AIに反復的なエンタープライズ業務を任せる、
承認と監査をひとつのシームレスなフローに統合。
ARIは自然言語のリクエストをアクションに変換し、人による承認に回し、結果を公開します。
Cleviは、AIの試験導入を実際のビジネスプロセスへと変えるためにARIを設計しました。
AIの実験が日常業務に導入されることはありません
チャットボットやAIの実験は増え続けていますが、実際のワークフローとの連携がなければ、サイロ化したままです。各ツールは個別に管理され、組織全体のガバナンスがなければ、試験導入は行き詰まります。
AIが何を行ったかを追跡・監査できない
AIがどの文書を使用し、どのように意思決定に至ったか、誰が承認したかの記録がありません。そのため、規制要件や社内監査要件の下でAIツールを使用することが困難です。
AIが監督なしで高リスクなアクションを実行できる
AIがAPIを呼び出したり、外部システムを変更したり、コードをデプロイしたりできるようになると、制御は難しくなります。企業は、人間によるレビューなしに高リスクなアクションを実行するシステムを受け入れることはできません。
AIは組織のコンテキストを失う
社内文書、ポリシー、用語、業務履歴はAIに引き継がれないため、チームは毎回コンテキストを説明しなければなりません。組織の知識がAI資産として蓄積されることはありません。
長時間実行されるAI作業は追跡が困難
数分以上かかるAIタスクでは、途中の状態を確認したり、エラーが発生した箇所を特定したりできません。それは信頼できる本番運用モデルではありません。
リクエストを受信
基準を固定
実行
人による承認
外部アクション
結果を公開
承認制御
高リスクのアクションが、人によるレビューなしに実行されることはありません。タスクの種類とアクセスレベルに応じて承認ポリシーを設定し、未承認の作業を自動的にブロックします。
監査ログ
AIのすべてのアクションをいつでも監査できます。ARIは、リクエストから結果までの完全な実行履歴を、社内監査およびコンプライアンスのために追跡可能な形式で記録します。
知識の蓄積
コンテキストを組織の資産として管理します。社内文書、業務履歴、意思決定の証拠が蓄積されることで、AIは組織固有の知識に基づいて業務を行えるようになります。
サーバー仲介エンドポイント
ARIはサーバー上でコード実行リクエストを仲介するため、クライアントが実行環境に直接アクセスする必要はありません。
ワークスペースガード
ポリシーにより、コーディングエージェントとして動作するARIがアクセスできるファイルやシステムが制限されます。
リスクの高いアクションの承認
ARIが提案する高リスクなコマンドは、人間によるレビュー後にのみ実行されるため、組織が自動化の範囲を直接管理できます。
検証可能な成果物
ARIは、作成したすべてのコード、文書、出力に実行の証拠と履歴を保存するため、いつでも来歴を確認できます。
リモートファイルの操作体験
ARIはリモート環境のファイル上で作業し、直感的なインターフェースによってユーザーは結果を確認・編集できます。
メモリへの書き戻し制御
ポリシーは、タスク中にARIがメモリへ学習・書き込みできる内容を管理し、意図しないコンテキストの混入を防ぎます。
アダプターの独立性
ARIは特定のLLMやコーディングプラットフォームに紐づいていません。基盤となるモデルや実行環境を変更しても、ワークフローはそのまま維持されます。
本番運用性
タスクの状態、エラー、再試行履歴を本番環境レベルで監視し、ブラックボックス化することなくAIエージェントを運用できます。
レポートの自動化
ワークフロー自動化
コードのデプロイ
ARIは別のエージェントではありません。複数のエージェントやツールをエンタープライズワークフロー内で安全に実行できるようにする、運用、アクセス、監査のためのコントロールプレーンです。
| 代替手段 | 強み | 制限 | ARIが追加するもの |
|---|---|---|---|
| 一般的なチャットボット / RAG | 高速なQ&Aと文書回答 | 実行、承認、外部アクション、公開の制限 | 検索、実行、承認、公開を統合 |
| IDEコーディングアシスタント （Copilot、Cursor） |
個々の開発者の生産性を向上 | エンタープライズワークフロー、リモートエンドポイント、監査から切り離されていることが多い | コーディング作業をCleviのアクセス、承認、証跡、公開のフローに組み込みます |
| 自律型エージェント (OpenHands、Devin) |
ファイル編集、シェルアクセス、テスト、長時間実行されるコーディングタスク | エージェントは、自身のメモリ、ツール、セッション状態を自ら管理する傾向があります | ARIは実行プレーンのみを使用し、サーバーがポリシー、メモリ、承認、成果物を管理します |
| エージェントフレームワーク (LangGraph, AutoGen) |
開発者がエージェントのフローを簡単にコーディングできるようにする | 運用UI、ACL、ドメインデータ、エンドポイントキューのカスタム実装が必要 | 組み込みのCleviオペレーションで補完 |
| RPA / 従来のワークフロー | 構造化されたプロセス自動化とシステム統合 | 非構造化データの検索、自然言語による推論、コード変更が不得意 | LLM、AgentLoop、Toolset、Memory、Code Agentを明示的なワークフローと組み合わせます |
* この比較は一般的な製品特性を反映しています。具体的な機能はバージョンや設定によって異なる場合があります。
ARIは新たなエージェントを作成するものではありません。既存のAIエージェントやツールを、企業のワークフロー内で安全に実行できるようにするコントロールプレーンです。
既存のAIツール、外部コーディングエージェント、社内システムを、追跡可能な1つの実行環境に統合します。
アダプターに依存しない設計により、プラットフォームのロックインを回避し、ERP、文書システム、コラボレーションツール、コードリポジトリなどに接続できます。
たとえば、外部システムの変更、特定のファイルへのアクセス、金額の上限超過など、組織が定めた基準を超える操作は、自動的に人による確認のステップへ移行します。
企業データと実行履歴が社内ネットワークの外部に出ないように設定できます。
金融機関、公共部門の組織、厳格なセキュリティポリシーを持つ企業に特に適しています。
記録を社内監査ツールと統合したり、直接表示・エクスポートしたりできます。
複雑なAI開発なしで、反復的な文書作成、分析、承認業務を自動化できます。
プラットフォームエンジニアは、技術的な統合が必要な箇所でアダプターを設定します。
導入期間は、連携するシステムの範囲と組織の規模によって異なります。具体的なスケジュールについては、導入に関するお問い合わせを通じてご確認ください。