自律型エージェントの完全ガイド

企業は、AIエージェントを使用することで、企業の効率を高め、顧客とのやり取りを改善するのに役立つ人工知能（AI）の力を実感し始めています。しかし、自律型エージェントはそれをさらに一歩進めます。自律型AIエージェントは、自己学習を通じて、人間の介入を必要とせずに、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ます。

自律型AIエージェントはビジネスにどんなメリットをもたらすのでしょうか？自律型AIを使用すると、企業は各部門のニーズに合わせた超強力なエージェントの組み合わせを持つことができます。自律型AIエージェントは、信頼できる顧客データから即座に引き出した最新かつ正確な情報を従業員と顧客に提供できます。

ここでは、自律型AIエージェントとは何か、どのように機能するのか、そして多様な業界やチームが人工知能を最大限に活用するためにはどのような方法が役立つのかを詳細に説明します。

このガイドの内容

• 自律型エージェントとは?
• 自律型エージェントはどのように機能するか？
• 自律型エージェントとAIエージェントの違いとは？
• 業界別の自律型エージェントの例
• 自律型エージェントの種類
• チームにおける自律型エージェントの活用例
• 自律型エージェントを戦略に取り入れる方法
• ビジネスにおける自律型エージェントの活用方法

自律型エージェントは、問い合わせを理解して対応し、人間の介入なしに行動を起こすことができる高度なAIです。目標が与えられたら、エージェントが自らタスクを生成し、割り当てられたタスクを完了し、目標が完了するまで次のタスクに取り組むことができます。

事前定義されたルールに従う従来のソフトウェアプログラムとは異なり、自律型エージェントは動的な環境で動作できるため、カスタマーサービスやマーケティング、コマース、営業などの複雑なタスクに最適です。

自律型AIエージェントは、タスクの完了に人間の助けを必要としませんが、完了すべき目標や主な目的を構築するプロンプトの提供には依然として人間が必要です。

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自律型エージェントは、機械学習、自然言語処理（NLP）、リアルタイムデータ分析などの高度なテクノロジーを組み合わせて機能します。ここでは、その仕組みを詳しく見てみましょう。

• 認識とデータ収集：自律型エージェントは、顧客とのやり取り、取引履歴、外部データベースなど、さまざまなソースからデータを収集することから始めます。このデータ収集は、それぞれのタスクのコンテキストを理解し、情報にもとづいた意思決定を行うために重要です。
• 意思決定：自律型エージェントは、機械学習アルゴリズムを使用して、収集したデータを分析してパターンを特定し、結果を予測します。そして、この情報を用いて目標に沿った意思決定を行います。たとえば、カスタマーサービスの自律型エージェントは、過去のやり取りを分析することで、顧客のクエリに応答する最適な方法を判断できます。
• アクションの実行：決定を下した後、エージェントは目的の結果を達成するために必要なアクションを実行します。たとえば、顧客の質問に答えたり、注文を処理したり、複雑な問題を人間の担当者にエスカレーションするといったアクションが考えられます。実行プロセスは効率的かつシームレスになるように設計されており、スムーズな顧客体験を実現できます。
• 学習と適応：自律型エージェントの主な特徴の1つとして、それぞれのやり取りから学習する能力があります。ナレッジベースを継続的に更新し、意思決定アルゴリズムを改良して、時間とともにパフォーマンスを向上させます。強化学習を使用して意思決定能力を洗練させ、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。この適応性により、増え続けるタスクとシナリオを処理できます。

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すべての自律型エージェントは技術的にはAIエージェントですが、すべてのAIエージェントが自律型であるわけではありません。AIエージェントには、副操縦士のような支援型AIエージェントが含まれており、人間の介入によって多くのタスクを完了します。支援型AIエージェントと自律型AIエージェントはどちらも新しい情報にもとづいて学習し、意思決定を行うことができますが、複数のタスクを連続して完了できるのは自律型エージェントだけです。AIエージェントは、人間の労働者がもっとも重要な業務に集中できるようにするための不可欠なツールのようなもので、自律型エージェントはタスクとワークフローを独立して実行できます。

AIエージェントは人間が関与する作業を行うように設計されていますが、自律型エージェントは人間の介入をほぼ入れずに自己完結できるように構築されています。

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このテクノロジーにより、銀行はAgentforceを使用して、銀行アプリ、SMS、Webサイト、通話などのさまざまなチャネルを通じて取引に関する問題を自律的に管理できます。Agentforce for Bankingは、Financial Services Cloudからの事前構築済みサービスフローを使用して、規制報告要件を満たすための苦情の申し立てや、顧客の取引履歴および支出パターンの検証、加盟店への通知、さらには暫定的なクレジットカードまたは新しいカードの発行を行います。

