Enterprise Task Execution Platform
AIが、企業の業務を実行する。
安全に。
自然言語で指示するだけ。Agensがツールを選び、手順を組み立て、安全に実行する。ワークフローの設計も、APIの接続設定も不要です。
予算超過の部門を特定し、部門長にSlackで通知して、月次レポートをGoogle Driveに保存して
✅ 予算超過2部門を特定、部門長にSlack通知済、月次レポートをDriveに保存しました。
🔒 承認不要（読み取り+通知のみ）
Why Now
AIエージェントの導入は、3つの壁で止まる
接続の壁
ツールがバラバラ。API設定だけで数週間かかる
SaaS/基幹/データベースの認証方式がすべて異なる。1つ繋ぐたびにコードを書く
構築の壁
フロー設計に専門人材が必要。PoCが本番にならない
n8nやDifyを入れても「ワークフローを設計・保守できる人」がボトルネック
統制の壁
誰が何をしたか見えない。情シスが許可を出せない
監査ログなし、権限管理なし、承認フローなし。本番投入を情シスが止める
この3つの壁を同時に解決しない限り、AIエージェントは「PoCで終わるツール」のままです。
Market Shift
「実行するAI」の需要は証明された。オープンソースAIエージェント「OpenClaw」は3ヶ月でGitHub歴代5位（196,000スター）に到達。個人では爆発的に普及したが、エンタープライズでは認証情報の平文保存、監査ログの不在、コード実行の無制限アクセスといったセキュリティ上の課題が顕在化している。
「AIにやらせる」時代は始まった。問題は「企業で安全に使えるか」に移っている。
What Is Agens
「質問するAI」から「実行するAI」へ
Before: AIに「質問する」
ユーザー:
「予算超過の部門を教えて」
AI:
「経理部と営業部が予算を超過しています」
情報は得たが、その後の作業（通知・レポート・保存）は人間がやる
After: AIが「実行する」
ユーザー:
「予算超過の部門を特定し、部門長にSlackで通知して、月次レポートをDriveに保存して」
Agens:
ERP接続 → データ分析 → Slack通知 → レポート生成 → Drive保存
→ 指示するだけで完了。人間の作業ゼロ。承認が必要な操作は事前に人間に確認。
Agensは、AIエージェントが企業の業務を安全に自動実行するためのプラットフォームです。ユーザーは自然言語で業務を指示するだけ。Agensがツールを選び、手順を組み立て、サンドボックス内で一括実行します。情シスは全操作を監査・統制できます。
Agens In Action
こう指示すると、Agensはこう実行する
メール添付の請求書PDFを読み取って、社内規定との整合性をチェックし、問題なければSAP Concurに登録データを準備して、経理担当にSlackで承認依頼を送って
✅ 請求書3件を解析、規定チェック完了。Concur登録データを準備し、経理担当に承認依頼済。
Before
経理担当が1件ずつ手作業で照合・入力
After
指示するだけ。解析から承認依頼まで自動完了
🔒 Concurへの書き込みは承認後に実行
相談する予算超過の部門を特定し、部門長にSlackで通知して、月次レポートをGoogle Driveに保存して
✅ 予算超過2部門を特定。部門長にSlack通知済、月次レポートをDriveに保存。
Before
経営企画が半日かけて手動集計
After
指示するだけ。分析から通知・保存まで自動完了
🔒 読み取り+通知のみ → 承認不要
相談するDatadogのアラートを検知したら、関連ログを自動収集して、影響範囲を特定し、初期報告書ドラフトを作成して、オンコール担当にTeamsで通知して
✅ アラート検知から報告書ドラフト作成・担当者通知まで自動完了。対応手順の実施は人間が判断。
Before
エンジニアが30分かけて手動で情報集約
After
指示するだけ。検知から報告書・通知まで自動完了
🔒 読み取り+通知のみ → 承認不要
相談する在庫が安全水準を下回った品目を抽出して、過去の受注トレンドから需要予測し、発注推奨リストを作成して、購買担当にSlackで通知して
✅ 安全水準以下5品目を検出。需要予測に基づく発注推奨リストを生成し、購買担当に通知済。
Before
