
AIエージェントとは?
AIエージェントは、人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解して対応できる人工知能(AI)システムの一種です。
AIエージェントは、人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解して対応できる人工知能(AI)システムの一種です。
CEOから新人の営業担当者まで、社内の全員にアシスタントがいたら素晴らしいと思いませんか?いつでも助けてくれる人、顧客のことをよく知っている人、次に何をすべきかについて詳細なアドバイスを提供できる人。さまざまなタイプのAIエージェントにより、目の前の可能性が広がり続けています。
AIエージェントは、人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解して対応できる人工知能(AI)システムの一種です。AIエージェントは、Agentforceなどのエージェントビルダーを使用して作成され、機械学習と自然言語処理(NLP)を活用して、さまざまなタスクを処理します。これらのインテリジェントなエージェントには、単純な質問への回答から複雑な問題の解決、さらにはマルチタスクまで、あらゆるものを含めることができます。何より重要なことは、AIエージェントは自己学習を通じて自身のパフォーマンスを継続的に向上させることができるということです。これは、特定のタスクに人間の介入を必要とする従来のAIとは異なります。
ここでは、AIエージェントの仕組みを詳しく見ていきましょう。
これらの機能を組み合わせることで、インテリジェントシステムは、商品のレコメンデーション、問題のトラブルシューティング、フォローアップのやり取りなど、幅広いタスクを自律的に処理できます。これにより、人間の担当者は、より複雑で付加価値の高い活動に集中できるようになります。
チャットボットとAIエージェントの仕事は異なります。チャットボットは通常、カスタマーサービスや情報の検索など、特定のタスク用に設計されています。ルールとスクリプトに従い、パターンマッチングとキーワード認識を使用して応答します。そのため、単純な質問を処理するのは得意ですが、複雑なコンテキストを理解したり、新しい状況に適応したりすることはできません。
AIエージェントはより高度で独立しています。より幅広いタスクを処理し、インタラクションから学習し、時間の経過とともに改善することができます。自律型エージェントは、複数の会話のコンテキストを理解して保持できるため、より複雑で動的な環境に適しています。また、さまざまなシステムやプラットフォームと統合することもできるため、ユーザーのニーズや環境をより深く理解する必要のあるタスクを実行できます。
たとえば、AIエージェントのユースケースには、ユーザーのカレンダーの管理、予約、パーソナライズされたレコメンデーションの提供が含まれますが、チャットボットはFAQに回答したり、単純なトランザクションを処理したりすることしかできない場合があります。
AIエージェントとチャットボットの区別はますます曖昧になってきています。しかし、AIエージェントは従来のチャットボットよりも多くの能力と自律性を備えていることが多く、人間とAIのコラボレーションの未来を担う存在となっています。
エージェント型AIの時代
AIエージェントの採用は、企業と顧客の関わり方やサービス業務の管理方法を一変させ、多くのメリットをもたらします。
AIエージェントは、生産性の向上、コストの削減、意思決定の強化、顧客体験の向上など、多くのメリットを提供します。経営コンサルティング企業であるマッキンゼーの調査によると 、「調査対象企業の72%以上がすでにAIソリューションを導入しており、生成AIへの関心が高まっています。このような活動を考えると、企業がエージェントなどの最先端技術を計画プロセスや将来のAIロードマップに組み込み始めるのは驚くべきことではありません。」
これらの高度なAIソリューションを活用することで、企業は時代を先取りし、顧客エンゲージメントのための革新を起こすことができます。
生成AIエージェントの導入を準備している場合、念頭に置くべきベストプラクティスをいくつかご紹介します。
AIエージェントはさまざまな業界を支援できますが、すべてが同じではありません。ここでは、ビジネスに役立ついくつかの異なるタイプを見てみましょう。
これらのシンプルなエージェントは、「条件 - 行動」の原理 を使用して機能します。単純反射型エージェントは現在の認識にのみ反応するため、周囲の世界を深く理解していません。これは、顧客向けチャットボットなどの一部のシナリオではうまく機能しますが、複雑な業界環境での利用は制限されます。
