エージェンティックAIが実現する自律的な意思決定と協働

エージェンティックAI(Agentic AI)は、複数のAIエージェントが連携し、人と協働しながら情報収集・分析から判断、実行までを進めるAIです。富士通は、企業が培ってきた知識や経験をAIにつなぐコンテキストレイヤーとAIエージェント「Watomo」により、意思決定と実行を支援し、AIドリブン変革につなげます。

人とAIの協働で意思決定から実行までを変革するエージェンティックAI

ビジネスの複雑化と変化の加速により、膨大な情報から迅速に判断し、行動につなげることが求められています。こうした環境では、情報収集や分析にとどまらず、その先の判断や実行までを支えるAIの活用が重要になります。

オーケストレーターAIエージェントが複数のAIエージェントを統括する構成図

エージェンティックAIは、与えられた目標に向けて自律的に判断・行動し、情報収集・分析から実行までを進めるAIです。
エージェンティックAIでは、異なる専門性を持つ複数のAIエージェントが自律的に連携し、​与えられた​目標に​向けて​情報収集・分析から​実行まで進めます。さらに、オーケストレーターAIエージェントが全体を統括し、必要に応じて人も加わることで、​複雑な​課題にも​対応します。
AIを個別業務の効率化にとどめず、人とAIが協業し、企業が培ってきた知識や経験を活かしてビジネスの変革と成長を生み出す。これが、エージェンティックAIによるAIドリブン変革です。

企業固有の知識をAIの判断と実行につなぐコンテキストレイヤー

企業の競争力は、保有するデータの量だけで決まるものではありません。業務を通じて培ってきた知識や経験、顧客への理解、判断基準、現場のノウハウなど、その企業ならではのコンテキストに強みがあります。
エージェンティックAIが​目標に​沿って​判断・行動するには、​自社の​業務用語や​ルール、​判断基準、​現場の​ノウハウを​理解する​必要が​あります。​

一方、​こうした​企業固有の​知識は、人や組織、業務システムの中に分散しています。​AIが​持つ汎用的な​知識と​十分に​結び​付いていませんなければ、複数のAIエージェントが連携しても、その企業ならではの業務の意味や背景を踏まえて判断・行動することは困難です。​

この​「コンテキストギャップ」を​埋め、​AIが​業務の​背景や​関係性を​理解できるように​する​基盤が、​コンテキストレイヤーです。​
企業の​データに、​業務用語、​ルール、​判断基準、​プロセス、​データ間の​関係性などの​意味や​背景を結び付け、​人とAIエージェントが共有できる状態をつくります。
共通のコンテキストをもとに、人と複数のAIエージェントが協業することで、企業が培ってきた知識や経験を判断と実行に活かし、その企業ならではの競争力へとつなげます。

企業データと業務コンテキストを活用し、ビジネス成果につなげる構成図

関連情報:業務理解・AI連携・信頼性で意思決定と実行を支える「Watomo」

Watomo

富士通の​AIエージェント​「Watomo」は、​業務への​深い​理解、​多様な​AIとの​連携、​信頼性の​確保を​柱に、​企業の​意思決定と​実行を​支援します。​業種・業務の​知見と、​日本語強化型LLM​「Takane」などの​自社技術を​活かし、​企業データや​業務の​文脈を​理解。​専門性の​異なる​AIエージェントが、​他社の​AIや​外部​システムとも​連携し、​複雑な​課題に​対応します。​さらに、​AI倫理や​セキュリティの​知見を​もとに、​誤回答や​情報漏洩の​リスクを​抑え、​安心して​AIを​活用できる​環境づくりを​進めます。​

よくあるご質問

エージェンティックAIとは?​

エージェンティックAIは、与えられた目標に向けて、情報収集や分析を行い、次のアクションを判断・実行するAIです。人と協働しながら意思決定や業務遂行を支援し、複数のAIエージェントが連携することで、複雑な課題への対応を目指します。

エージェンティックAIとAIエージェントの違いは?

エージェンティックAIは、異なる専門性や役割を持つ複数のAIエージェントが連携し、人も加わりながら、より複雑な目標の達成に向けて判断・行動します。AIエージェントは、与えられた役割や目標に応じて自律的に判断・行動するAIです。

オーケストレーターAIエージェントとは?

オーケストレーターAIエージェントは、目的や状況に応じて複数のAIエージェントを連携させ、全体を統括する役割を担います。それぞれのAIエージェントの専門性を組み合わせることで、複雑な業務や課題への対応を可能にします。

コンテキストレイヤーとは​?​

コンテキストレイヤーは、企業のデータとAIの間で、業務用語、ルール、判断基準、プロセス、データ間の関係性などを保持する領域です。AIが個々の情報だけでなく、その背景や業務上の意味を理解し、企業の業務に沿って活用できる状態をつくります。

エージェンティックAIに​コンテキストレイヤーが​必要なのは​なぜですか?​

エージェンティックAIが業務に即して判断・行動するには、データへの接続だけでなく、企業固有のルールや判断基準、現場のノウハウを理解する必要があるためです。コンテキストレイヤーは、AIの汎用的な知識と企業固有の知識の間にある「コンテキストレイヤー」を埋め、AIの判断と実行を実際の業務に適合させる役割を担います。

コンテキストレイヤーに​よって、​AI活用は​どのように​変わりますか?​

AIによる情報検索や要約にとどまらず、業務上の意味や情報同士の関係性を踏まえた活用へ広げることができます。例えば、選択肢の提示、優先順位付け、次のアクションの提案、ワークフローの支援など、業務の判断から実行までを支えます。

Watomoとは?

Watomo(ワトモ)は、富士通のAIエージェントの名称です。
人とAIが協働しながら、考え、学び、行動を前に進めていく存在を表しています。富士通はWatomoを「エージェンティックAIの考え方を実際の業務や意思決定の中で体現するAIエージェント」と位置付けています。単なる情報検索や文章生成にとどまらず、情報収集・分析・判断支援・実行支援を伴う業務で、人の意思決定を支援します。

関連サイト

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富士通グループは国内でも早い段階から「AI倫理ガバナンス」に取り組んでいます。AIビジネスに携わる企業として、幅広い社会のステークホルダーとの対話を重視しながら、AIがもたらす豊かな価値を広く社会に普及させていくことを目指しています。
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2026年10月30日更新