AIエージェントとは？

2024年の流行語となったのが「AIエージェント」でした。

そして2025年の主要AIトレンドとして、AIエージェントの人気と影響力はますます高まっています。

初心者の開発者から大企業、個人商店まで、誰もがAIエージェントが自分たちに何ができるのかを学ぼうとしています。

2025年のPwC調査によると、ビジネスリーダーの79％がすでにAIエージェントを何らかの形で導入していると報告しています。

今まさに注目されているこの技術を、私たちは長年にわたり開発してきました——私たちは 何千もの組織でAIエージェントの導入を支援してきました。

AIエージェントとは何か、その仕組み、どこから始めればよいかについて疑問があれば、ここが最適な場所です。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、情報を処理し、意思決定を行い、目標達成のために行動を起こす自律型システムです。

AIチャットボットがユーザーの入力に応答するのに対し、エージェンティックAIは自律的な意思決定が可能なソフトウェアを指します。

顧客対応、データ分析、コーディング支援など、複雑なワークフローの自動化によく利用されます。

つまり、AIエージェントは特定の業務で人間の関与を不要にしたり、日々の業務で従業員をサポートしたりできます。

AIエージェントとAIチャットボットの違いは？

多くの人が「AIエージェント」と「AIチャットボット」という言葉を同じ意味で使っています。確かに、両者には多くの共通点があります。

例えば、どちらも自然言語処理（NLP）を使って言語入力を理解し、多くの場合LLMを活用し、外部システムと接続されていることも多いです。

しかし、AIエージェントはチャットボットよりもさらに進んだ機能を持っています。AIエージェントとAIチャットボットを区別するポイントは次の通りです。

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これらの違いによって、御社が営業チャットボットを必要とするのか、営業向けAIエージェントを必要とするのかが決まります。

前者は顧客の質問に答え、商品を提案し、購入をサポートします。

後者は、追加購入の可能性が高い顧客を予測し、最適なタイミングでパーソナライズされたFacebook Messengerメッセージを送信できます。もちろん、チャットボットの会話や販売機能も備えています。すごいですよね？

AIエージェントはどのように機能するのか？

AIエージェントは、1) 環境を認識し、2) 情報を処理し、3) 意思決定を行い、4) 目標達成のために行動を実行します。

従来のチャットボットとは異なり、AIエージェントはユーザーの問い合わせに応答するだけでなく、自律的に動作し、データの取得・分析や外部システムとの連携も可能です。

ステップ1：認識

まず、AIエージェントはさまざまなソースから入力を受け取ります。目的によって、以下のようなものが含まれます：

• ユーザーとのやり取り
• 外部システムからデータを取得するAPI
• 接続されたアプリケーションのセンサーやログ
• 在庫表や人事ポリシーなどの知識ベース

ステップ2：処理

データを受け取った後、AIエージェントはそれを理解する必要があります。

エージェントはNLP、構造化データ、リアルタイム信号などを使い、設計された入力を処理します。

必要に応じてデータベースから関連知識を取得する場合、検索拡張生成（RAG）を利用することもあります。

ステップ3：意思決定

意思決定プロセスは、AIエージェントの設計者がどのように構築するかによって異なります。

独自のビジネスロジックを使い、例えば営業チームが考案した基準でリードの質を判断することもあります。

また、機械学習による予測や強化学習を活用し、過去の不正事例に基づいて取引を不正と判定することもあります。

優れたAIエージェントツールはAIの説明性、つまりAIエージェントが自らの意思決定の根拠をどれだけ明確に説明できるかを重視します。

ステップ4：行動

認識・処理・意思決定を経て、AIエージェントは行動を起こします。

AIエージェントが取れる行動に制限はありません。例えば「この3つのアカウントは解約の兆候があります」といったシンプルなテキスト応答を返すこともあります。

APIコールをトリガーして、倉庫システムからリアルタイム在庫データを取得したり、パスワードリセットを依頼したりすることも可能です。

他のAIエージェントは直接的な業務操作を行い、ECサイトの価格調整、営業コールのスケジューリング、物流の再配達、セキュリティポリシーに基づくシステム設定の変更などを実施します。

