AIエージェントの実例36選

AIエージェントは世界中で話題になっていますが、実際のAIエージェントの例は意外と目立たないこともあります。

この記事では、AIエージェントの種類とそれぞれの例を紹介します。

ただし、これらはタイプごとに分けて説明していますが、実際の高度なAIシステムは複数のAIエージェントの組み合わせで構成されていることが多い点にご注意ください。

例えば、AIを活用したサプライチェーン管理では、物流や在庫管理、補充、配送の最適化のために複数のタイプのエージェントが使われます。自動運転車も同様で、ユーティリティベースのエージェント、ゴールベースのエージェント、モデルベースの反射型エージェント、学習エージェントなどを組み合わせて複雑な処理を実現しています。

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まずは基本的な原則から、それぞれのエージェント型AIがどのような目的で設計されているのか、そして実際にどのように活用されているのかをいくつかの例とともに見ていきましょう。

自動運転車を持っていなくても、AIを活用した倉庫で働いていなくても、きっと次のようなエージェント型企業向けボットとやり取りしたことがあるはずです。

• EC向けAIエージェントは、注文の受付や配送状況の案内、ユーザーごとの商品提案などを行います。
• カスタマーサポートチャットボットは、よくある質問への回答や返金対応、技術的なトラブルシューティングを行います（Ruby Labsの例のように）。
• リード獲得エージェントは、チャットでリードを選別し、商談の予約まで行います（Waiver Consulting Groupの例など）。
• 営業チャットボットやマーケティング機能として、AIによるリード獲得や、営業でAIを活用する方法などがあります。

すべてのAIエージェントが技術者によって作られているわけではありません。実際、最近のAI構築プラットフォームを使えば、誰でも簡単に独自のAIエージェントを設計・導入できます。

自分だけのAIエージェントを作ってみたい方は、ぜひ本日中にAIエージェント構築チュートリアルをお試しください。

それでは、AIエージェントの9つのタイプと、それぞれの実例36件を詳しく見ていきましょう。

1. ユーティリティベースエージェント

単純なエージェントが環境刺激にただ反応するのに対し、ユーティリティベースエージェントは期待される効用に基づいて行動を評価します。設定された目標に対して、各選択肢がどれだけ有益かを予測します。

ユーティリティベースエージェントは、複数の結果が考えられる複雑な意思決定環境で活躍します。たとえば、投資判断でリスクをバランスさせたり、治療法の副作用を比較したりする場合です。

このインテリジェントエージェントの効用関数は、選好を数式で表現したものです。効用関数は周囲の世界にマッピングされ、どの選択肢が最も望ましいかを決定・順位付けします。こうしてユーティリティエージェントは最適な行動を選びます。

大量のデータを処理できるため、重要な意思決定が求められるあらゆる分野で役立ちます。

金融取引

ユーティリティベースエージェントは、株式や暗号資産市場に最適です。アルゴリズムに基づき、最大の利益や最小の損失を目指して売買を行います。このタイプの効用関数は、過去データとリアルタイム市場データの両方を考慮できます。

ダイナミックプライシングシステム

雨の日にUberやLyftで追加料金を払ったことはありませんか？これはユーティリティベースのエージェントの仕業です。需要や競合、予約のタイミングに応じて、フライトやホテル、ライドシェアの料金をリアルタイムで調整します。

スマートグリッドコントローラー

このタイプのインテリジェントエージェントこそが、スマートグリッドの「スマート」部分です。電力の分配や蓄電をユーティリティベースエージェントが制御します。

需要予測や電力価格に基づき、資源の最適利用を図り、効率向上とコスト削減を実現します。

パーソナライズされたコンテンツ推薦

映画を見終わると、Netflixが似た作品を3つ勧めてくる。

NetflixやSpotifyのようなストリーミングサービスは、ユーティリティベースエージェントを使ってユーザーに似たコンテンツを提案します。ここで最適化されている効用は、「あなたがクリックする可能性」です。

2. ゴールベースエージェント

ゴールベースAIエージェントは、その名の通り、特定の目標を達成するために設計されています。

単なる刺激への反応だけでなく、これらの合理的エージェントは自分の行動が将来どう影響するかを考慮し、目標達成のために戦略的な判断ができます。

単純な反射型エージェントが条件-行動ルールで直接反応するのに対し、ゴールベースエージェントは目標達成のために行動を評価・計画します。

他のインテリジェントエージェントと異なるのは、先を見据えた戦略的計画で特定の結果を目指せる点です。

ルンバ

ロボット掃除機（おなじみのルンバなど）は、「すべての床をきれいにする」という明確な目標で設計されています。このゴールベースエージェントはシンプルな目標をしっかり達成します。

