垂直型AIエージェント：汎用から目的主導へ

大規模な言語モデルの台頭は、汎用のAIエージェント（コードの記述からカレンダーの管理まで何でもこなせるボット）に興奮の波を巻き起こした。しかし、実際の企業環境では、これらのエージェントはしばしば壁にぶつかる。

印象的なデモ素材ではあるが、プロダクション向きではない。

企業が必要としているのは、目的に合わせて構築されたAIエージェント、つまり、自社のシステムと深く統合され、特定のビジネス上の問題を解決するためにスコープが設定されたビジネス・チャットボットである。これは、重要なワークフローにおいて、汎用のコパイロットを凌駕する垂直型AIエージェントの登場です。

では、垂直型AIエージェントとは一体何なのか、なぜ企業に向いているのか。その理由を考えてみよう。

AIエージェントの構築

カスタム自律エージェントの構築

今すぐ始める

クレジットカード不要

垂直型AIエージェントとは？

垂直型AIエージェントは、特定のビジネス機能内で明確に定義されたタスクを実行するために構築された、ドメインに特化したシステムである。1つのモデルで何でもこなそうとするジェネラリスト・エージェントとは異なり、バーティカル・エージェントは、広くではなく深く、つまり、タスクに重要な構造化されたデータ、ルール、システムにアクセスし、既知のコンテキストの中で動作するように設計されている。

実際には、これらのエージェントは単に「話す」だけでなく、目的を持って行動する。ロジスティクスの垂直型エージェントは、車両の稼働率とリアルタイムの交通量に基づいて配送ルートを最適化するかもしれない。ヘルスケアでは、保険の確認、フォローアップのスケジュール、インテークの対応など、すべて厳密なロジックに基づいている。

バーティカルエージェントを使用しているチームは、より迅速な導入、より良いタスク成功率、より少ないエラーを経験しています。その鍵は？これらのエージェントは、一般的なプロンプトに依存していません。API、ルール、構造化されたデータに基づき、1つの仕事をうまくこなすように設計されています。

垂直型AIエージェントの仕組み

汎用のAIエージェントは、膨大な公開データセットで訓練されているため、テキストを生成するのは得意だが、構造化されたビジネス環境では信頼できない。幻覚を見たり、APIコールに苦労したり、厳格なワークフローに従うことができない。バーティカル・エージェントは、構造、ロジック、統合によってこれらの限界を解決するように設計されている。

ここでは、垂直エージェントが実際にどのように設計されているのか、そして各レイヤーが汎用LLMs核となる制限をどのように解決しているのかを紹介する：

直接APIアクセス

ジェネラリストモデルは、複雑なツールに包まれない限り、内部システムと相互作用することができません。バーティカルエージェントは、CRM、ERP、またはスケジューリングプラットフォームに直接接続し、リアルタイムのデータを取得し、レコードを作成し、ワークフローを確実にトリガーします。

組み込みのビジネス・ロジック

バーティカル・エージェントは、迅速なトリックに頼るのではなく、明確に定義されたルールとフローの中で業務を行います。他のバックエンドシステムと同じように、何が有効か、どのようなステップを踏むべきか、会社の方針に沿ってどのように行動すべきかを知っている。

構造化データの取り扱い

自然言語で訓練されたLLMs 、JSON、SQL、または硬直したスキーマではうまく動作しません。バーティカルエージェントは、自由形式のユーザー入力と構造化されたバックエンドのフォーマットを変換し、出力が機能するようにすることで、このギャップを埋めます。

重要なことに絞り込まれた文脈

ジェネラリストモデルは、返金ポリシーがWikipedia重要であることを知らない。バーティカルエージェントは、SOP、ポリシードキュメント、ナレッジベースのようなドメイン固有の知識に根ざしている。

LLM 一つの要素に過ぎない

バーティカルエージェントでは、LLM 要約、解釈、自然な応答といった補助的な役割を果たす。しかし、LLMはロジック、メモリ、アクセス制御によって管理されたシステムの中に包まれているため、本番でも安全である。

これらのレイヤーを組み合わせることで、垂直型エージェントは、ジェネラリストモデルに欠けている構造を持つことができる。彼らは巧みな促しや希望に頼るのではなく、アクセス、説明責任、実際のビジネスニーズとの整合性をもって活動する。

垂直型AIエージェントがビジネス・ワークフローに適している理由

ほとんどの企業のワークフローは、オープンエンドではなく、ルールに従い、検証を必要とし、内部システムからのリアルタイムのデータに依存している。ジェネラリスト・エージェントはここで苦労する。エージェントは答えを生成しますが、カスタマイズをしなければ、確実にプロセスに従ったり、制約を尊重したりすることはできません。