購買担当が半日かけてExcelで分析・リスト作成
After
指示するだけ。分析からリスト生成・通知まで自動完了
🔒 発注実行は含まない（リスト作成+通知まで）
相談する応募メールから履歴書を取得して、スクリーニング基準と照合し、通過者の面接候補日をカレンダーから抽出して、返信ドラフトを作成して
✅ 応募8件をスクリーニング、通過者3名の面接候補日を抽出。返信ドラフトを作成し、送信前に人事担当の確認待ち。
Before
人事担当が1件ずつ手動で書類確認・日程調整
After
指示するだけ。スクリーニングからドラフト作成まで自動完了
🔒 社外メール送信は承認必須
相談するSlackの#it-helpチャンネルの問い合わせを検知して、社内ナレッジベースを検索し、回答を生成して投稿して。解決できなかった場合はJiraチケットを作成して
✅ 問い合わせ「VPN接続方法」に対し、ナレッジベースから手順を検索・回答を投稿。自信度が低い場合は自動でJiraチケット化。
Before
情シス担当が都度対応（問い合わせのたびに手が止まる）
After
指示するだけ。ナレッジ検索から回答投稿まで自動完了
🔒 社内チャットへの投稿は自律実行
相談するProduct Architecture
Skills × Execution × Control — 3つのモジュールが連携する
何に繋げるか？
Agens Skills
接続・拡張する
- 共通MCPゲートウェイ — 全エージェントが通る単一入口
- 84+ツール接続 — Gmail / Slack / Salesforce / SAP等をノーコード接続
- 認証情報金庫 — OAuthトークン・APIキーを暗号化保管
- ドキュメント自動取り込み → RAG用ナレッジ化
- 業務スキルパック — 業務別テンプレート
- MCP標準準拠 — どのAIからも統一的にアクセス
どう実行するか？
Agens Execution
AIエージェントが業務を「やる」
- 動的ツール発見（Tool Search） — 指示から必要なツールを自動特定
- 自動組み立て実行 — 実行計画をコード生成し、一括処理
- サンドボックス実行 — 閉域網対応の安全な実行環境
- シングルエージェント一括処理 — マルチエージェント不要で複雑タスクを処理
誰が何をしたか？
Agens Control
実行を「安全に管理する」
- 承認ワークフロー — 破壊的操作の事前承認
- WAF / DLP — 機密情報の自動マスキング・遮断
- 5年監査ログ — 全操作の完全記録（J-SOX対応）
- RBAC / ABAC — 部署・役職ごとの権限管理
- エージェントID管理 — 「誰が」「どのエージェントから」「何をしたか」
- 閉域網・セルフホスト対応
- IdP連携 — Azure AD / Okta / Google Workspace
How It Works
探す → 組み立てる → 実行する
①
探す（Tool Search）
自然言語の指示から、必要なツール（API）を84+の接続先から動的に発見。全ツール定義をロードせず、必要なものだけ特定するのでコンテキストを圧迫しない。
②
組み立てる（Plan & Code）
発見したツールを使う実行計画をコードとして自動生成。人間がフロー設計する必要がない。従来の「ワークフローを作れる人」ボトルネックをAgensが解消する。
③
実行する（Sandbox Execute）
生成した実行計画をサンドボックス内で一括実行。1回のLLM呼び出しで複数ツールを連続処理し、従来の逐次処理と比べてLLMの往復回数を大幅に削減。
n8nやDifyでは「フローを設計する人」が必要でした。Agensでは指示するだけです。
Approval Boundary
何を自律実行し、何で人間に確認するか — 事前に定義する
Agens Controlの統制は単なるログ記録ではありません。「承認境界」を事前に定義し、安全な操作は自律実行、リスクのある操作は必ず人間の承認を求める設計思想です。
| 操作種別 | 自律実行 | 承認必須 |
|---|---|---|
| 読み取り（メール受信、データ検索、ログ収集） | — | |
| ドラフト生成（返信文案、レポート下書き） | — | |
| 通知（Slackアラート、承認依頼送信） | — | |
