エージェント型AIとは？

人工知能（AI）は急速に進化しており、私たちは、まるでSF映画の中にいるような感覚に陥り始めています。最初に登場したのは、データを分析し、機械学習アルゴリズムを使用して将来の結果を予測する予測AIでした。その後、テキストや画像、音楽などの新しいコンテンツを作成する生成AIに移行しました。そして今、私たちはエージェント型AIのステージに到達しました。AIはコンテンツを生成するだけでなく、会話をし、自律的な行動や反応までできるようになりました。

自律型エージェントがそれまでのAIと異なるのは、大規模なデータセットからの予測だけではなく、環境を認識して自律的な行動を取る能力、さらにはフィードバックから学習して適応する能力にももとづいて推論できることです。

エージェント型AI、およびそのタスクの実行を支援するAIエージェントは、戦略的なテクノロジートレンドのトップ になると予想されています。この進化において重視されるのが、自律性と適応性です。エージェント型AIは、データプラットフォームとシームレスに統合し、時間のかかる作業を支援することで、ヘルスケア、金融、製造などの業界を変革する態勢を整えています。デジタルレイバーとして機能するAIが意思決定を行い、驚くほど効率的に新しい状況に適応していく様子を想像してみてください。

このガイドの内容

• エージェント型AIの定義
• 生成AIが機能する仕組み
• エージェント型AIの利点
• エージェント型AIとデータプラットフォーム：基本的なパートナーシップ
• エージェント型AIの次なる展開

エージェント型AIは、AIエージェントが人間の監視なしに自律的に行動できるように支援するテクノロジーです。エージェント型AIは、包括的なプラットフォームとして機能することで、AIエージェントと人間の間のシームレスな相互作用を促進し、両者が連携できるコラボレーション環境を育みます。このプラットフォームのツールやサービスは、AIエージェントが学習、適応、コラボレーションするのに役立ちます。これによりAIエージェントは、複雑で動的なタスクを迅速に処理できるようになります。これは、意思決定や動的な状況への適応、目標の設定、推論を行うことで独立して動作する能力で知られているAIの次の最先端領域です。

エージェント型AIの際立った特徴の1つは、AIエージェントの開発と展開を簡素化できることです。AIを日常業務に統合することで、リソースの消費を抑えることができます。このフレームワークにより、企業は、反復的なタスクの自動化、顧客サービスの強化、戦略的な意思決定の推進など、特定のニーズに合わせてAIエージェントをカスタマイズできます。

従来のAIシステムは硬直的で、複雑で多段階のタスクに苦労していましたが、エージェント型AIは柔軟性と適応性を備えています。このプラットフォームの柔軟性と適応性により、多様な業界や用途に合わせてAIエージェントを調整することができます。自然言語処理（NLP）により、Agentforceのようなエージェント型AIシステムは、人間の行動を模倣できます。そのため、複雑で絶えず変化するさまざまな状況を処理するのにも最適です。

エージェントAIに寄与する主な特徴は3つあります。

1. 自律性：エージェントは、人間の監視や指示がなくても自らタスクを実行できます。
2. 適応性：インタラクションから学び、フィードバックを受け取り、学んだことにもとづいて決定を変えることができます。
3. 目標志向：特定のタスクを取り上げて、それらを達成する方法について推論することができます。

エージェント型AIは、テクノロジーとの関わり方を変える可能性を秘めています。まだ初期段階ではあるものの、今築かれている基礎は、AIエージェントが人間の担当者の自律性と適応性を備えて動作する未来を示しています。この変革の可能性は、私たちの生活のほぼすべての側面で効率を向上させ、イノベーションの新たな機会をもたらすことを約束します。

エージェント型AIは、「エージェント」と呼ばれる自律的なソフトウェアコンポーネントの複雑なネットワークを通じて動作します。そして大量のデータを活用してユーザーの行動から学習し、時間の経過とともに改善していきます。各エージェントは、特定の目標と能力を考慮して設計されており、複雑なタスクに取り組めるよう調和しながら機能します。エージェント型AIに対するこの革新的なアプローチは、機械学習、NLP、知識表現などの高度なテクノロジーの組み合わせを活用しており、エージェントが効果的に学習、コミュニケーション、推論するのに役立ちます。

エージェント型AIの基盤となるアーキテクチャは、拡張性と高いパフォーマンスを保証する分散システムプラットフォーム上にあります。このプラットフォームでは、複数のエージェント（またはマルチエージェント）を異なるサーバー間で同時に動作させ、システムの全体的な効率と信頼性を向上させることができます。エージェントは、情報を共有し、アクションを調整することで、リアルタイムでコラボレーションし、ユーザーとより直感的かつシームレスに対話できます。

