AIエージェントとは何か？

ステップ1：知覚

まず、AIエージェントは様々なソースから入力を受け取る。その目的に応じて、以下のようなものがある：

• ユーザー・インタラクション
• 外部システムからデータを引き出すAPI
• 接続されたアプリケーションからのセンサーまたはログ
• 保存された知識ベース - 在庫表、人事方針など。

ステップ2：加工

データを入手したら、AIエージェントはそれを理解する必要がある。

エージェントは、NLP、構造化データ、またはリアルタイム信号を使用して、それが使用するように構築されているものは何でも入力を処理するかもしれない。

データベースから関連する知識を取り出す必要がある場合、RAG（retrieval-augmented generation）を使って取り出すことができる。

ステップ3：意思決定

意思決定プロセスは、建設業者がAIエージェントをどのように構成するかによる。

営業チームが考案した計算式に基づいてリードが適格かどうかを判断するなど、特注のビジネスロジックを使用することもある。 

また、機械学習による予測や 強化学習を利用することもある。例えば、過去の不正の事例に基づいて取引に不正のフラグを立てるような場合だ。

最良のAIエージェントツールは、AIの説明可能性（AIエージェントがその決定の背後にある理由をどれだけ明確にできるか）を考慮する。

ステップ4：行動を起こす

知覚し、処理し、決定した後、AIエージェントは行動を起こす準備が整う。

AIエージェントが取れる行動に制限はない。この3つのアカウントは解約の可能性があります』といった簡単なテキスト応答でフォローアップするかもしれない。

それは、倉庫システムからリアルタイムの在庫データを取得したり、パスワードのリセット要求を開始するようなAPIコールをトリガーするかもしれない。

他のAIエージェントは、eコマースストアの価格調整、セールスコールのスケジューリング、物流貨物のルート変更、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、直接的な業務アクションを取る。

AIエージェントの中には、CRMシステムのワークフローを自動化したり、顧客記録を更新したり、事前に定義されたビジネス・ルールに基づいて返金を行ったりするなど、外部アプリケーションと相互作用するものもある。

これらのエージェントは、エージェント型AIのワークフロー全体をエンドツーエンドで遂行することができる。

どのような行動であっても、AIエージェントはその対応が意思決定プロセスに沿ったものであることを保証し、多くの場合、その結果から学んで今後の行動を改善する。

1.LLM ルーティング

何よりもまず、AIエージェントの認知を外部に委託する必要がある。 LLM.実際、AIエージェントのサブセットである「LLM エージェント」という言葉を耳にすることもある。 

優秀なエージェントは、タスクによってLLMs 使い分けることができるはずだ。

特に開発のスピードが速くなっている現在、唯一の優れたLLM存在しない。AIエージェントにとって、長文のテキストを生成するときには1つのモデルを使い、ユーザーの入力を分析するときには別のモデルを使うことが有益かもしれません。

すべてのAIエージェントはLLM エージェント？ほとんどそうだが、かなり違う。

LLMs 使用しないAIエージェントには、ロボティック・プロセス・オートメーションボット、交通管制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、（ロボット工学のような）強化学習エージェントなどがある。

2.アイデンティティと指示

どんなAIエージェントにも、アイデンティティ、ミッション、ゴールが必要だ。なぜ存在するのか？何をどのように達成するのか？

例えば、ITサポート会社のカスタマーサービス・チームの第一線の防御。このAIエージェントの目標は、複雑なケースを人間のエージェントにエスカレーションしながら、できるだけ多くの顧客の問題を正しく解決することかもしれない。 

指示は、その役割だけでなく、意思決定のしきい値（すなわち、どのような場合にエスカレーションを行うべきか、あるいはユーザーを他所に紹介すべきか）、およびKPIを定義すべきである。

3.工具

ツールは、AIエージェントがデータを収集し、行動を起こす方法である。 

AIエージェントはその自律的な性質から、タスクを実行するためにどのツールを使うべきかを選択することができる。 

例えば、リードジェネレーションAIエージェントは、Hubspotで適格なリードを作成するタスクを持っているかもしれない。

ユーザーとの対話に基づき、エージェントはCRMに重複がないかチェックしたり、ユーザーに特定のコンテンツを提案したり、リードをスコアリングできるまでさらに質問したりするかもしれません。

AIエージェントのツールには以下のようなものがある：

• HubSpot、Linear、Zendesk外部システム
• アドホックツールを作成するためのコード実行
• 内蔵機能
• その他のAIエージェント
• 人間（例：AIエージェントは、タスクを実行する前に人間の承認を必要とする）