このゴールベースエージェントが行うすべての判断（たとえば回転するタイミング）は、この大きな目標のためです。上に乗る猫はおまけです。

プロジェクト管理ソフトウェア

ユーティリティベースエージェントも使われることがありますが、プロジェクト管理ソフトは通常、特定のプロジェクト目標の達成に重点を置いています。

こうしたAIエージェントは、タスクのスケジューリングやリソース配分を行い、チームがプロジェクトを期限内に完了できるよう最適化します。エージェントは成功確率の高い進め方を評価し、チームの代理で実行します。

ビデオゲームAI

ストラテジーゲームやロールプレイングゲームでは、AIキャラクターはゴールベースのエージェントとして行動します。彼らの目的は、拠点の防衛から敵の撃破までさまざまです。

こうしたAIエージェントは、どの攻撃を使うか、どのパワーアップを使うかなど、さまざまな戦略やリソースを考慮して目標達成を目指します。

3. モデルベース反射型エージェント

常に見える情報や予測できる状況だけでなく、変化する情報に適応する必要がある場合、モデルベース反射型エージェントが役立ちます。

単純な反射型エージェントが現在の知覚だけで反応するのに対し、モデルベース反射型エージェントは内部状態を保持し、部分的にしか観測できない環境を予測できます。これは、エージェントの役割に関係する世界の一部を内部モデルとして持つということです。

このモデルは、環境からの新しいデータで常に更新され、AIエージェントは見えない部分を推測したり、将来の状況を予測したりできます。

行動の結果を事前に評価してから意思決定するため、複雑な事態にも対応できます。都市での自動車運転やスマートホームの自動管理など、複雑なタスクに特に有効です。

過去の知識とリアルタイムデータを組み合わせる能力によって、モデルベース反射型エージェントはどんなタスクでもパフォーマンスを最適化できます。人間のように、状況に応じた判断ができ、予測できない状況でも柔軟に対応できます。

自動運転車

これらの車は複数の知能エージェントのタイプにまたがっていますが、モデルベース反射型エージェントの良い例です。

交通や歩行者の動きのような複雑なシステムこそ、モデルベース反射型エージェントが得意とする課題です。

内部モデルを使って、信号無視の車が現れたときにブレーキをかけたり、前の車が急減速したときに素早く減速したりと、リアルタイムで判断します。内部システムは、他の車や横断歩道の動き、天候など、環境からの入力に基づいて常に更新されています。

最新の灌漑システム

モデルベース反射型エージェントは、現代の灌漑システムの中核を担っています。予想外の環境変化に対応できるため、天候や土壌の水分量の管理に最適です。

AIエージェントの内部モデルは、土壌の水分量や天候、植物の水分要求など、さまざまな環境要因を表現・予測します。

これらのエージェントは、畑に設置されたセンサーから湿度や気温、降水量などのリアルタイムデータを継続的に収集します。

このデータを分析することで、モデルベース反射型エージェントは、いつ水やりをするか、どれだけ水を与えるか、どのエリアに重点的に水を与えるかを判断できます。この予測能力により、灌漑システムは水の使用を最適化し、植物が必要な分だけ水を受け取れるようにします（無駄な水の浪費を防ぎます）。

ホームオートメーションシステム

ここでの内部モデルは家の環境そのものであり、これらのシステムはセンサーからのデータで常に更新され、その情報をもとに判断を下します。

サーモスタットは温度の変化を検知して自動調整します。照明システムは屋外の暗さを検知して調整しますが、この暗さが夜なのか、予期せぬ雷雨によるものなのかを判断する必要があるため、知能エージェントが違いを予測し反応します。

4. 学習エージェント

学習エージェントは、経験に基づいて時間とともに適応・改善できる点で際立っています。

あらかじめプログラムされたルールやモデルだけで動作する静的なAIエージェントとは異なり、学習エージェントは行動や戦略を進化させることができます。この学習要素があるため、変化する環境でよく利用されます。

不正検出

不正検出システムは、データを継続的に収集し、不正パターンをより効果的に認識できるように調整します。詐欺師が手口を変え続けるため、不正検出エージェントも常に適応し続ける必要があります。

コンテンツ推薦

NetflixやAmazonのようなプラットフォームは、学習エージェントを搭載したシステムを使い、映画や番組、商品の推薦精度を向上させています。

プロフィール上はホラーやスリラーが好きとされていても、急にラブコメばかり観始めれば、推薦内容もすぐに変わります。私たちと同じように、常に学習しているのです。

音声認識ソフトウェア

GoogleアシスタントやSiriのようなアプリケーションは、学習エージェントを活用して、私たちの不明瞭な発話もより正確に理解できるようになります。

学習エージェントのおかげで、これらのシステムはアクセントやスラングの理解が向上し、「おいSiri、夜食にチッピー（フィッシュ＆チップス屋）を探してくれない？お腹ペコペコなんだ！」のような質問にも対応できるようになります。

