ロボットがやって来る！しかも、彼らは人間の監視なしに旅を計画した。

エージェントAIは最新の AIの進化そして、それは、その兄弟である従来の AI や生成 AI の能力をはるかに超えています。

では、エージェントAIとは何でしょうか？そして、なぜこれほど注目を集めているのでしょうか？簡単な説明、事例、そしてエージェントAIがもたらす課題についてご紹介します。

エージェントAIの説明

エージェントAIは、能動的かつ自律的なタイプの人工知能です。人間の監視なしに、目標を達成するまで継続的に学習、推論、計画、行動を行います。

エージェント AI は、以下の機能を備えているため、従来の AI よりも柔軟性と適応性に優れています。

• 人間から独立して動作する
• 環境（ビジネスと物理）を理解する
• 文脈とニュアンスを理解する
• 大きな目標を小さなタスクに分解する
• 目標志向の行動に焦点を当てる

エージェント AI は新しい概念かもしれませんが、すでに影響を与えています。

• 2029年までに、エージェント型AIは人間の介入なしに一般的な顧客サービス問題の80%を解決するだろうと予測されている。 Gartnerこれにより、運用コストが30％削減される見込みです。
• 別の Gartner 予測によると、33 年までにエンタープライズ ソフトウェアの 2028% にエージェント AI が組み込まれることになります。これは、1 年の 2024% 未満から大幅に増加したことになります。

エージェント AI は従来の AI とどう違うのでしょうか?

時と場所がある 従来のAIしかし、柔軟性が限られているため、単純なタスクを超えることは困難です。さらに、リアクティブであるため、人間がプロンプトを作成し、システムに何をすべきかを指示する必要があります。

エージェントAI より高度な推論能力と計画能力を備え、従来のAIよりも高度です。人間の指示なしにタスクを開始し、より大規模で複雑な目標に向かって取り組むことができます。

次に例を示します：

顧客サービス用のチャットボットのような、タスクに特化した従来のAIアシスタントを想像してみてください。チャットボットはリアクティブでルールベースであり、人間が決められた一連の指示やプロンプトを作成します。例えば、注文状況の確認や請求金額の確認などにチャットボットを使うことができます。

これをさらに一歩進めると、エージェント型AIシステム内のチャットボットは、あらゆるデジタルチャネルを通じた顧客からの問い合わせ、苦情、支払い、返品に対応できます。エージェント型AIにより、チャットボットは特定の問題を迅速に解決し、その他の問題を人間の担当者にエスカレーションすることができます。

エージェント AI と生成 AI の違いは何ですか?

間の最大の違い 生成AIとエージェントAI 一方が新しいコンテンツを作成し（生成的）、もう一方が特定の目標を達成するために行動する（行為的）という点です。

生成AI

生成AI エージェント型AIよりも反応的で、人間への依存度が高い。生成型AIシステムが何かを行う前に、人間が画像の生成や製品の説明の作成といった指示を出す必要がある。

テキスト、コード、画像、動画、音声を生成できます。しかし、生成AIは、受け取るプロンプト、人間が定義した指示、そして構築に使用されたトレーニングデータによって制約を受けます。つまり、生成AIは、指示された内容、あるいは理解できると示された内容に基づいてしか応答を生成できません。

エージェントAI

エージェント型AIはプロアクティブです。人間の介入なしに目標達成に向けて動き出すことができます。

例えば、自動運転車は道路上の障害物を回避するために人間を必要としません。センサーと高度なアルゴリズムが搭載されており、システムが状況に応じて行動し、適応することができます。

エージェントAIの3つのメリット

1. コストと資源の節約

初期投資は高額ですが、エージェント AI はさまざまな点で長期的な節約をもたらします。

• 人件費を削減: エージェント AI は、通常は膨大な人間の作業を必要とするタスクを自動化します。
• 24時間年中無休で稼働: 人間のベビーシッターは必要ありません。エージェント AI がバックグラウンドで自律的に実行されます。
• より正確な結果を生成します: エージェント AI は、人為的なエラーが発生しやすい反復的なタスクを処理し、経験から継続的に学習して精度を高めます。

業界特有のメリットもあります。例えば、エージェント型AIは、在庫レベルを最適化し、需要変動を予測することで、製造業者のコスト削減と廃棄物の最小化を支援します。

2. より迅速かつ適切な意思決定

エージェント型AIシステムは、高度なアルゴリズムを用いてデータを分析し、予測を行い、変化に適応します。環境のコンテキストとニュアンスを理解し、常に新しいデータやタスクから学習します。

リアルタイムデータから得られる結果によって、意思決定が容易になります。エージェント型AIが機能すればするほど、そのスピードと精度は向上し、より優れた意思決定を支援します。

3. 成長痛のないスケーラビリティ

ビジネスの成長は、顧客数の増加と利益の増加を意味します。しかし、保存、管理、分析しなければならないデータの量など、他のあらゆるものも成長します。

エージェント型AIなら、成長に伴う苦労を心配する必要がないため、スケーリングがはるかに容易になります。人員を増やすことなく、増大するワークロードに対応したり、新しいタスクに集中したりするために、AIエージェントを無制限に作成できます。また、エージェント型AIは多くの面倒で反復的なタスクを自動化するため、意思決定が迅速化され、運用効率が向上します。

エージェント型AI vs. AIエージェント

エージェントAIとAIエージェントの違いは何でしょうか？これらの用語はしばしば同じ意味で使われますが、 異なる概念.