一部のAIエージェントは外部アプリケーションと連携し、CRMシステムでのワークフロー自動化や顧客情報の更新、事前定義されたビジネスルールに基づく返金処理なども行います。

これらのエージェントは、エージェンティックAIワークフロー全体を端から端まで実行できます。

どのような行動であっても、AIエージェントは意思決定プロセスと整合した応答を保証し、多くの場合その結果から学習して将来の行動を改善します。

AIエージェントアーキテクチャの6つの構成要素

「AIエージェント」という言葉は曖昧に感じられるかもしれません。幅広い用途があるため、AIエージェントと通常の自動化や一般的なAIチャットボットとの違いを明確にするのは難しい場合もあります。

AIエージェントには6つの主要な構成要素があります。

• LLMルーティング：AIエージェントの思考方法
• アイデンティティと指示：AIエージェントの役割
• ツール：AIエージェントがデータを収集し行動する方法
• メモリと知識：AIエージェントが情報を把握する方法
• チャネル：AIエージェントがユーザーにリーチする方法
• ガバナンス：AIエージェントのセキュリティ維持方法

これら6つの特性が組み合わさることでAIエージェントが成立します。それぞれの役割を理解することで、AIエージェントの能力や活用例を把握しやすくなります。

1. LLMルーティング

まず最初に、AIエージェントの認知機能をLLMに委ねる必要があります。実際、「LLMエージェント」という言葉もあり、これはAIエージェントの一種です。

優れたエージェントはタスクごとに異なるLLMを使い分けることができるべきです。

特定のLLMが常に優れているわけではなく、開発の進化も速いため、長文生成にはあるモデル、ユーザー入力の分析には別のモデルを使うなど、用途に応じて使い分けるのが有効です。

すべてのAIエージェントがLLMエージェントなのか？ほとんどそうですが、例外もあります。

LLMを使わないAIエージェントには、ロボティック・プロセス・オートメーションのボット、交通制御システムや群知能のようなマルチエージェントシステム、強化学習エージェント（ロボティクスなど）があります。

2. アイデンティティと指示

どのAIエージェントにも、アイデンティティ、ミッション、目標が必要です。なぜ存在するのか？何を達成し、どのように実現するのか？

例として、ITサポート会社のカスタマーサービスチームの一次対応エージェントを考えてみましょう。このAIエージェントの目標は、できるだけ多くの顧客課題を正確に解決し、複雑なケースは人間の担当者にエスカレーションすることです。

指示には役割だけでなく、意思決定の基準（例：どのタイミングでエスカレーションや他の担当者への案内を行うか）やKPIも明確に定義する必要があります。

3. ツール

ツールは、AIエージェントがデータを収集し、行動を起こすための手段です。

自律的な性質を持つAIエージェントは、タスクを実行するためにどのツールを使うべきか自ら選択できます。

例えば、リード獲得用のAIエージェントは、Hubspotで有望なリードを作成するというタスクを持つことがあります。

ユーザーとのやり取りに応じて、エージェントはCRMで重複を確認したり、ユーザーに特定のコンテンツを提案したり、リードの評価ができるまで追加の質問をしたりすることができます。

AIエージェントが使えるツールには、次のようなものがあります：

• HubSpot、Linear、Zendeskなどの外部システム
• アドホックなツールを作成するためのコード実行
• 組み込みの機能
• 他のAIエージェント
• 人間（例：AIエージェントがタスクを実行する前に人間の承認が必要な場合）

