もし、AIが非構造化データの課題を解決していないとしたら、事態を悪化させている可能性があります。
AIが生成する要約、レポート、ドキュメントが山のように増え、どの部署でも管理しきれないほどの速さで増大しています。2026年の企業経営者が直面する課題は、もはやAIを導入するかどうかではなく、AIで解決しようとしている課題をさらに悪化させる前にAIを活用できるかどうかです。
BoxのAI責任者であるヤショダ・バヴナニ（Yashodha Bhavnani）に、企業がこの課題を解決する上で本当に障害となっている要因、そして新しくリリースされたBox Agentがどのような点でほかと異なるのかについて話を聞きました。
主なポイント
- AIを導入する企業にとっての重要な課題は、AIをセキュアに管理し、非構造化コンテンツを活用し、自社のワークフローとユースケースに合わせてカスタマイズすることです。
- AIは、要約、レポート、ドキュメントをさらに多く生成することで、既存のコンテンツの氾濫をさらに悪化させる可能性があります。企業には、AIが生成したコンテンツを効果的に管理・活用できるコンテンツAIが必要です。
- Box Agentは、強力なAIモデルと企業ファイルシステムおよびコンテキスト理解を組み合わせることで、ナレッジワークを容易にするセキュアでコンテンツ中心のエンタープライズAIエージェントです。
- Box Agentは、Box AI Studioを通じてカスタマイズできます。カスタムワークフローとカスタムエージェントを構築することで、AIエージェントによる業務支援能力を拡張できます。
- Box Agentは、より多くのツール、より高度なAIエージェント管理とカスタマイズ、そして大規模なワークフローをサポートするより多くの統合機能によって、今後もさらに進化していくでしょう。
AIが非構造化データの課題を改善するどころか悪化させる可能性があるのは、 なぜですか？
フォーチュン500企業のCIOたちとの会話から明らかなのは、AIが実験段階から、収益、ROI、そして実際のビジネス成果の向上をもたらすことが期待されるものへと変化したということです。
しかし、ほとんどの企業はデータの90%を非構造化データ（ドキュメント、プレゼンテーション、契約書、会議議事録、メールなど）で保有しています。これが、AIの導入効果を制限します。なぜなら、非構造化データは簡単には検索、分析、活用できないからです。
さらに、AIツールはますます多くのコンテンツを生成するようになり、この問題がますます深刻化しています。
そのため、活用されていないすべてのコンテンツを真にアクセス可能にして、企業にとって効果的なものにするコンテンツAIが不可欠となっています。
たとえば、大学院を出たばかりの博士号取得者を採用したとします。彼らは非常に優秀で、高い教育を受けています。しかし、あなたの会社や業務の進め方について何も知らなければ、彼らが提供できる価値は限られてしまいます。
企業がこの問題を解決できない理由は何ですか？
3つの要素があります。「コンテキスト」「構造」そして「セキュリティ」です。
コンテキスト
大学院を出たばかりの博士号取得者を採用したとします。彼らは非常に優秀で、高い教育を受けています。しかし、あなたの会社や業務の進め方について何も知らなければ、彼らが提供できる価値は限られてしまいます。
企業は、汎用AIにおいても同様の制約に直面しています。汎用的なAIモデルには、AIを有効活用するために不可欠な企業固有のナレッジ（業務プロセス、専門用語、組織的背景など）が欠けています。そのため、あらゆるプロンプトに対して、誰かが毎回、手作業でコンテキストを提供しなければなりません。
Box Agentは、Boxが長年培ってきた企業ナレッジ、ファイルシステム、セキュリティに関する深い知見に基づき、企業向けのコンテンツAIとして開発されました。
たとえば、財務報告用のプレゼンテーション資料を作成するために200件以上の財務文書を分析する場合は、自社の経営戦略、テンプレート、ブランドガイドラインなどを把握しておく必要があります。
固有のコンテキストを持たないAIエージェントは、どこから手をつければいいのか分からない優秀な博士号取得者のようなものです。アウトプットは優れているかもしれないが、最終的にはあまりにも汎用的すぎて役に立たないでしょう。
セキュリティ
情報漏洩、越権行為、コンプライアンス違反は、どの企業にとっても看過できない事態です。AIが何かを暴露したり、不適切に扱ったりする可能性があるという懸念から、多くの企業がAIの大規模展開を躊躇しています。エンタープライズレベルのセキュリティを確保するために、AIシステムとモデルプロバイダに高い基準を求めるのは当然のことです。
構造
どんなAIでも、コンテンツを要約することはできます。しかし、AIエージェントが真に役立つためには、コンテンツの構造を本当に理解している必要があります。ファイルシステムを理解し、同じファイルの異なるバージョンが存在することを認識し、最新ファイルは「2026」という名前のフォルダにあるべきことを理解する必要があるのです。コンテンツに関するこれらの詳細情報はすべて、その構造に閉じ込められており、AIでコンテンツを効果的に活用するための鍵となります。
構造を理解していなければ、AIからは役に立たない回答しか得られません。ファイル構造を理解し、AIエージェントとユーザーの両方に適したファイル構造を構築することで、AIはより高い精度とより少ない処理能力でワークフローを自動化できるようになります。