4.記憶と知識

AIエージェントの記憶と知識は、そのエージェントが何を知っていて、どのように時間をかけて情報を保持するかを定義する。

オンデマンドで情報を取得するだけの従来のソフトウェアとは異なり、AIエージェントは過去のやりとりを保存し、思い出し、それを基に、より賢い意思決定を行うことができる。

例えば、カスタマーサポート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を記憶し、効果のない解決策の繰り返しを避けるかもしれない。営業AIエージェントは、リードとの過去のやり取りを思い出し、それに応じてメッセージングを調整することができる。

AIエージェントは、主に2種類のメモリに依存している：

1. 短期記憶- ユーザーの言語嗜好のように、進行中の会話やタスクからの一時的な文脈。
2. 長期記憶- エージェントが注文量やサプライヤーの好みを思い出すなど、長期にわたってアクセスできる永続的な知識。

AIエージェントは記憶を越えて、データベースやAPI、企業のナレッジベース、その他の関連文書など、構造化・非構造化ナレッジソースにアクセスする。

5.チャンネル

チャンネルとは、AIエージェントがユーザーと対話する方法である。ユースケースに応じて、テキスト、画像、ビデオ、音声を使うかもしれない。ウェブサイトのウィジェットやwebchat ユーザーに接触することもある、 

AIエージェントは、webchat 、メッセージング・アプリWhatsApp、Messenger、Telegram、Slack）、あるいは電子メールのワークフローに組み込むことができる。

音声対話の場合、音声エージェントは電話システムやスマートアシスタントと統合でき、テキストベースのエージェントはライブチャット、SMS、社内ツールで操作できる。

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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ことは無駄な努力となる。

ガバナンスは、AIエージェントが倫理的、透明性、法的境界の範囲内で運営されることを保証します。

統率のとれたAIエージェントは次のようになる：

• ポリシーの遵守- ブランドガイドライン、トーン、ビジネスルールに沿う。
• レポーティングとKPIトラッキング- パフォーマンス、バイアス、判断の正確性を監視します。
• 承認とHITL（Human-in-the-Loop）- 重要なアクションには人間による検証が必要。
• フィードバックの仕組み- ユーザーの意見や監視に基づいて継続的に改善する。
• コンプライアンスと監査証跡- 規制要件を満たすための意思決定とアクションを記録します。

カスタマーサービス

AIエージェントの最も一般的な用途の1つは、地味なカスタマーサポートボットだ。

これらのバーチャル・エージェントは、顧客に特定の方針を示したり、パーソナライズされた商品の提案を行ったり、あるいはパスワードのリセットなどのアカウント・タスクを処理することもできる。

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は当たり前のことになりましたが、往年のルールベースのチャットボットは、しばしばブランドに悪影響を及ぼします。最近では、ダイナミックなLLM エージェントが組織のユーザーにサービスを提供しています。

AIチャットボットの死とAIエージェントの台頭が始まっている。カスタマーサポートボットでさえ（あるいは特に）レベルアップする必要がある。

リード・ジェネレーション

少なくとも本稿執筆時点では、Botpress 導入されているAIエージェントの大半は、何らかのリード生成エージェントである。

リード・ジェン・エージェントは、AIセールス・エージェントのサブセットである。

多くの場合、ユーザーに重要な情報を提供し、その過程で適格なリードを収集し、手作業で介入することなく営業チームへと誘導する。 

医療コンサルティング会社のWaiver Groupは、「お問い合わせ」フォームの代わりにボットを導入したところ、リードを25％増やすことができた。

ワイヴァリンは、ウェブサイト訪問者と会話し、リードを特定し、Google Calendar イベントを予約する。

ナレッジ・マネジメント

ナレッジ・マネジメントは、社内文書から顧客向けセルフサービス・システムまで、人間よりもボットに任せた方がよいユースケースである。

従業員は、Wiki、PDF、電子メール、サポートチケットに埋もれている重要な情報を探すのに何時間も浪費することがあります。AIエージェントは、関連するアカウント情報、ポリシー、またはトラブルシューティングの手順を自然言語のクエリに応答することができます。 

顧客に対応する側では、ユーザーが関連するフォームやガイドラインを見つけるのを助ける保険ボットのように見えるかもしれない。

ワークフローとタスクのオーケストレーション

ワークフローと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、異なるシステム間で複数のステップを調整する。(これをAIオーケストレーションと呼ぶこともある）。

