Workday、信頼性と効率性に優れたエンタープライズ AI の実現を目指す AI 研究チーム「Workday AI Research」を発足

エンタープライズ AI が抱える難易度の高い技術的課題に取り組む研究結果を発表

AI エージェントが必要な情報だけを記憶し、複数の AI エージェントの連携によって

精度を高め、不要な情報を削除するための最新研究結果を公開

本リリースは、米国 Workday Inc. が 2026 年 8 月 19 日（現地時間）に配信した英文リリースに

基づき作成した日本語抄訳です。その内容および解釈については、英文が優先されます。

人事、財務とITのためのエンタープライズ向け AI プラットフォームを提供する Workday は 8 月 19 日（米国時間）、企業で活用されるエンタープライズ AI の信頼性、信用性、効率性の向上を目指す専門研究チーム「Workday AI Research」を発足したことを発表しました。

　Workday AI Research の研究成果は Workday における AI 開発に活用されるだけでなく、新たな知見や手法、評価方法として、より広範な AI 研究コミュニティにも貢献します。

　Workday の研究者はこれまで、AI エージェントの長期記憶、説明可能性、マルチエージェント・オーケストレーション、AI 学習における報酬の過剰最適化、レコメンデーションシステム、適応型リソース制御など、エンタープライズ AI における重要な課題について研究を行ってきました。これらの研究成果の一部は、International Conference on Machine Learning （ICML）、International Conference on Learning Representations（ICLR）、ACM Web Conference、Association for Computational Linguistics（ACL）などの機械学習分野における主要な国際会議で採択されています。

次世代のエンタープライズ AI 研究者の育成を支援

　Workday は、AI 研究をさらに推進し、学術コミュニティとの連携を深めるため、「Workday AI Research PhD Fellowship」も開始します。

　本フェローシップでは、AI とエンタープライズソフトウェアの領域で研究に取り組む優秀な博士課程の学生を支援します。採択者には、所属大学への使途を限定しない研究資金として年間 5 万ドルを提供するほか、Workday の AI 研究者による専門的なメンタリングや直接的な共同研究の機会、Workday でのキャリア機会への早期アクセスを提供します。

　詳細はこちら（英文）をご参照ください：workday.com/ai-research

Workday AI Research の最新の研究成果

　Workday AI Research では、企業が AI を導入する際に直面する重要な問いについて研究しています。

AI エージェントは、全ての情報を保存するのではなく「必要な情報」のみを記憶できるか

　Workday の研究者は、AI エージェントが有用な情報を保持しながら、古くなった情報や重複した情報、信頼性の低い情報を除外できる、より選択的なエージェントメモリ（記憶）方式を開発しました。

　検証では、従来手法と比較して精度が 12% 向上し、メモリ全体の品質も約 8% 改善しました。また、重要な情報の 97% を保持しながら、主要な AI ベースの比較対象となる手法と比べて、約 31% 高速に処理できることが確認されました。

　この結果は、より優れたメモリの仕組みによって、有用性と効率性の両方を高められることを示しています。

複数の AI エージェントは、単一の AI エージェントよりも優れた意思決定ができるのか

　Workday の研究者は、複雑な業務を専門性の異なる複数の AI エージェントに分担させることで、回答の品質とルールへの準拠の両方を向上できることを明らかにしました。

　研究では、1 つの AI エージェントが選択肢を検討し、別の AI エージェントがルールへの準拠を確認し、さらに別の調整役の AI エージェントが全体を統括しました。その結果、精度が 5.8% 向上し、最終的な回答はすべて、研究で定めた制約条件を満たしました。

　この研究結果は、企業が AI による質の高い提案と、厳格なガードレールのどちらか一方を選ぶ必要はなく、両立できることを示唆しています。

AI エージェントに「忘れて」と指示すれば、メモリは削除されるのか

　Workday の研究者は、AI エージェントのメモリから情報を削除しても、その情報が完全に消去されるとは限らないことを明らかにしました。

　研究では、AI エージェントに特定の情報を忘れるよう指示したところ、約 5 回に 1 回の割合で、その情報が過去の要約から復元可能な状態で残っていました。

　情報を完全に消去するには、元の記録だけでなく、その情報に言及しているすべての要約も削除する必要がありました。この結果は、AI エージェントにおける「忘却」を実現するには、元の記録を削除するだけではなく、その情報が含まれるすべてのコピーを削除する必要があることを示しています。

　AI によって企業の業務のあり方が急速に変化する中、企業には、必要なコンテキストを適切に保持し、信頼できる形で推奨事項を説明し、明確なガードレールに従うことのできる AI システムが求められています。

　Workday AI Research は、厳密な AI 研究と企業の現実的なニーズを結びつけることで、有用性、効率性、透明性を備え、実際の業務で活用できる次世代の AI ツールの実現に取り組んでいます。

　Workday の製品・テクノロジー担当プレジデントであるゲリット・カズマイヤ（Gerrit Kazmaier）は、次のように述べています。

「AI エージェントが文脈を記憶し、従業員に代わって行動するようになるにつれ、企業はプライバシー、監査可能性、効率性、エンタープライズレベルの精度といった複雑な課題に直面しています。こうした課題は、既存の汎用モデルだけでは解決できません。Workday AI Research は、まさにこうした課題の解決に取り組み、企業が真に信頼し、大規模に導入できる、インテリジェントで信頼性の高い AI システムの構築に必要な、厳密な科学的知見を提供していきます」

                                                                                                                              　 以上

詳細情報

　Workday AI Research の研究成果については、以下をご参照ください。

• Workday AI Research の研究論文の一覧：workday.com/ai-research

• Workday AI Researchの最新の研究成果に関するブログ記事（英文）：

  • Are AI Explanations Dependable? New Workday Study Puts This Question to The Test

  • For Better AI Results, Split The Work Across Agents

  • Research Shows The Best AI Memory Isn’t Bigger. It’s More Selective.

Workday について

Workday は、人事、財務、IT といった、高い正確性と信頼性が求められる領域で、 企業の中核となる業務を支えるプラットフォームとして活用されています。Workday は、AI をビジネスの基盤となるコンテキストやガードレール、信頼できる業務プロセスと緊密に統合することで、業務を支援するだけの AI から、業務を自律的に実行し、定量的な成果を創出する AI エージェントを実現します。世界中で 11,500 社を超える企業が Workday を利用しており、その中には Fortune 500 に選出されている企業の 65％超が含まれています。ワークデイの詳細については、こちらをご覧ください。

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