垂直AIエージェントは、最初から構造化されている。単一のユースケースにスコープされ、それを動かすシステムと統合され、それを支配するロジックを認識している。そのため、配備が速く、テストが簡単で、本番での信頼性がはるかに高くなります。

垂直AIエージェント	ジェネラリストAIエージェント
特定のビジネス機能のために作られた	多くの一般的な作業に対応できるよう設計されている
社内ツール、API、ワークフローとの連携	ほとんど単独で活動
ビジネスルールを適用した一貫性のあるアウトプット	幻覚やエッジケースエラーを起こしやすい
より迅速なテストと本番環境への拡張	高度なプロンプト・チューニングとカスタム・ロジックが必要
構造化されたワークフローに最適（サポート、オペレーションなど）	創造的で探索的な会話に適している

‍

また、カオスも少なくなる。一般的なモデルを過剰に促し、それがコンテキストを理解することを期待する代わりに、垂直エージェントは、API、ビジネスルール、事前定義されたフローに支えられている。そのため、信頼性、拡張性、保守性が向上する。

垂直型AIエージェントの主な使用例

バーティカル・エージェントは、未来的なアシスタントとしてではなく、実際の業務上の問題を解決する集中的なシステムとして、すでに生産現場に現れている。これらは何でもこなそうとする "AIコパイロット "ではない。一つの仕事をうまくこなす、ドメインに特化したエージェントなのだ。

早速、採用可能なユースケースを見てみよう。

ワークフローのオーナーシップを持つ顧客対応エージェント

チャットボットデザインにおける最大の誤解の一つは、会話＝価値と考えていることだ。オンボーディング、予約、申し込みなど、ほとんどの顧客対応フローは "会話 "ではありません。それらは、ロジック、検証、バックエンドの依存関係を持つ構造化されたタスクです。

しかし、企業は一般的なチャットボットをここに導入し、最善を望むことが多い。その結果は？混乱したユーザー、壊れたフロー、そして落ちたリード。

一方、カスタマーサービス専用に設計されたバーティカル・エージェントは、フル・ジャーニーを完結するように設計されている。彼らは、手順を理解し、ルールに従い、社内システムと直接統合する。エージェントが "より賢い "からではなく、その仕事のために設計されているからこそ、体験がよりスムーズに感じられるのだ。

タスク自動化のための社内運用エージェント

レコードの更新、チケットの割り当て、ツール間のデータ同期など、繰り返しは可能だが、依然として骨の折れる内部作業が大量にある。RPAで自動化することもできるが、RPAは何かが変わった瞬間に壊れてしまうことが多い。

バーティカルエージェントは、ワークフローの自動化とニュアンスの理解におけるロジックレイヤーとしての能力で、このギャップを見事に埋めてくれる。動的な入力を処理するのに十分賢く、ガードレール内に留まるのに十分構造化されている。さらに重要なことは、内部ワークフローを定義するAPIとロジックに接続されていることです。

営業およびCRM統合エージェント

セールスは動きが速く、細部にまで敏感です。一般的なGPT エージェントは丁寧に対応するかもしれませんが、あなたの資格基準や、どの担当者がどの地域を担当しているか、CRMにリードがすでに存在しているかどうかなどはわかりません。

HubSpotのようなプラットフォームが、このような貴重な情報をすべてエージェントに提供してくれるのですから、それらを最大限に活用できるエージェントが必要です。

適切な垂直性で構築されたセールス・チャットボットは違います。貴社のパイプライン・ロジックの中で機能する。リアルタイムでリードを適格に判断し、メモを記録し、フォローアップをトリガーし、引き継ぎのスケジュールまで立てることができます。

システム間調整エージェント

タスクの中には、1つのシステムではできないものもあります。四半期報告書の作成、フォローアップ・キャンペーンの送信、拠点間の在庫照合などだ。これらは「会話型」のタスクではなく、システムやロジックにまたがるミニ・ワークフローです。

ジェネラリスト・エージェントにプロンプトでこれをやらせようとするのは悪夢だ。モデルはコンテキストを忘れ、APIコールは失敗し、ロジックは崩壊する。

バーティカルエージェントはこの領域で活躍する。彼らはツールをオーケストレーションし、プロセス・ロジックを尊重し、エンド・ツー・エンドでタスクを完了させる。AIと考えるのをやめ、インフラと考えるようになる。

