ワークフロー・オーケストレーションとは

ワークフロー自動化は、個々のタスクの自動化に焦点を当てています。対照的に、ワークフロー・オーケストレーションは、これらの自動化されたタスクが効率的に相互作用し、論理的なシーケンスに従い、他のシステムと統合してエンドツーエンドのビジネス・プロセスを実現する、接続されたフレームワークを作成します。データ処理や通知、承認、システム更新などのタスクを調整することによって、ワークフロー・オーケストレーションを成功させることで、エラーを削減し、運用を最適化します。

ワークフロー・オーケストレーション・プラットフォームやソフトウェア・ソリューションなどの最新のオーケストレーション・ツールでは、人工知能（AI） や機械学習（ML） 、ローコード・ツールなどのテクノロジーが使用されています。これらのテクノロジーにより、ワークフロー作成が簡素化され、一貫性が維持され、タスク・シーケンスが定義され、顧客関係管理（CRM）、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）、クラウド・サービスなどの外部システムと統合されます。

エージェント AI のワークフロー オーケストレーションへの適用が増えており、システムがより自律的に動作できるようになりました。「エージェント的」という用語は、これらのモデルの主体性または能力が、常に人間の介入なしに独立して行動し、判断力を発揮し、ワークフローを開始し、プロセスを動的に適応させる能力を指します。

実行管理だけでなく、ワークフロー・オーケストレーションによってプロセス・パフォーマンスが可視化されるため、組織はワークフローをリアルタイムで監視し、ボトルネックを特定し、データ駆動型の調整を行うことができます。また、ワークフロー・オーケストレーションにより拡張性を強化できるため、企業は手作業を減らし、オペレーショナル・エクセレンスを維持しながら、成長に伴いますます複雑化するプロセスを管理できるようになります。

ワークフロー・オーケストレーションは、ITやマーケティング、金融、ヘルスケアなどの業界において、業務を合理化し、コストを削減し、スケーラブルな成長をサポートするために不可欠です。IBM Institute for Business Valueが2023年に実施した調査では、経営幹部の92％が、2025年までに組織のワークフローがデジタル化されると考えていました。これらのワークフローでは、AI搭載オートメーションも使用されることが予想されていました。¹

組織は、さまざまなオペレーションを処理するためにさまざまなアプリケーションやテクノロジーに依存しています。ワークフロー組織化により、ツール、システム、チーム全体にわたる複雑なワークフローをシームレスに調整できるようになります。タスクの実行を自動化し、依存関係を管理することで、異種のアプリケーションが効率的に連携することをサポートします。

可視性と制御も強化され、プロセスのリアルタイム監視が可能になります。この監視は、組織が問題を特定し、高い性能基準を維持し、規制コンプライアンスをサポートするのに役立ちます。ワークフロー・オーケストレーションは、複数のソースからのデータ・パイプラインを統合し、部門間のコラボレーションを促進することで、ビジネス・ニーズの進化に応じた拡張性と適応性もサポートします。

ワークフロー・オーケストレーションは、デジタル・トランスフォーメーションの基本的な要素です。日常的なタスクを自動化することで生産性を高め、顧客のオンボーディング、サプライチェーン、オペレーションなどの戦略的プロセスがスムーズに実行されるようにします。手作業による介入を減らし、信頼性を高めることで、企業はより良い結果を得られるようになります。

ワークフロー・オーケストレーションは、ワークフロー・オートメーションやプロセス・オーケストレーション、データ・オーケストレーションなど、他のいくつかのプラクティスと関連しており、しばしば混同されます。ここでは、それぞれについて簡潔に説明します。

ワークフロー・オーケストレーションは、特定の結果を達成するために、一連の相互接続されたタスク、システム、ツールの調整と管理に焦点を当てています。エンドツーエンドの実行とさまざまな環境にわたるワークフローの統合を重視し、依存関係を満たしながらタスクが正しい順序で実行されるようにします。

ワークフロー・オートメーションとは、テクノロジーを使用して、最小限の人間の介入で特定のタスクやプロセスを実行することです。ワークフロー・オーケストレーションよりも範囲が小さく、個々のタスクの自動化に重点を置いています。これに対して、ワークフロー・オーケストレーションとは、これらの自動化されたタスクのシーケンスと相互作用を管理して、一貫性のあるプロセスを作成することです。

データ・オーケストレーションは、特に抽出・変換・ロード（ETL）プロセスやデータレイクなどのシステム間でのデータの移動・変換・統合の管理を扱います。そのため、ソース、ストレージ、アプリの間のデータの流れがスムーズかつ正確になるようにし、ワークフローと意思決定プロセスの両方をサポートすることに重点を置いています。

