re:Invent 2025: WorkatoによるAIエージェントのオーケストレーションとEnterprise MCP活用
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
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📖 re:Invent 2025: AWS re:Invent 2025 - From AI Promise to KPI Impact: Connected Agents & Orchestration (API204)
このビデオでは、WorkatoのRahul DurejaがAIエージェントの可能性を実際の成果に変える方法について解説しています。AIエージェントがメール作成などのフロントエンドタスクは実行できても、Salesforce、SAP、Zendeskなどのエンタープライズアプリケーションに対して行動できていない現状を指摘し、その解決策としてオーケストレーションの重要性を強調しています。Workato Oneは、オーケストレーション基盤の上にエージェント機能をレイヤー化し、Enterprise MCPを通じて12,000以上のコネクタを活用できます。ベンダー固有のMCPサーバーと異なり、Workato Enterprise MCPは単一の統合レイヤーで全アプリケーションとやり取りでき、ツールの増殖を防ぎながら、既存のガバナンスモデルとセキュリティプロトコルを維持できる点が特徴です。
※ こちらは既存の講演の内容を最大限維持しつつ自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますのでご留意下さい。
本編
AIエージェントに足りないもの：オーケストレーションという見えない力
皆さん、こんにちは。Workato の Rahul Dureja です。本日は、AI エージェントが持つ可能性から実際の成果へと導く方法についてお話しします。 本日は、AI が確かに強力ですが、何か足りないものがあるという事実についてお話しします。オーケストレーションが AI エージェントを本当にスマートにする見えない力であることについて説明し、最後に Workato の見方として、AI エージェントをより一層スマートにする方法についてお話しします。
これは至る所で取り上げられています。ここ数年、AI という言葉が使われていて、誰もが独自の解釈を持っています。皆さんが AI について考える方法は本当に様々ですが、よく見てみると、AI は本質的にはオーケストレーションとエージェント機能のレイヤリングなのです。エージェントは、メールを書いてくれるなど、フロントエンドのタスクをうまく実行するのに役立ちます。しかし、オーケストレーションはそれらに超能力を与え、本質的にはエンタープライズアプリケーションで作業し、新しい注文を作成したり、新しい従業員を会社に追加したりするようなアクションを実行できるようにします。
現在、AI の旅がどこにあるのかについて話しましょう。AI はどこにでもあることを知っています。AI エージェントをオンボードした企業があり、Cloud、Bedrock、Gemini などが至る所にあります。 しかし、見られるのは、それらが主にフロントエンドの多くのアクティビティに使用されているということです。人々は AI エージェントを使ってメールを書いたり、情報を見つけたりするのに役立てています。しかし、彼らが本当にしていないのは、エンタープライズアプリケーションに対して行動することです。主な力と主なデータは、エンタープライズアプリケーション、つまり Salesforce、SAP、Zendesk などにあります。そこに主なデータがありますが、AI はそれらのアプリケーションに対して行動することができていません。
では、本当に何が足りないのでしょうか。AI エージェントはスマートで、あなたに代わってアクションを実行する能力を持っていますが、なぜそれができないのでしょうか。その答えはオーケストレーションです。AI エージェントやエンタープライズ企業が AI エージェントの採用を検討している場合、4 つの主要なことが最も重要です。本質的には、データへのガバナンスされたリアルタイムアクセスが必要です。プロセスオーケストレーションが必要です。本質的には、ロールとエスカレーションパスを定義する方法が必要です。そして、本質的には継続的なライフサイクルが必要です。これらすべてが、オーケストレーションエンジンがもたらすことができる力です。
AI とオーケストレーションを組み合わせることで、AI エージェントが本質的にデータに対して行動でき、エンタープライズアプリケーションと相互作用し、あなたに代わってアクションを実行できるという組み合わせた力が得られます。新しい営業注文を作成したり、新しい従業員をオンボードしたりする必要がある場合、エージェントはオーケストレーションの能力を持つことで、これを実行する権限を与えられます。