適応型サーモスタット

Nestのようなスマートサーモスタットも、ユーザーの在宅・外出の傾向や好みの温度などの行動から学習します。

この情報は常に変化する可能性があるため、サーモスタットも時間とともに適応できる必要があります。これも学習エージェントの一例です。

5. 階層型エージェント

階層型エージェントは、問題解決における構造化された多層アプローチが特徴で、他のAIエージェントとは異なります。

階層型エージェントは、複雑な組織構造に似ており、意思決定のレベルが複数存在します。システム内の各エージェントが異なる専門分野を担当し、複雑で多段階のタスクを効率的に処理できます。

階層型エージェントは、複数の小さなAIエージェントで構成されているため、AIエージェントの中でも特に複雑な運用方法の一つです。

一言で言えば、階層型エージェント構造は、システム内の異なるレベルでの構造化された意思決定プロセスが特徴です。

製造ロボット

高度な製造システムでは、階層型エージェントが生産ライン全体を管理します。

上位のエージェントがシステム全体の計画やタスク配分を行い、下位のエージェントが組み立て作業用のロボットアームなど、特定の機械を制御します。

各エージェントが連携し、生産が円滑に進むようにします。これが多層的な意思決定の仕組みです。

航空交通管制システム

これらのシステムは、階層型エージェントを使って航空交通の安全かつ効率的な流れを管理します。複数の機能にまたがる複雑なタスクのため、階層型エージェントシステムが不可欠です。

上位のエージェントが広域の交通管理を担当し、下位のエージェントが各空港での離着陸や地上走行など、個別のタスクに集中します。

自律型倉庫ロボット

階層型エージェントは、機械学習を活用した倉庫での在庫管理や荷物の取り扱いを担っています。

上位のエージェントが倉庫レイアウトや在庫配置を最適化し、下位のエージェントが個々のロボットフォークリフトや仕分け機を操作して、商品の移動や整理といった物理的な作業を実行します。

6. ロボットエージェント

知能エージェントと聞いて多くの人が思い浮かべるのが、まさにこのロボットエージェントです。

パフォーマンス要素が加わったロボットエージェントは、人工知能エージェントの代表格です。これらの知能エージェントは、ソフトウェアだけでなく物理的な環境で動作します。

AIエージェントの物理的な実体には、カメラやタッチセンサーなどのセンサーが搭載されていることが一般的です。このタイプのAIエージェントは、危険な作業や非常に反復的な作業に特に有用で、人間の代わりに行うことで効率化やコスト削減につながります。

このタイプのAIエージェントは、他の人工知能タイプと組み合わせて使われることが多く、ユーティリティタスクや目標達成タスクを物理的に実行したり、マルチエージェントシステムや階層型システム内で動作したりします。

組立ラインロボット

組立ラインには多くのロボットが活躍しています。これらのAIエージェントは、溶接や塗装、部品の組み立てなどを高精度かつ高速で行います。

知能エージェントであるため、生産時間を最適化しつつ、一定の品質基準を維持できます。

手術用ロボット

手術はリスクが高く、精密さが求められるため、AIエージェントに最適な分野です。

da Vinci Surgical Systemのようなロボットエージェントは、外科医が精密かつ低侵襲な手術を行う際にサポートします。これらのAIエージェントは自律的に手術を行うわけではありませんが、外科医の能力を拡張します。

農業用ロボット

農業の現場では、種まきから収穫、畑の状態監視まで、ロボットが幅広く活用されています。

AIエージェントが活躍することで、生産性が向上します。例えば、人間よりも機械の方が1万本のニンジンの種を植えるのは簡単です。

サービスロボット

最も有名なサービスロボットといえば、そう、WALL-Eです。次点は、食べ放題の寿司をテーブルまで運んでくれるレストランのロボットでしょう。

サービスロボットはあらゆる場所で使われています。ロボット掃除機、ホテルでの案内、さまざまな施設での商品の配達などがその例です。

7. バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントは自然言語処理と人工知能によって動作しており、一般の人々にとって最も身近なAIエージェントの例かもしれません。

これらのインテリジェントなパーソナルアシスタントは（自然言語処理を使って）人間の言葉を理解し、リマインダーの設定やメール管理などのタスクを実行します。

このタイプのAIエージェントには学習要素も含まれています。ユーザーとのやり取りから学び、時間とともによりパーソナライズされ、効果的になります。

Siri

Siriは最初期の主流バーチャルアシスタントの一つで、iPhone、iPad、Mac、Apple Watchなど多くのApple製品に組み込まれています。

Siriは電話の発信、テキスト送信、リマインダーの設定、道案内、一般的な知識の質問への回答など、さまざまなタスクをサポートします。

Alexa

Amazon Echoデバイスやその他のAlexa対応製品で利用できるこのバーチャルアシスタントは、音楽再生、スマートホーム機器の操作、買い物リストの作成、ニュースの提供などを行います。そして「Alexa」という名前は人間の名前としては使いにくくなりました。

