AIエージェントとは？

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。

• 認識とデータ収集：エージェント型システムは、顧客とのやり取り、取引履歴、ソーシャルメディアなど、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。このデータは、顧客からの問い合わせの背景やニュアンスを理解する上で非常に重要です。高度なエージェント型AIは、データをリアルタイムで統合して処理し、問い合わせに効果的に対応するための最新情報を提供することができます。
• 意思決定：AIエージェントは、高度な機械学習モデルを使用して、収集したデータを分析してパターンを特定し、意思決定を行います。たとえば、過去のやり取りや現在の状況にもとづいて、顧客からの問い合わせに対する最も適切な対応を決定することができますこの意思決定プロセスは、エージェントが過去の経験から学び、時間の経過とともに応答を洗練する能力によって強化されます。
• アクションの実行：決定が下されると、デジタルアシスタントは必要なアクションを実行できます。これには、顧客の問い合わせへの対応、リクエストの処理、または複雑な問題を人間のエージェントにエスカレーションすることが含まれる場合があります。実行はシームレスかつ効率的に設計されているため、顧客はタイムリーで正確な対応を受けられます。
• 学習と適応：エージェントは、各インタラクションから継続的に学習し、アルゴリズムを改良して精度と有効性を向上させます。ナレッジベースを更新し、フィードバックを活用して今後のやり取りを改善します。この継続的な学習機能によりAIエージェントは、顧客の期待やビジネス環境が変化しても、効果的かつ適切であり続けることができます。

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。

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。

1. 効率性の向上：このテクノロジーは、複数の顧客とのやり取りを同時に処理できるため、応答時間が大幅に短縮され、カスタマーサービス業務の効率が向上します。また、人間にエスカレーションすべきかどうかを見極め、問い合わせに対応するための最適なスキルセットを持つ担当者を選ぶことも可能です。これにより、企業はサービスの品質を損なうことなく、大量の問い合わせを処理できます。
2. 顧客満足度の向上：自律型エージェントは迅速かつ正確な対応を提供できるので、顧客満足度スコアの改善につながります。データを使用してやり取りをパーソナライズし、全体的な顧客体験を向上させることも可能です。また、時間をかけて学習するため、継続的に改善していきます。
3. 意思決定の改善：膨大なデータセットを分析する機能により、これらの自律型システムは微妙なパターンや新たなトレンドを識別でき、組織がより正確でタイムリーな意思決定を下すのに役立つ貴有益なインサイトを提供します。
4. 24時間365日体制：これらのシステムは年中無休で利用でき、タイムゾーンや営業時間に関係なく、顧客からの問い合わせに迅速に対応できます。この継続的な可用性により、セルフサービスに対する顧客の期待に応えることができるので、顧客ロイヤルティの向上につながります。
5. 拡張性と適応性：AIは、顧客とのやり取りの増加に準じて簡単に拡張できるため、サービスの品質を維持しながら成長を目指す企業に最適です。ケース数が増えても、AIエージェントなら追加の負荷を処理できるよう簡単に調整できるため、一貫した信頼性の高いサポートを提供できます。
6. データ主導のインサイト：AIは、顧客のインタラクションや好み、行動に関する貴重なデータを生成します。企業はこのデータを使用して、顧客のニーズと傾向に関するインサイトを得ることができ、情報にもとづいた意思決定を行い、サービス提供を改善できます。
7. 正確性と一貫性：エージェント型AIは、顧客からの問い合わせに対して一貫性のある正確な回答を提供し、エラー発生のリスクを減らし、顧客が信頼できる情報を確実に受け取れるようにします。また、エージェントのループと人間のような推論を通じて、ユーザーの応答の精度を向上させることができます。この一貫性により、顧客は期待に見合った体験ができるので、ブランドに対する信頼と確信を築くことができます。
8. コスト削減：デジタルレイバーで定型業務を自動化すると、運用上の負担が軽減されるため、人間の従業員は時間と専門知識をより複雑な問題解決や戦略的な取り組みに費やすことができます。このような新たな軸により、最終的には生産性と収益性が向上します。

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。

いくつかの異なる業界の企業が、エージェント型システムを統合することのメリットを実感しています。ここでは、このテクノロジーの汎用性の高さを示すAIエージェントの例を、具体的なユースケースとともに、業界別に掘り下げてみましょう。

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。

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。

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。

1. 明確な目標の定義。まずは、AIエージェントで何を達成したいのかを定義することから始めます。成果の確認。
2. データの評価と準備。 AIエージェントが効果的に機能するためには、高品質な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。
3. 適切な種類のAIエージェントの選択。ニーズに最適なタイプを選択します。
4. 既存のシステムとの統合。AIシステムが既存のCRM、コミュニケーションおよびコラボレーションツール、その他のカスタマーサービス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。
5. 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デジタルワークフォースを設計します。やり取りが直感的であり、応答がタイムリーかつ正確であることを確認し、ポジティブな顧客体験を提供します。顧客の期待。
6. 監視と最適化。AIソリューション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、AIエージェントを継続的に改善し、効果と関連性を維持できるようにします。
7. 人的監視の計画。 AIエージェントは多くのタスクを自律的に処理できますが、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。
8. 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実装して、AIエージェントが取り扱う顧客情報を保護します。

AIエージェントは、会社に必要な後押しを複数の部署にわたって提供できます。パーソナライズされたカスタマーサポートの提供から、ターゲット市場に合わせたプロモーションの生成と展開まで、このテクノロジーどのように作用し、チームが多くの成果を上げることができるのかを紹介します。

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。

このような新しいAI開発により、自律型エージェントモデルを大規模に導入することは困難な作業のように思えるかもしれません。Agentforceそのため、 AIエージェントを構築するための 最速かつ最も簡単な方法である を作成しました。また、AIエージェントを構築するために、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。