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AI Builder
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エージェント型AIの時代が、すべてを変える

デジタル化以降、自律型AIは企業変革における最大の好機です。知的能力の限界という制約を取り払い、これまで手の届かなかった新たなビジネス機会の扉を開きます。
自律型AIをうまく活用できる企業は、これまでとは次元の異なる規模とスピードで事業を展開できるようになります。一方、活用が遅れた企業は構造的に不利な立場に置かれ、AI活用を加速させた競合に対して限られたリソースで戦わざるを得なくなります。
ただし、その価値を大規模に引き出すには、既存のプロセスやワークフローを根本から再構築する必要があります。また、AIの本来の能力を、制御・監査・拡張が可能な運用基盤へと組み込むエンジニアリングも不可欠です。現時点でもAIから大きな価値を引き出すことはできます。しかしその活用は、依然として限定的にとどまっています。

現在のAIでも企業は大きな価値を引き出せますが、その活用は依然として限定的です。

レポートを読む
$4.5T statistical data
A diagram showing four turqoise slabs hovering on top of each other, showing the AI Builder advantages

AI Builderとしての優位性

コグニザントは、AI Builder企業というコンセプトをいち早く市場に提示し、その基準を定義してきました。―単なるシステム連携にとどまらず、業界特有の業務知識と現場理解を組み込んだプラットフォーム、エージェント型ワークフロー、ツール、モデルを構築し、AIの可能性を現実のビジネス成果へとつなげます。ワークフロー・業務プロセス・オペレーションの再設計を推進し、フルスタックのAI基盤を構築・運用することで、確かな成果を実現します。

企業はかつてない複雑な状況に直面しています
  • 人とデジタル労働力を組み合わせ、ビジネスモデルを再構築する
  • ソフトウェア開発プロセスを刷新する
  • 不確実性を前提としたエージェント型の業務サイクルを取り入れる
  • AIネイティブなアーキテクチャへ移行し、柔軟で適応力の高いビジネスモデルを実現する

コグニザントのAI Builderアプローチは、AIによる価値創出をより速く、より大規模に実現します。

コグニザントは、AI投資と企業価値を結ぶ架け橋となっています。

ビジネスの再構想

Cognizant BASISコンサルティング手法と、AIを活用した業務プロセスの再設計。

エンタープライズグレードのAIガバナンス、ガードレール、信頼性

責任あるAIのフレームワーク、エージェント開発ライフサイクル手法、エージェントテスト、監査可能性、および運用上のガードレール。

フルスタックかつコンテキストを重視したAIソリューション

コグニザント独自のコンテキストエンジニアリングを活用し、企業固有のコンテキストを設計・体系化・運用することで、カスタマイズされた統合型フルスタックAIソリューションを大規模に提供します。

FinOpsと大規模な経済性最適化

AIFinOps、SLM（小規模言語モデル）、トークン使用量の予測可能性、推論コストのガバナンス、モデルルーティング、およびコストと性能の最適化。

ワークフォース変革

BASIS手法、ワークグラフ（Work Graphs）、人とAIエージェントが協働するオペレーティングモデル、およびCognizant Skillspring人材変革プラットフォーム。

成果連動型サービス

ビジネス成果や業務成果と連動した、柔軟な契約形態。

研究主導のイノベーション

コグニザントのAIラボは、インテリジェントなソリューションとプラットフォームを通じて、実社会に変革をもたらす画期的な成果を生み出しています。受賞歴のある特許技術をシステムに直接組み込むことで、他にはない独自の価値をお客様に提供します。

65

米国で取得したAI関連特許数

90以上

査読付き論文

10

研究パートナーシップ

8

リサーチラボとスタジオ

4

評価

25人以上

AI研究者

AIラボの最新研究成果

MAKER

原子レベルのエージェント分解

MAKERは、複雑で長期的な課題を数百万もの特化型マイクロエージェントへと細分化します。各エージェントが単一の原子レベルの意思決定を処理することで、数百万のステップに及ぶプロセスにおいてもエラーゼロの推論を実現します。

A digital globe within another digital globe

エージェントがエージェントをテストする

エージェントの自動評価

このフレームワークでは、AIエージェントが他のAIエージェントをテスト・検証します。単純なキーワードチェックにとどまらず、回答が実際に正確か、適切か、論理的かを評価します。

A blue digital globe with pink spherical lights around it

エージェントへのタスク委任

分散型タスクオーケストレーション

リーダーとなるAIエージェントがインテリジェントな調整役として機能し、問い合わせ内容に応じて適切な専門エージェントへ自動的に振り分けます。さらに、それらを協働するチームとして編成することで、複雑性を解消し、より迅速で高精度な応答を可能にします。

Digital sperical lines

進化型ファインチューニング

スケールフリーな遺伝的最適化

従来の試行錯誤型のアプローチではなく、生物の進化に着想を得た新しいAIトレーニング手法を用いることで、大規模なAIモデルをより確実にファインチューニングすることが可能になります。これにより、安易な近道や一時的な回避策に頼らない最適化を実現します。

Digital concentric circles

AI Builderというカテゴリーの定義

1990年代、コグニザントは単なるシステムインテグレーターではありませんでした。システムを構築し、お客様の成長を支える成果を生み出してきたのです。しかし、エンタープライズ・ソフトウェアの台頭により、価値は製品を持つソフトウェア企業へと移行し、私たちはインテグレーターとしての役割を担うようになりました。