4. メモリと知識

AIエージェントのメモリと知識は、そのエージェントが何を知っていて、どのように情報を長期的に保持するかを定義します。

従来のソフトウェアが必要なときに情報を取得するだけなのに対し、AIエージェントは過去のやり取りを保存・呼び出し・活用して、より賢い判断を下すことができます。

例えば、カスタマーサポートのAIエージェントは、ユーザーとの過去のトラブルシューティング履歴を覚えておき、効果のなかった解決策を繰り返さないようにします。営業用AIエージェントは、リードとの以前のやり取りを思い出し、それに合わせてメッセージを調整できます。

AIエージェントは主に2種類のメモリに依存しています：

1. 短期記憶 – 進行中の会話やタスクから得られる一時的なコンテキスト（例：ユーザーの言語設定）
2. 長期記憶 – エージェントが時間をかけてアクセスできる永続的な知識（例：注文量や取引先の好みの記憶）

メモリ以外にも、AIエージェントはデータベースやAPI、社内ナレッジベース、その他の関連ドキュメントなど、構造化・非構造化の知識ソースにアクセスできます。

5. チャネル

チャネルとは、AIエージェントがユーザーとやり取りする手段です。用途によってテキスト、画像、動画、音声などを使い分けます。ウェブサイトのウィジェットやウェブチャットのインターフェースを通じてユーザーにリーチすることもあります。

AIエージェントは、ウェブチャットウィジェット、メッセージングアプリ（WhatsApp、Messenger、Telegram、Slackなど）、さらにはメールワークフローにも組み込んで展開できます。

音声でのやり取りには、音声エージェントが電話システムやスマートアシスタントと連携できますし、テキストベースのエージェントはライブチャット、SMS、社内ツールなどで動作します。

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6. ガバナンス

AIに関する法律は世界中で進化しており、コンプライアンスを考慮せずにAIエージェントを構築するのは無駄な努力です。

ガバナンスは、AIエージェントが倫理的かつ透明で、法的枠組みの中で運用されることを保証します。

適切にガバナンスされたAIエージェントは、次のことを守ります：

• ポリシー遵守 – ブランドガイドライン、トーン、ビジネスルールに沿う
• レポートとKPIの追跡 – パフォーマンス、バイアス、判断の正確性を監視
• 承認とHuman-in-the-Loop（HITL） – 重要なアクションには人間の確認が必要
• フィードバック機構 – ユーザーからの入力や監督に基づき継続的に改善されます。‍
• コンプライアンスと監査証跡 – 規制要件を満たすために判断やアクションを記録

AIエージェントの主な活用例は？

正直なところ、AIエージェントはあらゆる用途に使えます。

その柔軟性ゆえに、AIエージェントはさまざまなエンドツーエンドのプロセスを効率化できます。

現実世界にはAIエージェントの事例が数えきれないほど存在します。

最も厳格な業界であっても、ワークフローがどれほど複雑でも、AIエージェントが支援できる部分は必ずあります。

暗号資産AIエージェントは市場動向を追跡したり、取引を実行したり、リアルタイムのポートフォリオ分析を提供したりします。AIデジタルマーケティングエージェントは広告費の最適化やエンゲージメントデータの分析を行います。

私たちはあらゆる業界で、何年も前からAIエージェントを導入してきました。

エンタープライズ向けボットが必要な場合でも、中小企業向けAIエージェントが必要な場合でも、ここではAIエージェントの代表的な活用例をいくつか紹介します。

カスタマーサービス

AIエージェントの最も一般的な活用例のひとつが、シンプルなカスタマーサポートボットです。

これらのバーチャルエージェントは、顧客に特定のポリシーを案内したり、パーソナライズされた商品提案をしたり、パスワードリセットなどのアカウント作業を処理したりできます。

今や多くの企業がカスタマーサービスチャットボットを提供するのが当たり前になっていますが、従来のルールベースのチャットボットはブランドイメージを損なうことも少なくありません。現在は、組織のユーザーにサービスを提供しているのは、動的なLLMエージェントです。

