AIエージェントとは？

執筆：Magulan Duraipandian, Sr. AI Solutions Technical Evangelist - Salesforce

AIエージェントは、企業の業務運営や顧客との関わり方を変革します。こうしたインテリジェントシステムは、複雑なタスクを自動化し、パーソナライズされた体験を提供するとともに、人間の働き手がより高度で戦略的な課題に集中できるよう支援します。

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。

• AIエージェントはチャットボットよりも高度で自律的であり、学習能力を備え、より広い範囲の複雑なタスクを処理できます。
• 業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の改善など、ビジネスに大きなメリットをもたらします。
• AIエージェントは、営業やマーケティング、財務といった分野において専門的な機能を担うように設計され、さまざまな業種で広く活用されています。

• AIエージェントという概念は、長年にわたり研究の対象となってきました。自律的でインテリジェントなシステムのアイデア自体は数十年前から存在していましたが、近年の大規模言語モデル（LLM）の進歩によって「欠けていたコンポーネント」が補われ、現在の能力がより身近で強力なものとなりました。これらの進歩により、AIエージェントは理論的な議論の枠を超え、実際の現場で活用できる実用的なアプリケーションへと進化しています。

AIエージェントは、人間の思考を模倣するプロセスを通じて動作し、自律的に対話や問題解決を行います。データを収集し、収集した情報を処理して意思決定を行い、決定にもとづいてアクションを起こします。この一連のサイクルは、学習と適応を通じて継続的に洗練されていきます。

• 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：意思決定が行われると、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。たとえば、顧客からの問い合わせに答えたり、リクエストを処理したり、複雑な問題を人間の担当者にエスカレーションしたりできます。アクションの実行はシームレスかつ効率的に行われるよう設計されており、顧客がタイムリーで正確な対応を受けられるようになっています。
• 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。

これらの能力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レコメンド、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、人間は付加価値を生み出す複雑な課題に集中できるようになります。

AIエージェントの内部の仕組みを理解するには、その基本的な構成要素を確認する必要があります。AIエージェントは、以下のコンポーネントによって効果的に認識し、推論し、アクションを実行できます。

• 基盤となるモデル（LLM）：大規模言語モデル（LLM）は、最新のAIエージェントの多くの「頭脳」として、自然な文章の理解および生成における基盤的な能力を提供します。
• メモリ：AIエージェントがコンテキストを維持し、時間の経過とともに学習するために、さまざまな形態のメモリが必要となります。たとえば、以下のようなメモリがあります。
  • 短期メモリ：直近の会話コンテキストを保持するため。
  • 長期メモリ：ナレッジを保持し、過去の経験から学習するため。
  • エピソードメモリ：特定のやり取りやイベントを記憶するため。
  • コンセンサスメモリ：マルチAIエージェントシステム内で共有されるナレッジ用。
  • メモリから効率的に情報を管理・取得するために、「チャンク化とチェイニング」のようなメカニズムがよく使用されます。
• ペルソナ：このコンポーネントは、AIエージェントがやり取り全体を通して一貫したキャラクター、トーン、スタイルを維持するのに役立ち、より自然で予測可能なユーザーエクスペリエンス（UX）に寄与します。
• ツール：現実の世界でAIエージェントがアクションを実行するためには、さまざまな外部ツール、API、プログラムへのアクセスが必要です。こうしたツールによって、AIエージェントによる情報の取得やコマンドの実行、他のシステムとのやり取りが可能になります。
• エージェントアクション：AIエージェントがタスクを実行し、環境とやり取りするためのメカニズムです。アクションには、外部関数の呼び出し、APIの実行、物理アクチュエーターの制御などが含まれます。
• アーキテクチャ：AIエージェント全体の構造的な設計を指し、物理的な基盤やソフトウェアの基盤を含みます。アーキテクチャは、異なるコンポーネントがどのようにやり取りし、データがシステム内でどのように流れるかを定義します。

