますね。そして、その実現を阻む企業の課題を的確に捉え、日本企業特有の文化にも配慮したAgensが、いかに強力なソリューションであるかが伝わってきます。安全かつ迅速なAIエージェントの本番導入を支援するというhomulaのコミットメントは、多くの企業にとって心強いメッセージとなるでしょう。

株式会社homulaってどんな会社？

homulaは、エンタープライズ企業向けにAIエージェントの戦略策定からPoC（概念実証）、実装、運用、さらには内製化までを一気通貫で支援する「コンポーザブルAIアーキテクト」です。特定のツールに縛られることなく、n8n、Dify、LangGraph、MCPなど、さまざまな技術やツールを要件に応じて最適な形で組み合わせることで、顧客企業のAI導入を強力にサポートしています。

特に注目すべきは、LLM-Native FDE（Forward Deployed Engineer）モデルという独自の支援体制です。これにより、わずか1〜2名のエンジニアで、従来の5〜10名分の成果を実現できるというから驚きです！自社プロダクトである「Agens」の開発・提供と、これらの導入支援サービスを組み合わせることで、ワンストップで企業のAI活用を推進しています。これまでに累計3.2億円の資金調達を達成していることからも、その技術力と将来性がうかがえますね。

株式会社homula 会社概要

  • 所在地：東京都港区赤坂1-14-14第35興和ビル

  • 代表取締役：福地峻

  • 事業内容：

    • AIエージェント向けオンボーディング＆ガバナンス基盤「Agens」の開発・提供

    • n8n / Dify / LangChain / LangGraph / ChatGPT / Gemini / Claude 等を活用した業務自動化・AIエージェント開発のコンサルティング・受託開発

詳しい情報やお問い合わせはこちら！

homulaのAIエージェントプラットフォーム「Agens」に興味を持った方は、ぜひ以下のリンクから詳細をチェックしたり、直接問い合わせてみてくださいね。

AIエージェントが自然言語で業務を自動実行してくれる未来は、もうすぐそこまで来ています。homulaのAgensが、あなたの会社の働き方を大きく変えるきっかけになるかもしれません！