たった半日で、自社の業務に最適なAIアシスタントを構築できると想像してみてください。シフト引き継ぎの自動化、新しいアプリの監査、さらには最も経験豊富なオペレーターのノウハウを体系化することさえ可能なアシスタントです。これにより、何十年にもわたる人間の専門知識を、拡張性のあるリソースへと変えることができます。
これこそが、Tulip新しい「Composable AI Agents」が掲げる核心的な約束です。しかし、私たちは一時のブームに惑わされることなく、その約束を自らの手で検証したいと考えました。Tulip 、エージェント型AIの可能性を、どれほど迅速に実際の業務成果へと結びつけることができるのでしょうか？
そこで、毎年恒例のOperations Calling 、初の「Agent Builders Challenge」を開催しました。その趣旨はシンプルでした。トップクラスのアプリ開発者15名が、自らが日々直面している実際の運用上の課題を持ち寄り、Tulip 実際に操作してみたのです。
その目的は？たった3時間で何ができるか試してみることでした。その結果は驚くべきものでした。
エージェントのおかげで、高度な技術知識がなくても大丈夫でした。自然な言葉で自分のアイデアを説明することができたし……うまくいかなかったことは何一つありませんでした。
ケン・マッキントッシュ、テレックス社 デジタルマニュファクチャリング担当シニアディレクター
ケンの経験は、この日の重要な教訓を浮き彫りにしている。つまり、開発者たちはデータサイエンティストではなかったのだ。彼らは 、自社の課題を熟知した業務の専門家だった。エージェントは、単に彼らに、その専門知識を体系化し、活用し、さらに強化するための強力な新しい手段を提供したに過ぎない。
単なるAIにとどまらない、それは コンポーザブル AI
当社の最高製品・エンジニアリング責任者であるメイソン・グリデンが説明したように、エージェントの特長は、単に分析するだけでなく、行動を起こす能力にある。エージェントは、「明確な目標はあるものの、その達成への道筋がはるかに不透明な問題解決の可能性を切り拓く」のである。
開発チームがこれほど短期間でインパクトのあるソリューションを開発できたのは、Tulip エージェントが、組み合わせて拡張可能なプラットフォームにネイティブに組み込まれているためです。つまり、硬直的で柔軟性に欠けるエージェント（いわゆる「新しいモノリス」）とは異なり、Tulip 、迅速に設定して、運用中のアプリやワークフローに直接組み込むことができるコンポーネントなのです。
重要なのは、開発者が本番環境にシームレスに統合できる高性能なエージェントを構築するために、複雑なアルゴリズムを記述する必要がなかったという点です。彼らは単にTulipノーコード型エージェントビルダーを開き、以下を定義しただけです：
目標：エージェントに達成してほしいこと。
手順： それらの目標をどのように 達成すべきか、平易な言葉で説明したものです 。
ツール：どのような 機能が必要か（プラットフォームの優位性の核心）――例えば、特定のTulip へのアクセス、他のアプリとの連携、あるいはERPやQMSなどの他システムへのコネクタなど。
この柔軟性と透明性により、単なる汎用的なエージェントではなく、リアルタイムのデータを活用して、貴社の業務内容を深く理解し、それに応じて対応できる専門的なエージェントを構築することが可能になります。業務を統合する広範なプラットフォームへのこの深い連携こそが、その真の威力を発揮する要因であり、「後付け型」のAIソリューションが抱える限界に対する直接的な解決策となるのです。
（Composable AI Agentsのアーキテクチャや機能について詳しく知りたい方は、当社の 「AIエージェントの概要」ブログをご覧ください。)
あらゆる課題に対応する戦力増強要因
ワークショップに参加した顧客たちは、Tulip もたらす最大のメリットの一つについて、「ヒューマン・マクロ」という言葉を繰り返し用いて説明しました。それは、専門家の持つ専門分野や業務プロセスの知識を、組織内の誰もが利用できるツールとしてついに具現化できるという点です。ある開発者は次のように述べています：
自分だけが知っているノウハウをエージェントに組み込み、それを必要とする人に提供することができます。これは、マネージャーや監督者にとって大きな戦力となるものです。タスクの支援やデータ収集を行う「自分自身の分身」のような存在を、簡単に作成できるのです。
