湯ノ森遊狸の庭

OaAS を考えてみる

作成：更新：8 min read

🌱1. きっかけ

  • ガートナーがなんか言っているぞと（まだ本気だしているわけではなさそうだが）
  • AIビジネスを既存企業が考える・提案を受ける、あるいはAIベンダが提案する際に用いられる、きちんとROIが考えられそうな基本的なイメージをOaAS、Fluid Knowledge などの概念として創出している
  • これまではあちこちで語られてきたものの多くは「AIエージェントが仕事を変える！（中身はホラなんか考えて！）」みたいな思い付きレベルだったがこれは少しちゃんとしてそう
  • ガートナーの見解をもとに少し考える

💭2. OaASとは何か

2-1. OaASはビジネスをやる側の視点からの概念

SaaS（Software as a Service）

  • SaaSはソフトウエアをサービスとして売る
  • それまではソフトウェアはサーバーなどハードウエアとセットで販売されていた
  • 欲しいものはソフトだよね、ということでソフトのみをサービスとして売った
  • メールやグループウェアなど差別化要素の少ない共通基盤はインターネット上のサービスを使うようになった。

OaAS（Outcome as Agentic Solution）

  • OaAS＝AIエージェントソリューションによる成果獲得
  • 目的を達成した「成果」そのものにコミットしてサービスとするビジネス
  • SaaSの目的とするところは「成果」であるが、さらに一歩踏み込んでいる

2-2. OaASのプロバイダ

📌3. 適用への課題・規模の問題

  • OaASのキモ、AIエージェント
    • 既存業務を横断的に接続し、実行を完遂するオーケストレーター
    • 業務知識が循環・改善される運用ループの構築
    • 一発・一周目でうまくはいかない前提
  • 規模を大きくとると必要になること
    • 効果を出すためにはある程度の規模が必要
      • 単一業務を対象とするならSaaSと変わらない
    • コンサルティングによる業務の再設計
    • あるいは・同時に、強力な「型・パターン」の適用
  • 発生する課題
    • コンウェイの法則でうまくいかない
    • ERP適用で大混乱するJC（伝統的日本企業）にこんなもの適用できるのか疑問
    • サイロ（事業部門程度の単位）の中でできるのが精いっぱいではないか？
    • まずは事業部門単位で取り扱う、が正しいように思える
    • 全社規模で、は難しい。必ず組織と業務の再設計が必要になる

🛠️4. OaAS が成立（収益化）するためのプロセス

  • つまり「導入して終わり」なわけないので、利益化＝業務効率改善などの成果が出る、まで必死に改善のプロセスを踏んでいかなければならない
  • 単純に進むと結構大変（以下詳述）

Step 0：前提データ確認

  • ERPデータ / CRMデータ / 各種ドキュメント / 各種DB / 業務システムのログ　など
  • 企業内に散在している業務知識を棚卸して何をしたいか何ができるか検討

Step 1：アウトカム定義

  • 成果（Outcome）を 測定可能な状態 に定義して企業とプロバイダで合意
    • 問い合わせの自動解決率
    • 職員（人間）へのエスカレーション率
    • 処理完了までの時間　など
    • きっとめちゃめちゃ難しい
  • 機能定義ではない（SaaSとの相違点）
    • ✖問合せを自動回答にしたい

Step 2：業務知識の抽出とエージェント構築

  • プロバイダーは業務をしらないので前提データから効率化のための知識を引き出して構造化・業務ルール化する
  • 構造化は 最初から完璧ににできないし、目指さない
  • AIエージェント＋LLM＋RAG構成の構築
  • レベルの高い職員の暗黙知で運用が行われいる場合など、難易度高い

Step 3：AIエージェントによる実行

  • エージェントが業務アクションを実行
    • データ検索、状況判断、無理ならエスカレーション、できれば実行
    • 結果のフィードバック
  • 専門知識をもった職員（人間）のサポートが必要でコストは高い

Step 4：ナレッジの更新

  • うまくいかなかった場合の多くは、暗黙知であると推測、ナレッジとして明確化
  • ナレッジ追加、業務ルールの変更としてAIエージェントに返す

Step 5：成果が出てようやく課金

  • ここで初めて Outcomeによる課金が成立する。大変。
    • 解決件数
    • 完了率
    • SLA達成率　など

OaASの考え方

  • 使う・提供する、ものではない
  • 雇って育てる、ものとして考える
  • 雇って育てれば、延々と働いてくれる、人間より安定、安全
  • 企業側はここも理解・納得しないと導入展開は難しい。別な（より段階的な）アプローチが必要

📚4. Info 情報

グラフビュー