では、なぜこれがエージェントにとって重要なのか。オーケストレーションを使うことで、エンタープライズアプリケーション同士を接続できます。アプリケーション A がアプリケーション B と通信できるようになるわけです。これはエージェントにとって非常に重要です。エージェントが何か実行する必要がある場合、どのアプリケーションに接続する必要があるのか、どこからデータを抽出するのか、どこにデータを書き込むのかを理解する必要があります。ガードレールを実装したいですよね。
セキュリティと信頼は、すべてのエンタープライズが最優先で考えることです。AI エージェントを使ってアクションを実行する場合、それが安全で信頼できる方法で行われることを確認したいのです。エンタープライズアプリケーションと相互作用するために、利用可能なあらゆる形式の認証を使用できるようにすべきです。そして、AI エージェントはそれらに準拠する必要があります。
これはコラボレーションを実現するべきです。私たちは AI エージェントを従業員のアシスタントとして見ています。営業担当者が長い間休止状態にあった案件を引き出すのを支援することができます。カスタマーサービス代表者が顧客の問題をより迅速に解決する方法で質問に答えるのを支援することができます。AI エージェントはコラボレーションを実現でき、いつでも人間からエージェントへハンドオーバーできるようにすべきです。そして最後に、痕跡を残す。エージェントがエンタープライズアプリケーションと相互作用するようにしているので、舞台裏で何が起こっているかの監査証跡を残すことができるようにしたいのです。
そしてそこがオーケストレーションの出番です。
オーケストレーション層がエージェントを賢くする仕組みとEnterprise MCPの役割
オーケストレーションはあなたの静かな力です。エージェントをより賢くするための力です。エージェントが本質的にエンタープライズアプリケーションに作用し、それらをより意味のあるものにするための力です。では、ビジネスプロセスの観点からこれを見てみましょう。すべてのエンタープライズ顧客は複数のビジネスプロセスを持っています。
これらは受注から現金化、調達から支払いまで、または他のプロセスかもしれません。一番下の層には、すべてのエンドポイントがあります。ここはデータが存在する場所です。これらはデータの信頼できる情報源です。
SAP、Salesforce アプリケーション、または他の ERP かもしれません。その上に、接続ファブリックがあります。これは本質的にこれらのアプリケーションと相互作用する方法です。
今日に向けて進むと、すでに実行中のエージェントを持つエージェント層があります。
そして、エージェントがエンドアプリケーションに対してアクションを実行したいのです。何が足りないのか。それはオーケストレーション層です。
オーケストレーション層は、AI エージェントと基盤となるアプリケーションの相互作用を可能にするもので、エージェントが本当にデータに対してアクションを実行できる深いアクション層を実現できます。彼らはあなたが何をしようとしているかに基づいてタスクを実行できます。人間ができることを模倣できます。そしてそこが彼らの本当の力が発揮される場所です。それがオーケストレーションがもたらす力です。
多くのお客様は既に多くのオーケストレーションを構築されています。オーケストレーションと iPaaS という考え方は新しいものではなく、AI を組み込んで既に数十万のインテグレーションを構築されているお客様もいらっしゃいます。彼らは本当にすべてを再構築したくはありません。既に構築したものを再利用できるべきです。これはその一例です。オンボードされた AI アプリが、MCP を通じてあなたの事前構築されたインテグレーションと相互作用できるようになるというものです。MCP は、既に構築したインテグレーションがあるため、多くの努力をすることなく AI エージェントをより賢くすることができる素晴らしい例です。すべてのインテグレーションが正しいセキュリティプロトコルを使用していることを確認し、適切なアプリケーションと相互作用し、正しいアカウントを使用しています。これで AI エージェントを MCP を通じて実行し、本質的にエンドアプリケーションと相互作用してそれらのアクションを実行できます。