AIエージェントは、基本処理のループに加えて、複雑な多段階の問題に対応するために、次のような特定の推論パラダイムを使用します。

• ReAct（推論とアクション）：このパラダイムにより、AIエージェントは推論（例：内的独白、計画立案）とアクション（例：ツールの利用、データベースの照会）を交互に組み合わせることができます。これにより、より動的で適応性の高い問題解決が可能になります。
• ReWOO（観測なしの推論）：このアプローチでは、AIエージェントは1つのステップが終了するたびに環境を観測することなく推論プロセスを進めます。これにより、特定のタスクにおいては、より効率的に処理できる場合があります。

これらの異なるアーキテクチャのアプローチにより、AIエージェントは単純なシステムよりも繊細で複雑なシナリオを効果的に処理できます。

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。

一方で、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していくことができます。自律型エージェントは複数の会話の状況を把握し、保持できるため、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連携し、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管理やパーソナライズされたレコメンデーションの提供などが含まれます。一方で、チャットボットはFAQへの回答にとどまる場合があります。両者の区別は次第に曖昧になりつつありますが、一般的にAIエージェントはより多くの機能と自律性を備えています。

しばしば同じ意味で使用されますが、両者には微妙な違いがあります。Microsoft 365 CopilotのようなAIアシスタントは、多くの場合、ユーザーと連携し、ユーザーの能力を高めます。これに対し、AIエージェントは一歩進んだ存在と見なすことができます。より高い自律性を備え、目標達成のために積極的に先を見越してアクションを実行する能力があります。場合によっては、人間とのコラボレーションを通じて、あるいは独立して動作することも可能です。両者の主な違いは、多くの場合、目的、機能、インタラクション、自律性、複雑性、学習能力にあります。

AIエージェントは、ほぼあらゆる業界の企業に対して、以下のような多くの魅力的な利点をもたらします。

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能力により、これらの自律型システムは微細なパターンや新たなトレンドを見極め、組織がより正確かつタイムリーな意思決定を行うための価値ある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. 精度と一貫性：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応答を提供し、エラー発生のリスクを減らし、顧客が信頼できる情報を受け取れるようにします。また、エージェントループや人間的な推論を通じて応答の精度をさらに高めることができます。この一貫性はブランドへの信頼と安心感の構築に寄与し、顧客が期待する体験を得られるようにします。AIエージェントは定型的なタスクを驚くべき一貫性で遂行しますが、信頼性を保証するためには、極めて重要なアプリケーションや動的な環境において人間による監督と検証が不可欠です。
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、コスト削減、意思決定の強化、顧客体験の改善など、数多くのメリットを提供します。経営コンサルティング会社のマッキンゼーの調査 では、「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への関心も高まっている。こうした動きを踏まえると、企業がAIエージェントのような先端技術を計画のプロセスや将来のAIロードマップに取り入れ始めても不思議ではない」としています。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、カスタマー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。

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。

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。

1. Sales Development Representative（SDR）エージェント：SDRエージェントは、営業プロセスの一部を自動化し、リードの評価、営業チームのコーチング、アップセル機会の特定を支援します。デジタルチームのメンバーとして24時間365日稼働し、リードを育成してミーティングを予約します。その結果、人間の営業担当者は顧客との関係構築や商談の成立に専念できます。
2. カスタマーサービスエージェント:カスタマーサービスエージェントは、顧客からの質問に回答し、最小限の人間の介入で問題を解決するAIアシスタントです。多様なチャネルを通じて大量のリクエストを処理できます。また、過去のやり取りを要約し、応答の提案を行うことで、人間の担当者を支援します。
3. マーケティングキャンペーンエージェント：マーケティングキャンペーンエージェントは、マーケティングチームによるエンドツーエンドのキャンペーン作成を支援します。キャンペーンの概要を生成し、カスタマージャーニーを設計し、コンテンツを作成できます。マーケティング担当者はこれらのエージェントを利用することで、時間と労力を節約できます。
4. Eコマースエージェント：Eコマースエージェントは、オンライン販売に関連するさまざまな業務を支援し、ユーザーエクスペリエンス（UX）を向上させ、業務効率を高めます。パーソナライズされた商品レコメンドや購入手順のガイダンスを提供できます。
5. コラボレーションエージェント：コラボレーションエージェントは、チームの効果を高めるために協働して機能する専門的なAIシステムです。異なる部門間でデータやインサイトを共有することでサイロを解消し、より統合されたワークフローを実現します。