| 書き込み（基幹システムへのデータ登録） | — | |
| 外部通信（社外メール送信、外部API呼び出し） | — | |
| 削除（データ削除、権限変更） | — | |
| 金額閾値超過（設定額以上の処理） | — |
この設計は日本企業の承認文化にも適合します。稟議・決裁のプロセスをAIエージェントの実行フローに自然に組み込むことで、既存の業務ルールを壊さずにAI活用を進められます。
Impact
Agensが変えること
| 項目 | 従来 | Agens導入後 |
|---|---|---|
| AIの役割 | 質問に答える | 業務を実行する（Execution） |
| ツール接続 | バラバラに個別設定 | 共通ゲートウェイで一元管理（Skills） |
| ワークフロー構築 | 人間がフローを設計する | AIが自動で組み立てる（Execution） |
| 実行環境 | 個人のPC / クラウド | 企業の閉域網内で安全に実行（Execution + Control） |
| 統制 | 見えない、止められない | 承認・監査・権限で完全統制（Control） |
ステークホルダー別の価値
ビジネスユーザー
課題: AIに業務を「やらせたい」が方法がない
自然言語で指示するだけでタスクが完了する
ExecutionIT部門
課題: 社員がAIツールを勝手に使い始めた。接続先がバラバラ
共通MCPゲートウェイで全エージェントの接続を一元管理
Skillsセキュリティ
課題: AIが基幹システムに書き込むのを許可できない
承認WF + WAF/DLP + 5年監査ログで統制
Control経営層
課題: AIの導入効果が見えない。PoCで止まっている
「実行」まで完結するのでROIが即座に可視化
Execution + ControlIntegrations
あらゆるAI基盤から、あらゆる業務システムへ
お客さまが既に使っているAI基盤から、AgensのMCPサーバーURLを接続するだけで利用開始できます。
コミュニケーション
Gmail・Slack・Teams・Zoom
CRM・営業
Salesforce・HubSpot・Pipedrive
ストレージ
Google Drive・Box・Dropbox・OneDrive
プロジェクト管理
Jira・Asana・Notion・Monday
開発・CI/CD
GitHub・GitLab・Jenkins
データベース
PostgreSQL・MySQL・BigQuery
会計・経理
freee・MoneyForward・QuickBooks
HR
SmartHR・KING OF TIME・BambooHR
LLM
フレームワーク
ワークフロー
Why Agens
なぜAgensなのか
| 比較軸 | OpenClaw | TrustClaw | n8n / Dify | Agens |
|---|---|---|---|---|
| 接続 | 5,700+（未検証） | 1,000+（マネージドOAuth） | 300+（手動設定） | 84+（MCP標準、認証金庫） |
| 実行 | △ 逐次処理 | △ 逐次処理 | × 要フロー設計 | ◎ 自動組立+一括実行 |
| 統制 | × | △ 基本ログ | × | ◎ 承認WF+5年監査 |
| コード実行環境 | ローカルPC（危険） | リモートサンドボックス | なし | サンドボックス（閉域網対応） |
| 対象ユーザー | 個人 | 個人〜SMB | 開発者チーム | エンタープライズ |
| 日本語対応 | × | × | △ | ◎（日本企業SaaS対応） |
「n8n / Difyでいいのでは？」への回答
| 項目 | n8n / Dify | Agens |
|---|---|---|
| 構築の必要性 | フロー設計が必要 | Execution: 構築ゼロ（自然言語で指示→自動組立） |
| ツール接続 | 手動でAPI設定 | Skills: ノーコード接続 + Execution: 動的発見 |
| 実行方式 | 逐次処理（往復型） | Execution: 自動組み立て一括実行 |
| ワークフロー保守 | フロー変更のたびに人間が修正 | Execution: 指示を変えるだけで自動再構成 |
