- AIエージェントの目的と能力が最初から明確に定義されているように、明確な目標から始めましょう。
- あなたのユースケースにマッチし、サポートリソースを提供し、無料でテストできる適切なプラットフォームを選択する。
- 構造化フローとLLM 推論を組み合わせて、スクリプトに従うことも、複雑でオープンエンドなタスクを処理することもできる柔軟なエージェントを作成する。
- エージェントをナレッジベース、チャネル、ウェブフック、プラットフォームと統合し、実際のワークフローにシームレスに組み込みます。
- テスト、デプロイ、そして改善を続け、アナリティクスとユーザーからのフィードバックを使って、ローンチ後もAIエージェントを改良していきます。
AIエージェント・テクノロジーはここ数年で驚異的な進歩を遂げ、今日、独自のAIエージェントを構築することは、コンピューターさえあれば誰にでもできるようになった。
AIエージェントは主要なAIトレンドの1つであり、今後も各業界で急速に導入が進むと予測されている。
プロセスの自動化であれ、AIアシスタントの作成であれ、このガイドでは、独自のLLM-poweredAIエージェントを構築するための手順を説明します。
1.スコープを定義する
AIエージェントを作成する最初のステップは簡単です。エージェントの目的を明確にすることから始めましょう。
AIエージェントの実世界での応用例はたくさんある。どのような目的で使用するのかを明確にすることで、どのような機能が必要なのかが決まり、使用するプラットフォームが決まります。
- 販売AIエージェントは、製品の質問に答えたり、オプションを推奨したり、モデルを比較したり、価格の詳細を提供したりすることで、ユーザーを支援する。
- カスタマーサポートのAIエージェントは、顧客の問題を解決し、FAQやビデオなどのリソースを共有し、技術的な問題のトラブルシューティングを行う。
- ナレッジマネジメントAIエージェントは、会社の方針を検索し、文書を要約し、従業員が関連情報を素早く見つけられるように支援する。
- AIリードジェネレーション・エージェントは、電子メールやWhatsApp のようなプラットフォームを通じてターゲットを絞ったフォローアップを送信し、会話を通じて情報を取得し、合理化された追跡のためにCRMとデータを同期する。
- 人事AIエージェントは、会社の方針に関する従業員からの問い合わせに答え、入社を支援し、PTOのリクエストを処理する。
- eコマースのAIエージェントは、注文を追跡し、商品の在庫状況を確認し、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズされた推奨品を提供する。
専門的な業界であれば、複数のプロセスに取り組むAIエージェントを構築することもできる。例えば、不動産向けのAIエージェントは、物件を提案し、事務処理を記録し、顧客との関係を管理することができる。また、ホテル向けのAIエージェントは、予約を処理し、ハウスキーピングの依頼を合理化し、追加サービスを販売することができる。
拡張可能なプラットフォームを使えば、世界はあなたのものだ。よく設計されたAIエージェントは、ほぼすべてのタスクを自動化できる。
範囲が決まれば、プラットフォーム選びに必要な情報が手に入る。
2.プラットフォームを選ぶ
AIエージェントフレームワークの選択に事欠くことはありません。もしインスピレーションをお探しなら、トップ9のAIプラットフォームのリストをご覧ください。
ここでプラットフォームを比較することはしないが、（確かに、私は私たちのプラットフォームを気に入っているので）あなたのプロジェクトに適したプラットフォームを選択する際に考慮すべきいくつかの重要な要素を共有することができる：
次のようなAIプラットフォームを選んでください：
- 教育リソースを提供。常に学習曲線があるため、そのための十分な装備を確保すること。
- あなたの意図に合致していること。販売ボットやマルチエージェントシステムをお望みなら、カスタマーサービスに特化したプラットフォームを選んではいけません。
- 無料ティアが含まれているので、金銭的なコミットメントをする前に（またはせずに）試すことができる。
オープンソースのソリューションが必要なら、オープンソースのAIエージェントの選択肢もたくさんある。
AIエージェントビルダーを選んだら、自分のAIエージェントを作り始めることができる。
3.命令と変数の作成
あなたのAIエージェントは、あなたのユースケースとスコープによって全くユニークなものになるでしょう。そのプロセスの一部には、選択したプラットフォームに精通し、独自のロードマップに理解を適用することが含まれます。
自律ノードから始める
すべての「AIエージェント・プラットフォーム」が本物のAIエージェントを構築できるわけではないのだ。
その多くはAIチャットボットを提供しているが、AIエージェントの重要な要素である、業者の要望を満たすためにエージェントが自ら判断する能力が欠けている。