• 調達AIエージェントは、発注する前に、自動的に購入要求を作成し、予算と照合し、管理者の承認を得るために送信するかもしれない。 
• 人事部では、オンボーディングAIエージェントが、誰も指一本触れることなく、新入社員のトレーニングのスケジュール、ソフトウェアへのアクセス、給与計算の設定を行うことができる。 
• IT部門のAIエージェントは 、サポートチケットをトリアージし、システムログをチェックし、未解決の問題をエンジニアにエスカレーションすることができる。

企業がプロセスごとに異なる自動化ツールをつなぎ合わせる代わりに、AIエージェントは一元化された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処理し、リアルタイムの意思決定を行い、状況の変化に応じて適応する。

この種のAIワークフローの自動化は、AIエージェントの最も一般的な使用例の一つである。

人工知能は、ナレッジ・ワーカーから時間を奪う日々の小さなタスクに簡単に適用できる。

開発者共同パイロット

AIエージェントは、コーディング、デバッグ、ドキュメンテーションをスピードアップし、開発者にとって不可欠な存在になりつつある。

副操縦士のAIは、コードをオートコンプリートし、エラーにフラグを立て、最適化をリアルタイムで提案することができる。

コーディングにとどまらず、これらのエージェントは、プルリクエストのレビュー、セキュリティチェック、依存関係の追跡を支援する。

エンジニアリング・チームにとって、AIコ・パイロットは開発サイクルの短縮、バグの減少、反復作業に費やす時間の短縮を意味する。

バーチャルアシスタント

時には、ちょっとした手助けが必要なこともある。

調査、測定基準の分析、情報の統合を行う人。今後のタスクについてリマインダーを送る個人的なスケジューラーや、電子メールの下書きやレポートの要約ができるアシスタントが必要かもしれません。

これらのギャップは、AIエージェント・アシスタント（あなたの代わりにタスクを実行するソフトウェア・プログラム）によって埋めることができる。

AIアシスタントのコンセプトは、SiriやAlexa（最も有名な音声アシスタント）のように、すでに私たちになじみのあるものだ。

AIエージェントは、深くパーソナライズされたプランニングという次のステップを可能にする。

休暇を計画している場合、AI旅行代理店アシスタントは、新しい目的地の場所を提案し、ホテルを特定するだけでなく、最適なフライトとホテルを選択し、あなたの代わりに予約することができる。

1.拡張性と柔軟性

AIエージェントは堅苦しいワークフローに限定されない。AIエージェントは、コンテキストに基づいてツール、API、モデルを動的に選択するため、適応性がはるかに高い。

2.自律的意思決定 

すべてのフローを事前に定義する代わりに、AIエージェントはリアルタイムで意思決定を行い、エンドツーエンドのタスクを実行する。エージェントの構築はより迅速で、導入後の効率もはるかに高い。

3.ユースケースを問わずスケーラブル 

カスタマーサポートのために構築されたAIエージェントは、完全に作り直すことなく、営業、社内ワークフロー、または人事自動化に対応するように拡張することができる。

4.24時間利用可能

AIエージェントは継続的に動作し、タスクを処理し、ユーザーに対応し、ダウンタイムなしにワークフローを実行する。

5.規模に応じたコスト効率

AIエージェントは、高品質のサービスを維持しながら、カスタマーサポート、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削減する。

6.エンド・ツー・エンドの自動化

AIエージェントは質問に答えるだけでなく、ワークフローを実行し、CRMのアクションをトリガーし、承認を管理し、実際の意思決定を行い、業務のボトルネックを軽減する。

7.シームレスなシステム統合

AIエージェントは、Salesforce、HubSpot、Zendesk、Slack、独自のシステムなどのツールと接続し、統一された技術stack確保する。

8.タイム・ツー・バリュー（TTV）の短縮

従来の自動化プロジェクトとは異なり、AIエージェントはインタラクションから学習し、継続的に改善することで、展開とROIを加速する。

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、法的枠組み、意思決定ロジックに従うことができ、ビジネスポリシーの範囲内で動作することを保証する。

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、包括的な目標を達成するために相互作用する複数のAIエージェントで構成される。 

これらのシステムは通常、単一のAIエージェントで管理するには大規模、複雑、または分散化しすぎているタスクに対処するように設計されています。適切なAIエージェント・ルーティングは、適切なタスクが適切なエージェントに割り当てられることを保証します。

