AIエージェントは人工知能の未来であり、2025年のAIトレンドのトップとして、AI技術が進歩し続けるにつれてますます人気が高まっている。
AIエージェントは幅広いカテゴリーにまたがる：
- LLM 会話AI タスクに大規模言語モデルを使用するエージェント
- 複雑なタスクを調整するマルチエージェントシステム
- アップセル、クロスセル、パスワードリセットを行うカスタマーサポートAIチャットボット
- SiriやAlexaのようなスマートフォンベースのAIアシスタント
それでは、AIエージェントの広い世界と、それをどのような用途に使うことができるのかを見ていきましょう。
AIエージェントとは何か？
AIエージェントは、ユーザーの代わりにタスクを実行するソフトウェアである。プロセスを自動化し、意思決定を行い、インテリジェントに環境と相互作用することができる。
「AIエージェントは魔法のようなものです」と、Botpress のソフトウェア・エンジニア・リード、Patrick Hamelin は言う。「典型的なチャットボットを超えた魔法のような存在だ。
AIエージェントは、環境を認識し、特定の目標を達成するために行動を起こすように設計されたエンティティである。これらのエージェントは、ソフトウェアベースであることもあれば、物理的なエンティティであることもある。
センサーで環境を感知し、アルゴリズムやモデルを使って情報を処理し、アクチュエーターやその他の手段を使って行動を起こす。
AIエージェントは労働力にとって何を意味するのか？
自律型ソフトウェアがオフィスビル1棟分の仕事をこなす世界を想像するのは簡単だが、AIエージェントは近い将来、人間の従業員を支援するようになるだろう。
AIエージェントがワークフローを完了するには、人間のトリガーが必要です。カスタマーサービス・チャットボットによるサポートの拡大や、AIセールスファネル内でのリードジェネレーション・エージェントの作成など、AIの活用は今後も業界を問わず拡大していくだろうが、AIエージェントやチャットボットは人間の従業員を置き換えるために設計されたものではない。
特に作業の自動化が容易な業界では、ワークフローに人工知能を活用するための従業員への教育やトレーニングが増えるだろう。このスキルアップが適切に行われれば、従業員は複雑なタスクやより戦略的なタスクに費やす時間を増やすことができる。これにより、従業員の生産性と仕事への満足度が向上するはずだ。
実際、AIエージェントの実際の使用例はすでに数多くある。そして、テクノロジーがより進歩するにつれて、それらはさらに拡大し続けるだろう。
しかし、批評家の言う通り、より自律的なエージェントの労働力への導入は、彼らが一緒に働く人間に対する意図と配慮をもって行われる必要がある。
AIエージェントとAIチャットボットの違いは？
AIエージェントとchatbots は、その目的と能力が異なる。Chatbots は人間と対話するように設計されているが、エージェントは自律的なタスクをこなすように設計されている。
最大の違いは、自律行動をとる能力だ。AIchatbots は人間と会話するために設計されているため、通常は自律行動をとるようにはプログラムされていない。
一方、AIエージェントはユーザーとまったく対話しないこともある。場合によっては、開発者からタスクを受け取り、他の人間と対話することなく、独自にそのタスクを遂行することもある。
また、その形態もさまざまだ。Chatbots 、テキストや音声ベースのものが多いが、AIエージェントはロボット掃除機やスマートサーモスタットのような形態をとることもある。
しかし、両者には多くの共通点がある。とりわけ、両者には共通点がある：
- テキストを理解するための自然言語処理
- 大規模な言語モデル（OpenAI のGPT や Google の Gemini のような）。
- ベクトルデータベースによる人間との対話によるテキスト入力のより良い理解
AIエージェントの特徴
自治
AIエージェントは人間の介入なしに動作し、独自に意思決定を行い、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についてリアルタイムの決定を下すことができる。
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、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りますが、エージェントはタスクを完了させる最善の方法を問題解決します。
継続的な学習
フィードバックは、AIエージェントが時間とともに向上していくために不可欠である。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ことを学習する。学習し改善する能力があるため、AIエージェントは急速に変化する環境に適応することができる。