Botpress StudioのAutonomous Nodeでは、構造化フローを使用するタイミングとLLM使用するタイミングを決定するAIエージェントを構築することができます。開発者は、自律ノードに平易な言葉でプロンプトを出すだけでよい。
シンプルなテキストを数行書くだけで、AIエージェントに何をさせたいか、そしてそれをするときにどう振る舞うべきかを自律ノードに伝えることができる。あなたは数分でその個性、範囲、目的を定義することができます。
AIチャットボットには、挨拶や売り込みなど、構造化すべき部分もあります。しかし、会話の中にはLLM に任せたい部分もあるでしょう。
情報を収集するための変数を作成する
AIエージェントは、ユーザーにいくつかの質問をします。例えば
- 旅行AIエージェントは、ユーザーがどの都市の旅程を望んでいるかを尋ねるかもしれない。
- メンタルウェルネスAIエージェントは、ユーザーの体調を尋ねるかもしれない。
- カスタマーサービスは、ユーザーが何を必要としているかを尋ねます。
会話の流れによって、情報を収集するために含める変数が1～x個あるだろう。
例えば、旅行AIエージェントは、ユーザーがどこに行くのか、フライトを予約しようとしているのか、何人で旅行するのか、予算、好みのアクティビティなどを尋ねるかもしれない。
あるいは、営業担当者はユーザーが何を探しているかを尋ね、その答えに基づいてさまざまな会話の流れに入るかもしれない。
4.AIエージェントの統合
インテグレーションのないAIエージェントは、ChatGPT独自バージョンに過ぎません。AIエージェントの目的は、統合によって定義されます。
AIエージェントと統合できるエンティティは数多くあり、柔軟なプラットフォームを使えば、ほぼ無限の選択肢がある。
これらの統合によって、AIエージェントは既存のワークフローとシームレスに統合することができる。
知識ベース
商品の在庫状況、地域の条例、ソフトウェアのドキュメントなど、特注の情報をエージェントに「知って」もらいたい場合は、ナレッジベースを通じて情報を共有することが多いでしょう。
ナレッジベースを使用することで、AIエージェントは（ChatGPTような汎用チャットボットに尋ねるのとは異なり）正確で最新の情報を伝えることができます。
ナレッジ・ベースは、テーブルやドキュメントから本格的なデータベースまで、何でもあり得る。KBの例としては、社内文書、製品データベース、コンプライアンス・リポジトリ、エンタープライズ検索システムなどがあります。
最強のシステムは、検索拡張世代（RAG）を使って文書を解析し、関連情報を検索する。(ご心配なく、RAGはAIエージェント・プラットフォームと一緒に提供されます）。
チャネル
チャンネルは、ユーザーがAIエージェントとコミュニケーションする方法です。WhatsApp チャットボットは WhatsAppコミュニケーションします。Discord ボットはDiscordコミュニケーションします。
顧客対応AIエージェントの一般的なチャネルは、ウェブサイトのウィジェットです。webchat呼ばれることもあるこのタイプのチャネルでは、ウェブサイトの訪問者がエージェントと対話することができます。
AIエージェントは1チャンネルに限られるのか？そうではありません。エージェントがFacebookMessenger情報を受信し、あなたにPingを送るように統合することができます。 Slack.あるいは、以下のすべての連絡先にメッセージを送信するAIエージェントを構築することもできます。 TelegramやSMS、Eメールにメッセージを送信するAIエージェントを構築することもできます。
ウェブフック
AIエージェントにトリガーに基づいたアクションを取らせたい場合、Webhookが必要になる。この種の自動化されたイベント通知により、AIエージェントは異なるシステムとリアルタイムで通信できるようになる。
あるシステムでイベントが発生すると、webhook 別のシステムにリクエストを送信する。これにより、人間の入力を必要とせずにアクションをトリガーすることができる。ウェブフックの使用例としては、以下のようなものがある：
- セールスフォースの新しいリードは、AIエージェントにスコアリングと割り当てを促す。
- カスタマーサポートのチケットは、AIエージェントが必要に応じて分類し、エスカレーションするトリガーとなる。
- AIエージェントは、注文ステータスが変更されたときに出荷の最新情報を送信します。
- 新入社員はAIエージェントから研修資料とミーティングの招待状を受け取る。
- セキュリティ・アラートはAIエージェントに分析を促し、ITチームに通知する。
プラットフォーム
AIエージェントの統合の中で最も難しく、最もエキサイティングで、最も有用なもの、それはプラットフォームだ。
