AIエージェントは「作る」から「管理して使う」時代へ。MakeOSが示す企業のAI活用の未来
AIエージェントを導入したものの、実際にどのような業務を処理しているのか把握できない。
AIによる業務自動化を進めたいが、情報漏えいや誤操作が心配。
こうした課題を抱える企業が増えています。
2026年10月20日、業務自動化プラットフォームを提供するMakeは、イベント「Waves ’26」において、AIエージェントの透明性と統制を重視した新たな構想と、新製品「MakeOS」を発表しました。
今回の発表から見えてくるのは、企業のAI活用が単なるチャットや文章生成から、AIエージェントが実際の業務を実行し、人間がその動きを管理する段階へ進みつつあるという変化です。
本記事では、Makeの発表内容を整理するとともに、中小企業がAIエージェントを安全に導入し、業務改善につなげるためのポイントを解説します。
MakeOSとは？AIエージェントのブラックボックス化を防ぐ新たな基盤
MakeOSは、企業内で稼働するAIエージェントや業務自動化の仕組みを可視化し、管理することを目指した新製品です。
Makeは今回、AIエージェントの時代には「ブラックボックス」ではなく「グラスボックス」が必要だという考え方を示しました。
従来、AIエージェントの利用が拡大すると、次のような問題が生じる可能性があります。
- どのAIエージェントが、どの業務を処理しているのか分からない
- AIがアクセスできる社内情報の範囲が不明確
- 誤った処理が発生しても原因を追跡できない
- AIの利用コストや投資対効果を把握できない
- 特定の担当者だけがAIの仕組みを理解している
MakeOSは、こうした課題に対し、AIエージェントの動作や責任者、実行コスト、アクセス権限などを一元的に把握できる環境を目指しています。
なお、2026年10月時点でMakeOSはクローズドベータ段階であり、すべての機能が一般提供されているわけではありません。
Makeが示した4つの重要な機能領域
今回の発表では、企業のAI活用を支える4つの領域が示されました。
1. Discover：業務を分析し、自動化すべき仕事を見つける
AI導入で最初に重要なのは、どの業務を自動化するかという判断です。
MakeはCelonisの技術を活用した「Make Process Intelligence」を発表しました。
タスクマイニングやプロセスマイニングを通じて、実際の業務の流れや作業時間を分析し、自動化による効果が期待できる業務を発見する構想です。
AI導入を成功させるには、ツールを選ぶ前に業務を理解することが重要です。
2. Build：AIを活用して業務フローを構築する
MakeのAIアシスタント「Maia by Make」は、自然言語による指示から業務フローの構築を支援します。
例えば、次のような業務自動化が考えられます。
- 問い合わせメールを分類して担当者に通知する
- 顧客情報をCRMに登録する
- 定期レポートを作成する
- 社内申請を確認して承認者に通知する
AIが業務フローの構築を支援することで、開発の負担を軽減できる可能性があります。
ただし、業務ルールの整理や例外処理、動作検証は引き続き重要です。
3. Govern：AIエージェントの権限と操作を管理する
企業でAIエージェントを利用する際、特に重要なのがアクセス権限の管理です。
例えば、顧客情報を参照するAIエージェントに、すべての顧客データの変更権限を与える必要はありません。
Makeは、エージェントが利用できる接続先や操作を制限する仕組みを強化する方針を示しています。
AIが何を実行できるのかを明確にし、必要に応じて人間による承認を組み込むことが、安全な業務自動化につながります。
4. Observe：AIの動作を可視化し、継続的に改善する
AIエージェントは、導入しただけで終わりではありません。
正常に動作しているか、期待した成果が出ているか、運用コストが適切かを継続的に確認する必要があります。
Makeは「Make Grid」による構成の可視化や、監査ログ、イベント監視などの機能を紹介しています。
これにより、AIエージェントの利用状況を把握し、運用改善につなげることを目指しています。
中小企業のAIエージェント導入で重要な3つのポイント
Makeの発表は、大企業だけでなく、中小企業のDX推進にも重要な示唆を与えています。
ポイント1：AIを導入する前に業務課題を整理する
「AIを使いたい」という目的だけでは、十分な成果につながりません。
まずは、現在の業務で時間がかかっている作業や、担当者に依存している業務を洗い出すことが必要です。
例えば、問い合わせ対応、報告書作成、データ入力、社内情報検索などは、AI活用を検討する候補になります。
ポイント2：AIに任せる範囲と人間が判断する範囲を分ける
すべての業務をAIに任せる必要はありません。
情報収集や定型処理はAIが担当し、重要な判断や最終承認は人間が行う仕組みが現実的です。
特に、顧客情報の変更、契約処理、請求処理などは、権限管理や承認フローの設計が重要です。
ポイント3：既存システムとの連携を考える
AIエージェントの価値は、既存の業務システムと連携することで広がります。
Microsoft 365、Teams、SharePoint、CRM、販売管理システムなど、企業がすでに利用している仕組みとの連携を検討することが重要です。
例えば、Microsoft CopilotやCopilot Studioを活用し、社内情報の検索、問い合わせ対応、業務フローの実行を支援する仕組みが考えられます。
AIエージェントの導入は、PoCから本番運用までの設計が重要
AIエージェントの導入を成功させるには、段階的に取り組むことをおすすめします。
ステップ1：業務課題の整理
現状業務を分析し、自動化の対象と期待する効果を明確にします。
ステップ2：小規模なPoC（概念実証）
限定した業務でAIエージェントを試し、技術的な実現可能性と効果を検証します。
ステップ3：セキュリティ・権限設計
利用する情報、アクセス権限、承認フロー、ログ管理を整理します。
ステップ4：本番導入と運用改善
利用者への教育、運用ルールの整備、効果測定を行い、継続的に改善します。
重要なのは、AIエージェントを作ること自体ではなく、企業の業務に定着させ、継続的な成果につなげることです。
名古屋でAIエージェント・生成AIの導入支援なら株式会社光翼へ
株式会社光翼では、企業の業務課題を整理し、DX・生成AI・AIエージェントの導入を支援しています。
Microsoft 365、Microsoft Copilot、Copilot Studioなどの活用を含め、既存業務やシステムとの連携を考慮した導入をご提案します。
光翼が提供する支援サービス
DX・AI顧問サービス
業務課題の整理、AI活用テーマの選定、改善施策の優先順位付け、継続的なDX推進を支援します。
Copilot・AIエージェント導入パッケージ
現状調査からPoC、研修、本番導入まで、段階的なAI活用を支援します。
業務システム改善・保守サービス
既存システムの改善や運用支援を通じて、AI導入後も継続的な業務改善を支えます。
「AIエージェントを導入したいが、何から始めればよいか分からない」
「Microsoft Copilotを導入したが、業務活用が進んでいない」
「既存の業務システムとAIを連携させたい」
このような課題をお持ちの企業様は、ぜひ株式会社光翼へご相談ください。
まずは、自社のどの業務にAIを活用できるか、一緒に整理するところから始めませんか。
参考情報
Make公式ブログ（2026年10月20日）
Waves ’26: The glass box for the agentic era
※本記事はMakeの公式発表を参考に、株式会社光翼が企業のAI導入・DX推進の観点から解説したものです。MakeOSの機能・提供状況は変更される場合があります。
Follow on LinkedIn