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大規模言語モデルAIビジネス・産業SiliconANGLE AI掲載日時: 2026年9月10日 13:003分で読める

Certinia、System of ActionでVeda AIを24エージェントに拡張

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Certinia、System of ActionでVeda AIを24エージェントに拡張

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    CertiniaがAI基盤「System of Action」を発表し、Veda AIエージェントを14種追加して計24種、Veda Intelligent Actionsを64から135に拡張した。

  2. なぜ重要か

    同社の2026年版調査で、AIを導入した組織のうち期待を超えたのは20%にとどまり、その70%超が「完全統合された業務」を実践していると回答した。

  3. 注目点

    年末までに全プラットフォームで100%のエージェント機能カバレッジを実現する計画で、40以上のエージェントと300のVIAへの拡大が焦点となる。

誰に効くかプロフェッショナルサービスや財務、カスタマーサクセス部門の業務担当者に影響する。提案書作成や工数管理、収益認識といった定型・専門業務をAIエージェントが担うことで、 Salesforce AgentforceやClaude、Microsoft Copilot経由での運用を検討する情報システム部門の選択肢が広がるとみられる。

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背景と解説

Certiniaは17年にわたりプロフェッショナルサービス領域のソフトウェアを提供してきた企業で、今回のSystem of Actionはそのドメイン知識をAIエージェント時代の基盤に転換する動きと位置づけられる。背景には、同社の2026年版Global Service Dynamicsレポートが示す課題がある。サービスおよびIT組織の98%が何らかの形でAIを業務に導入済みでありながら、期待を超えた成果を挙げているのは20%にとどまる。そして成果を出している層の70%超が、営業・デリバリー・財務・カスタマーサクセスをまたぐ「完全統合された業務」を実践しているという。

Malhotra氏は、確率的な性質を持つ大規模言語モデルはメール作成のような単純作業には向くが、財務締めや収益認識のような100%の正確性が求められる業務には決定論的ルールが必要だと説明する。System of Actionの3層アーキテクチャは、構造化データと非構造化データを統合する基盤層、決定論的推論を組み合わせる知能層、業務ワークフローに直接統合するエージェント行動層で構成される。

すでに初期導入企業では、提案書作成時間が平均8時間から1時間に短縮され、プロジェクトマネージャーが月あたり約半週分の生産性を回復したとの成果が報告されている。年末までの100%エージェント機能カバレッジ達成と、40以上のエージェント・300のVIAへの拡大が計画通り進むかどうかが、既存顧客の乗り換え判断を左右するとみられる。

よくある質問
System of Actionは何が従来の自動化と違いますか?
従来の自動化は決められた手順に従うが、System of Actionは企業の文脈を理解し、判断を下し、結果から学習して自律的に行動するように設計されている。
Veda AIエージェントはどこで使えますか?
Certiniaプラットフォーム上でネイティブに実行できるほか、Salesforce Agentforceに展開したり、Model Context Protocolを使ってClaudeやMicrosoft CopilotなどのサードパーティーツールからヘッドレスでVIAを呼び出したりできる。
導入効果の具体例は?
自動提案書作成VIAにより作成時間が平均8時間から1時間に短縮され、プロジェクトマネージャーは1人あたり月に約半週分の生産性を取り戻した。Salesforceコンサルティング会社のDiabsolut Inc.は文書作成時間が70%削減したと報告している。
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