これらのエージェントは、周囲の世界の内部モデルを持っているため、自分の環境を知覚し、すぐにはわからないものを見ることができます。モデルベース反射型エージェントは、欠落している情報の「ギャップを埋める」ことができ、コンテキストの理解に基づいて自律的な決定を下すことができます。これにより、単純な反射エージェントよりもはるかに複雑で機敏になります。
効用ベース型エージェントは、ユーティリティ関数を使用して意思決定を行います。このタイプのエージェントは、最適なアプローチを選択するために、予想される効用測定にもとづいてさまざまなアクションを評価できます。このモデルは、問題に対する複数の解決策があり、エージェントが最適な解決策を決定する必要がある場合(自動運転車がもっとも安全で早いルートを決定する場合など)に最適です。
これらの強力なツールは、特定の目標を達成するように調整されています。目標ベース型エージェントは自分の行動の結果を考慮し、その行動を使用してその目的を達成できるかどうかにもとづいて決定を下すことができます。これは、非常に複雑なシナリオを自律的にナビゲートし、センサーを通じて環境に応答できることを意味します。
学習エージェントは、強化学習を通じて時間の経過とともに改善していきます。これは、ビジネスが新しいトレンドの最先端にとどまる必要があるアジャイル業界では特に重要です。たとえば、仮想アシスタントは、顧客の要件や要望について詳しく知ることで、サービスを継続的に改善できます。
ここでは、上位のAIエージェントが下位のエージェントをプログラムし、共通の目標に向かって作業するように指示します。この構造により、企業は複雑なマルチステップのプロセスをより単純なタスクに分割でき、各AIエージェントは1つの責任に集中できます。
AIエージェントは、会社にどうしても必要な後押しを複数の業種や部署にわたって提供できます。ここでは、パーソナライズされたカスタマーサポートの提供から、ターゲットとなるマーケットに合わせたプロモーションの生成と導入まで、チームがこのテクノロジーをどう活用すれば多くの成果を上げることができるのかを紹介します。
金融業界の顧客が期待するようなパーソナライズされたカスタマーサービスを提供するのは難しいかもしれませんが、エージェント型アシスタントはこの問題を緩和します。エージェント型AIは、統合された顧客データを活用して、関連するインサイトを人間の担当者に提示します。一方で、各顧客のニーズと目標に合わせて財務上の推奨事項を調整することもできます。またAIは、クライアントとのミーティングに向けて十分な準備を行うのにも役立ちます。
クライアントサポートのやり取りを正確に要約するには、詳細なレビューが必要であり、人為的ミスが発生しやすくなる可能性があります。AIエージェントはこれを支援し、未解決のケース、未処理の注文、請求書、および最近のアクティビティを自動的に要約し、スタッフの時間とお金を節約します。
インテリジェントシステムは、機械を監視してメンテナンス要件を予測し、生産プロセスを最適化できます。これにより、生産性が向上し、コストのかかるダウンタイムを回避することが可能です。AIエージェントは、営業チームが取引をパイプラインに進めるのを支援することもできます。
AIを使用すると、販売計画を要約して、計画数量と実績数量、および収益の偏差を強調表示できるため、より適切で情報にもとづいた意思決定を行うことができます。
エージェントワーカーを使用すると、在庫管理を改善できます。これにより、各ツアーの終了時にチェックアウトされる予定の在庫と実際の在庫を強調表示できます。これらの評価は、トラックでカウントされたかどうか、または元の積荷ドキュメントの一部など、詳細を追加してコンテキスト化できます。
また、マーケティングキャンペーンの管理も簡単にでき、プロモーションコンテンツを生成すると、顧客が新製品の最新情報を入手できるようになります。
自動車企業は、AIエージェントを使用して、車両や保有者のパフォーマンスの全体像を把握することができます。AIエージェントは、車両テレマティクスにもとづいて、重大性または緊急性が特に高い車両アラートを表示しますAIを使用すると、メンテナンスのニーズを迅速に可視化して問題をプロアクティブに解決し、推奨されるアクションから選択できます。
ディーラーや修理店は、エージェント型AIをコマースに使用して、ターゲット市場にアピールするためのプロモーションを迅速かつ簡単に作成できます。