Googleアシスタント

このエージェントプログラムはAndroidスマートフォンやGoogle Homeデバイスでおなじみです。Googleアシスタントはウェブからの情報取得、予定の管理、スマートホーム製品の操作、リアルタイム翻訳などに優れています。

Googleのサービスと深く統合されているため、地図、YouTube、検索機能などを使ったタスクに特に強力です。

8. 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の魅力は、その多様性と豊かな相互作用にあります。

これらのシステム内のエージェントは非常に多様で、データをフィルタリングする単純なソフトウェアエージェントから、スマートグリッドや交通ネットワークの重要な機能を管理する複雑なエンティティまでさまざまです。

各エージェントは半自律的に動作しますが、他のエージェントと連携するよう設計されており、個々の行動から集団的なふるまいが生まれるダイナミックなエコシステムを形成します。この種のエージェントプログラムでは、協力が重要です。

交通管理システム

これらのインテリジェントエージェントは交通管理にも使われており、複数のエージェントが異なる信号機、監視カメラ、情報システムを担当します。

これらのAIエージェントは協力して交通の流れを最適化し、渋滞を緩和し、事故や工事などのリアルタイムな状況に対応します。各エージェントは自分の担当エリアのデータを処理し、他のエージェントと連携して信号を調整するため、チームワークが不可欠です。

エネルギー管理のスマートグリッド

スマートグリッドにも多くのAIエージェントが関わっており、発電所から家庭のスマートメーターまで、電力供給のさまざまな側面を制御しています。

これらのAIエージェントは協力してエネルギーの需給バランスを効率的に調整し、再生可能エネルギーの統合やグリッドの安定維持を行います。

マルチエージェントシステムの連携によって、ネットワーク全体で最適なエネルギー分配とコスト効率が実現されます。

サプライチェーンと物流

サプライチェーン管理では、エージェントがサプライヤー、製造業者、流通業者、小売業者などさまざまな関係者を表します。これらのエージェントが調整し合い、調達から納品までのプロセスを最適化し、効率化とコスト削減を実現します。

自律型群ロボティクス

探索や救助活動の際には、ロボットの群れが投入されることがあります。

各ロボットエージェントは半独立的に動作しますが、他のAIエージェントと連携して広い範囲をカバーしたり、センサーデータを共有したり、協力して物体を移動させたりします。

これは特に、倒壊した建物や惑星表面など、困難な環境で役立ちます。大規模なAIシステムによるチームワークは、個々のAIエージェントよりもはるかに多くの成果を上げることができます。

9. 単純反射型エージェント

単純反射型エージェントは、群れの中で最も小柄な存在です。知能は非常に限定的で、条件-行動ルールに直接従って動作します。

これらのルールベースのエージェントは複雑なタスクには向きませんが、設計された特定のタスクには十分に適しています。

単純反射型エージェントは、予測可能な環境での単純なタスクに適しています。この種のエージェントの行動は周囲に影響を与えますが、特定のタスクに限られます。

サーモスタット

冬の午後6時？暖房を強めましょう。夏の正午？この単純な反射型エージェントは、限られた知能でエアコンをつけます。

自動ドア

知能は低いと見なされがちですが、自動ドアも単純反射型エージェントの例です。このAIエージェントはドアの前に人を感知すると、ドアを開けます。とてもシンプルです。

煙探知器

このAIエージェントはキッチンの天井で動作します。そう、これも単純反射型エージェントです。煙を感知するとアラームを鳴らします。

基本的なスパムフィルター

人工知能のエージェントの中には、何年も前から私たちの日常を支えているものもあります。メールのスパムフィルターはその一つです。基本的なものは自然言語処理を使わず、キーワードや送信者の評価で判定します。

自分だけのAIエージェントを作ろう

AIエージェントにはさまざまな種類があり、中には構築が非常に難しいものもあります。

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よくある質問

AIエージェントは自我を持っていますか？

いいえ、AIエージェントは自我を持っていません。彼らは目標を示すソフトウェアプログラムに従って動作しますが、結果を達成するために自律的に行動することはあります。

AIエージェントの意思決定と行動のプロセスは？

AIエージェントの種類によって、環境の観察や行動の仕方は異なります。モデリングデータを使うものもあれば、センサーを使うものもあります。プログラムされた推論に基づき、それぞれ異なる目標を持っています。

モデルベースエージェントとは？

モデルベースエージェントとは、モデルベース反射型エージェントの別名であり、過去のデータと現在の入力を組み合わせて最適な行動を決定するAIエージェントの一種です。