ところが、AIの進展により状況は一変します。ルールベースで再現性の高い従来型の決定論的ソフトウェアに代わり、確率的に動作し業界特有の業務知識と現場理解を活かす「ソフトウェア2.0」の時代が到来したのです。AIの世界では、システムの重要性がかつてないほど高まっています。エンタープライズグレードの成果を確実に出すには、厳格なガバナンス、文脈を読み解くインテリジェンス、そして監査可能性が不可欠です。

「エージェント型AIの時代は、私たちに再び『ビルダー（構築者）』となる機会を与えてくれました。フルスタックで、カスタマイズされたエージェント型ワークフローを構築し、成果をサービスとして届けられるようになったのです。さらに、これは『AI Builder』という新たなカテゴリーを定義する機会でもあります。業界特有の業務知識と現場理解、そしてAIエンジニアリングにわたる深い専門性、お客様と現場で共創する緊密な関係、そして何より成果に対して責任を持つ運用力——そうした企業として、今後もその役割を担っていきます。」

– ラヴィ・クマール・S、コグニザントCEO

Ravi Kumar, CEO, Cognizant

AI Builderとしてのコグニザントについて、詳しくはこちら。

詳細を見る

AI Builderアプローチの中心要素

BASISフレームワーク

Business-Led Autonomous Systems Integration Services（ビジネス主導の自律型システム統合サービス）— エンタープライズへのAI導入に向けた戦略策定、オペレーティングモデルの設計、チェンジマネジメントを包括的に支援します。

Five people sitting around a table, while a lady is standing and making a presentation
コンテキストエンジニアリング

企業のワークフローや業界特有の業務知識と現場理解、組織に蓄積された知見をAIシステムに組み込むことで、モデルと成果をつなぐ基盤を構築します。

A woman is sitting and working on a laptop, while her partner looks on
AIプラットフォームと製品

独自プラットフォームを通じて、AIと自動化によるレガシーモダナイゼーションを加速します。AI主導のSDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）でイノベーションを促進し、大規模なエージェント化を実現します。

A digital network-scape connected with dotted lights
AIラボによるイノベーション

継続的なイノベーションの成果を、お客様向けソリューションに直接つなげます。

Two male colleagues standing, one talking while the other listens, holding an open laptop
パートナーエコシステム

大手ハイパースケーラーやインフラプロバイダーから独自の価値をもたらすスタートアップまで、幅広く多様なパートナーエコシステムを構築しています。

A display of various company logos

事例: エージェント型プロセスを支える業界別AIスタック

主な課題

KYCの遅延、コンプライアンス対応の負担増、不正による損失、手作業による規制報告

プロセス再設計とAI Builderスタック

  • KYC・コンプライアンス対応のエージェント
  • Neuro AIによる不正検知
  • コンテキストエンジニアリングを活用した規制対応
  • ヒューマン・イン・ザ・ループによる監督と監査証跡の組み込み

成果

  • KYC処理時間を50%短縮
  • 初回承認率が20%から80%へ向上

主な課題

診断支援業務の負担増、苦情対応の遅延、管理業務の負荷増大、患者アクセスの格差

プロセス再設計とAI Builderスタック

  • 診断支援のためのマルチモーダルエージェント
  • コンタクトセンターのエージェント化（ドナー／患者対応）
  • 医療請求・保険請求対応のAIエージェント
  • 苦情対応の自動化

成果

  • トリアージ精度90％以上
  • 人材の75％を再配置
  • 離脱率ほぼゼロ

主な課題

受注管理の遅延、在庫情報の不正確さ、フルフィルメントのスピード不足、エージェントの対応力不足

プロセス再設計とAI Builderスタック

  • AIエージェントによるピッキング最適化
  • Agentforceを活用した受注管理
  • デジタルセールスエージェント（インバウンド／アウトバウンド対応）
  • コンテキストを踏まえたAIによる商品代替提案

成果

  • フルフィルメントを20～45％高速化
  • 受注応答時間を5日から90秒へ短縮

ご存じですか？ なぜ革新的な技術は、普及に時間を要し、その後急速に広がるのでしょうか。

革新的な技術は、企業の業務プロセスに深く組み込まれて初めて、その効果を本格的に発揮します。

ディフュージョン・ギャップ（価値創出に至るまでの時間差）

企業はAIの導入を進めています — しかし大きな変化をもたらすには至っていません。ディフュージョン・ギャップとは、技術の登場から、その価値を十分に引き出せる水準まで活用が進むまでの時間差を指します。現在、多くの企業がこのギャップに直面しています。

出典: NBER Working Paper, 2026年2月

Two litup lines on either dide of a lane converging at the end
ソロー・パラドックス

新しい技術による生産性の向上は、導入が十分に進み、それを前提にワークフローが再設計されて初めて、経済データに現れます。1980年代のコンピューター普及においても、経済学者によって同様の現象が観察されました。

出典: ロバート・ソロー（MIT 経済学者）

Two people sitting at a desk and studying graphs on a laptop screen
生産性のJカーブ

あらゆる汎用技術は、この過程をたどります。導入期には一時的に生産性が低下しますが、業務プロセスや組織、システムが追いつくと、その後の「収穫期」において大きく向上します。

出典: エリック・ブリニョルフソン（スタンフォード大学 経済学者）

Several line graphs on a screen

未来をリードするのは、AIで自らを進化させる企業です

私たちはこれまで、重要な技術の変化をいち早く捉え、お客様の変革と競争力の維持を支えるプロダクトやサービスを迅速に提供することで、信頼を築いてきました。AI Builderとして、企業が競争優位を保ち続けるために求められる、迅速で実効性のあるイノベーションを提供します。

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