これらの自律型エージェントは、適切な権限を確認して付与する場合に限り人間にエスカレーションするので、担当者は時間を節約して、より複雑な顧客とのやり取りに集中できます。

保険向けの自律型エージェントは、補償範囲を更新したり、資格のある保険契約者に対して適切な価格設定や補償範囲を拡大適用したりすることができます。保険金受取人の更新から保険査定人のスケジュール設定と配置、さらには預かり証の発行や保険証書の更新に至るまで、すべて人間の介入なしに行うことができます。

ウエルスアドバイザーは、日々の業務の67% が付加価値のない管理業務であると報告しています。Agentforceを利用すると、従業員がこの種のタスクに費やす時間を短縮できるため、より重要な問題に集中できます。Agentforceは、クライアントとのミーティングの計画、スケジュール設定、および要約を行い、フォローアップミーティングのためのクライアントとのコミュニケーションの下書きを作成します。

Agentforceの自律型エージェントは、債券のパフォーマンスなどの議論のポイントの調査や、国際企業への露出の調査、さらには代行権のステータス確認のための口座認証情報のチェックまで行い、適切なコンプライアンスを確保します。これらのエージェントは、完全なコンプライアンスと監視を確保するために、認可された適切な監督者に通信を転送することまであります。

ヘルスケア分野で自律型エージェントを使用すると、患者の体験を向上させることができます。自律型AIエージェントは、患者、医療提供者、支払者と連携して、問い合わせを解決して概要提供し、行動を起こすことができます。たとえば、患者サービスエージェントは、患者からの簡単な質問に答え、ニーズに最適な医師を予約するのに役立ちます。自律型エージェントは、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。

小売企業において、自律型エージェントは人間の介入なしに多くのタスクを実行できます。キャンペーンのインサイトを共有し、顧客へのアウトリーチを積極的に管理し、問い合わせを解決できます。

パーソナルショッパーとして機能する自律型エージェントは、オンラインショッパーのためのデジタルコンシェルジュのようなもので、生成AIを使用して、Eコマースサイト、チャット、またはWhatsAppなどのメッセージングアプリで顧客をサポートします。基本的なチャットボットは事前に定義された質問しか解決できませんが、自律的なAIエージェントは買い物客の行動や好みから学習することができます。これにより、ユーザーは検索時に自然言語を使用して、会話の応答を取得し、カートにアイテムをすぐに追加して即座にチェックアウトできます。

自律型通信エージェントは、請求関係の問い合わせに関するカスタマーサポートをより迅速に提供します。たとえば、顧客がアカウントへの請求について苦情を送信した場合、自律型エージェントは過去の月次請求を分析し、問題を特定し、異議申し立てのリクエストを検証します。これにより、顧客は必要なサポートを迅速に受けることができ、人間の担当者は優先度の高いサポート案件に取り組むことができます。

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すべての自律型エージェントが同じというわけではありません。自律型AIエージェントには多くの種類があり、それぞれが目的を達成するためにさまざまな方法で動いています。ここでは、選択対象の自律型エージェントの中から、もっとも一般的なタイプのものをいくつか紹介します。

• 反射型自律エージェント：これらの自律型AIエージェントは、もっとも単純な種類です。特定のインプットと事前定義されたアクションにもとづいて判断し、新しいデータにすぐに反応しますが、データを保持したり、過去のインタラクションから学んだりすることはありません。
• 熟考型自律エージェント：認知エージェントまたは推論エージェントとも呼ばれる熟考型自律エージェントは、環境を分析し、ユーザーの目的に合わせて賢明な意思決定を行います。世界をモデル化し、さまざまな行動を比較検討して、目標を達成するための最適な道筋を選択します。
• ハイブリッド型自律エージェント：ハイブリッド型自律エージェントは、反応型エージェントと熟考型エージェントの要素を組み合わせたものです。これらのダイナミックなヘルパーは、長期的な目標に集中しながら、環境の即時の変化に迅速にも対応できます。
• モデルベースの自律型エージェント：これらの自律型エージェントは、専門的にプログラムされたり、機械学習を搭載したりするため、意思決定を行うだけでなく、その進行に合わせて学習することができます。不完全なデータセットに直面した場合には、過去の経験にもとづいたスマートな予測で補足します。
• 目標ベースの自律型エージェント：目標ベースのエージェントは、特定のアクションが目標の達成にどの程度役立つのかを評価し、スマートな意思決定を行います。このタイプのエージェントには適応性があり、環境の変化や目的の変更に対応して、その場で内部調整を行うことができます。
• ユーティリティベースの自律型エージェント：これらのエージェントは、目標をどの程度達成しているかにもとづいて結果をランク付けするスマートユーティリティ関数を使用してアクションを評価します。ユーティリティベースの自律型エージェントは、設定した基準にもとづいて、リアルタイムでパフォーマンスを迅速に最適化できます。