Box Agentは、これら3つの課題にどのように対処しているのですか？
Box Agentは、Boxが長年培ってきた企業ナレッジ、ファイルシステム、セキュリティに関する深い知見に基づき、企業向けのコンテンツAIとして開発されました。
Box Agentは、最新AIモデルを単にラップしたものではありません。Box Agentは、企業のファイルシステムと構造を理解できるように特別に設計されています。関連性や使用状況といったファイルシステムからの重要なシグナルを活用し、ユーザーの質問に対してより的確で根拠に基づいた回答を返すので、ワークフローをより高い信頼性で自動化できます。
Box Agentには、企業にとって非常に重要な2つのセキュリティ上の約束が含まれています。
- ユーザーと同じアクセス権限構造にしたがうため、不正アクセスは一切ありません。
- Boxプラットフォームは最新のAI技術へのアクセスを提供すると同時に、お客様のデータがAIモデルに漏洩することを確実に防ぎます。
Box Agentは、医療、金融、公共など、最も規制の厳しい業界の企業にも採用されています。
最後に、あらゆるビジネスは、独自性、ブランド、ポリシー、コンテンツタイプを持っているので、AIエージェントはそうした環境で動作できる必要があります。
だからこそ、Box AgentをBox AI Studioを使用してカスタマイズして、あらゆる企業の固有のニーズに対応できるようにしました。
考えてみれば、AIエージェント作るのは実はとても難しいことです。AIモデルをホストし、新しいAIエージェントを保護し、コンテンツに紐付ける必要があります。さらに、個別の目的に合わせて具体的な例や指示を追加しなければなりません。
Box AI Studioは、これらすべてをノーコードで提供します。コンテンツの権限を尊重し、ナレッジのコンテキストに基づいて、企業のニーズに応じたAIエージェントを構築できます。
すべてがBox内で完結するため、データの移動やアップロード、セキュリティに関する懸念は一切不要です。AIエージェントは、常に最新バージョンの企業ナレッジに基づいて動作するため、 AIエージェントは常に最新の状態に保たれ、進化し続ける企業環境に対応できます。
考えてみれば、AIエージェント作るのは実はとても難しいことです。AIモデルをホストし、新しいAIエージェントを保護し、コンテンツに紐付ける必要があります。さらに、個別の目的に合わせて具体的な例や指示を追加しなければなりません。
Box Agentは、今後どのように発展いきますか？
私が特に期待しているのは、3つの段階です。
第一段階
Box Agentに追加されるさまざまなツールです。現在、ベータ版のBox Agentでは、最新のSkillsを使ってドキュメントやPowerPointプレゼンテーションを生成できます。今後、Web検索やBoxファイルシステム全体にわたる複数の操作を可能にするツールやSkillsを追加していく予定です。
第二段階
Box Agentを企業固有のユースケースに合わせてさらにカスタマイズ可能にすることです。エンドユーザーが独自のワークフローに合わせてAIエージェントを簡単に作成できるようになります。たとえば、新入社員のオンボーディング専用のAIエージェントを作成すれば、数日間の研修や1対1の面談を省くことができます。また、自分のコンテンツを整理して、ほかの社員がより簡単にコンテンツを見つけて理解できるようにするためのAIエージェントも考えられます。
最終段階
私が最も期待している最後の段階は、AIエージェントが大規模な業務プロセスを支援し、決定論的か非決定論的かを問わず、それらを管理することです。従業員1万人を抱えるある大手保険代理店では、複数の保険金請求で写真が再利用されていないかを確認する必要があります。将来的には、AIエージェントが人間の適切な監督の下で、保険金請求を審査・処理し、重複した写真をより効率的に検出し、関連する保険金請求にフラグを立てることができるようになるでしょう。
処理能力が大幅に向上し、不正行為が削減され、数百万ドルの経費を抑えられる一方で、人間の保険査定員がより影響力の大きい業務に専念できる時間が増え、顧客基盤を拡大する余地が生まれます。
非構造化データの課題は新しいものではありませんが、 企業におけるAIの急速な普及に伴い、その重要性はますます高まっています。ヤショダによれば、この課題を解決するには、ビジネスのコンテキストを理解するAI、AIがインテリジェントにナビゲートできるファイルシステム、そして企業の要件を満たすセキュリティ対策という3つの要素が連携して機能する必要があります。
Box Agentは、これら3つの要素すべてに基づいて構築されており、Box AI Studioは、固有のビジネスニーズに合わせたカスタムワークフローやAIエージェントへとさらに機能を拡張できます。Box Agentの機能の詳細は、こちらをご覧ください。
このブログは、Box, Inc.公式ブログ（https://blog.box.com）2026年4月2日付投稿の翻訳です。
著者: Michael Krantz, Editor in Chief at Box
原文: https://blog.box.com/box-agent-for-enterprise-content
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