Fusion の AI と AI Agent Studio の全体像

この章の結論

• Fusion の AI は、予測 AI（Predictive AI）、LLM を使う生成 AI 機能、オラクルが提供する事前構築の AI エージェント（AI agent）とエージェント型アプリ（Agentic app）に分かれます。AI Agent Studio は、エージェントを作る・直す・試す・公開するための設計時（デザインタイム）の環境です
• 26C で AI Agent Studio は画面と機能が刷新されました。デプロイできる単位は**ワークフロー（Workflow）**です。エージェント（Agents）、トピック（Topics）、ツール（Tools）、指示（Instructions）はワークフローの部品になります
• エージェントは実行ユーザーの権限で動きます。Fusion のロールとデータ・セキュリティを超えて、データを参照・更新することはできません
• 使い始める前に、プロファイル・オプション ORA_ASE_SAS_INTEGRATION_ENABLED の有効化、セキュリティ・データのインポート・ジョブの実行、権限グループ（Permission Groups）を有効にしたカスタム・ロールの作成が必要です

対象リリース

本ページは 26C 時点 の公式ドキュメント（How do I use AI Agent Studio? 26C）を基準にしています。AI 機能は四半期ごとに大きく変わります。26D で追加された機能は「26D」と明記しています。画面名は英語 UI 名を主に書き、日本語は説明として添えています。

全体像

Fusion の AI 機能の種類

公式の AI 機能一覧（Features with AI）では、機能ごとに種類（Type）が付いています。ERP の一覧を例にすると、次のように整理できます（26D 時点）。

種類	何をするか	ERP の例（公式一覧より）
予測 AI（Predictive AI）	過去データを学習し、値の推奨や予測を行う	Intelligent Account Combination Defaulting for Invoices（22D）、Predictive Cash Forecasting（25C）
生成 AI（LLM を使う機能）	文章の作成、要約、対話形式の Q&A	AI Agent Studio の説明文の自動生成（Generate）など
AI エージェント（AI agent）	LLM が手順を考え、ツールで Fusion のデータを読み書きしながら業務を進める	Ledger Agent（26B）、Payables Agent for Invoice Ingestion, Compliance and Control（26D）
エージェント型アプリ（Agentic app）	複数のワークフローをまとめた業務用のワークスペース	Project Planning Workspace（26D）、Agentic AI App: Security Command Center（26C）

• LLM は Cohere・Meta・OpenAI などの複数のプロバイダのものが使われます。最新の対応モデルはサポート・ナレッジ（KB796229）で公開されます
• 26D では、目的（アウトカム）を自然言語で指定すると、エージェントがアプリの機能を使って手順を決めて実行するFusion Clawが追加されました。統制された（governed）エージェント実行基盤という位置づけです
• パートナーが作ったエージェントは Oracle Marketplace で公開されています

事前構築のエージェントは「使う」もの、AI Agent Studio は「作る・合わせる」ための道具です。実案件では、まず事前構築のエージェントやワークフローで要件を満たせるかを確認し、足りない部分を AI Agent Studio で拡張・新規作成します。この考え方は、標準機能を優先する Fit to Standard と同じです。

AI Agent Studio の位置づけ

AI Agent Studio は Fusion Applications に組み込まれた開発環境です。外部の AI 基盤とつなぐのではなく、Fusion の中で次のことができます。

1. 事前構築（Seeded）のワークフローを拡張する
2. ワークフローとエージェント型アプリを新しく作る
3. Fusion のナレッジ、ツール、API に安全にアクセスさせる
4. 作ったエージェントを業務フローの中に直接デプロイする

公式ドキュメントが挙げる主な機能は 8 つです。

機能（英語名）	内容
Agent template libraries	テンプレートと自然言語の指示から、エージェントとワークフローを作成・調整する
Workflow orchestration	複数のエージェントを連携させ、途中に人の承認を入れる
Agent extensibility	既存エージェントにデータソース、プロンプト、API を追加して拡張する
Agentic apps	ワークフローとノードを組み合わせて、意思決定を支援するアプリを作る
Native integration with Fusion Applications	Fusion の API・ツールに直接アクセスし、複雑な改修なしでデプロイする
Third-party system integration	外部システムや他社のエージェントと、安全な API で連携する
Trust and security framework	Fusion のセキュリティ設定・ポリシー・アクセス制御を自動的に適用する
Validation and testing tools	デプロイ前に AI の処理の流れを検証する