私たちは今、AIチャットボットの終焉とAIエージェントの台頭の時代に突入しています。カスタマーサポートボットでさえ、より高度なものが求められています。

リード獲得

Botpressで展開されているAIエージェントの大半（執筆時点）は、何らかのリード獲得エージェントです。

リード獲得エージェントは、AI営業エージェントの一種です。

ユーザーに重要な情報を提供しつつ、有望なリードを収集し、手動の介入なしで営業チームに振り分けます。

医療コンサルティング会社のWaiver Groupは、ボットを導入して「お問い合わせ」フォームを置き換えたことで、リードを25%増加させることができました。

Waiverlynはウェブサイト訪問者と会話し、リードを選別し、Googleカレンダーの予定を—すべて人手を介さずに—自動で予約します。

ナレッジマネジメント

ナレッジマネジメントは、人間よりもボットの方が得意なユースケースです。社内ドキュメントから顧客向けのセルフサービスシステムまで幅広く対応できます。

従業員は、ウィキやPDF、メール、サポートチケットに埋もれた重要な情報を探すのに何時間も費やすことがあります。AIエージェントなら、自然言語での問い合わせに対して、関連するアカウント情報やポリシー、トラブルシューティング手順を返すことができます。

顧客向けの場合は、保険ボットがユーザーに適切な書類やガイドラインを案内する、といった形になります。

ワークフローとタスクのオーケストレーション

ワークフローやタスクのオーケストレーションAIエージェントは、単一のアクションを実行するだけでなく、複数のシステムをまたいで複数のステップを調整します（これをAIオーケストレーションと呼ぶこともあります）。

• 調達AIエージェントは、購入リクエストを自動生成し、予算と照合し、マネージャーの承認を得てから発注することができます。
• 人事部門では、オンボーディングAIエージェントが研修のスケジューリング、ソフトウェアアクセスの設定、給与計算の準備まで、新入社員のために自動で対応できます。
• IT分野のAIエージェントは、サポートチケットの振り分け、システムログの確認、未解決の問題のエンジニアへのエスカレーションなどを行います。

企業がプロセスごとに異なる自動化ツールを組み合わせる代わりに、AIエージェントが中央のオーケストレーターとして機能し、ワークフロー全体を動的に管理し、リアルタイムで判断し、状況の変化に応じて適応します。

このようなAIワークフロー自動化は、AIエージェントの最も一般的なユースケースのひとつです。

人工知能は、知識労働者の時間を奪う日々の細かな作業にも簡単に適用できます。

開発者向けコーパイロット

AIエージェントは開発者にとって不可欠な存在となりつつあり、コーディングやデバッグ、ドキュメント作成のスピードを向上させています。

コーパイロットAIは、コードの自動補完、エラーの指摘、最適化案のリアルタイム提案などが可能です。

コーディング以外にも、プルリクエストのレビューやセキュリティチェック、依存関係の追跡なども支援します。

エンジニアリングチームにとって、AIコーパイロットは開発サイクルの短縮、バグの減少、繰り返し作業の削減につながります。

バーチャルアシスタント

時には、ちょっとしたサポートが欲しいこともあります。

調査をしたり、指標を分析したり、情報をまとめたりしてくれる人。タスクのリマインダーを送ってくれる個人スケジューラーや、メールの下書きやレポートの要約をしてくれるアシスタントが必要なこともあるでしょう。

こうしたニーズは、AIエージェントアシスタントという、あなたの代わりにタスクを実行するソフトウェアで満たすことができます。

AIアシスタントという概念は、すでに私たちにとって身近なものです—SiriやAlexaのような（最も有名な音声アシスタント）。

AIエージェントは、より深くパーソナライズされた計画を可能にします。

休暇を計画している場合、AI旅行代理店アシスタントは新しい目的地の提案やホテルの特定だけでなく、最適なフライトとホテルを選び、あなたの代わりに予約まで行うことができます。

