IoTプラットフォーム「BizStack」を手がけるMODEは9月17日、現場DXをテーマにしたイベント「MODE CHANGE 2026」を開催した。基調講演でMODE CEO／Co-Founderの上田学氏は、AIエージェントの急速な普及で仕事のあり方が変わり始めていると指摘。現実世界でAIを安全に使う「AIワークフロー」の考え方を示し、これを実装する新製品「BizStack Workflow」を披露した。
AIエージェントの爆発的普及と仕事の変革
上田氏は、現在のシリコンバレーについて「AI技術の進歩は日進月歩で、毎週のように何かが起こっている」と説明。「最新技術が自分たちの領域にどう関わるのかを見極めていくのが非常に大変」な状況だと語った。
2026年前半の大きなトレンドとして「AIエージェントの爆発的普及」を挙げ、AIが質問に答える存在から自らタスクを遂行する存在へ進化し、ソフトウェア開発ではコーディングエージェントが急速に普及していると述べた。シリコンバレーでは人間のリーダーと複数のAIエージェントで開発チームを組むケースも出ているといい、エンジニアにはプログラムを書くことより「何を作るのか」というビジョンを示し、AIの成果を判断してフィードバックする役割が求められるとの見方を示した。
上田氏は現在を「今後20年間続く、仕事の変革の始まり」と表現。インターネットが長い時間をかけて社会に浸透したように、AIもさまざまな仕事に入り込んでいくとの認識を示した。
現実世界でAIを安全に動かす「AIワークフロー」
MODEが注力するのは、設備や車両などが動く「現実世界」だ。上田氏は創業以来「ソフトウェア技術を仮想の世界ではなく、現実の世界に持ってくる」ことに取り組んできたと説明。BizStackはセンサーやカメラから収集した現場データを統合し、AIで業務を支援するプラットフォームで、「現場の今を理解するための情報基盤」と位置付けた。
一方で、AIが状況を理解するだけでなく判断して業務を実行するようになると、安全性という課題が生じる。生成AIは同じ指示に対して常に同じ結果を返すとは限らず、設備が動く現場で誤った判断をそのまま実行すれば大きなリスクにつながる可能性がある。
そこでMODEが示したのが「AIワークフロー」の考え方だ。業務をAIエージェントに丸ごと任せるのではなく、あらかじめ定めた業務プロセスの中にAIによる判断を組み込んで自動化する。「検知」「状況把握」「判断」「手順実行」「報告」の一連のプロセスを定義し、必要に応じて人間が判断することで安全性を確保するという。
上田氏は「一番大事なのは人間との協調」と強調。すべてをAIに置き換えるのではなく、人間とAIがそれぞれの役割を担いながら業務を進めることが重要だと述べた。
新製品「BizStack Workflow」と今後の展開
この考え方を実装するためMODEが開発したのが、ワークフローエンジン「BizStack Workflow」だ。BizStackに集約された現場データに加え、天気や警報などの外部情報を取得し、AIによる判断や通知、レポート作成などを組み合わせて一連の業務プロセスを自動化する。定義したワークフローは再利用できる。
コンセプトは「Deterministicな業務の骨格」×「AIによる柔軟な判断」。決められた処理は確実に実行しながら、必要な部分にAIの判断能力を組み込む。仕組みは「エンティティ」「トリガー」「ワークフロー」「ガバナンス」の4つのレイヤーで構成され、エンティティが現場の「今」をデータとして捉え、トリガーが現実世界の変化を業務開始のきっかけにし、ワークフローが一連の処理を実行、ガバナンスが権限や承認、実行記録を管理する。
講演ではデモも披露された。平日の朝に天気予報を確認し、結果に応じて貯水タンクの水位をチェックしてチャットで報告するワークフローで、発動条件やデータ取得、レポート通知の一連の処理を構築した。各処理は「ノード」と呼ばれる作業単位として組み合わせる。AIエージェントに全体を自由に任せるのではなく、定義されたフローの中にAIの判断を組み込むことで、業務を予測可能な形で実行できるという。
さらに、AIエージェントを使ってワークフロー自体を作成することも可能だ。デモでは「サイロの位置を地図の画像に表示して」と自然言語で指示し、地図上に情報をマッピングする機能を作成。その処理をワークフローとして書き出す様子も披露された。
MODEは今後、トリガーやノードを拡充するとともに、AIエージェントによるワークフロー構築機能などを強化していく方針だ。上田氏は「人間とAIが共に働く現場の未来をつくっていく」と今後の方向性を示した。