プロセス・オーケストレーションとは、複数のビジネスプロセスを管理・統合することであり、多くの場合、ワークフローと人とシステムが関与します。ビジネス・プロセス全体のエンドツーエンドの調整に焦点を当て、組織の目標との整合性を促進することで、ワークフロー・オーケストレーションよりも広い視野を持つことができます。

ワークフロー・オーケストレーションを成功させるには、多くの場合、次の手順が含まれます。

–目標の定義
–ワークフロー構造の設計
–ツールとテクノロジーの選定
–実装と統合
– 監視とエラー処理の定義
–ワークフローのテスト・検証
–デプロイと最適化

主要なタスク、依存関係、期待される成果を特定します。既存のプロセスの非効率性を理解し、自動化と最適化によってどのような付加価値が得られるかを判断するのに役立てます。

構造化されたワークフローを綿密に計画し、一連のタスクや依存関係、意思決定ポイントの概要を記述します。このステップでは、プロセス・ダイアグラムや有向非循環グラフ（DAG）などの視覚的な表現を作成し、論理的な流れと実行の明確性をサポートします。

適切なオーケストレーションツールを選択することは、オートメーションを成功させるために重要です。クラウドおよびオープンソース・プラットフォームはワークフローを効率的に管理するのに役立ち、アプリケーション・プログラミング・インターフェイス（API）の統合とデータベース接続はシステム間のシームレスな通信を保証するのに役立ちます。選定プロセスは、拡張性のニーズ、インフラストラクチャーとの互換性、およびワークフローの複雑さによって異なります。たとえば多くのチームではPythonスクリプトを利用してカスタム・コネクターを構築し、オーケストレーション・フレームワーク内のタスク・ロジックを自動化しています。

設計とツールが整ったら、スクリプト、API、イベント駆動型トリガーを通じてタスクの実行を自動化します。さまざまなアプリケーションやシステム間の接続を確立して、シームレスなデータフローを実現します。

リアルタイム監視機能を組み込むことで、実行を追跡し、障害を検知し、性能のボトルネックを特定します。ロギング・メカニズムとアラート・システムを実装し、チームに問題を通知します。リトリーやフォールバック・アクションなどの復旧戦略を自動化して、安定性を維持します。

完全なデプロイメントの前に、ワークフローをテストして、エラーや非効率性または構成ミスを特定します。テスト・ケースを実行して、依存関係が適切に管理され、オートメーションが期待どおりに機能するか確認します。この段階での性能分析は、実行シーケンスを改良して効率を最大限に高めるのに役立ちます。

ワークフローが実行中の場合、効率を維持するために継続的に監視と最適化を行います。実行データを分析して、リソース割り当てをファイン・チューニングし、オートメーション・ルールを調整し、性能の向上を図ります。継続的な改善により、ビジネス・ニーズの変化や技術の進歩に合わせてワークフローが進化します。効果的なオーケストレーションは、初期のデプロイメントから監視、拡張、最終的な廃止まで、ワークフローのライフサイクル全体をサポートします。

ワークフロー・オーケストレーションには、ビジネス運用を強化する主要なメリットがいくつかあります。

効率の向上 ：ワークフロー・オーケストレーションで複雑なプロセスを自動化・管理し、タスクを迅速に作成・デプロイ・監視できるようになります。エンジニアが手動または必要に応じて管理するには複雑すぎるオペレーションや時間がかかるオペレーションを処理できるため、運用効率が向上します。

信頼性の向上: ワークフロー・オーケストレーションにより、タスクが正しい順序で実行され、タスク間の依存関係が管理されるため、エラーの可能性が減り、プロセスの信頼性が高まります。

オブザーバビリティーの向上： 高いオブザーバビリティーを持つワークフロー・オーケストレーションにより、ワークフロー内のすべてのタスクを最初から最後まで可視化し、ユーザーが必要に応じて応答して再試行できるようになります。

拡張性：ワークフロー・オーケストレーションにより拡張性が向上するため、組織は品質や精度を損なうことなく需要に対応できます。

適応性：ワークフロー・オーケストレーションは、トリガーやインフラストラクチャーの多様性を可能にし、組織が様々なユースケースや変化する要件に適応できるようになります。

テクノロジーは、日常的なタスクを自動化し、インテリジェントな意思決定を可能にし、システム間のシームレスな統合を可能にすることによって、ワークフローのオーケストレーションで中心的な役割を果たします。こうした進歩を活用することで、組織は業務の効率化、リソースの有効活用、俊敏性の向上を実現できます。