AIエージェントのメリットは何ですか？

1. 拡張性と柔軟性

AIエージェントは決まったワークフローに縛られません。状況に応じてツールやAPI、モデルを動的に選択できるため、非常に柔軟に対応できます。

2. 自律的な意思決定

すべてのフローを事前に定義するのではなく、AIエージェントはリアルタイムで判断し、タスクを最初から最後まで実行します。構築も速く、運用後の効率も大幅に向上します。

3. 多様な用途へのスケーラビリティ

カスタマーサポート向けに構築したAIエージェントを、営業や社内ワークフロー、人事自動化などにも拡張でき、全面的な再構築は不要です。

4. 24時間稼働

AIエージェントは常時稼働し、タスクの処理やユーザー対応、ワークフローの実行を途切れることなく行います。

5. 大規模運用でのコスト効率

AIエージェントは、カスタマーサポートや営業、社内業務における大規模な手作業チームの必要性を減らしつつ、高品質なサービスを維持します。

6. エンドツーエンドの自動化

AIエージェントは単に質問に答えるだけでなく、ワークフローの実行やCRMでのアクションのトリガー、承認管理、実際の意思決定まで行い、業務のボトルネックを解消します。

7. システムとのシームレスな統合

AIエージェントはSalesforce、HubSpot、Zendesk、Slack、独自システムなどと連携し、統一されたテックスタックを実現します。

8. より早い価値実現（TTV）

従来の自動化プロジェクトとは異なり、AIエージェントはやり取りから学習し継続的に改善するため、導入やROIの達成が加速します。

9. 精度とコンプライアンスの向上

AIエージェントはブランドガイドラインや法的枠組み、意思決定ロジックに従うことができ、ビジネスポリシー内で運用されます。

AIエージェントの種類

‍AIエージェントの種類はいくつかあり、どれが最適かは目的によって異なります。

マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステム（MAS）は、複数のAIエージェントが相互に連携し、全体の目標達成を目指す仕組みです。

これらのシステムは、単一のAIエージェントでは管理できないほど大規模・複雑・分散したタスクに対応するために設計されています。適切なAIエージェントのルーティングによって、適切なタスクが適切なエージェントに割り当てられます。

マルチエージェントシステム内の各エージェントは独立して行動でき、環境を認識・解釈し、意思決定を行い、目標達成のために行動します。

MASの効率性は、AIエージェント評価システムによって評価され、定量的・定性的な分析が含まれます。

例えば、ある市場調査会社がMASを利用する場合、1つのエージェントが業界レポートを収集し、別のエージェントが主要な洞察を抽出、3つ目がクライアント向けの要約を作成し、4つ目がデータの正確性を監視し出力を継続的に改善します。

単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、あらかじめ定められた条件-行動ルールに基づいて動作します。現在の知覚情報に反応し、過去の履歴は考慮しません。

複雑さが限定され、機能範囲が狭いタスクに適しています。例としてはスマートサーモスタットが挙げられます。

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モデルベース反射型エージェント

モデルベースエージェントは、環境の内部モデルを保持し、その理解に基づいて意思決定を行います。

これにより、より複雑なタスクにも対応できます。

自動運転車の技術開発などで利用されており、車の速度や前方車両との距離、停止標識の接近などのデータを収集できます。エージェントは車の速度やブレーキ性能に基づき、いつブレーキをかけるかを判断します。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、各行動の期待効用を考慮して意思決定を行います。

さまざまな選択肢を比較し、最も高い期待効用を持つものを選ぶ必要がある場面でよく使われます。

例えば、行動方針や特定の作業に適したコンピュータの種類など、何かを推薦したい場合は効用ベースエージェントが役立ちます。

学習エージェント

学習エージェントは未知の環境で動作するよう設計されており、経験から学び、行動を適応させていきます。

ディープラーニングやニューラルネットワークは、学習エージェントの開発によく利用されます。

ECサイトやストリーミングプラットフォームのパーソナライズ推薦システムなどでよく使われており、ユーザーの好みを時間とともに学習します。

信念-欲求-意図（BDI）エージェント

信念-欲求-意図エージェントは、環境に関する信念、欲求、意図を保持することで人間に近い行動をモデル化します。推論や計画を行い、複雑なシステムにも適しています。

論理ベースエージェント

論理ベースエージェントは、論理規則に基づく演繹的推論で意思決定を行います。複雑な論理的推論が必要なタスクに適しています。

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、目標達成のために行動し、状況に応じて行動を柔軟に適応させます。現在の行動が将来に与える影響を考慮した意思決定が可能です。