マルチエージェントシステムの各エージェントは独立して行動することができ、環境を知覚・解釈し、意思決定を行い、目標を達成するために行動を起こす。

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・定性的な洞察を含むことができる。

例えば、ある市場調査会社がMAS を利用し、あるエージェントは業界レポートを収集し、別のエージェントは重要な洞察を抽出し、3番目のエージェントは調査結果をクライアントに対応するブリーフにまとめ、4番目のエージェントはデータの正確性を監視し、時間をかけてアウトプットを洗練させる。

単純反射剤

単純な反射エージェントは、あらかじめ定義された条件と動作のルールに基づいて動作する。エージェントは現在の知覚に反応し、以前の知覚の履歴は考慮しない。

反射エージェントは、複雑さが限定的で、能力の範囲が狭いタスクに適している。単純な反射エージェントの例としては、スマートサーモスタットがある。

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モデルベースの反射エージェント

モデルベースのエージェントは、環境に関する内部モデルを保持し、そのモデルの理解に基づいて意思決定を行う。

これにより、より複雑な仕事をこなせるようになる。 

車の速度、前の車との車間距離、近づいてくる一時停止標識などのデータを収集できるため、自動運転車の技術開発に利用されている。エージェントは、車の速度とブレーキ能力に基づいて、いつブレーキをかけるべきかについて情報に基づいた判断を下すことができる。

ユーティリティ・ベースのエージェント

効用ベースのエージェントは、可能な各行動の期待効用を考慮して意思決定を行う。

さまざまな選択肢を比較検討し、期待効用が最も高いものを選択することが不可欠な状況で、しばしば採用される。

もしエージェントに、行動指針や、特定のタスクのために異なるタイプのコンピュータを推奨させたいのであれば、ユーティリティベースの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、未知の環境で活動するように設計されている。彼らは経験から学習し、時間の経過とともに行動を適応させていく。

学習エージェントの開発では、ディープラーニングやニューラルネットワークがよく使われる。

Eコマースやストリーミング・プラットフォームのテクノロジーで、パーソナライズされたレコメンデーションシステムに使われることが多い。 

信念-欲求-注意エージェント

信念・欲求・意図エージェントは、環境、欲求、意図に関する信念を保持することによって、人間のような行動をモデル化する。それに応じて行動を推論し、計画することができるため、複雑なシステムに適している。

論理ベースのエージェント

論理ベースのエージェントは、演繹的推論を使用して意思決定を行う。複雑な論理的推論を必要とするタスクに適している。

目標ベースのエージェント

目標ベースのエージェントは、目標を達成するために行動し、それに応じて行動を適応させることができる。エージェントは、現在の行動が将来もたらす結果に基づき、より柔軟なアプローチで意思決定を行う。

目標ベースのエージェントの一般的なアプリケーションは、倉庫をナビゲートするエージェントのようなロボット工学である。潜在的な経路を分析し、目的地までの最も効率的なルートを選択することができる。

ステップ1：試験的なユースケースを特定する

"AIエージェントを導入しよう！"AIエージェントの年」という最新の見出しを読んで、上司がこのように言ったとしたら、どのようなAIエージェントを操縦すべきかを見極めるのはあなた次第だ。

誇大広告に惑わされるのは簡単だが、最良のアプローチは、明確でインパクトのあるユースケースから始めることだ。

リードの認定、カスタマーサポート、社内の知識検索など、エージェントが作業負荷を軽減し、精度を向上させ、意思決定を強化できる場所を検討する。

強力な試験的ユースケースは、迅速に実施できるほど狭いものでなければならないが、影響を実証できるほど価値のあるものでなければならない。

適切な選択をすることで、賛同者を確保し、ROIを証明し、より広範なAI導入の基礎を築くことが容易になる。

ステップ2：適切なプラットフォームを見つける

適切なツールは、御社の状況（社内にどれだけの開発専門家がいるか？どのくらいの時間がありますか？エージェントに何を達成させる必要があるか（試験的なユースケースだけでなく、長期的に）？

ほとんどの場合、ゼロから始めるのではなく、AIプラットフォームを利用することは理にかなっている。

最適な選択は、多くの場合、垂直的で柔軟なプラットフォーム、つまり、あらゆるユースケースを構築し、あらゆる外部ツールに接続できるビルディング・ソフトウェアである。 

最高のAIエージェント構築ツール、最高のチャットボットプラットフォーム、あるいは最高のオープンソースプラットフォームのリストをチェックすることができます。しかし、正直に言うと、私は私たちのものにかなり偏っています。