AIエージェントは、より高度な自動化、パーソナライズ、インサイトの提供を通じて、さまざまな業種や部門において企業に大いに必要とされる活力をもたらします。ここでは、チームの成果を高めるためのこのテクノロジーの活用例を紹介します。

• パーソナライズされた顧客サービス：金融業界において、今の顧客が期待するパーソナライズされたカスタマーサービスを提供することは容易ではありません。しかし、その課題をAIエージェントが軽減します。エージェント型AIは、統合された顧客データから関連性の高いインサイトを導出し、担当者に提示しながら、各顧客のニーズや目標に合わせて金融に関するレコメンデーションを調整できます。たとえば、AIエージェントが顧客の支出習慣、投資ポートフォリオ、リスク許容度を分析し、具体的な貯蓄プランや投資商品を提案することも可能です。
• ミーティング準備の強化：クライアントサポートで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エージェントはこのプロセスを支援し、進行中のケース、未処理の注文、請求書、最近のアクションを自動的に要約します。その結果、チームの時間とコストを節約できます。これにより、ファイナンシャルアドバイザーは包括的な顧客概要を携え、十分に準備された状態でミーティングに臨むことができます。

• 予知保全と生産の最適化：インテリジェントシステムは、機械をモニタリングしてメンテナンスの必要性の予測や生産プロセスの最適化を行えます。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できるようになります。AIエージェントは機械からのセンサーデータを分析し、故障の可能性を示す異常なパターンを特定できます。その上で、メンテナンスのスケジュール設定や交換部品の発注を自動的に行えます。
• 販売契約の分析：AIエージェントを利用して、営業チームが取引をプロセスの次の段階に進めるのを支援できます。AIを活用することで、販売契約を要約し、計画された数量や収益と実際の数値との乖離を明らかにできます。これにより、生産計画や在庫に関して、より適切で情報に基づいた意思決定が可能になります。

• 在庫管理の最適化：エージェント型ワーカーを使用して在庫管理を改善できます。AIは、各巡回の終了時に、予定在庫と実際に出庫された在庫の乖離を明らかにすることが可能です。さらに、これらの評価を状況に即して解釈し、たとえばトラック上で計数されたものか、あるいは元の積荷ドキュメントの一部かといった詳細を付加することもできます。これにより、より正確な在庫管理が可能となり、廃棄の削減につながります。
• プロモーションコンテンツの自動生成：AIエージェントを活用することで、マーケティングキャンペーンの管理がよりシンプルになります。新商品や季節限定のオファーに関する情報を届けるために、AIエージェントでターゲットに合わせたプロモーションコンテンツを自動生成することが可能です。さらに、AIエージェントは顧客の購入履歴や嗜好を分析し、パーソナライズされたメールキャンペーンや広告コピーを作成できます。

• 車両パフォーマンスのモニタリングとプロアクティブメンテナンス：自動車メーカーは、AIエージェントを活用することで個々の車両や保有車両全体（フリート）のパフォーマンスを包括的に把握できます。車両のテレメトリーにもとづいて、重大度または緊急性が特に高い車両アラートを表示できます。AIにより、メンテナンスニーズを迅速に把握し、問題を予防的に解決できます。さらに、モバイルサービスユニットの派遣や、ドライバーへの点検予約の通知など、AIによって推奨されるアクションの中から実行するアクションを選択することもできます。
• 販売代理店におけるコマースとプロモーション：販売代理店や修理工場では、エージェント型AIをコマースに使用し、ターゲット市場に訴求するプロモーションを迅速かつ容易に作成できます。AIエージェントは、地域のマーケット動向や顧客の人口統計を分析し、特定の車両モデルに最適な価格戦略や特別オファーを提案することが可能です。