目標ベースエージェントの一般的な用途はロボティクスです。例えば倉庫内を移動するエージェントは、複数の経路を分析し、目的地まで最も効率的なルートを選択できます。

AIエージェントを導入する5つのステップ

状況に応じて、AIエージェントを購入するか、自分で構築するかの2つの選択肢があります。

購入を検討する場合は、認定エージェンシーやフリーランスに依頼してカスタムAIエージェントの開発を依頼できます。

一方、手持ちのリソースを活用したい場合、AIエージェントの構築は思ったほど難しくありません。AIエージェントフレームワークやLLMエージェントフレームワークなど、さまざまなレベルに対応したツールがあります。

ステップ1：パイロットユースケースの特定

「AIエージェントを導入しよう！」と上司が最新のAIエージェント関連ニュースを読んで言った場合、どのAIエージェントを試すべきかを特定するのはあなたの役目です。

流行に流されがちですが、最善の方法は明確でインパクトのあるユースケースから始めることです。

エージェントが業務負荷を軽減したり、精度を向上させたり、意思決定を強化できる分野（リードの選別、カスタマーサポート、社内ナレッジ検索など）を検討しましょう。

強力なパイロットユースケースは、短期間で導入できるほど絞り込まれていながら、十分な価値があり効果を示せるものであるべきです。

適切な選択をすることで、社内の賛同を得やすくなり、ROIの証明やAI導入拡大の基盤づくりが容易になります。

ステップ2：適切なプラットフォームの選定

最適なツールは状況によって異なります。社内の開発力はどの程度か、時間はどれくらいか、エージェントにどんな役割を期待するか（パイロットだけでなく長期的な視点も含めて）を考慮しましょう。

多くの場合、ゼロから始めるよりAIプラットフォームを活用する方が合理的です。

最適な選択肢は多くの場合、縦断的で柔軟なプラットフォームです。どんなユースケースにも対応でき、外部ツールとも連携できる構築ソフトウェアを選びましょう。

おすすめのAIエージェント構築ツールや、おすすめのチャットボットプラットフォーム、おすすめのオープンソースプラットフォームのリストもご覧いただけますが、正直なところ、私は自社のものを一番おすすめします。

BotpressはFortune 500企業の35％、50万人以上の開発者に利用されています。

私たちは長年AIエージェントを導入してきており、無料で始められるので、まずは試してみて損はありません。

ステップ3：ツールの統合

AIエージェントでHubspotのリードを作成する場合、まずAIプラットフォームとHubspotを連携させます。

優れたプラットフォームにはあらかじめ統合機能が用意されていますが、特定のニッチな用途では、エージェントのコネクタをさらにカスタマイズする必要があります。

チームが複数のシステム（社内ツールやサードパーティ製ソフトウェアなど）を統合している場合、エージェントはAIオーケストレーターとして機能し、各プラットフォーム間の円滑な同期を実現します。

ステップ4：テストと改善

4つ目のステップは、プラットフォームに備わっているテストツールを使ってエージェントを徹底的に検証することです。

テスト結果に基づいてパラメータやプロンプトの表現、ワークフローを調整し、実際の利用シーンでもエージェントが十分に機能するようにします。

ステップ5：導入とモニタリング

構築や導入の段階が注目されがちですが、ボット分析による長期的なモニタリングの重要性も忘れてはいけません。

プラットフォームには、導入後のエージェントのやり取りやパフォーマンスを追跡できるモニタリングツールが備わっているはずです。

インサイトを収集し、必要に応じて設定を見直しましょう。プラットフォームが提供するフィードバック機能も活用してください。

そして忘れないでください：最良のAIエージェントは常にアップデートされています。現場で高い成果を出しているAIエージェントの多くは、リリース以来何百回も更新されています。