インテリジェントシステムは、医療分野でも次のレベルの顧客体験を提供できます。患者向けのサービスエージェントは、質問に答えるだけでなく、患者が自分のニーズに最適な医師を予約できるように支援します。このシステムは、保険給付金の確認、病歴の要約の生成、およびケアリクエストの承認を行うことができます。
また、パーソナライズされた患者の治療計画を作成し、記録管理を支援することもできます。臨床試験に最適な候補者をお探しですか?AIエージェントは、患者の詳細と研究基準を使用して、適格な候補と関連する臨床試験をマッチングできるので、分析作業が簡素化されます。
また、エージェント型システムを使用して、プロバイダーネットワークの全体像を把握することもできます。これにより、プロバイダー情報と過去の実績をすばやく確認できるため、効率が向上し、患者の待ち時間を短縮します。
AIエージェントを導入することで、カスタマーサービスチームは文字通り、顧客の問い合わせを睡眠中でも解決することができます。AIは顧客の質問に24時間年中無休で応答し、必要なすべてのコンテキストを含め、優先度の高いケースを人間の担当者にエスカレーションします。Agentforce for Serviceは、すべてのチャネルで自律的にこれを行い、信頼できる顧客データを活用して、ブランドにふさわしいトーンで応答することができます。
事前に作成されたテンプレートを使用してAgentforce for Serviceを数分でセットアップすることも、ニーズに合わせてエージェントをすばやくカスタマイズすることもできます。
サービスチームがAIを使用して24時間問い合わせに対応するのと同じように、営業チームもいつでも自律的に製品の質問に答え、営業担当者の会議を予約できます。Agentforce Sales Development Representative(SDR)エージェントは、ユーザーのデータにもとづいた回答を使用して、迅速かつ正確に対応します。Agentforce SDRが従業員にエスカレーションする前に、頻度や使用するチャネル、引き継ぐタイミングを設定できます。
デジタルワーカーは、コマースチームにとっても大きな助けになります。AIエージェントは、パーソナライズされた商品のレコメンデーションを提供し、信頼できる顧客データを活用して買い物客にパーソナルアシスタントを提供します。Agentforceを使用すると、AIはコマースサイトやWhatsAppなどのメッセージングアプリで顧客に直接応答できます。AIは検索クエリにガイドを提供し、商品のレコメンデーションをパーソナライズすることで、買い物客が商品をすみやかに見つけて購入できるようにサポートします。
より優れた、完全に最適化されたマーケティングキャンペーンが必要ですか?AIエージェントは、マーケティングチームがより優れたキャンペーンをより迅速に構築できるよう支援します。Agentforce Campaignsでは、自律型アシスタントがキャンペーンの概要とターゲットの顧客セグメントを生成し、対象の顧客に語りかける関連コンテンツを作成します。AIは、Flowでカスタマージャーニーを構築することまでできます。またAIエージェントは、主要業績指標に照らしてキャンペーンのパフォーマンスを継続的に分析し、改善を積極的に推奨します。
AIエージェントは、すべてのチームにとっての常時稼働型のサポーターだと考えてください。これにより、従業員はより多くのことを成し遂げることができ、顧客が期待するパーソナライゼーションを実現できます。
ビジネスオーナーにとって、興味深い時代を迎えています。そしてAIエージェントの採用は、大きなターニングポイントとなっています。タスクの自動化は、以前は人間のユーザーからの事前定義された入力に依存していましたが、今では最小限の介入でAIエージェントがタスクを実行し、学習することができます。
機械学習、大規模言語モデル(LLM)、自然言語処理(NLP)ツールが発展するにつれて、学習、改善、およびより多くの情報に基づいた意思決定を行う能力も向上します。
意思決定の迅速化、生産性の向上、専門家が価値の高いプロセスに集中するための余地が生まれることが期待できます。
AI技術の急速な進化に伴い、自律型エージェントモデルを大規模に導入することは、かなりハードルが高く感じられるかもしれません。だからこそ私たちは、AIエージェントを構築するための最速かつもっとも簡単な方法であるAgentforceを作り上げました。また、AIエージェントを構築するといっても、ITプロフェッショナルである必要はありません。自然言語を使用して、必要としていることを説明するだけで、残りはAgentforceが実行してくれます。ぜひ、今すぐお試しください。