• パーソナライズされた患者サービス：インテリジェントシステムは、ヘルスケア分野で次のレベルの患者体験を提供できます。患者サービスエージェントは、単に患者の質問に答えるだけでなく、最適な医師の予約や保険の適用範囲・給付内容の確認、医療履歴サマリーの生成、ケア申請の承認などを通じて患者を支援します。
• 臨床試験のマッチングと契約医療機関ネットワークの最適化：AIエージェントは、患者ごとにパーソナライズされた治療計画を作成し、記録管理を支援できます。さらに、患者の詳細情報と試験基準をもとに、適格な候補者を関連する臨床試験にマッチングさせることができるので、分析作業が簡素化されます。加えて、エージェント型システムを使用して、契約医療機関・医療従事者のネットワークの全体像を把握できます。これにより、医療機関・医療従事者の情報や過去の実績を迅速に確認できるため、効率性が向上し、患者の待ち時間が短縮されます。

24時間365日の自律型カスタマーサポート：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「眠っている間」にも顧客からの問い合わせを解決できます。AIは顧客の質問に24時間365日応答し、優先度の高いケースは必要なすべての状況データを添えて人間にエスカレーションします。Service向けAgentforceは、自社の信頼できる顧客データを活用し、自社のブランドの声で全チャネルにわたって自律的に対応できます。Service向けAgentforceは、事前に作成されたテンプレートを使用して数分でセットアップすることも、ニーズに合わせてAI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。たとえば、パスワードリセット、配送情報の更新、基本的なトラブルシューティング手順をAIエージェントに処理させれば、人間の担当者はより複雑な課題に集中できます。

自律型のセールスデベロップメントとミーティング予約：サービスチームがAIを活用して24時間問い合わせに対応できるのと同様に、営業チームもAIを利用し、商品に関する質問にいつでも自律的に回答し、担当者のミーティングを予約できます。Agentforce Sales Development Representative（SDR）エージェントは、会社が保有する顧客データや商品情報などにもとづいて正確かつ即時に応答します。Agentforce SDRが対応する頻度や、対応するチャネル、そして従業員にエスカレーションするタイミングを設定できます。AIエージェントは、リードの資格確認、商品に関するよくある質問への回答、さらにはフォローアップコールのスケジュール設定にまで対応できます。

パーソナライズされたショッピング体験：デジタルワーカーは、コマースチームにとって大きな助けとなります。AIエージェントは、自社の信頼できる顧客データを活用してパーソナライズされた商品レコメンドを行い、さらに買い物客にパーソナルアシスタントのような体験を提供します。Agentforceを利用すれば、AIが自社のコマースサイト上やWhatsAppのようなメッセージングアプリで顧客に直接応答できます。AIは検索クエリのガイダンスを行ったり、個々の閲覧履歴や、過去の購入履歴、さらにはリアルタイムの行動文脈にもとづいて商品レコメンドを調整したりすることで、買い物客がより迅速に購入できるよう支援します。

• キャンペーンの自動作成と最適化：マーケティングキャンペーンを最適化し、より効果的にするために、AIエージェントを利用してマーケティングチームがより優れたキャンペーンを迅速に構築できるよう支援できます。自律型エージェントがキャンペーンの概要とターゲットオーディエンスのセグメントを生成し、対象のオーディエンスに訴求する的確なコンテンツを作成します。AIを使用してFlowでカスタマージャーニーを構築することも可能です。また、AIエージェントは主要業績指標（KPI）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、さまざまな見出しのA/Bテストやリアルタイムのエンゲージメントデータにもとづく広告費の調整など、改善策を積極的にレコメンドします。

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、そして専門家が価値の高いプロセスに集中できる余地の拡大が期待できます。

AIエージェントの未来は、AIエージェント間のコラボレーションが一層高度化し、マルチAIエージェントシステムやAIエージェントエコシステムの発展へとつながっていくと予想されます。これにより、より複雑なタスクの自動化が可能になり、複数のAIエージェントのインテリジェンスを集約して新たな能力を創出できるようになります。

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エージェントの概要とビジネスへの活用方法をご確認いただけます。