エージェントを調整すればするほど、ROIはさらに高まります。

導入のベストプラクティス

カスタマーサクセスチームは、チャットボットやAIエージェントの導入で長年の経験があります。AIエージェント導入でよくある失敗（予算不足や過剰な約束など）も数多く見てきました。

小さく始めて拡大する

AI強化組織の時代が始まっていますが、一気にすべてを変える企業はありません。まずは短期間で成果が出せる強力なパイロットケースから始め、そこからAIエージェントを拡大しましょう。

これを私たちは「クロール・ウォーク・ラン」方式と呼んでいます。詳細はAIエージェント導入のブループリントでご覧いただけます。

高品質なデータソースを確保する

「ゴミを入れればゴミが出る」という格言の通りです。AIエージェントがきちんと管理されたデータベースから情報を取得できなければ、その効果は限定的になります。

たとえば、エージェントがHubspotを使って商談サイクルや成約・失注の予測を分析する場合、営業担当者が見込み客の通話やデータをしっかり記録する必要があります。

明確なKPIと成功指標を設定する

AIエージェントの成果を正しく測定できなければ、どれだけ成功しているか判断できません。

KPI を事前に定義しましょう。たとえば、応答の正確性、時間短縮、コンバージョン率、コスト削減などです。これらの指標が改善の指針となり、ROIの証明にも役立ちます。

RAGを活用する

検索拡張生成（RAG）を使うことで、AIエージェントは企業のナレッジベースやCRM、ドキュメントなど最新データに基づいて回答できます。

これにより誤った回答（ハルシネーション）のリスクが減り、正確かつ文脈に合った応答が可能になります。

AIエージェントのリスクとは？

コンプライアンスリスク

AIエージェントはGDPR、HIPAA、SOC 2などの規制や業界固有のポリシーを遵守しなければなりません。

コンプライアンスリスクは、ゼロから構築するのではなくプラットフォーム上でAIエージェントを作る大きな理由の一つです。

AIコンプライアンスが本業でないなら、専門家に任せた方がリソースを有効活用できます。

ユーザーデータの取り扱いミス、意思決定の記録漏れ、規制違反の応答生成などは、法的・金銭的な問題につながります。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、会話型AIシステムが誤った情報や誤解を招く内容を生成する現象です。

こうしたミスは、エア・カナダのチャットボット騒動や、1ドルでシボレー・タホを販売したボットなど、スキャンダルの中心となってきました。

慎重に設計されたAIエージェントは、ハルシネーションをほとんど起こしません。検索拡張生成や人による検証、バリデーション層を設けることで、応答の品質を担保できます。実際、AIエージェントをハルシネーションから守る方法はいくつもあります。

説明性の欠如

AIエージェントが意思決定を行う場合、チームはその理由や根拠を理解できる必要があります。

透明性のないブラックボックス型システムは信頼を損ない、エラーの特定やコンプライアンスの確保、パフォーマンス改善が難しくなります。

特に規制の厳しい業界では、意思決定の監査可能性が求められるため、説明性は非常に重要です。

エージェントの推論記録や情報源の明示、人によるバリデーションの導入などで、AIによる意思決定の透明性と説明責任を確保できます。

説明性が備わっていなければ、チームはエージェントの行動を説明することに多くの時間を費やすことになり、本来の恩恵を受けられません。

継続的なリソース

AIエージェントは「作って終わり」のリソースではありません。

本格的なソフトウェアプロジェクトとして、継続的なモニタリングと改善が必要です。メンテナンスを怠ると、エージェントの成功は損なわれます。

ただし、これはチームが計画していない場合のみ問題となります。AIへの投資を始める準備ができていれば、AIエージェントに必要な継続的リソースも十分にリターンで回収できます。

