AIエージェントとは？知っておくべきこと

AIエージェントは、意思決定を支援し、タスクを自動化し、効率を最適化するために、現代の職場でますます使用されるようになっている。

さまざまなAIソリューション、機械学習ソリューション、そしてさまざまな環境に適応するための自然学習プロセスが含まれる。

この記事では、「AIエージェントとは何か？

AIエージェントの仕組みについて知っておくべきことをすべてまとめましたので、貴社のビジネスモデルに適したアプリケーションをお選びください。

詳しくは以下をご覧いただきたい！

AIエージェントとは何か？

AIエージェントは、職場の専門家がさまざまな作業を行うのを支援する自動化されたソフトウェアである。

機械学習と自然言語処理に依存する人工知能システムが、身近な環境から情報を吸収し、人間の介入なしに意思決定を下すのだ。

従来のほとんどのコンピューター・ソフトウェアとは異なり、AIエージェントは、タスクの実行や回答の提供に、プログラムされた一連のルールやプロンプトを必要としない。

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彼らは自分たちの状況を観察し、介入することなく問題を解決できる高度なシステムを持っている。

彼らは驚くほど多才で、求められる仕事によってエージェントの本質的な構成要素は異なる。

人間は目標を設定するかもしれないが、AIエージェントはその目標を達成するために取るべき正しい手順を決定する。

AIエージェントの種類

AIエージェントがどのように動作し、さまざまな状況下で応用されるかを理解するために、さまざまなAIエージェントの例を探ってみよう。

カスタマーエージェント

カスタマーエージェントは、24時間365日、企業がユーザーと関わり、問い合わせに対応し、カスタマーサービス業務を支援する。

このタイプのAIエージェントは、自然学習処理システムを使用しており、会話調で顧客とコミュニケーションをとり、シームレスなカスタマーサポートを提供することができる。