構成要素（公式の用語）

26C の公式ドキュメントは、AI Agent Studio の構成要素を次の 6 つで説明しています。

構成要素	役割	例
ワークフロー（Workflow）	1 つ以上のエージェントとノードが、決められた手順で業務タスクを処理する。デプロイできるのはワークフロー	書類選考・面接調整・オファー作成をする採用ワークフロー
エージェント（Agents）	LLM で推論し、行動計画を立て、ユーザーと対話する。ワークフローに追加して初めてデプロイできる	会議招集を受け付け、代替日時を提案するスケジュール管理エージェント
トピック（Topics）	指示で専門領域を定義し、会話の範囲と制約を決める。エージェント間で再利用できる	福利厚生エージェントの「確定拠出年金」「持株会」
ツール（Tools）	エージェントが使う道具。1 つのツールを複数のエージェントで再利用できる	ビジネス・オブジェクト、ドキュメント、外部 REST
指示（Instructions）	トピックに適用するルールを自然言語で書く。LLM へ送るプロンプトの一部になる	「分からない場合は回答を作らない」
テスト（Testing）	ツール・トピック・指示の設定と、推論の過程や引用元を確認する	想定質問への回答と、その回答に至った過程の確認

エージェントには役割による種類があります。

• ユーザー・プロキシ・エージェント（User-proxy agent）：利用者の代わりに他のエージェントへ入力を渡す。会話型エージェントとも呼ばれる
• スーパーバイザー・エージェント（Supervisor agent）：複数のエージェントの使い分けを統括する
• スペシャリスト／ユーティリティ・エージェント（Specialist or utility agent）：特定の役割や特定のツールの扱いに特化する

2 つのパターン：ワークフローとスーパーバイザー

パターン	動き方	向いている業務
ワークフロー・エージェント（Workflow Agent）	事前に決めた手順（ノードのつながり）どおりに処理する。決定的で、監査しやすい	経理・人事など、正確さと再現性が重要な業務
スーパーバイザー＋エージェント（階層型）	スーパーバイザーが依頼を解釈し、専門エージェントへ動的に振り分ける	経路が決めにくい、複数領域にまたがる対話

両者を組み合わせる方法（ワークフローの中にエージェントを組み込む）も推奨されています。公式ブログ（2026 年 9 月）では、新しいオーケストレーションはワークフローから作ることが勧められています。スーパーバイザーの振る舞いは、ワークフローの Multi Agent ノードの中で動かせます。既存のスーパーバイザーは Migrate 操作でワークフローへ変換できます（作り直しではなく変換）。

画面構成（26C 時点）

AI Agent Studio は「ナビゲータ > ツール > AI Agent Studio」（Navigator > Tools > AI Agent Studio）から開きます。公式ドキュメントで確認できた主なタブは次のとおりです。

タブ（英語 UI 名）	主な用途
Workflows	ワークフローの作成・編集・デバッグ・公開・エクスポート／インポート
Applications	エージェント型アプリの作成（Applications Builder）
Resources	Agents、Supervisor Agents、Tools、Signals などの部品を管理するサブタブ
Credentials / Connectors	独自 LLM（LLM サブタブ）、Microsoft Teams・Slack・SharePoint などとの接続
Approvals / Policy	人の承認プロセス、ポリシー・モデル（規則による判定）
Monitoring and Evaluation	監視（Monitoring）、評価（Evaluation）、効果（Value）、トリガー実行の確認（Activities）
Marketplace	事前構築のスーパーバイザー・エージェントなど

AI Agent Studio の Ask Oracle 欄に作りたいものを自然言語で入力すると、ワークフローやエージェント型アプリの初期構成が生成されます（Workflows／Applications のタグで作る対象を選びます）。