• An AIエージェント 電子メールの受信トレイでスパムをフィルタリングするなど、特定のタスクを実行するために構築された個別のアプリケーションです。
• エージェントAI より広い概念です。AIエージェントが人間から独立して動作できるように、自律型AIモデルの開発に重点を置いたAIのカテゴリーです。

のと思います AIエージェント GPSナビゲーションシステムとして。人間がGPSツールに行きたい場所を伝えると、GPSが運転ルートを表示します。

一方、 エージェントAI 自動運転車に例えることができます。エージェント型AIシステムは、他の車や建物などの周囲の状況を認識し、交通渋滞や事故などの予期せぬ状況にどう適応するかを判断します。

エージェントAIシステムでは、複数のエージェントが連携して複雑な問題を解決します。GPSを担当するAIエージェントは、自動運転車向けのエージェントAIネットワークを構成する多数のエージェントのうちの1つにすぎません。

マルチエージェントシステム (MAS) とは何ですか?

マルチエージェントシステムは、エージェント型AIの構成要素です。システム内の各エージェントは自律的に動作し、連携、通信、そして目標達成のための行動の調整を行います。

An アジャイルスクラムチーム構造 マルチエージェントシステムの実例です。このプロジェクト管理手法には、プロダクトオーナー、開発者、ビジネス担当者、その他の専門家など、複数の役割が関わってきます。

チームメンバーはそれぞれ専門分野を持ち、アプリケーションの構築とリリースといった共通の目標に向かって協力して取り組んでいます。

エージェント AI はどのように機能しますか?

エージェント AI が自律的に動作するには、次の条件を満たす必要があります。

• 環境を理解し、それとやりとりする
• さまざまな情報源からの情報を処理する
• 決定する
• 目標を達成するために適切なタスクを計画する

これを実現するのは、エージェント AI の 5 つのコンポーネントです。

1.知覚

エージェント AI の最初のコンポーネントは、ビジネス環境または物理環境を認識し、データベース、ツール、センサー (マイク、カメラなど) からの情報を処理します。

たとえば、ニューヨークからロンドン、パリへの複数地点を巡る出張を計画していて、雨が降るかどうかを知りたいとします。

エージェント AI はより高度でニュアンスを理解するため、「旅行に傘は必要ですか？」といった漠然とした質問を AI エージェントに尋ねることができます。

エージェントはコンテキストを理解し、回答を提供するためにアクセスする必要があるツールを特定します。

2.推論

エージェント的推論（または認知）は、人間の問題解決プロセスに似た仕組みで機能します。情報処理、選択肢の分析、そして自律的な意思決定が含まれます。

推論は知覚と記憶に基づいて次のことを行います。

• 知覚コンポーネントで収集された情報を処理する
• 知識を自律的に行​​動に移す
• データを分析し、選択肢を評価する

出張の場合、推論コンポーネントは問題を小さなタスクに分解します。これには、出張の詳細、仕事のカレンダー、天気予報へのアクセスなどが含まれます。

次に、アクション コンポーネントが実行するプランを開発します。

3。 アクション

計画が整ったら、アクション コンポーネントを開始できます。

• 計画と目標を行動に移す
• APIを介して外部システムやデータと統合する
• ワークフローの作成と実行
• 目標を達成するために利用可能なツールのどれを使用するかを決定する

アクション コンポーネントでは、旅行の詳細と作業スケジュールを各都市の天気予報と比較する必要があります。

仕事用のカレンダーにアクセスして不在通知の設定時間を確認し、ブリティッシュ・エアウェイズのアカウントにログインしてフライトの予約状況を確認します。そして、その情報をweather.comのレポートと比較します。

すると AI は、ロンドン滞在中に雨が降る確率が 90% なので、旅行用傘を用意するように指示します。

4。 メモリ

エージェント AI システムは、知識と経験を学習してメモリに保存し、パフォーマンスと意思決定を改善します。

Agentic AI のメモリは、Web サイトのログイン資格情報を記憶することから過去の経験を思い出すことまで、あらゆることをカバーします。

前回ロンドンに行った際に雨が心配だった場合、Agentic AIの記憶は次回ロンドンを訪れる際にその知識を適用します。そして、傘を持っていくべきかどうかを事前に知らせてくれます。

5。 学習

学習コンポーネントこそが、初期の AI とエージェント AI を区別するものです。

フィードバックループを通じて、 データフライホイールエージェント型AIは、新しいデータと経験から継続的に学習します。メモリは最新の知識で更新されるため、AIエージェントは変化する状況やフィードバックに適応し、より進化することができます。システムがより正確な結果を生成するにつれて、パフォーマンスは時間とともに向上します。