Botpress 、フォーチュン500社の35％、50万社以上の建設業者に利用されています。

私たちは何年もAIエージェントを導入しており、無料で使い始めることができます。

ステップ3：ツールの統合

AIエージェントがハブスポットのリードを作成する場合は、AIプラットフォームとハブスポットを統合することから始めます。 

優れたプラットフォームには、あらかじめ統合機能が組み込まれていますが、ニッチなユースケースでは、エージェントのコネクタをカスタマイズするためのさらなる作業が必要になります。

チームが複数のシステム（社内ツールまたはサードパーティ製ソフトウェア）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、プラットフォーム間のスムーズな同期を確保することができます。

ステップ4：テストと改良

4つ目のステップは、プラットフォーム内蔵のテストツールを使ってエージェントを徹底的にテストすることです。

テストの結果に基づいて、パラメータ、プロンプトの言い回し、ワークフローを調整し、エージェントが実際のシナリオでうまく機能するようにします。

ステップ5：デプロイとモニター

構築とデプロイの段階が中心となることが多いが、ボット分析による長期的なモニタリングの重要性を過小評価してはならない。 

プラットフォームには、導入後のエージェントのインタラクションとパフォーマンスを追跡するためのモニタリングツールが装備されている必要があります。

インサイトを収集し、プラットフォームが提供するフィードバックの仕組みを活用しながら、必要に応じて設定を改良する。 

そして忘れてはならないのは、最高のAIエージェントにはアップデートが必要だということです。現場で最も高性能なAIエージェントの中には、最初のリリースから何百回もアップデートされているものもあります。

ROIはエージェントを調整すればするほど高くなります。

小さく始めて、大きくする

AIが組織を強化する時代に突入しているが、誰も一度にジャンプすることはできない。AIエージェントを拡大する前に、手っ取り早く成果を得られる強力な試験的ユースケースから始めましょう。

私たちはこれをCrawl-Walk-Runメソッドと呼んでいます。詳しくは、AIエージェント実装のためのブループリントをご覧ください。

高品質なデータソースの確保

昔から言われているように、「ゴミが入ればゴミが出る」のだ。もしあなたのAIエージェントが、よく整備されたデータベースから情報を引き出していないなら、その影響は限定的なものになるだろう。

もし御社の代理店がハブスポットを使って取引サイクルを追跡し、成約予測や成約率予測を分析しているのであれば、営業担当者は見込み客のコールとデータを注意深く追跡する必要がある。

明確なKPIと成功指標の設定

その影響を適切に測定できなければ、AIエージェントの成功を知ることは難しい。

回答精度、時間短縮、コンバージョン率、コスト削減など、 。これらのベンチマークは、改善の指針となり、ROIを実証するのに役立ちます。

RAGを使用する

検索拡張世代を使用することで、AIエージェントは、企業のナレッジ・ベース、CRM、ドキュメントなどの最新データに基づいた回答を行うことができます。

こうすることで幻覚の可能性を減らし、回答が正確で文脈に即したものになる。

コンプライアンス・リスク

AIエージェントはGDPR、HIPAA、SOC 2、業界固有のポリシーなどの規制を遵守しなければならない。 

コンプライアンスリスクは、AIエージェントをゼロから構築するのではなく、プラットフォーム上に構築することを選択する最大の理由の一つである。

もしあなたの仕事がAIコンプライアンスでないなら、プロに任せた方がリソースを有効に使える。

ユーザーデータの取り扱いを誤ったり、意思決定のログを記録しなかったり、コンプライアンスに準拠しない応答を生成したりすると、法的および金銭的な結果を招く可能性があります。

幻覚

幻覚とは、会話AIシステムが誤った情報や誤解を招く情報を生成することである。

こうした不手際は、エア・カナダのチャットボット騒動や、シボレー・タホを1ドルで販売したボットのようなスキャンダルの中心となっている。

慎重に作られたAIエージェントが幻覚を見ることはほとんどない。検索補強世代、人間による検証、あるいは検証レイヤーによって、その応答の質をガードすることは可能だ。実際、AIエージェントに幻覚を起こさせない方法はいくつかある。