ほとんどのプラットフォームには、AIエージェントのための統合機能があらかじめ用意されている。
AIエージェントと統合できるプラットフォームの例としては、以下のようなものがある：
- HubspotやSalesforceのようなCRMプラットフォームで、リードの追跡と育成を行う。
- Zendesk Intercomようなヘルプデスクプラットフォームによるカスタマーサポートとチケット解決
- Mailchimp （またはHubspot）のようなマーケティングオートメーションツール（外部メール送信用
- 在庫管理を合理化するためのオラクルやSAPなどのERPシステム
- エージェントの成果を測定するためのGoogle Analyticsような分析プラットフォーム
例えば、人事部のAIエージェントは、企業の主要なポリシー文書をナレッジベースとして使用する。従業員から特定の状況に対処する方法を尋ねられたとき、チャットボットは、その回答を知らせるためにポリシー文書を使用することができます。
5.テストと反復
AIエージェントを構築したら、次のステップはそれを改良することです。テストと反復は成功のために不可欠ですが、立ち上げに熱心なビルダーは見落としがちです。
AIエージェントプラットフォームは、スタジオ内にシミュレータを提供し、AIエージェントとのインタラクションを練習できるようにする必要があります。これは、テストの最初のステップであり、開発プロセスにおいてエージェントを微調整するための重要な部分です。
初期ビルドが完了したら、URLを使ってエージェントのサンプルバージョンを友人や同僚と共有することができます。このようにテストすることで、配備前に機能が準備できていることを確認することができます。
テストしているうちに、AIエージェントをより良く調整できるようになります。このプロセスは、AIエージェントをデプロイした後も続きます。それは普通のことです。
6.AIエージェントを配置する
AIエージェントの準備が整ったら、いよいよそれを配備し、影響を与え始めましょう。いくつかの展開オプションから選ぶことができます：
- あなたのウェブサイトにウィジェットとして配置してください。
- URLを通じてユーザーと共有する。
- WhatsApp、Instagram、Telegram、FacebookMessenger、Slackメッセージング・チャンネルと統合。
- 社内のメッセージングボードや独自のソフトウェアなど、特注のプラットフォームやサービスと統合する。
AIエージェントが稼動していることをユーザーに知らせることを忘れないでください - もしユーザーがAIエージェントが利用可能であることを知らなければ、AIエージェントはその目的を効果的に果たすことができません。明確なコミュニケーションは、AIエージェントを価値あるリソースにする鍵です。
注：マルチエージェントシステム（共有環境に複数のAIエージェント）を構築している場合は、AIエージェントのルーティング（特定のエージェントにトリガーを向けるプロセス）も計画する必要があります。
マルチエージェントシステムがその目標を達成するためにどれだけうまく協調しているかを測定するには、それを評価するためのマルチエージェント評価システムが必要です。これは、複数のエージェントが協働することで追加される複雑さに対処するものです。
7.監視と改善
AIエージェントのプロジェクトは、デプロイメントが終わっても終わりではありません。いったん世に出れば、AIエージェントはあなたのために働き始めます。
質の高いAIエージェントプラットフォームは、継続的な分析を提供し、人々がいつエージェントを利用し、どのようなトピックについて質問し、どのようなプラットフォームと関わることを好むかについての洞察を提供します。
AIエージェントのアナリティクスを最適化する方法について理解を深めたい場合は、AIチャットボットのアナリティクスに関する記事をご覧ください。
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よくある質問
AIエージェントとチャットボットの違いは？
チャットボットは通常、スクリプトやフローチャートに従いますが、AIエージェントはあなたの指示に基づいて判断し、推論を行い、行動を起こします。
同じエージェント内で異なるLLMs （OpenAI、Claude、Mistralなど）を使用できますか？
そう、プラットフォームがプラグインをサポートしている限り、タスクに応じてLLMs 使うことができる。それぞれの仕事に適した道具を選ぶようなものだ。
ナレッジベースを超えてAIエージェントをトレーニングするには？
ほとんどのエージェントプラットフォームは、完全なファインチューニングを提供しませんが、プロンプト、カスタムフロー、および検索メソッドで動作を形成することができます。微調整が必要な場合、通常はエージェントプラットフォームの外部でそれを行い、調整されたモデルを統合します。
