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。
範囲を決める
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。
- 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。
プラットフォームを選ぶ
AIエージェントのプラットフォームは枚挙に暇がありません。もしインスピレーションをお探しなら、AIプラットフォームのトップ9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：
- 幅広い教育リソースがある。学習曲線が常に存在するため、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。
プラットフォームを選んだら、自分のAIエージェントを作り始めることができる。
AIチャットボットを構築する
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 プラットフォームでは、Autonomous Nodeによって、構造化されたフローを使用するタイミングと、LLM を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る。 開発者は、Autonomous Nodeに平易な言葉で促すだけでよい。
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。
統合
HubSpot、WhatsApp 、またはウェブサイトとの同期であれ、統合はAIエージェントを既存のワークフローにシームレスに適合させるためのステップです。
例えば、カスタマーサービスのAIエージェントを構築する場合、ウェブサイトと統合することが不可欠で、訪問者が最も必要とする場所で支援できるようにする。
あるいは、AIエージェントが商品の在庫情報を共有する必要がある場合、社内の真実の情報源（ナレッジベースと呼ばれることが多い）に接続したい。
ナレッジベースは、テーブルやドキュメントから、エージェントの質問に答えるための情報を格納する本格的なデータベースまで、あらゆるものがあります。
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。
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。
あなたの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はずです。これは、テストの最初のステップであり、開発プロセスで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。
デプロイ
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。
- 次のようなメッセージング・チャンネルと統合する。 WhatsAppInstagram,Telegram,FacebookMessenger, またはSlack 。
- 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。
モニター
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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