AIエージェントの3つの特徴

1. 自律性

AIエージェントは人間の介入なしに動作し、自ら意思決定し行動できます。

自律性によって、AIエージェントは複雑なタスクを処理し、リアルタイムで最適な方法を判断してプロセスを完了できます。ただし、個々のタスクの手順を人間が細かくプログラムする必要はありません。

自律型エージェントというと『2001年宇宙の旅』のHAL 9000のようなイメージを持つかもしれませんが、AIエージェントは依然として人間の指示に基づいて動作します。

ユーザーや開発者がエージェントに何をすべきか指示する必要がありますが、エージェント自身が最適な方法を考えてタスクを完了します。

2. 継続的な学習

フィードバックはAIエージェントが成長するために不可欠です。

このフィードバックは、評価者または環境そのものから得られます。

評価者は人間のオペレーターや、エージェントのパフォーマンスを評価する別のAIシステムである場合もあります。エージェントの環境は、エージェントの行動による結果としてフィードバックを与えます。

このフィードバックループにより、エージェントは適応し、経験から学び、将来より良い意思決定ができるようになります。

タスクを重ねるごとに、より良い結果を生み出すよう学習していきます。AIエージェントは学習と改善ができるため、急速に変化する環境にも適応できます。

3. 反応性と積極性

AIエージェントは、環境に対して反応的かつ積極的に行動します。

センサー入力を受け取ることで、環境の変化に応じて行動を変えることができます。

例えば、スマートサーモスタットは、予期せぬ雷雨で部屋の温度が下がったことを感知し、エアコンの強さを下げます。

一方で積極的な面もあり、毎日ほぼ同じ時間に日差しが差し込む場合は、太陽の熱に合わせてエアコンの出力を事前に上げます。

来月AIエージェントを導入する

AIエージェントは、あらゆるワークフローの複数ステップを効率化します。もし非効率を解消するために活用していないなら、競合他社はすでに使い始めているはずです。

Botpressは、開発者や企業に広く利用されている柔軟なAIエージェントプラットフォームです。事前構築済みの統合機能や、3万人以上のDiscordビルダーコミュニティ、実運用での豊富な導入実績を誇ります。

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よくある質問

企業が初めてAIエージェントを導入する際によくある失敗は何ですか？

企業が初めてAIエージェントを導入する際によくある失敗は、明確なユースケースや測定可能な成功基準を定めずに導入してしまい、結果として利用率が低く、効果も限定的になることです。また、AIエージェントを一度導入すれば終わりと考え、継続的な更新や改善を怠るケースも多く見られます。

AIエージェントのパイロットには、どのくらいの期間と予算を見込むべきですか？

焦点を絞ったパイロットプロジェクトであれば、ノーコードやローコードのプラットフォームを活用することで、2〜6週間、300〜700ドル程度で開始できます。

どのようなログや監査証跡を実装すべきですか？

すべてのユーザー入力、エージェントの判断、実行したアクション、APIコールを、タイムスタンプやユーザー識別子とともに記録するべきです。さらに透明性や診断性を高めるため、可能であれば推論過程や信頼度スコアも含めると役立ちます。

ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）は実際にはどのようなものですか？

実際のHITLでは、AIエージェントが特定の判断（承認、エスカレーション、曖昧なケースなど）で人間の入力を待ってから処理を進めます。これにより、不確実なアクションが必要に応じて人間によって監督される安全策が設けられます。

1つのAIエージェントで複数の部門（例：人事と営業）をサポートできますか？

はい、適切なコンテキストの分離、役割ごとの明確な指示、問い合わせのインテリジェントなルーティングが設計されていれば、1つのAIエージェントで複数の部門に対応できます。多くの組織はまず1つの部門から始め、重複や混乱を避けるために段階的にエージェントの機能を拡張しています。