MuleSoft AIエージェント基盤導入支援サービス

MuleSoftのAPI管理／iPaaSを中核に、AI Fabric・AI Chain・MCP/A2Aを統合。Agentforceなど複数エージェントを協調させ、業務を自律実行へ。
鍵を握るのが「AIエージェント基盤」。Action化とガバナンス（権限・監査／人の最終承認）で安全に実行し、RAG運用で継続改善。
PoC〜本番〜内製化まで一気通貫で導入を支援します。

AIエージェント基盤とは

AIエージェントを“実行”まで安全に運用し、再利用して横展開するための共通基盤。API／RPA／SaaSをAction化して権限・監査のもとで呼び出し、Human-in-the-Loop（人が最終承認）やポリシーで統制。RAGの継続更新とKPIで品質を改善します。

実行

Actionカタログ（API／RPA／SaaS）を
権限・監査付きで呼び出し
ガバナンス

ポリシー／RBAC／監査ログ／
人の最終承認
運用と改善

RAGの更新運用＋KPI（自動実行率／TTV／MTTR／正答率／再利用率）

※ MuleSoftが接続と統制（Action化・RBAC・監査）を担い、Agentforce／AI Chainが推論と協働を担います。

｢AIエージェント×サービス｣の合体で､“つながる”から“動く”へ。 AIエージェント基盤 × デジタル・サービス基盤融合のポイント

デジタル・サービス基盤により公開され利用可能となった機能やデータをAIエージェントが選択可能なアクションとすることで、企業内の様々な業務をAIエージェントに委ねることが可能になります。これにより、従来型のシステム統合による業務自動化・無人化では実現困難だった複雑で高度な業務領域にも対応することができます。

Point 1
アクション化

既存API／RPA／SaaSを
エージェントの行動(Action)として公開
Point 2
再利用性

API資産を横展開、
A2Aでエージェント間連携を加速
Point 3
ガバナンス

ポリシー／監査ログ／権限を
プラットフォーム側で一元管理
Point 4
拡張容易性

MCPコネクタでLLM・外部サービスを
安全に増設
Point 5
知識の鮮度

RAGパイプラインを
MuleSoftのフローで継続運用

こんな課題をお持ちの方にお勧め

部門ごとにAI活用が分散し、
全社的な標準・ガバナンスがない
既存SaaS／基幹のデータ・機能を
エージェントから安全に使わせたい
RAGの
更新運用(収集・分割・ベクトル化)が
回っていない
自社にあったAIエージェントを
作成したい
PoCは成功したが、
本番運用・継続改善・内製化の
道筋がない
人とAIの協調
(タスク調停、フェイルセーフ、一貫性)
を仕組み化したい

解決へのアプローチ

1.

AIエージェントの作成: Agentforce／AI Chainを活用し、目的ベースの自律フロー、思考・行動・記憶・観察モジュールを設計。チャットUXやプロトタイピングでシナリオ検証まで実施

2.

AIエージェントの拡張: API/RPAをアクションとして公開し、エージェントが社内外サービスを安全に呼び出せるように。MCPコネクタでプラットフォームを横断統合

3.

AIエージェントの協働: 役割の異なる複数エージェントをメタエージェントで編成し、調停・ルール・フェイルセーフを設けて一貫性あるオーケストレーションを実現。A2Aプロトコルにより再利用・連携を加速。

4.

RAGの作成・運用: 文書収集→分割（チャンク化）→ベクトル化→継続取り込みまで単一プラットフォームで提供し、最新知識に基づく応答品質を維持

5.