エージェント型AIは、自己完結型のエージェント（機械学習、アルゴリズム、予測分析を使用してタスクを自律的に完了し、ワークフローを管理するAIモデル）を使用して、リアルタイムの意思決定を行います。

エージェント型AIは、以下の5段階のプロセスに従い、複雑な問題を解決します。

1. 知覚：AIエージェントは、センサー、データベース、インターフェースなどのソースから情報を収集してデコードし、データをインサイトに変換します。有意義なパターンを特定し、環境内で最も関連性の高いものを抽出します。
2. 推論：大規模言語モデル（LLM）が、推論プロセスをガイドします。このプロセスは、タスクの理解やソリューションの作成、コンテンツ生成や画像分析などのジョブの専用モデルの調整で構成されます。
3. 行動：エージェントは、APIを介して外部システムと接続することでタスクを実行します。ガードレールを組み込むことで、人間による審査の前に保険金請求の処理を特定額に制限するなど、安全性とコンプライアンスを確保します。
4. 学習：エージェントはフィードバックを通じて進化し、インタラクションのたびに改善を重ね、意思決定とプロセスを精緻化します。この継続的な改善により、時間の経過とともにパフォーマンスがスマートになり、効率性も向上します。
5. コラボレーション：エージェントビルダーツールは、経験豊富なプログラマーと新規参入者の両方の参入障壁を下げることで、エージェントを容易に展開できるよう設計されています。エージェントビルダーツールのオープンソースの性質により、プラットフォームを継続的に改善する貢献者のダイナミックなコミュニティがさらに活気づきます。このコラボレーションにより、新機能の開発が加速するだけでなく、テクノロジーがAIイノベーションの最前線にとどまることができます。

全体として、エージェント型AIの運用メカニズムは、自律性、適応性、効率性を促進するように設計されています。高度なテクノロジーを備えた協調的なオープンソースのアプローチを使用することで、エージェント型AIはさまざまな業界や役割を変え、テクノロジーとの対話方法を改善します。

たとえばカスタマーサービスでは、自律型エージェントはさらにパーソナライズされた対話を行います。また、プロアクティブなサービスを提供したり、マルチチャネルサポートを処理したり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獲得し、これをパイプラインに進めて、会議の予約や質問の回答を昼夜問わず行うことができます。マーケティングにおいても、自律型エージェントはキャンペーンの管理から最適化までをこなすことができます。ジャーニーマップの作成のほか、パフォーマンス指標を分析し、マーケティングプランを改善するための方法を推奨することもできます。

エージェント型AIソフトウェアは、人工知能（AI）の一種です。独立して動作することができ、人間の介入なしに意思決定やタスクの実行を行います。これらのシステムは、インタラクションから学習して、新しい状況に適応することができます。そして時間の経過とともに、パフォーマンスを向上させることも可能です。

エージェントソフトウェアは、タスクが複雑で、データが豊富な、リアルタイムの意思決定が重要な環境で特に役立ちます。AIエージェントソフトウェアの例としては、カスタマーサービスの問い合わせを処理できるAIチャットボットや、コンテンツや製品をパーソナライズするレコメンデーションシステムなどがあります。

エージェント型AIは、前身のAIシステムとは一線を画すAIの飛躍的な進歩の表れです。

特に素晴らしい利点の1つとして、AIアプリケーションの適応性と効率を向上させる点が挙げられます。エージェント型AIは、タスクを自動化し、独立して意思決定を行うため、開発プロセスを大幅にスピードアップできます。この自律性により、時間の節約とオペレーションコストの削減が実現します。さらに、エージェント型AIの中心にある複雑なアルゴリズムは、全体的なパフォーマンスの向上を保証し、あらゆる業界での資産となります。

エージェント型AIの最も魅力的な利点の1つは、よりパーソナライズされた魅力的なインタラクションをユーザー向けに作成できる潜在性があることです。エージェント型AIは、人間のような意思決定を模倣することで、直感的でシームレスなインタラクションを提供できます。カスタマーサービス、ヘルスケア、教育のいずれであっても、パーソナライズされたカスタマーサポートを提供でき、ユーザーの満足度とロイヤルティの向上につなげることができます。

自律型AIエージェントは、膨大なデータストリームをリアルタイムで処理し、よりスマートな意思決定のための実用的なインサイトを提供します。パターンを検出して結果を予測することで、自信を持って迅速にデータ主導の選択を行うことができます。