TICOトラクターズ 製造部長 マイク・ラウシュ
最も印象的だったのは、現場の生産分析からバックエンドのアプリガバナンスに至るまで、ビルダーたちが同じ基盤ツールを設定することで、いかに多様な課題を解決したかという点です。ソリューションは自然と2つの主要なカテゴリーに分類され、エージェントが製造組織のあらゆる層において、いかに効率性を高め、新たな効率性を引き出せるかを示していました。
業務の拡充と最適化
これらのエージェントは、オペレーターから生産監督者に至るまで、現場チームのサポート役として機能し、現場におけるデータと行動の間のギャップを埋めます。
シフト引継ぎエージェント：ある チームが 、このエージェントを開発しました。これは、生産データ（KPI、安全上の問題、稼働時間など）を分析し、次のシフト向けの優先順位付けされたタスクリストを自動的に生成するものです。Jazz Pharmaceuticalsのジェイソン・ギレスピー氏が指摘したように、この単一のユースケースだけでも、チームが情報の収集に費やしていた1日あたり2～4時間を削減することで、「週に最低10時間」の時間を節約できるとのことです。
在庫分析エージェント：別の チームが開発したこのエージェントは、BOMを分析して近い将来に在庫切れのリスクがある部品を特定し、予防策を提案することで、多大なコストを伴う生産ラインの停止を防ぐのに役立っています。
生産スケジューリング・エージェント：この エージェントは、製品ライン間のプロセスの類似点を特定し、スペースに制約のある施設において効率を最大化する、最適かつ動的な生産スケジュールを生成しました。
欠陥処理エージェント：このエージェントは、あるビルダーが「SMEのボトルネック」と呼んだ課題に直接対処し、 専門家であれば作成に「2週間」かかる可能性のある手動の欠陥処理レポートを、わずか数分で生成できるものに変えます。
エージェントを活用することで、最も経験豊富なオペレーターのノウハウを体系化し、その知識を全員が活用できるようになります。
— ライアン・インファンツォッティ、システムエンジニア、VEKA
ソリューションの設計と導入の加速
また、各チームはアプリ開発者の可能性を広げるエージェントを開発し、アプリの設計と展開を加速させるとともに、新しいチームメンバーの受け入れやサポートを容易にしました。
App & Governance Agent：この エージェントは 、Tulip 企業のベストプラクティス（UI、命名規則、データモデリングの規則など）に照らして監査し、アプリがデプロイ可能な状態になる前に改善案を自動的に提案します。これにより、開発サイクルを大幅に短縮し、企業全体での一貫性を確保します。
新しいビルダーコーチエージェント：チームはこのエージェント も開発しました。 このエージェントは、Tulip 、ライブラリ、および既存のアプリと連携し、特定のユースケースに合わせた新しいアプリの設計方法に関するガイダンスを提供することで、 Tulip オンボーディング時間を大幅に短縮しました。
Expression Creator Agent：別の チームが 、アプリの変数、トリガー、データフローを分析し、複雑なロジックの記述プロセスを効率化するために、このシンプルなエージェントを開発しました。
App Reviewer Agent：ある開発者が 、2つのアプリバージョン間の変更点を自動的に特定し、その変更による影響を評価するために開発したエージェントです。検証や品質保証のプロセスにおいて、大幅な時間短縮を実現します。
「人」が支える継続的な変革
エージェントビルダーがはっきりと示したことが一つあります 。それは、業務におけるエージェント型AIの真価は、人間に取って代わることにあるのではない ということです。 それは、チームを強化し、専門知識を拡大し、真の問題解決の妨げとなる手作業で時間のかかるタスクを自動化する、いわば「戦力増強ツール」なのです。そして、データ、意思決定、行動の間のギャップを埋めてくれるのです。
これは、各メーカーが独自の変革を推進するための新たな基盤となります。
さあ、作り始めましょう
Tulip わずか数時間で作り上げた成果には本当に驚かされました。彼らが次にどんなことをしてくれるのか、今から楽しみです。
Tulip エージェントは、この冬にオープンベータ版を開始します。参加登録をご希望の方、または現在実施中のクローズドベータ版についてのお問い合わせは、Tulip ご連絡ください。
本当の疑問は、あなたが最初に作成するエージェントは何か、ということです。