ワークフロー・オートメーション・ツールとプラットフォーム： 最新のオーケストレーションでは、ローコード/ノーコード・ツールや専用のオーケストレーション・ソフトウェアなどのワークフロー管理プラットフォームを使用して、ワークフローを設計および自動化しています。Amazon Web Services（AWS）、IBM® watsonx Orchestrate®、Microsoftなどのクラウドベースのプラットフォームを使用すると、ユーザーはコーディングの幅広い専門知識がなくても、プロセス・マッピング、ルール定義、他のシステムと統合できます。

Apache Airflow、Preect、Kubernetesなどのオープンソース・プラットフォームは、ワークフローの設計と自動化のための同様の機能を提供しています。組み込みコネクタにより複数のアプリケーションが統合され、クラウドおよびオンプレミスの参考情報の自動プロビジョニングが可能になります。

CRM、ERP、Eメールシステムなどのアプリケーションを接続することで、正しい一連のステップを効率的に構成し、維持することができます。また、スムーズなデータ・フローのためにAPI、データベース、外部システムとの統合も容易にします。

AIと機械学習： AIとMLを使って、ワークフローのオーケストレーションを強化でき、特にビッグデータのワークロードなどを強化して、障害を予測し、ワークフローを動的に最適化することができます。AIを使って、インテリジェントな意思決定と適応型のワークフローが実現でき、ワークフローのオーケストレーションを強化できます。MLアルゴリズムはワークフローのデータを分析してパターンを検知し、結果を予測し、改善を推奨します。

また、AIは、顧客からの緊急依頼の優先順位付けや、ボトルネックに対処するためのリソースの再割り当てなど、事前定義されたルールやリアルタイム入力に基づいてタスクを動的にルーティングすることもできます。例えば、カスタマー・サービスのワークフローでは、AIが受信したチケットを分析して優先度別に分類し、最適なエージェントに割り当て、履歴データに基づいて解決策を提案できます。

エージェント型AI： エージェント型AIは、オーケストレーション・プラットフォームに高度な自律性を与えることで、従来のAI機能を拡張します。標準的なオートメーション・モデルや予測モデルとは異なり、エージェントAIエージェントは、変化する状況や組織の目標に基づいて、積極的にワークフローを開始し、優先順位を調整し、プロセスを再構成することができます。マルチエージェント・システムでは、各エージェントが目標を達成するために必要な特定のサブタスクを実行し、その取り組みはAIオーケストレーションを通じて調整されます。

たとえば、エージェント型AIシステムは、人間による明示的な指示を待つことなく、ピーク時のトラフィック発生時に新しいカスタマー・サポート・ワークフローを自動的に開始したり、混乱に応じてサプライチェーンのタスクを優先順位付けしたりすることができます。

6か国または地域の業種・業務横断的なオペレーション幹部750人を対象とした調査では、80％以上がグローバル・ビジネス・サービスの自動化を主要な戦略的必須事項として挙げています。86％が、AI型エージェントのおかげで、プロセスの自動化とワークフローの再発明の効果が高まっていると回答しています。 ²

自然言語処理（NLP） 、 チャットボット ： AI駆動型のNLPは、ワークフロー・オーケストレーション・システムが自然言語でユーザーと対話することを可能にし、アクセシビリティを向上させ、複雑さを軽減する。チャットボットは、休暇申請の処理やレポートの作成など、ユーザーからのインプットに基づいてワークフローをトリガーできます。人事システムに統合されたチャットボットは、マネージャーが新しい従業員を採用するときに、オンボーディングのワークフローを始めることができ、アカウントの設定やオリエンテーションのスケジュール設定などの手順を自動化できるケースがあります。

Robotic Process Automation （RPA）：  RPAは、データ入力、レポート作成、システム更新などの反復的な、ルールベースのタスクを処理するために、ワークフロー・オーケストレーションに統合されることがよくあります。RPAチャットボットは、オーケストレーション・プラットフォームと連携して動き、APIや自動化機能が組み込まれていないレガシー・システムやアプリケーション全体でタスクを実行します。RPAにより、大量のタスクを完了する際の精度と速度が向上し、人間の担当者はより戦略的な活動に集中できるようになります。

データ統合とオーケストレーション・テクノロジー： オーケストレーション・プラットフォームでは 、データ統合テクノロジーを使って、ワークフローから正確なリアルタイム・データにアクセスすることが可能となります。AIはデータを変換、クレンジング、分析することでデータ・オーケストレーションをさらに最適化し、ワークフローが信頼できる洞察を活用できるようにします。AIベースのデータ・オーケストレーションは、複数のプラットフォームからセールス・データを集約し、自動化された請求書発行ワークフローやリアルタイムのセールス・ダッシュボードに最新情報を提供できます。