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自律型エージェントができることはたくさんあり、その有用性は1つのチームや部門に限定されません。自律型AIエージェントが会社全体をどのように後押しできるかを見てみましょう。

カスタマーサービスにおける自律型エージェントの大きな可能性に触れたところで、注目すべき用途をいくつか見ていきましょう。

• パーソナライズされたインタラクション：当社の調査によると、顧客の65%が、ニーズや好みの変化に合わせて企業が対応することを期待しています。自律型エージェントは、顧客データを分析することで、パーソナライズされたレコメンデーションとソリューションを提示し、顧客体験を向上させることができます。たとえば、過去の購入にもとづいて製品を提案したり、顧客の好みにもとづいてカスタマイズされたアドバイスを提示したりできます。
• 先を見越したサービス：自律型エージェントは、顧客のニーズを予測し、今後の予約のリマインダーを送信したり、潜在的な問題が発生する前に顧客に通知したりするなど、先を見越したサポートを提供できます。この先読み的なアプローチは、問題を未然に防ぎ、顧客ロイヤルティを高めるのに役立ちます。
• マルチチャネルサポート：自律型エージェントは、メール、チャット、ソーシャルメディア、電話など、複数のチャネルでの顧客とのやり取りを管理できます。そのため、顧客の連絡方法にかかわらず、一貫性のある効率的なサービスを提供できます。

自律型エージェントは、営業チームがリードを獲得し、24時間体制でパイプラインに進めることができます。Agentforceに用意されているSDR（Sセールスデベロップメント担当）エージェントは、顧客の製品に関する質問に自律的に回答し、反論に反応し、人間の営業担当者のためにミーティングを設定します。

自律型エージェントは、信頼できる顧客データを利用して問い合わせに対応し、正確な行動を起こします。自律型AIエージェントが人間の担当者にケースをエスカレーションして取引を成立させる前に、対応する頻度やチャネル、営業担当者に引き継ぐタイミングを指定できます。自律型AIエージェントは、SMSやWhatsAppなど、リードが希望するチャネルで任意の言語を使ってやり取りできます。

パーソナルショッパーのスタッフに顧客に適した商品を案内してもらう必要はありません。自律型エージェントがこれを行うことができます。自律型AIエージェントを導入することで、時間や場所を問わず、専用のパーソナルアシスタントを顧客に提供することができます。

自律型エージェントは、顧客の購入履歴と好みからカスタマイズされた製品のレコメンデーションを引き出すことができ、人々がより迅速に購入できるように支援します。またAgentforceを使用すると、自律型エージェントはコマースサイトやWhatsAppなどの顧客が選択したチャネルを通して顧客に応答することが可能です。

またコマースチームは、自律型AIエージェントを使用して、ターゲットを絞った関連性の高いプロモーションを作成し、展開することもできます。

マーケティングチームが自律型エージェントを使用すると、エンドツーエンドで簡単にキャンペーンを作成、管理、最適化できます。このテクノロジーは、キャンペーンの概要やターゲットオーディエンスのセグメント、コンテンツを生成できるので、マーケティング担当者は時間を節約することができます。自律型エージェントは、Salesforceの自動化ツールであるFlowでカスタマージャーニーを構築することもできます。

自律型エージェントは、設定した主要業績指標に照らしてパフォーマンスを分析し、継続的かつ積極的に改善を推奨することができます。

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自律型エージェントを導入するには、慎重な計画と実行が必要です。ここでは、導入を成功させるためのベストプラクティスをいくつか紹介します。