設定・実装の手順

1. 前提設定（セキュリティ管理者・導入担当が最初に行う）

1. プロファイル・オプションを設定する
   • 「設定および保守 > 管理者プロファイル値の管理（Manage Administrator Profile Values）」で Enable Security Console External Application Integration（ORA_ASE_SAS_INTEGRATION_ENABLED）を検索し、サイトレベルを Yes にします。セキュリティ・コンソールで権限グループを扱えるようになります
2. セキュリティ・データのインポート・ジョブを順番に実行する
   • 「ナビゲータ > ツール > スケジュール済プロセス > 新規プロセスのスケジュール」で、次の 2 つを 1 つずつ実行します
   • ① Import Resource Application Security Data → ② Import User and Role Application Security Data
3. ビルダー・アシスタント用の索引ジョブを毎日実行する
   • Index AI Agent Studio Assistant Objects and Attributes（ワークフロー・エージェント・ツール・トピックなどを索引化し、アシスタントが部品を提案できるようにする）
4. 監視・評価の集計ジョブをスケジュールする
   • Aggregate AI Agent Usage and Metrics（Monitoring and Evaluation タブの数値を集計する。例：1 日 1 回）

2. 作る人（ビルダー）のロール

セキュリティ・コンソール（Security Console）でカスタム・ジョブ・ロールを作り、**権限グループを有効化（Enable Permission Groups）**します。Financials のエージェントを構成する場合は次の 2 通りがあります。

• 方法 A：カスタム・ロールを作る
  • Role Hierarchy（ロール階層）ページの Roles and Privileges タブに ORA_FUN_MANAGE_FIN_AI_AGENT、ORA_FUN_MANAGE_FIN_AI_AGENT_HCM（Manage Financials Intelligent Agent）と ORA_CSO_CONNECTORS_AI_AGENT_MANAGEMENT_DUTY（AI Agent Connector Management）を追加します
  • Roles and Permission Groups タブに ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_FIN_ADMINISTRATOR_DUTY（Fai Genai Agent FIN Administrator Duty）を追加します
• 方法 B：既存のジョブ・ロールを使う
  • Financial Application Administrator（ORA_FUN_FINANCIAL_APPLICATION_ADMINISTRATOR_JOB）を持つ利用者は、そのジョブ・ロールの権限グループを有効にして保存します

全製品のエージェントを構成する管理者には、CX・FIN・GRC・HCM・PRC・PRJ・PSC・SCM の 8 つの Fai Genai Agent <製品> Administrator Duty と、権限 Manage All Intelligent Agents（ORA_FAI_MANAGE_ALL_AI_AGENTS）を付けます。

用途に応じて、次の追加権限を付けます。

用途	追加するもの	コード
外部 REST ツールを作る	権限 Create and Edit Backends for Visual Builder Studio	ORA_FND_TRAP_PRIV
Teams・Slack のコネクタを作る	職務ロール Collab Tools Duty	ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_COLLAB_TOOLS_DUTY
スケジュール・トリガーを使う	職務ロール Fai Batch Job Manager Duty	ORA_DR_FAI_BATCH_JOB_MANAGER_DUTY
監視レコードを見る	権限グループ read:Generative AI Workflow Execution（セキュリティ・ビュー AllRowsRestrictedFields）	—

3. 使う人（エンドユーザー）のロール

1. 権限グループを有効にしたカスタム・ロールを作る
2. ファンクション・セキュリティ・ポリシーに Access Intelligent Agent Chat（HRC_ACCESS_AI_AGENT_CHAT_PRIV）を追加する
3. Roles and Permission Groups タブに FAI GenAI Agent Runtime Duty（ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_RUNTIME_DUTY）を追加する
4. そのカスタム・ロールを、全従業員が持つ共通のジョブ・ロールなどに割り当てる
5. 各ワークフローの Settings > Security タブで、そのワークフローを使えるロールを追加する

コード例

ロール設計は、セキュリティ・コンソールで作業する前に設計書として残しておくと、テスト環境と本番環境で同じ構成を再現しやすくなります。

ロール設計シートの例（ロール名は架空）

# 作る人：経理領域のエージェントを構成するビルダー
- role: XX_FIN_AI_AGENT_BUILDER        # 例：カスタム・ジョブ・ロール
  enable_permission_groups: true       # 必須。忘れると Security タブにロールが出ない
  roles_and_privileges:
    - ORA_FUN_MANAGE_FIN_AI_AGENT
    - ORA_FUN_MANAGE_FIN_AI_AGENT_HCM
    - ORA_CSO_CONNECTORS_AI_AGENT_MANAGEMENT_DUTY
  roles_and_permission_groups:
    - ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_FIN_ADMINISTRATOR_DUTY
  optional:
    - ORA_FND_TRAP_PRIV                  # 外部 REST ツールを作る場合
    - ORA_DR_FAI_BATCH_JOB_MANAGER_DUTY  # スケジュール・トリガーを使う場合