説明不足

AIエージェントが意思決定を行う場合、チームはその方法と理由を理解できなければならない。

透明性のないアウトプットを提供するブラックボックス化されたシステムは信頼を損ない、エラーの診断、コンプライアンスの確保、パフォーマンスの改善を困難にする。

説明可能性は、意思決定が監査可能でなければならない規制産業にとって特に重要である。

エージェントの推論を記録し、情報源を明らかにし、人間による検証を取り入れるといったテクニックは、AI主導の意思決定を明確で責任あるものにするのに役立つ。 

もし説明可能性が組み込まれていなければ、チームはエージェントの行動から利益を得るよりも、それを正当化することに多くの時間を費やすことになる。

継続的なリソース

AIエージェントは "セット・アンド・フェザー "のリソースではない。

それは、継続的なモニタリングと長期的な改善を必要とする本物のソフトウェア・プロジェクトである。メンテナンスは必要不可欠なものであり、見過ごすとエージェントの成功に水を差すことになる。

良いニュースは、チームがそれを計画していない場合、これはマイナス面でしかないということだ。AIへの投資に乗り出す準備ができていれば、AIエージェントに必要な継続的なリソースは、簡単にリターンに反映される。

1.自治

AIエージェントは人間の介入なしに動作し、独立して意思決定し、行動することができる。

その自律性により、AIエージェントは複雑なタスクを処理し、与えられたタスクの具体的な手順を人間がコーディングすることなく、プロセスを完了させる最善の方法をリアルタイムで判断することができる。

自律型エージェントというと、『2001年宇宙の旅 』に登場する喋るコンピューター、HAL9000を思い浮かべるかもしれないが、AIエージェントは依然として人間の指示に依存している。

ユーザーや開発者は、エージェントに何をすべきかを指示するのに時間を費やす必要がある。

2.継続的な学習

フィードバックは、AIエージェントの長期的な改善に不可欠である。

このフィードバックは、評論家と環境そのものという2つのソースからもたらされる。

批評家は、人間のオペレータでも、エージェントのパフォーマンスを評価する別のAIシステムでもよい。AIエージェントの環境は、エージェントの行動の結果という形でフィードバックを提供することができる。

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、将来より良い決断をすることができる。

より多くのタスクを経験することで、より良い結果を生み出すよう学習していく。AIエージェントは学習し改善する能力があるため、急速に変化する環境に適応することができる。

3.リアクティブとプロアクティブ

AIエージェントは、その環境においてリアクティブでもありプロアクティブでもある。

感覚的な入力を受けるので、環境の変化に応じて行動方針を変えることができる。

例えば、スマート・サーモスタットは、予期せぬ雷雨が始まると、部屋の温度が低くなるのを感知することができる。その結果、エアコンの強度が下がる。 

毎日ほぼ同じ時間帯に太陽が部屋に射し込むと、太陽の暖かさの出現に合わせて積極的に空調を強めるのだ。

企業が初めてAIエージェントを導入する際に陥りがちな間違いとは？

企業が初めてAIエージェントを導入する際に犯しがちな過ちは、明確に定義されたユースケースや測定可能な成功基準を持たずに導入することである。また、多くの企業はAIエージェントを1回限りの導入として扱い、長期にわたって効果を維持するためには定期的な更新と改良が必要なシステムとして扱っていません。

AIエージェントのパイロットのために、どのくらいの時間と予算を計画すべきでしょうか？

焦点を絞ったパイロット・プロジェクトは、特にノー・コードまたはロー・コード・プラットフォームでは、通常2～6週間、300～700ドルで立ち上げることができる。

どのようなロギングや監査証跡を実装すべきでしょうか？

トレーサビリティを可能にするために、タイムスタンプとユーザ識別子を含む、すべてのユーザ入力、エージェントの決定、実行されたアクション、およびすべてのAPIコールをログに記録する必要があります。より高い透明性と診断のために、利用可能な場合は推論ステップや信頼度スコアも含めると便利です。

ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）は実際にどのようなものなのか？

実際には、HITLとは、AIエージェントが、承認、エスカレーション、あいまいなケースなど、特定の決定について、人間の意見を聞いてから処理を進めることを意味する。これにより、セーフガードとなり、不確実なアクションが必要なときに人間によって監督されることが保証される。

1人のAIエージェントで複数の部門（人事や営業など）をサポートできるか？

適切なコンテキストの分離、役割に応じた行動の明確な指示、クエリ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る。多くの組織は、重複や混乱を避けるために、まず1つの部門から始め、エージェントの機能を段階的に拡張しています。