ここで Workato のアプローチについてお話ししたいと思います。Workato では、AI エージェントをより賢くして、エンドアプリケーションと相互作用し、あなたに代わってアクションを実行できるようにすることが目標です。Workato は常にオーケストレーションプラットフォームとして始まり、オーケストレーションプラットフォームの力を使ってその上にエージェント機能をレイヤーしています。私たちのエージェントプラットフォームでは、オーケストレーションの基盤となる力を使ってエンドアプリケーションと相互作用でき、AI エージェントが MCP を通じてそれらのエンドアプリケーションと相互作用できるようにします。
ここで Workato One を紹介したいと思います。エンタープライズ企業の任意のディレクターや VP に話を聞くと、これら 3 つの側面が AI 導入の過程で最も重要です。彼らは適切なナレッジへのアクセスを望んでいます。つまり、会社のドキュメントへのアクセスを望んでいるということです。彼らはオーケストレーションを望んでいます。なぜなら、ユーザーに代わってアクションを実行できることを確認したいからです。最も重要なことは信頼です。これらすべてがガバナンスのレイヤーとセキュリティのレイヤーの中で起こることを確認したいのです。これら 3 つのことが Workato One を設計する際に念頭に置いたものです。
Workato One では、ここで見ることができるように、私たちはオーケストレーションプラットフォームである iPaaS Plus として始まりましたが、その上にエージェントプラットフォームをレイヤーしました。これにより、独自のエージェントを構築するか、Workato の Enterprise MCP を活用して既存のエージェントを強化し、既存のオーケストレーションを活用できるようになります。Workato Agentic を使用するために Workato Orchestrate が必要かどうかと聞かれるかもしれません。その答えはいいえです。任意の言語またはソフトウェアでオーケストレーションを構築されている可能性があり、Workato の MCP を使用してそれらのオーケストレーションを AI エージェントで使用でき、エンドアプリケーションと相互作用できるようになります。
ここで、先ほどの図に別のレイヤーを追加します。それが Enterprise MCP です。私の Enterprise MCP により、AI エージェントは本質的にエンドアプリケーションと相互作用でき、これで私のすべての決定論的プロセスを AI エージェントの使用を通じて非決定論的な方法で実行できるようになります。これが MCP の力です。これが Workato が本質的に話している力です。エンドアプリケーションと相互作用できる Workato の Enterprise MCP の力です。Enterprise MCP では、アイデアは非常にシンプルでした。既存のオーケストレーションレイヤーを使用できるべきだという考え方でした。
Workato Enterprise MCPによるツール増殖の回避とエンタープライズグレードの統合戦略
すでに皆さんは、アプリケーションへの接続に関して、多くの作業を行ってきたと思います。すでに接続されている ERP や CRM があるかもしれませんし、それらを使ってエージェントを強化していくことになります。すでにエージェントがすべてのフロントエンドタスクを実行しています。では、フロントエンドタスクを実行しているだけのエージェントから、実際にアプリケーション上でアクションを実行するエージェントへと、どのようにして移行するのでしょうか。それが Workato の Enterprise MCP の出番です。
Workato の Enterprise MCP は、アプリケーションと相互作用することを可能にする 12,000 以上のコネクタを備えた Workato を考慮に入れています。既存のガバナンスモデルを使用して、安全な方法でアプリケーションと相互作用できるようにしています。ユーザーになりすまして、あなたの代わりにアクションを実行することができます。例えば、私がサポート担当者で、リクエストのステータスを確認したい場合、Workato の Enterprise MCP を使ってアクションを私の代わりに実行することができます。
クラウドベースのソリューション、ChatGPT、または Bedrock のいずれであれ、エージェントが「オープンな営業パイプラインをまとめて」と言うことを想像してみてください。Salesforce インスタンスに接続して、すでに構築したコネクタがあるため通話記録を確認し、すべてのデータを取得して、営業パイプラインの統一されたビューを提示することができます。 MCP の可能性は無限大です。MCP は複数の異なるシナリオに適用できます。すでに統合されている既存のビジネスプロセスを取り、MCP 経由で AI エージェントに公開し、AI エージェントがそれを実行するのを支援することができます。これにより、大規模な採用を促進することができます。