AIエージェントとは、人間の介入を最小限に抑えつつ、特定の目標達成に向けて動作するよう設計された高度なコンピュータープログラムです。環境を観察し、意思決定を行い、そして目的を達成するために必要なアクションを起こすことができます。これらのAIエージェントは往々にして、複雑なマルチステップのタスクを細かく分割して処理するように設計されてます。また、経験から学習し、時間の経過とともに適応しながら自らを改善することができます。
ChatGPTは強力な生成AIツールですが、一般にそれだけで完全なAIエージェントとは見なされません。ChatGPTは、学習した情報にもとづいてテキストを生成し、質問に答えるように設計されています。インテリジェントな応答を生成できますが、単独で目標を設定したり、複雑なアクションを計画したり、現実世界で人間の指示なしにタスクを実行したりすることはありません。むしろ、AIエージェントが利用することもある洗練されたツールと言えます。さらに、ChatGPTを使用してAIエージェントを作成することも可能になりました。
AIエージェントの主な特徴は、自律的に行動する能力、つまり人間が常に指示をしなくても動作できることです。また、常に明確な目的に向かって動いており、設定されたゴールを達成するために行動します。AIエージェントは、デジタル環境でも物理的な環境でも、それを感知し、新しい情報から学習することができます。積極的に行動するよう設計されており、指示を待つだけでなく、自ら進んでタスクを完了します。
AIエージェントはさまざまな場所で見られます。たとえば、予約や食料品の注文を代行できるスマートフォンのパーソナルアシスタントはAIエージェントです。ビジネスでは、AIエージェントが在庫システムを管理し、消耗品が不足すると自動的に再注文することがあります。金融業界向けのAIエージェントは、マーケットを監視し、特定のルールにもとづいて取引を行うことができます。さらに、倉庫で作業を行うスマートロボットの中にも、AIエージェントと呼べるものがあります。
AIエージェントが将来に及ぼす影響は絶大です。AIエージェントは、さまざまな業界でこれまで以上に複雑な作業の自動化を可能にし、効率とイノベーションを一層高めることが期待されています。企業では、意思決定の迅速化と高度にパーソナライズされた顧客体験が実現するかもしれません。同時に、従業員の職務の見直しと倫理ガイドラインの遵守が求められるようになります。目標は、AIエージェントを活用することで、人間がより創造的かつ戦略的な仕事に専念できるようにすることです。
AIエージェントを使用する利点として、タスクを完了する際のスピードと効率の大幅な向上が挙げられます。AIエージェントは、24時間年中無休で働き、人為的ミスを減らし、一貫した結果をもたらすことができます。しかし、潜在的なデメリットもあります。初期設定が複雑でコストがかさむ可能性があります。さらに、プログラムが不適切な場合にはエラーが生じるリスクがあり、予期せぬ事態に対しては人間のような柔軟な判断力や創造性を発揮することができません。
はい、もちろんあります。多くのAIエージェントがマーケティングと営業に特化して構築されています。マーケティング向けのAIエージェントは、メールキャンペーンをパーソナライズしたり、リアルタイムで広告費用を最適化したりできます。さらに、マーケティングコンテンツの土台となる最初のアイデアを生成することもできます。営業では、AIエージェントがリードを絞り込み、フォローアップコールのスケジュールを設定し、顧客のニーズや好みに関するインサイトを営業チームに提供することができます。AIエージェントは、カスタマージャーニーのさまざまな部分を自動化し、強化するのに役立ちます。
AIエージェントは日常業務で幅広く活用されています。カスタマーサービスチャットボットの多くは、定型的な問い合わせに対応し、複雑な問題は人間のスタッフに引き継ぐAIエージェントです。AIエージェントはサイバーセキュリティを管理し、脅威を自動的に特定してブロックします。物流では、配送ルートの最適化や、倉庫ロボットの管理を担います。また、金融サービスでは、不正の監視や顧客への自動投資アドバイスの提供も支援します。
自律型エージェントは、人間が常時指示しなくても独立して動作するように設計されています。より大きな目標を達成するために、部分的な目標を独自に設定し、意思決定を行う能力を持っています。これらのAIエージェントは、経験から学び、状況の変化に自らの行動を適応させることができます。また、デジタルデータでも現実世界の入力でも、環境から情報を収集して理解できる「知覚」も持っています。