エージェント型AIは、反復的なタスクを自動化し、ワークフローを効率化することで、人間のチームが戦略的で価値の高い仕事に集中できるようにします。リアルタイムの意思決定と継続的な学習により、これらのエージェントはタスクをより迅速かつ正確に完了し、全体的な効率を向上させます。

エージェント型AIは本来、エンタープライズのナレッジを使用して学習し、それを基にワークフローの自動化を推進することで、業界全体および職務内の作業に革命をもたらすものです。それが今では、異なるデータソースや多様なデータソースをまとめ、同じ言語を話す共通のメタデータフレームワークを通じて利用できるようにするためのより高度な機能を搭載しているため、企業はすべてのデータ価値を利用して複雑なタスクを自動化し、データ主導の意思決定をリアルタイムで行うことができます。このシームレスな統合により、効率が向上し、イノベーションと成長の新たな道が開かれます。

エージェント型AIに、検索拡張生成（RAG）を組み込んだData Cloudを統合すると、企業は構造化データと非構造化データの両方を使用して、顧客により良いサービスを提供できるようになります。

Data Cloudの高度なデータツールに自律的な意思決定機能を組み込むことでシームレスな連携が実現し、スマートな結果を生み出します。このようなコラボレーションを通してダイナミックなビジネス環境に適応することで、競争力を発揮するインテリジェントなアプリケーションを容易に作成できるようになります。

幅広いデータにアクセスできる以外にも、このパートナーシップによって導入プロセスが簡素化されるので、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。その結果、高度なAI機能が戦略的なイニシアチブを推進している間に企業は自社のコアな能力に集中できます。さらに、システムが多くのデータを処理するにつれて、エージェント型AIのレイヤーが継続的に学習し、進化していきます。この継続的な学習ループは、AIシステムが新しいデータに適応して正確なインサイトを提供し、進化する状況や要求に応じてよりインテリジェントな意思決定を提供できることを意味します。

データに完全にアクセスし、そのデータをAIに組み込むことができるという利点により、金融、ヘルスケア、小売、製造の企業は、営業、サービス、マーケティング、およびコマース全体で運用を簡素化し、顧客エンゲージメントを向上させることができます。

エージェント型AIは、世界に革命を起こすのに適した立場にあります。既存のシステムとの互換性、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを創出する機能、そして堅牢なセキュリティ機能を備え、将来に欠かせないツールです。

営業、サービス、マーケティング、コマースなどの業界を変革するイノベーションとも言えます。Gartnerは 、「2028年までに、日常の業務決定の15%がエージェント型AIを通じて自律的に行われるようになり、0%だった2024年から増加する」と予測しています。

AIエージェントが複雑な顧客からの問い合わせをシームレスに処理し、リアルタイムでマーケティング戦略を適応させ、他にはない効率性でサプライチェーンを最適化できる世界を想像してみてください。エージェント型AIが業務を合理化し、顧客体験を向上させる可能性は計り知れません。

エージェント型AIのもっともエキサイティングな側面の1つは、時間の経過とともに学習し、改善する能力です。これらのAIエージェントがより多くのデータと経験を蓄積するにつれて、その意思決定能力がますます洗練されていきます。この継続的な学習プロセスにより、企業は時代を先取りし、市場の変化や顧客のニーズに迅速に対応することができます。エージェント型AIとデータプラットフォームの統合により、膨大な情報へのシームレスなアクセスと、より多くの情報にもとづいたタイムリーな意思決定が可能になるという大きな変化が生まれます。

さらに、エージェント型AIの影響は個々の業界にとどまりません。エコシステム全体を再構築し、世界規模でのコラボレーションとイノベーションを促進する可能性を秘めています。このテクノロジーを採用する組織が増えるにつれて、エージェント型AIの独自機能を最大限に活用する新しいビジネスモデルやパートナーシップが登場すると予想されます。この協力的なアプローチは、指数関数的な成長を促進し、企業と消費者の両方に新たな機会を生み出すことでしょう。

Agentforceは、エージェント型AIの活用例において、企業がより多くの成果を成し遂げられるよう支援するSalesforce Platformのエージェントレイヤーの役割を果たします。また、担当者が良好な顧客関係を構築するのを支え、AIを成功に導く常時稼働型のデジタルワークフォースとしても機能します。

エージェント型AIの未来は、今日可能なことだけにとどまりません。その先には、無限の可能性が広がっているのです。

Sarah Sungは、Salesforceのシニアライターです。以前は、AIやテクノロジーから健康、ウェルネス、食品や飲料まで、あらゆるものをカバーするライフスタイルライターとして、San Francisco ChronicleやAFARなどの出版物に寄稿していました。また、Under Armour、Gap、Travelocityでコンテンツマーケティングに携わった経験の持ち主でもあります。