業務ツールをAIエージェントとつなぐ - Composio

業務ツールをAIエージェントとつなぐ - Composio 機械学習の社会実装勉強会第43回 (2025/01/25) 1

自己紹介名前: 西岡賢一郎 10年以上にわたり、データ分析や機械学習の分野でスタートアップの経営に携わる。現在は、日本とマレーシアを拠点に活動中。 SNS X: @ken_nishi
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenichiro- nishioka/ Facebook: https://www.facebook.com/kenichiro.nishioka note: https://note.com/kenichiro YouTube: https://www.youtube.com/@kenichiro- nishioka 経歴東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社トライディアを設立トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディースタッツ (CTO)・CDPのスタートアップ (Sr. CSM) 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験 2

本日のアジェンダ AIエージェントと業務システム Composio デモ 3

AIエージェントと業務システム 4

企業を取り巻くAI活用の現状大規模言語モデル（LLM）の進化により、企業における業務効率化やカスタマーサービスの改善などで、AIの実用的な活用が可能になってきている ChatGPTやGeminiなどの一般利用の広がり GitHub Copilotに代表されるAIによる開発支援の普及社内文書の要約や分析、顧客対応の自動化など、実務での活用事例の増加多くの企業が独自のAIアプリケーション開発に着手自社の業務特性に合わせたカスタマイズの必要性既存の業務システムとの連携による効率化
セキュリティやコンプライアンスへの対応 5

AIと業務システム連携における技術的進展 ChatGPTやLangChainなどのAIプラットフォームが外部連携機能を提供 Function Calling：AIが外部システムの機能を呼び出せる仕組み Tools/Plugins：特定の機能を追加できる拡張の仕組み API連携：既存システムとデータをやり取りする標準的な方法フレームワークによる開発支援の充実 LangChain：様々なAIモデルやツールを統合するフレームワーク CrewAI：複数のAIエージェントを協調させるフレームワークその他、多数のオープンソースツールの登場
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現状の開発における課題システム連携時の技術的な障壁各システムごとに異なる認証方式への対応が必要 OAuth、APIキー、トークンなど様々な認証情報の実装と管理 APIの仕様理解とFunction Callingの実装に時間がかかる開発・運用における実務的な課題認証情報の安全な管理とメンテナンスシステム間連携のエラーハンドリング複数システムを跨ぐ処理の整合性確保
開発工数の増大によるコスト増人材とスキルの課題 AI開発と既存システム開発の両方の知識が必要新しい技術への追従が継続的に必要専門人材の確保が困難 7

Composio 8

Composioによるソリューション 250以上のツール・アプリケーションとAIを最小限のコードで接続できるプラットフォーム主な特徴： OAuth認証の自動化と認証情報の一元管理自然言語によるAPI操作が可能主要なAIフレームワーク（LangChain、CrewAI、Letta等）との連携従来の開発と比較して、開発期間を数ヶ月から数日へ大幅に短縮 9

実装の簡便性システム連携の手順の簡素化：アプリケーションの選択 Setupボタンによる認証設定認証情報の自動管理 Function Callingの実装の簡素化： APIの仕様をComposioが管理自然言語でのタスク指示が可能コードサンプルの自動生成
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従来のiPaaSとの違い従来型（Zapier等）の特徴：パラメータの明示的な指定が必要システム間連携の設定が複雑プログラマティックな制御が限定的 Composioの優位性：自然言語による直感的な操作 AIに特化した統合機能より柔軟な制御が可能開発者向けの豊富なツール群
具体例での比較： Zapier：チャネルとメッセージを個別に指定して実行 11

将来性と市場価値エンタープライズAI市場の動向 2029年までに3,116億ドル規模に成長予測 AI統合ソリューションへの需要増加企業のDX推進加速による市場拡大 Composioの強み 90%以上の精度を持つAIエージェント開発が可能開発時間の大幅短縮による競争力強化既存システムとの円滑な統合継続的な対応システムの拡大
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まとめ：Composio導入のメリット開発効率の向上認証・API連携の実装工数削減開発期間の大幅短縮保守・運用の簡素化ビジネス価値の創出迅速なAIソリューション展開既存システムの有効活用リソース配分の最適化将来への投資
拡張性の高いプラットフォーム継続的な機能追加と改善エンタープライズAI市場の成長性 13

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