例えば、フォルクスワーゲンUSは、グーグルのジェミニと協力して、独自の AIバーチャルアシスタントをMyVWアプリに追加した。

このソリューションは、ドライバーの車両使用に関する要望に応え、携帯電話のカメラを使ってウインカーなどの機能の使い方を説明することができる。

階層エージェント

階層型エージェントは、いくつかのレベルにわたって定義された構造に従い、それぞれが異なるタスクに集中する。

これは、低レベルのエージェントが特定のタスクに集中する階層にグループ化された複数のエージェントの組み合わせを含む。

対照的に、上位のエージェントは幅広いタスクを処理する責任を負う。

この組織は、AIエージェントがどんなに複雑なタスクでも効率的に処理できるようにする。

例えば、低レベルのエージェントが個々の機械に集中する製造業では、階層型エージェントが役立つことが証明されている。

対照的に、高レベルエージェントは、生産フロー全体に関するタスクを処理する。彼らはデータを分析してパターンを特定し、生産品質の向上に役立てる。

ユーティリティ・ベースのエージェント

効用ベースのエージェントは、意思決定の前に潜在的な結果の望ましさを分析するため、役割ベースのエージェントとも呼ばれる。

この効用関数があれば、AIエージェントは自分の選好尺度を最大化し、可能な限り最良の結果を決定するために解決策を評価することができる。

例えば、金融機関のポートフォリオ・マネジャーがそうである。投資を評価するリターン、分散、リスク要因など、さまざまな変数に基づく。

このようなユーティリティ・ベースのエージェントは、データを分析して、最も高いリターンをもたらす投資オプションを見つける手助けをすることができる。

反射に基づくエージェント

反射を利用したエージェントには2つのカテゴリーがある：

単純な反射エージェントとモデルベースの反射エージェント。

単純な反射エージェントは、あらかじめ定義された一連のプログラムに従い、特定の状況に反応する。

過去の結果や将来の行動を考慮せず、決められたルールの中でしか仕事をしない。

例えば、ホスピタリティ・ビジネスでは、単純な反射神経ベースのエージェントが、顧客が予約した際に確認メッセージを自動的に送信することができる。

あるいは保険会社では、クレームが提出されるたびに、代理店が即座に確認メールを送る。

一方、モデルベースのエージェントは、より洗練された意思決定プロセスを採用する。

環境の内部モデルを構築し、過去の行動を考慮して情報を収集し、将来の意思決定を行う。

例えば、サプライチェーン業界では、在庫追跡システムはモデルベースのエージェントを使用している。在庫を管理し、注文を調整する、そして将来の需要を予測する。

歴史を考慮し、過去のパターンを分析して次の一手を決める。

データエージェント

データエージェントは、複雑なデータ処理やデータセットに対する洞察のためのソリューションをユーザーに提供する。

データクリーニング、分析、膨大なデータベースからの情報検索など、いくつかの機能を実行する。

金融機関では、データアナリストがエージェントを使用してリアルタイムの株式市場データを処理し、パターンを分析し、将来の取引のための洞察を提供する。

従業員エージェント

従業員エージェントは、組織の人事および管理業務の管理を支援します。

ルーティンワークを自動化し、従業員のスケジュール管理、新入社員研修、日々のワークショップなどを支援する。

自律型デジタルワーカーとも呼ばれ、従業員の生産性と効率を高める。

オンボーディングAIエージェントは、オリエンテーションの練習、書類作成、身元調査、その他の管理業務を通じて新人のトレーニングを支援し、人事スタッフのストレス負荷を軽減する。

また、新入社員の処理時間を短縮し、効率を高めることにも役立つ。

学習エージェント

学習エージェントは、過去の実績に基づいて意思決定を行い、行動を改善するため、予測エージェントとも呼ばれる。

過去の状況や現在の傾向に基づいて行動を調整し、将来の出来事を判断する。

通常、これらの学習エージェントは、機械学習技術を使用して新たな洞察を得たり、過去のデータを見直すことで行動を適応させたりする。

例えば、多くのeコマース企業では、学習エージェントがユーザーの嗜好やインタラクションに基づいて商品の提案や広告の表示を行っている。

別の例としては、求人検索フィルターが過去の選択に基づいて選択肢を予測し、ユーザーのニーズに適応させることができる。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントとは何か？

ニーズに合った適切なツールを選ぶためには、AIエージェントの仕組みを学ぶ必要がある。

以下の説明では、AIエージェントとその運用システムの本質的な特徴について述べる。

AIエージェントはファンクションコールを利用する。大規模言語モデルグーグルジェミニを含むチャット GPT- 4 生成された応答を受け取る。

関数呼び出しプロセスには、いくつかの重要な要素が含まれる。

アシスタントメッセージ これは、ユーザーのプロンプトとシステムのアルゴリズムに基づいてLLMが生成した出力を表している。
ユーザーメッセージ メッセージには、ユーザーがAIに期待する指示やプロンプトが含まれている。タスクによっては、直接的な質問であったり、説明であったりする。
システムメッセージ： システムメッセージは、LLMがどのように機能するかを理解するのに役立つ。タスクを解釈し、モデルが従うべきプロセスを定義する。

AIエージェントの実世界での応用

タスクの自動化を通じて、AIエージェントは以下を支援する。産業再編生産性とワークフローの効率化を促進します。

AIエージェントの暗号アナリストがリアルタイムのデータを確認し、膨大な市場を分析し、最良の取引機会を特定する。

これらは、トレーダーが最大限の利益を達成できるようにするリスク削減ツールとしての役割を果たす。

これらのツールはスマートコントラクトのレビューと実行にも役立ち、ブロックチェーン取引におけるミスを減らすと同時にコンプライアンスを促進する。

AIエージェントは暗号機能だけでなく、小売業や電子商取引にも利用価値がある。

彼らはチャットボットやバーチャルアシスタントとして顧客の問い合わせに対応し、24時間365日リアルタイムのサポートを提供する。

AIエージェントを利用するメリット

AIエージェントは、自動化や組織内の意思決定を支援することで、多くの業界にビジネス価値をもたらしている。

ワークフローにAIエージェントを適用する主なメリットをいくつか紹介しよう：

カスタマーサポートの改善： AIエージェントは、昼夜を問わず寄せられるすべての苦情に対応することで、継続的なカスタマー・サポート・サービスを可能にする。企業はこれらのシステムを活用して、標準的な問い合わせを管理し、顧客の苦情にリアルタイムで迅速な解決策を提供する。顧客には、ブランド・ロイヤルティの向上につながるサポート・サービスの向上が提供される。

正確なデータ分析： 多くのAIエージェントは、分析的な役割を補い、データの収集と処理を支援する。これは、組織がビジネス戦略を実行するために使用する実用的な洞察と情報を提供する。