AIエージェントの管理: AIエージェントをカタログ化し、容易に発見、利用できる仕組みを提供、さらにAIエージェントのライフサイクルの自動化や実行状況を監視

サービスの機能

Feature 1
要件定義・アーキテクチャ設計

目的・ユーザー明確化／技術選定／
モジュール定義
Feature 2
エージェント開発・テスト

プロトタイピング、
シナリオ検証
Feature 3
データ・サービス整備

社内外API/RPA/SaaSを
アクション化
Feature 4
RAGパイプライン構築

収集〜更新の運用まで
Feature 5
協働・オーケストレーション

メタエージェント、A2A
Feature 6
ガバナンス／
運用・セキュリティ設計

ポリシー、監査、Einstein Trust Layer、
継続改善

導入効果

Effect 1
自律実行

受注〜在庫照会〜見積〜請求を
AIエージェントがAPI経由で実行
Effect 2
意思決定の迅速化

ナレッジ＋リアルタイム連携で
洞察から実行まで一気通貫
Effect 3
内製化・再利用

アクション／フローの発見性と
再利用性向上で展開コスト低減
Effect 4
ガバナンス強化

ポリシー・調停・監査と
フェイルセーフで安全運用
Effect 5
CX/EX向上

人とAIエージェントの協調で
体験価値を継続的に改善

事例・ユースケース

Case 1
バックオフィス自動化

請求書抽出〜一括送付〜監査ログ
Case 2
カスタマーサービス

問い合わせ回答〜起票〜SLAフォロー
Case 3
サプライチェーン

在庫・納期横断照会〜見積作成〜承認
Case 4
バックオフィス自動化

請求書抽出〜一括送付〜監査ログ

導入アプローチ

AI Ready 〜導入期〜展開期の順に、MuleSoftを中核としたデジタル・サービス基盤 × AIエージェント基盤を段階的に融合。データ・サービス整備／RAG運用から始め、PoC→本番化→内製化・拡張までを一気通貫で進め、“つながる”だけでなく自律的に“動く”業務を実現します。

AI Ready

AI エージェント活用に向けた準備

STEP 1

データ・サービス整備

社内に分散するデータやサービスを棚卸しし整理、標準化を進め利用可能に整える
STEP 2

RAGパイプライン構築

社内外の文書の収集からRAGを継続的に更新する仕組みを構築する
STEP 3

デジタル・サービス基盤構築

標準化され利用可能なサービスの開発・運用を効率的に行うことが可能な基盤を構築する

導入期

成果の獲得と成功パターンの確立

STEP 4

AIエージェントPoC

効率的なビジネスユースケースを選定し、AIエージェントを作成、効果を検証する
STEP 5

AIエージェント改善サイクル実施

AIエージェントC4E体制構築

AIエージェントの品質を評価、継続的な改善を繰り返し精度を向上させる

AIエージェントの社内活用を推進するとチームを組織する

展開期

統制と基盤構築、展開と活用

STEP 6

AIエージェント基盤構築

AIエージェント社内ルール設備

AIエージェントの活用と展開を見据えた開発と運用を効率的行うことが可能な基盤を構築する

AIエージェント開発・利用にあたってのルール整備を行う
STEP 7

AIエージェント拡張

AIエージェントイネーブルメント

デジタル・サービス基盤とAIエージェント基盤を統合し、AIエージェントがデータやサービスを利用可能にする

AIエージェントの開発・利用に向けた教育の仕組みを整える
STEP 8

AIエージェント協働

AIエージェント内製化・活用

複数のAIエージェントを組み合わせたチームによる複雑な業務の迅速がかつ高度な実現を可能にする

AIエージェントの市民開発と活用を社内に展開する

よくある質問

Q.既存システムやSaaSとどうつながりますか？: A.MuleSoftのAPI管理／iPaaSで社内外の機能をAIエージェント用アクションとして公開。MCPコネクタでLLMや外部サービスも安全に統合します。

Q.セキュリティやガバナンスは担保できますか？: A.MuleSoftのポリシー管理・監査ログ・権限制御に加え、Salesforce基盤ではEinstein Trust Layerを活用。メタエージェント設計でフェイルセーフも実装します。

Q.スモールスタートは可能ですか？: A.はい。優先ユースケースでPoC→本番化の段階導入をご提案。RAGやアクションを再利用しながら横展開します。

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