以前は、ビジネスプロセスを実行する場合、利用可能な API が何であるか、利用可能なサービスが何であるかを理解する必要があり、その後、誰かがそれを非常に決定論的な方法で実行する必要がありました。今では MCP を使用して、すべてがAI エージェントを通じて行われます。MCP はそれらの API を発見し、それらのアプリケーションを発見し、あなたのためにそのアクションを実行します。これが MCP の力が存在するところです。
多くの場合、すべてのベンダーが MCP サーバーについて話しており、多くの CRM および ERP アプリケーションが独自の MCP サーバーを持っているときに、Workato の Enterprise MCP をベンダー固有の MCP サーバーよりも選ぶ理由は何かと聞かれます。すべてはツールの増殖という全体的な考え方に遡ります。オーケストレーションが始まった当初、すべての企業が独自のツールを持っていました。SAP は独自の統合ツールを持っていて、Oracle は独自のツールを持っていて、これらすべてのツールは、各ツールに対して別のレベルのスキルを持つ必要がありました。また、別のガバナンスモデルと、これらのツールを管理する別のセットの人員が必要でした。
MCP についても同じことが言えます。すべてのベンダーが独自のセキュリティモデルと独自のガバナンスモデルを備えた独自の MCP ツールを持つことになります。そうすると、約 20 年前と同じ状況に戻ってしまいます。ツールの増殖、つまりこの場合は MCP の増殖が起こります。これはあなたの仕事をさらに難しくします。しかし Workato の Enterprise MCP のようなものがあれば、あなたが持っているすべてのアプリケーションと単一の統合レイヤーを通じてやり取りできるので、あなたが構築したセキュリティプロトコルに従う MCP サーバーを構築することで、価値の実現を加速させることができます。
ベンダー固有の MCP のセキュリティプロトコルに依存する必要はありません。これは Workato One によって支えられており、当社の全体的な接続性ランドスケープがあなたの MCP 導入全体を強化するのに役立ちます。 Enterprise MCP がなければ、あなたはオーケストレーションをしていません。実は、スタック内のすべてのベンダーに制御を外注しているのです。なぜなら、独自の MCP サーバーを持つすべてのベンダーの標準とガイドラインに適応する必要があるからです。ここが Workato の Enterprise MCP が非常に重要になる場所です。
最後に、私たちは MCP について多く話しますが、MCP と AI の中核であり、AI がより賢くなるために必要なものは、オーケストレーションレイヤーです。
オーケストレーションレイヤーはあなたの統合戦略にとって重要です。オーケストレーションレイヤーは強力で適応可能である必要があり、セキュアで、ガバナンスされ、スケーラブルな方法であなたの統合を構築できるようにする必要があります。ここが Workato のエンタープライズグレードの機能が標準で提供される場所です。完全にマネージドされたオファリングにアクセスでき、常時稼働モデルでアプリケーションをデプロイできます。Workato はゼロダウンタイムアップグレード、ログとオーディットストリーミング、そしてあなたのオーケストレーションが複数の方法であなたのアプリケーションをリッスンできる機能を提供します。
Salesforce 内のオブジェクトの変更をリッスンすることも、S3 バケットに追加された新しいファイルをリッスンすることもできます。そしてそのすべてが Workato を通じて実行できます。考え方としては、AI エージェントが未来であるとしても、オーケストレーションは依然として不可欠であるということです。あなたのオーケストレーションをより速く、セキュアに、そしてよりエンタープライズグレードにするのに役立つプラットフォームとパートナーシップを結ぶ必要があります。そしてそれが Workato の出番です。
皆さんに是非、1085番のブースにお立ち寄りいただくことをお勧めします。複数のライブデモンストレーションをご用意しており、agentic orchestration プラットフォームの機能をご紹介したり、Workato の Enterprise MCP の力を実演したり、Workato があなたのビジネスにどのような価値をもたらすことができるかをご体験いただけます。ありがとうございました。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用し、元動画の情報をできる限り維持しつつ自動で作成しています。
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