AIエージェントの導入？

AIエージェント導入の青写真を読む

今すぐ読む

アクセスはいつでも無料

‍

これらは仮定のシナリオではない。チームはすでに垂直エージェントをプロダクションに導入しており、もろい自動化や大げさなコパイロットに代わって、実際に仕事をこなすシステムを静かに導入している。重要なのはインテリジェンスだけでなく、構造、フォーカス、そして統合である。

では、どのようにすればコンセプトから実用的なバーティカル・エージェントになるのでしょうか？それを分解してみよう。

最初の垂直AIエージェントの作り方

オープンソーススタック、オーケストレーションフレームワーク、フルコードプラットフォーム、ノーコードビルダーなど、今日AIエージェントを構築する方法はたくさんある。複数のエージェントをつなぎ合わせることができるものもある。また、ゼロから動作を微調整できるものもある。

この例では、地に足をつけた実践的な話をしよう。使用するのは Botpressをオーケストレーションレイヤーとして使用し、GPT、Claude、Geminiのような生の言語モデルに接続します - そして、その一般的なLLM 、スコープされ、統合され、実際のタスクに対応できる垂直エージェントに変える方法を示します。

CrewAI、LangGraph、AutoGenのようなツールをすでに使ったことがあれば、そのアプローチはなじみのあるものに感じられるだろう。

1.エージェントの設定

具体的で、反復可能で、明確に定義されたタスクを選びましょう。アポイントメント予約、インテークフロー、リードクオリフィケーションなどは完璧な出発点です。

Botpress ダッシュボードに向かい、新しいボットを作成し、すぐにその目的を定義します。"マルチロケーション予約エージェント "や "リードクオリフィケーションアシスタント "などの簡単な説明を付けます。エージェントの役割]セクションに、このエージェントが何をするのかを一行で書いてください。その範囲が重要です。

2.エージェントの根拠となる知識を加える

LLMs 強力ですが、ビジネスコンテキストがなければ、推測の域を出ません。ナレッジベース]タブに移動し、PDF、ヘルプドキュメント、価格設定ページ、社内FAQ、もしそれがあなたの業務の一部であれば画像やスクリーンショットなど、エージェントが知る必要のあるものは何でもアップロードしてください。

CRMアシスタント（例えば、HubSpot用）を構築している場合、オンボーディングドキュメント、製品情報、サービスポリシーをアップロードします。各エントリには明確にタグを付け、後でエージェントを増やす予定がある場合は、ナレッジコレクションを別に作成しましょう。

KBには、エージェントのドメインに関連するものだけを含めるようにする。そうすれば、スコープドリフトや幻覚を避けることができる。

3.フローエディターでビジネスロジックをマップする

ここで、会話を越えて実行に移すのだ。

フローエディターに向かい、構造を作り始める：エージェントはどのような情報を収集する必要があるのか？処理を進める前に確認すべき条件は何か？いつエスカレーションするのか、あるいは停止するのか？

例えば、予約ボットを作る場合：

ユーザーの希望する時間、場所、サービスを収集する。
APIコールを使って可用性をチェックする（後ほど説明する）
枠を確認するか、代替案を提示する

条件ノード、式、変数を使用し、LLM ロジックでトリガーし、ハードワイヤリングなしで動作させることができます。

4.APIアクセスの追加

インテグレーションパネルに移動し、エージェントが必要とするAPIコールを設定します。これは、予約システム（Calendly 社内スケジュールAPIなど）、CRMエンドポイント、またはサポートチケットシステムなどです。

ベースURLと認証ヘッダー
パラメータ（動的または静的）
レスポンスを保存する場所（例：workflow.slotOptions）
そのレスポンスをフローでどのように使うか（空き時間の表示やフォームの送信など）

それが機能したら、ユーザーをワークフローに組み込みます。これで、あなたのエージェントは "スマート "ではなくなり、"便利 "になります。

5.エージェントの動作を検証する

ボットエミュレーターを使って、会話をフルに実行し、リアルタイムでデバッグしましょう。エントリのスペルを間違えたり、ステップをスキップしたり、変な入力をしたり。エージェントがどのように回復するかを見てください。

そしてフォールバックを追加する。バリデーションを追加する。エッジケースをキャッチするために条件ノードを使用します。ユーザーが必須フィールドをスキップした場合、会話の流れを断ち切らないような親切な説明をループバックさせる。APIコールに失敗した場合、失敗を確認し、正確な次のステップをユーザーに伝える。