# 使う人：エージェントと会話する従業員
- role: XX_AI_AGENT_USER               # 例：共通の従業員ロールに割り当てる
  enable_permission_groups: true
  function_security_policies:
    - HRC_ACCESS_AI_AGENT_CHAT_PRIV
  roles_and_permission_groups:
    - ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_RUNTIME_DUTY

AI Agent Studio 関連のスケジュール済プロセス（26C）

Import Resource Application Security Data            … ロール設定の前提（①）
Import User and Role Application Security Data       … ①の完了後に実行（②）
Index AI Agent Studio Assistant Objects and Attributes … ビルダー・アシスタント用。毎日
Aggregate AI Agent Usage and Metrics                 … 監視・評価の数値を集計
Process Agent Documents                              … ドキュメント・ツールの文書を処理（自動起動）

落とし穴とベストプラクティス

よくあるミス

• 権限グループを有効にしていない：ワークフローの Security タブでロール一覧が空になる、または目的のロールが出ません。職務ロール側の権限グループを有効にします
• 標準の Employee ロールを探す：ORA_ で始まる事前定義ロールには権限を追加できないため、Security タブに出ません。コピーして作ったカスタム・ロールを使います
• インポート・ジョブを 2 つ同時に流す：Import Resource Application Security Data の完了を待ってから、Import User and Role Application Security Data を実行します
• プロンプトで権限制御をしようとする：プロンプトやガードレールは振る舞いを整えるものです。データの見え方は Fusion のロールとデータ・セキュリティで決まります

• 作る人（ビルダー）・使う人（実行）・サービス・アカウント（スケジュール実行など）のロールは分けて設計します。最小権限のレビューがしやすくなります
• 事前定義ロールを割り当てると、契約していないクラウド・サービスのサブスクリプションとして計上される場合があります（公式の注意事項）。割当前に確認します
• ビルダーの権限は製品ファミリー単位です。他ファミリーのワークフローをインポートしても、そのファミリーの権限がないと表示されません

試験対策ポイント

• 対応する試験：AI Agent Studio 模擬テスト の「AI Agent Studio の構成要素の理解と設定」「ロールとアクセス権限の作成・割当」
• 構成要素 6 つ（Workflow、Agents、Topics、Tools、Instructions、Testing）の定義と、「デプロイできるのはワークフロー」を覚えます
• エージェントの種類（User-proxy、Supervisor、Specialist/utility）と、ワークフロー型と階層型の使い分けを押さえます
• 前提設定の順序（プロファイル・オプション → インポート・ジョブ 2 つ → カスタム・ロール）と、権限グループの有効化がよく問われます
• 実行に必要な HRC_ACCESS_AI_AGENT_CHAT_PRIV と ORA_DR_FAI_GENERATIVE_AI_AGENT_RUNTIME_DUTY、外部 REST ツールに必要な ORA_FND_TRAP_PRIV を区別します

公式ドキュメント

• How do I use AI Agent Studio?（26C）
• Overview of AI Agent Studio
• Components of AI Agent Studio
• Access Requirements for AI Agent Studio
• Provide Access to Configure AI Agents in Oracle Fusion Cloud Financials
• How can I provide access to an AI agent for all employees?
• Oracle AI for Fusion Applications（AI 機能一覧の入口）
• ERP の AI 機能一覧（Features with AI）
• Agentic Patterns in AI Agent Studio（Oracle ブログ）
• Learning Path for Fusion AI Agent Studio（Oracle ブログ）

関連ページ

• エージェント・エージェントチーム・ツールの設計
• プロンプト設計とナレッジ（ドキュメント）活用
• テスト・評価・デプロイ・セキュリティ
• Redwood UX と AI・自動化機能
• セキュリティの基本（ロールベースアクセス制御）
• セキュリティ設計（カスタムロール・データアクセス・監査）
• AI Agent Studio 演習：社内規程 Q&A エージェントを作る