エージェントAIの例

航空宇宙からヘルスケア、小売業まで、エージェントAIは世界中のほぼすべての業界で活用されています。ここでは、エージェントAIの活用事例をいくつかご紹介します。この技術の可能性をご理解いただけると思います。

物流とサプライチェーン

目標: ルート最適化
多忙なサプライチェーンやベンダーにとって、手作業による配送ルート設定は時間とコストがかかり、非効率的です。交通渋滞が長引いたり、突然の豪雨で運転が危険になったりしたらどうでしょうか？

エージェント AI は、次のような方法であらゆる「もしも」に対処します。

• 配送ルートをリアルタイムで計画・更新
• 交通状況、天気、配達時間枠を監視する
• 混乱や需要の変化への適応

サプライ チェーンでは、エージェント AI を使用して燃料費と人件費を削減し、納期遵守率を向上させて、企業と顧客の両方を満足させています。

製造業

目標: 自律ロボットと工場自動化
従来の自動化は柔軟性に欠け、新製品の導入やプロセスの変更には必ず手動による介入が必要になります。

エージェント AI によって誘導される工場現場のインテリジェント ロボットは、変化する生産需要に適応し、組立ラインを調整し、ボトルネックを管理することができます。

AI エージェントは、タスクの再割り当てやワークフローの更新によってロボットをプロアクティブに動的に再プログラムし、人間の監視なしで操作を最適化します。

製造業におけるエージェント型AIは、計画から生産まで、製品ライフサイクル全体にわたって機能します。スループットの向上、迅速な拡張のサポート、そして製造業者の俊敏性の向上を実現します。

フィンテック

目標: 経費管理の自動化
経費を手動で追跡するのは面倒な作業であり、人為的ミスが発生しやすくなります。

従来のAIはこうした作業の一部を自動化できますが、エージェント型AIは支出を追跡、分類、分析することで、さらに高度な機能を提供します。このシステムは、支出パターンに関する実用的な洞察を提供し、個人の経済状況を改善するための節約のヒントを個別に提供できます。

エージェントAIの課題

他の新しいテクノロジーと同様に、エージェント AI をビジネスに導入する前に注意すべき点がいくつかあります。

金融投資

AIの初期コストは、多くの企業にとって導入を阻む要因となることがよくあります。AI技術は長期的にはコスト削減を約束しますが、初期投資は相当な負担となります。

社内にAIの専門家がいない場合、トレーニング、リソース、インフラの構築に時間と費用を投資する必要があります。エンタープライズAIシステムは特に複雑になる場合があり、開発段階だけで予算を使い果たしてしまうことも珍しくありません。

エージェント型AIの運用コストも予測する必要があります。稼働中のAIエージェントの数は？電力とストレージのコストは？プロンプト1件あたりの価格は？予期せぬ出費を避けるために、事前に計算しておきましょう。

スキルギャップ

多くの点で、AI は私たちが追いつけないほど速いペースで進化しています。

最初は予測型AI、次に生成型AI、そして今ではエージェント型AIが登場しています。数ヶ月ごとに新しいタイプのAIテクノロジーが登場し、前作よりも優れた技術を謳い文句にしており、企業はスキルギャップを埋めるのに苦労しています。

一方、 75％の企業 何らかのAIを導入している企業のうち、AI研修を受けた従業員はわずか35%です。しかもこれは従来型AIに関する数字です。多くの組織では、スキルギャップのために、エージェント型AI戦略の導入には何年もかかるのが現状です。

倫理と説明責任

エージェント AI では、人間に事前に確認することなく、機械にデータを分析し、アクションを実行する権限を与えることになるため、倫理的な懸念が生じます。

典型的な AI の幻覚やエラー以外にも、AI がどのようにトレーニングされ、使用されるかが大きな違いを生みます。

警告となる話がある。Amazonは AIツール 採用活動を支援するために導入されたが、すぐに男性を優遇していることに気づいた。このツールは、「女性」という記載や女子大卒の経歴を含む履歴書を自動的に格下げした。

なぜこのようなことが起きたのでしょうか？AIツールが男性に有利な採用データでトレーニングされていたためです。

これはまた別の懸念事項、つまり説明責任の問題も提起します。こうした倫理的問題の責任は誰にあるのでしょうか？事業主でしょうか、技術部門でしょうか、それともプログラマーでしょうか？これらは、あらゆる企業が自律技術を導入する前に答えるべき問いです。

セキュリティリスク

機密性の高いユーザーデータを保護するのは企業の責任であり、そのため AI に対するもう一つの抑止力はセキュリティです。

AI はさまざまなシステムにまたがる膨大な量の個人情報を扱っており、それが漏洩するとさまざまな問題を引き起こす可能性があります。

一つの懸念は 即注射大規模言語モデル（LLM）に対するセキュリティ攻撃。ハッカーは、開発者の指示を無視できる悪意のあるプロンプトを作成することで、AIモデルを騙して機密データを漏洩させたり、誤情報を拡散させたりしようとします。これは、エージェントAIが抱えるセキュリティリスクの多くの例の一つです。

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