ワークフローの自動化： AIエージェントは組織の業務効率化を支援する。AIエージェントは、従業員が以下を処理するのを支援する。日常業務とアポイントメントのスケジューリングを行います。これらのエージェントにより、企業はタスクに優先順位をつけ、ロジスティクスや経営計画を編成するための最適な戦略を見つけることができる。

ソフトウェア開発： AIコードエージェントはソフトウェア開発を支援し、デバッグやソフトウェア開発プロセスのスピードアップのための提案を行う。

課題と限界

AIエージェントは市場で人気を集めているため、ブランドは現在、複数の業務を処理するためにAIエージェントを採用している。

しかし、AIエージェントを業務に利用することは、いくつかの複雑な問題ももたらす。

これらの課題には以下が含まれる：

高セキュリティのリスク： AIエージェントは、サイバー攻撃やデータ漏洩、危うい意思決定プロセスなどのリスクをもたらす。

偏見と倫理的懸念： AIエージェントはデータを分析し、可能性のある結果を提案する。意思決定の根拠として偏ったデータを使用することは、特定のグループに対する差別と並んで倫理的な問題を引き起こす。例えば AIリクルーティングツールアマゾンは、採用プロセスで女性候補者に対する差別的傾向を示したとして批判を受けた。

データの質の低さ： AIエージェントは、最も正確な予測を決定するために、正確で幅広いデータセットを必要とする。そうでなければ、データの質の低さが非効率的な結果を招き、結果に影響を及ぼす可能性がある。これは、特に分析的予測に大きく依存する金融機関では致命的となる可能性がある。

限られた人間の理解： 先進的とはいえ、多くのAIエージェントはまだ人間の表現におけるニュアンスを完全に把握できていない。例えば、AIカスタマーチャットボットは、口語の文脈を解釈することができず、顧客からの問い合わせを誤って解釈し、ユーザーエクスペリエンスの低下を引き起こす可能性がある。

AIエージェントと従来のソフトウェア

AIエージェントと従来のソフトウェアは、機能性、意思決定プロセス、柔軟性が異なる。

従来のソフトウェアのほとんどは、開発者があらかじめ定義した厳格なルールに従っている。

頻繁なアップデートのような要件は、新しい状況に適応する能力を妨げる。

一方、AIエージェントは過去の行動を観察し、データを分析して将来の結果を決定するように設計されている。

膨大なデータセットを処理し、パターンを認識し、ワークフロー効率を最適化するための機械学習能力とニューラルネットワークを備えている。

これらのAIエージェントは、その自動化されたシステムにより、人間の調整を必要とせず、自ら仕事をする能力を持っている。

AIエージェントの構築と訓練方法

あなたのビジネスにAIエージェントを導入することを検討しているとしよう。あなたのビジネスに最適なプロセスを見つけなければならない。

当社の信頼できるUndetectable AI技術チームは、AIエージェントを構築し、訓練するために従うべき手順を以下のようにまとめました。

ステップ1 エージェントの目的と環境を定義する必要があります。これには、エージェントが操作中に遭遇する可能性のある状況を事前に定義することが含まれる。例えば、AIエージェントの暗号トレンドには、データの分析やパターンの予測が含まれます。必要なタスクを定義することで、システム構築に必要な技術やモデルを選択することができます。

ステップ2： 適切な技術モデルを選択する機械学習モデルから自然言語処理まで、AIエージェントは業務のパフォーマンスを高める独自のテクノロジーを備えている。
ステップ3 この段階でデータを収集し、整理する必要がある。ビジネスレポート、ユーザーが作成したデータ、外部のデータセットなど、質の高いデータを使用することが不可欠です。
ステップ4 データを供給し、機械学習アルゴリズムを使ってモデルを訓練する。こうすることで、エージェントがどのようにデータを受け取るかを決定し、パターンを分析するように訓練することができる。データを処理し、効果的に意思決定を行うためには、継続的なモニタリングと調整が必要である。
ステップ5 AIエージェントがその機能を実行できるかどうかを確認するためには、厳格なテストが不可欠だ。
ステップ6 最後のステップは、AIエージェントの導入と監視です。これには、業務や既存のシステムにエージェントを導入することが含まれる。また、メトリクスに従い、タスク実行時の精度と応答時間を観察する必要がある。