• 明確な目標の定義：まず、自律型エージェントで何を達成したいのか、大まかな枠組みを決めます。応答時間の改善、顧客満足度の向上、運用コストの削減など、明確な目標を掲げることで、導入プロセスの指針を得られ、成功を測定しやすくなります。
• データインフラの評価：自律型エージェントは、効果的に機能するためには高品質のデータが不可欠です。まず、堅牢なデータ収集および管理システムを確保します。これには顧客とのやり取りデータ、取引履歴、その他の関連情報が含まれます。クリーンで構造化されたデータを得ることで、エージェントは正確で適切な回答を提供できるようになります。
• 適切なテクノロジーの選択：顧客のビジネスニーズと目的に合わせて自律型エージェントのテクノロジーを選択しましょう。拡張性、統合機能、使いやすさなどの要素を考慮してください。さまざまなベンダーやソリューションを評価し、組織に最適なものを見つけましょう。
• 既存のシステムとの統合：自律型エージェントが既存の顧客関係管理（CRM）ソフトウェアやその他のツールとシームレスに統合されていることを確認します。この統合により、情報のスムーズな流れを確保し、エージェントの能力が向上し、エージェントの関連データへのアクセスが可能になり、より効果的なサポートを提供できるようになります。
• ユーザーエクスペリエンスの重視：エンドユーザーを念頭に置いて自律型エージェントを設計します。直感的にやり取りして、タイムリーかつ正確に応答できるように配慮し、ポジティブな顧客体験を確立します。導入前にエージェントを徹底的にテストすることで、潜在的な問題を特定して対処し、顧客の期待に応えられることを確認します。
• 監視と最適化：自律型エージェントのパフォーマンスを定期的に監視し、ユーザーからフィードバックを収集します。この情報を利用して、エージェントを継続的に改善し、エージェントの効果と関連性を維持できるようにします。このように継続的に最適化することで、変化する顧客のニーズに対応し、エージェントの全体的なパフォーマンスを高めることができます。
• 人的監視の計画：自律型エージェントは多くのタスクを独立して処理できますが、必要に応じて人間が介入する計画を立てておくことが重要です。より複雑あるいはデリケートなやり取りのためのセーフティネットを提供し、人間のエージェントがいつ、どのように介入して支援すべきかに関する明確なガイドラインを設定します。
• データのプライバシーとセキュリティの確保：堅牢なデータプライバシーとセキュリティ対策を導入し、AIエージェントが扱う顧客情報を保護します。これには、データ保護規制の遵守、機密データの保護、顧客の信頼を維持するための定期的なセキュリティ監査が含まれます。

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自律型エージェントをビジネスに統合したいとお考えなら、Agentforceが役立ちます。ここでは、その方法を紹介します。

• インテリジェントなAIエージェント：24時間365日、あらゆるチャネルで顧客と関わり、人間のようなやり取りで対応します。また、すべての対応を信頼できるデータにもとづいて行うことで、問題を迅速に解決します。
• Data Cloudとの統合プラットフォーム：Agentforceは、AI、CRM、および顧客自動化ソフトウェアを組み合わせた統合プラットフォームを提供します。この統合により、自律型エージェントは包括的な最新の顧客データにアクセスできるようになり、より正確でパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。Data Cloudを組み込むことで、シームレスなデータ統合と管理が可能になり、すべてのチャネルで顧客データを一元的に把握できます。
• 拡張性：Agentforceは、Salesforceの信頼性、セキュリティ、拡張性を企業のすべてのチームにもたらします。このプラットフォームを使用すると、AIソリューションを拡張することができ、パフォーマンスを損なうことなく、増加するアクションを処理できます。
• 高度なツールによるカスタマイズ：Agentforceは、自律型エージェントを特定のビジネスニーズに合わせて調整するための広範なカスタマイズオプションを提供します。プロンプトビルダーやCopilot Studioなどのツールを使用すると、カスタマイズされたワークフローと応答を作成できるため、自律型エージェントはブランドやカスタマーサービスの目標に合わせることができます。Apexコードの柔軟性とMuleSoftの統合機能により、Agentforceを他のシステムに接続し、要件に合わせて機能を拡張できます。
• シームレスな統合と相互運用性：Agentforceは外部のシステムやプラットフォームとシームレスに統合できるため、ソースやデータタイプに関係なく、すべてのビジネスデータにもとづいたアプリやワークフローを構築できます。既存のCRMシステムと統合する場合や、サードパーティのアプリケーションと統合する場合でも、Agentforceは、シームレスな顧客体験に必要な柔軟性と相互運用性をもたらします。

チームや業界に関係なく、自律型エージェントは会社の効率化を支援します。面倒で時間のかかるタスクを自律型AIエージェントに任せることで、従業員はもっとも重要な業務、つまり顧客に集中することができます。

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