Monitoring and Analytics： AIを活用した分析およびデバッグ・ツールは、リアルタイムの可視化を可能にすることで、ワークフローのスムーズな実行を支援します。こうしたワークフロー・オーケストレーション・ツールにより、タスク完了率、ボトルネック、リソースの使用状況に関する洞察が生成され、継続的な最適化が可能になります。予測分析により潜在的な遅延や障害を予測できるため、事前に調整することができます。また、AIにより、タスクの再割り当てやワークフローの再構成など、最適化の機会を突き止められるので、効率を高め、繰り返しエラーを回避できます。

ワークフロー・オーケストレーションの主なベスト・プラクティスには以下のようなものがあります。

• 現在のワークフローの分析と把握
• 目標と目的の明確な定義
• データのシームレスな統合
• 拡張性と柔軟性を考慮した設計
• 条件付きロジックとエラー処理の実装
• ユーザーのエンゲージメントとトレーニング
• 徹底的なテストと検証
• 継続的な監視と最適化

まず、既存のワークフローを計画・評価して、非効率性や冗長性、改善の余地がある領域を特定します。この基盤が明確な出発点を確立します。

コスト削減、業務効率化、連携の強化など、ワークフローで期待される成果を明確にします。これらの目標は、業務上の優先事項との整合性を支援します。

堅牢なデータ統合により、ワークフローは維持され、接続されているすべてのシステムからリアルタイムで正確なデータにアクセスできます。統合されたデータ・ファブリックは包括的な知見を提供し、スムーズな運用が可能になります。

将来の成長や変わりゆくニーズを考慮してワークフローを構築します。モジュール式設計と動的なルールにより、ワークフローは全面的な見直しを必要とせずに適応できます。

さまざまなシナリオに対応したルールを組み込み、堅固なエラー処理の仕組みを構築することで、障害を未然に防ぎ、ワークフローの継続性を維持できます。

チームメンバーと利害関係者にワークフローについての教育を実施します。それぞれの職務、ワークフローの目的、一般的な問題の処理方法を明確に理解できるようにします。

制御された環境での厳格なテストを通じてワークフローを検証します。現実世界の状況をシミュレートして、効率を向上させ、デプロイメント前に問題を解決します。

監視ツールを使ってワークフロー・パフォーマンスの効率を追跡します。測定基準を定期的に分析し、ボトルネック、非効率性、改善の余地がある分野を明らかにします。

ワークフロー・オーケストレーションは、タスクのオートメーションとシステムおよびチーム全体の調整を通じて、業種・業務全体の複雑なプロセスを合理化します。注目すべきお客様事例とユースケースをいくつかご紹介します。

ITシステムでは、インフラストラクチャー、アプリケーション、マイクロサービス、セキュリティー・ツールから多くのアラートを生成します。手動での管理は時間がかかり、ダウンタイムやセキュリティー・リスクにつながる可能性があります。ワークフロー・オーケストレーションは、アラートの優先順位付け、修正プログラムの自動化、未解決の問題の適切なチームへのエスカレーションを行ううえで役立ちます。

継続的統合と継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインは、現代のソフトウェア開発に不可欠であり、これにより迅速な反復と高品質のリリースを担保できます。ワークフロー・オーケストレーションは、ビルド・プロセスの自動化、テストの実行、依存関係の管理、環境間での更新のシームレスな展開によって、DevOpsの効率を高めることができます。これらの複雑なタスクを調整することで、オーケストレーションは人的なエラーを減らし、ソフトウェア・デリバリーを加速できます。

サプライチェーンには、メーカーや倉庫業者から流通業者や小売業者まで、複数の利害関係者が関与しています。複雑なサプライチェーン・プロセスを手作業で管理するのは非効率的です。ワークフロー・オーケストレーションでは、インベントリーの追跡と出荷のスケジューリングを自動化すると同時に、データレイクと統合して予測の精度を高めるのに役立ちます。例えば、オーケストレーションされたワークフローは、気象の乱れに基づいて物流を自動的に調整し、出荷を再ルーティングして遅延を回避できます。

顧客のオンボーディングは、文書の確認、承認、アカウントの設定、個別のサービス設定を必要とする多段階のプロセスです。ワークフロー・オーケストレーションを使うことで、企業はCRMシステムとコンプライアンス・プラットフォーム間のコネクターを統合でき、オンボーディングのワークフローを自動化し、スムーズで安全な顧客体験を実現できます。例えば、金融サービスでは、オーケストレーションされたワークフローによって新しい顧客のIDを認証し、コンプライアンス・チェックを実行して、アカウント・アクセスを自動的にプロビジョニングできます。

クラウド・システムでは、不要なコストを抑えつつトレーニングをスムーズに進められるように、必要に応じて計算能力を調整します。AWSなどのクラウドベースのインフラ上にあるオーケストレーション・プラットフォームを利用することで、AIモデルのトレーニング用に計算リソースを動的に割り当てることが可能です。