アオラナウが「Agent Growth Platform(AGP)」を発表
アオラナウ株式会社は2026年4月27日、企業における生成AI・AIエージェントの活用を支援するフレームワークとして「Agent Growth Platform(以下、AGP)」を発表し、企業向け導入支援を開始しました。
AGPは、単にAIエージェントを導入するツールではなく、企業内に散在する会議記録、問い合わせ履歴、業務ルール、ナレッジ、判断履歴といった業務コンテキストを抽出・整理し、AIエージェントが安全に活用できる状態へと整えるためのフレームワークです。
企業AI活用における課題とAGPの役割
生成AIの業務活用が進む一方で、多くの企業では「AIに何を参照させるべきか」「どの情報を使わせてよいのか」「誰が更新・承認するのか」「回答品質をどう維持するのか」といった課題に直面しています。
アオラナウはこれらの課題に対し、特定のAIツール導入を目的とするのではなく、企業内コンテキストの診断・設計・整備・運用を通じて、AI活用がPoC(概念実証)で終わらず、実務に定着するための支援を提供します。
背景にある情報分散とコンテキスト管理の重要性
ChatGPTやMicrosoft Copilotなど、生成AIやAIエージェントの活用は急速に広まっています。しかし、企業内の情報はServiceNow、Box、SharePoint、Slack、Teams、Notion、Backlog、会議録、FAQ、問い合わせ履歴など、多岐にわたるシステムに分散しています。この状態では、AIが安全に活用できるとは言えません。
AI活用の成果を高めるためには、AIモデルの性能だけでなく、AIが参照する業務コンテキストの品質と、その運用設計が極めて重要です。また、「何をAIに覚えさせるか」だけでなく、「何をAIに参照させ続けないか」も同様に重要視されます。古くなった業務ルールや終了したプロジェクトの情報がAIの参照対象に残ると、誤った回答や判断につながるリスクがあるためです。
AGPでは、情報の鮮度、責任所在、承認状態、適用ステータスを管理し、古くなった情報や利用すべきでない情報をAIの参照対象から除外することで、誤回答や判断ミスのリスクを構造的に抑制する運用を重視しています。
AGPが提供する具体的な支援内容
AGP構想に基づき、アオラナウは以下の支援を提供します。
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企業内コンテキストの診断とAI活用ユースケースの整理
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コンテキスト分類・メタデータ設計
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権限・承認・更新ルールの設計
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情報の鮮度・適用ステータス管理
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ServiceNowをはじめとする既存業務システムとの連携支援
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AI回答品質の評価・改善
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AIエージェント活用の継続運用支援
AGPは既存システムを置き換えるものではなく、企業が既に利用している業務システムや情報資産を活かし、AIが安全に参照できる状態へと整えることに重きを置いています。
自社実践と今後の展開
アオラナウは、自社内でのAI駆動開発における実践に加え、複数の企業とのPoCを通じて、業務コンテキストの抽出・整理・活用に関する検証を進めています。AGPは、これらの実践から得られた知見をもとに、企業におけるAI活用の継続的な改善を支援する取り組みです。なお、AGPに関連する一部技術については特許出願中であることが明かされています(特願2026-051689、発明の名称:ナレッジ管理方法、プログラムおよび情報処理装置)。
今後は、企業向けのコンテキスト診断、AI活用ロードマップ策定、ServiceNow × AI活用支援、AIエージェントPoC支援を先行して提供し、企業内コンテキストを継続的に管理・改善するためのテンプレート、診断フレームワーク、運用支援基盤の整備を進める予定です。AGPコンテキスト診断に関する相談受付も開始されています。
アオラナウ株式会社の代表取締役社長である我妻 智之氏は、「AI活用の本質は単なるツール導入ではなく、企業内に散らばる業務コンテキストを整備し、運用し続けることにある」とコメントしています。同社は、ServiceNowをはじめとする業務基盤の知見と生成AI活用の実践知を組み合わせ、企業がAIを真に業務に組み込むための支援を推進していく方針です。
アオラナウ株式会社について
会社名:アオラナウ株式会社
所在地:東京都中央区日本橋2丁目1番3号 アーバンネット日本橋二丁目ビル6F
代表者:代表取締役社長 我妻 智之
設立:2023年8月21日
事業内容:ServiceNow導入・開発・運用支援、生成AI活用支援、AIエージェント導入支援、業務改革支援
URL:https://www.aoranow.com
お問い合わせ:contact@aoranow.com
AI Workstyle Lab編集部コメント
アオラナウが発表したAGPは、多くの企業が生成AI導入で直面する「データの散在と品質管理」という根本的な課題に正面から向き合うソリューションです。これにより、AIが参照する情報の信頼性が向上し、誤った判断によるビジネスリスクを大幅に低減できます。特に、カスタマーサポートでのFAQ自動生成や、社内ナレッジベースの高度化、PMOにおけるプロジェクト管理支援など、情報集約と正確性が求められるバックオフィス業務での活用が期待されます。AIを単なるツールではなく、企業競争力の源泉として位置づける上で、AGPのようなコンテキスト運用基盤は、収益向上と業務効率化に不可欠な要素となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