| エンタープライズ統制 | 限定的 | Control: WAF/DLP/5年監査ログ/閉域網 |
「Claude/GPT単体でできるのでは？」への回答
| LLM + MCP単体 | Agens経由 |
|---|---|
| MCPサーバーを自分で構築・接続 | ノーコードで即接続 |
| ツール定義を全ロード（コンテキスト圧迫） | 必要なツールだけ動的発見 |
| 各SaaSのOAuth/APIキーを個別管理 | 認証情報金庫で一元管理 |
| 監査ログなし | 誰が何をしたか5年保存 |
| 個人利用向け | 組織利用・エンタープライズ対応 |
Getting Started
小さく始めて、安全に拡げる
Skills
「まず繋ぐ」- 主要SaaSをノーコードで接続
- 共通MCPゲートウェイで接続先を整理
- 既存のAIエージェント（ChatGPT、Claude等）がそのまま使える
対象: PoC段階、n8n/Difyからの移行
↓「繋いだら、次は実行させたくなる」
Skills + Execution
「業務を実行する」★ ROIが出始める転換点- 自然言語の指示で業務タスクを自動実行
- 動的ツール発見 + 自動組み立て + サンドボックス実行
- フロー設計不要 — 指示を変えるだけで新しい業務にも即対応
対象: 本番業務への適用、1部門での実運用
↓「実行が増えたら、統制が必要になる」
Skills + Execution + Control
「全社で安全に展開する」- 承認ワークフロー、WAF/DLP、5年監査ログ
- RBAC/ABAC、エージェントID管理
- 閉域網/セルフホスト対応
対象: 全社展開、大企業、金融・通信・製造
サービスとの組み合わせ
| フェーズ | 期間 | 内容 |
|---|---|---|
| ブートキャンプ | 3-5日 | 業務棚卸し + プロトタイプ構築 + ROI試算 |
| 導入PJ | 2-4ヶ月 | 本番環境構築 + 承認境界設計 + テスト |
| マネージドサービス | 月額継続 | 運用・監視・改善 |
FAQ
よくある質問
Agensは、AIエージェントが企業の業務を安全に自動実行するためのプラットフォームです。Skills（84+ツール接続）、Execution（自動組み立て実行）、Control（ガバナンス・監査）の3モジュールで構成され、自然言語で指示するだけでAIが業務タスクを完了します。株式会社homulaが開発・提供しています。
n8nやDifyは「ワークフローを設計する」ツールです。Agensは「ワークフロー設計そのものを不要にする」プラットフォームです。自然言語で指示すると、Agens Executionが必要なツールを自動発見し、実行計画を組み立て、サンドボックス内で一括実行します。フロー設計の専門人材が不要になり、指示を変えるだけで新しい業務にも即座に対応できます。
Agens Controlにより、承認ワークフロー（破壊的操作の事前承認）、WAF/DLP（機密情報の自動マスキング）、5年監査ログ（J-SOX対応）、RBAC/ABAC（権限管理）、閉域網・セルフホスト対応を提供しています。「何を自律実行し、何で人間の承認を求めるか」の承認境界を事前に定義する設計思想により、日本企業の承認文化にも適合します。
Claude、GPT-4、Gemini、Llama、Mistral等の主要LLMに対応。フレームワークはLangChain、LangGraph、Crew AI、OpenAI Agents SDK、Google ADKに対応。ワークフローツールはn8n、Dify、Copilot Studio等と連携可能です。特定のAIベンダーにロックインされません。
はい。AgensはMCP標準に準拠しており、お客さまが既に利用しているAI基盤からAgensのMCPサーバーURLを接続するだけで利用開始できます。既存のエージェントやアプリケーションを捨てる必要はありません。
はい。Agens Controlは閉域網（NTT網、AWS VPC、オンプレミス）へのデプロイに対応しています。クラウドにデータを出さないAI実行環境を構築でき、金融・製造・医療等の規制産業にも対応可能です。
AIネイティブ組織への変革は、
早く始めた企業ほど有利になる。
Agensの詳細資料をお送りします。まずはお気軽にご相談ください。