リアクティブとプロアクティブ
AIエージェントは、環境に対してリアクティブであると同時にプロアクティブでもある。感覚的な入力を受けるため、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。
AIエージェントの構成要素
AIエージェントは一見複雑に見える。それはそうだからだ。しかし、AIエージェントの主要な構成要素をよりよく理解することで、その内部構造を把握することができます。
これらの要素は、自律的にタスクを実行できるAIツールを作るために非常に重要である。
エージェント機能とは？
エージェント機能はAIエージェントの中核である。エージェントが収集したデータをどのように行動にマッピングするかを定義する。
言い換えれば、エージェント機能は、AIが収集した情報に基づいて取るべき行動を決定することを可能にする。これがエージェントの "インテリジェンス "であり、目標達成のために推論し、行動を選択する。
知覚とは何か？
知覚は、AIエージェントが環境から受け取る感覚入力である。これらは、エージェントが動作する観測可能な環境の現在の状態に関する情報を提供します。例えば、AIエージェントが顧客サービスのチャットボットである場合、知覚には以下のようなものが含まれます：
- メッセージ
- ユーザープロファイル情報
- ユーザーロケーション
- Chat 歴史
- 言語の好み
- 日時
- ユーザー設定
- ユーザーの感情認識
アクチュエーターとは？
アクチュエータは、AIエージェントが物理的に環境と相互作用するためのメカニズムである。このようなアクションは、自動運転車の操縦から画面上のテキスト入力まで、多岐にわたる。
アクチュエーターはAIエージェントの筋肉と考えることができ、エージェント機能によって下された決定を実行する。
アクチュエーターの例としては、以下のようなものがある：
- テキストレスポンスジェネレーターは、テキストベースの応答を生成し、ユーザーに送信する役割を担っています。チャットボットのテキストベースの応答を受け取り、チャットインターフェースを通じてユーザーに送信します。
- チャットボットは、顧客データにアクセスしたり、サポートチケットを作成したり、注文状況を確認したりするために、会社のCRMシステムのようなシステムを統合する必要があるかもしれません。サービス統合APIを利用することで、チャットボットは外部システムとやり取りし、必要に応じて情報を取得または更新することができます。
- アクチュエータは、Eメール通知やSMSメッセージのように、通知やアラートを送信することができます。プッシュ通知を送信して、今後の予約、注文状況の変更、プロモーション、その他の関連する最新情報を知らせることで、ユーザーを引きつけ、情報を提供し続けることができます。
知識ベースとは何か？
知識ベースは、AIエージェントが環境に関する初期知識を保存する場所である。この知識は通常、事前に定義されているか、トレーニング中に学習される。エージェントの意思決定プロセスの基礎となる。
例えば、自動運転車は交通ルールや郡の条例に関する情報を備えた知識ベースを持つかもしれない。一方、カスタマーサービスのための自律型エージェントは、企業の製品や返品ポリシーに関するデータベースにアクセスできるだろう。
AIエージェントを使用する企業は、企業データでAIエージェントを訓練する必要がある。大規模な言語モデルは、より広いインターネットを利用することができますが、特定の機能を持つエージェントは、ユーザーの旅に特化した出力を作成する必要があります。
AIエージェントの応用
AIエージェントの用途は多岐にわたり、世界中の数多くの業界で波及し始めている。最も一般的なものをいくつか紹介しよう：
カスタマーサービス
カスタマーサービス・チャットボットは、AIエージェントの最も一般的な展開の1つである。
AIエージェントは企業データに接続できるため、企業はAIエージェントを顧客アシスタントのように使うことができる。AIエージェントは、世界中のどこにいても、ユーザーのデバイスに直接アクセスすることができる。 WhatsAppやフェイスブックMessenger ）など、世界中どこでもユーザーのデバイスに直接アクセスすることができる。
これらのchatbots 、バーチャル・エージェントは、顧客に特定の保険を紹介したり、ニーズを満たす可能性のある商品を紹介したり、あるいはパスワードをリセットしてアカウントへのアクセスを提供したりすることができる。
企業がカスタマーサービス（chatbots ）を提供することが期待されるようになってきている。そのほとんどは大規模な言語モデルを搭載しており、特定のタスクをこなすことができる。優れたものは、テーブルの予約や顧客の記録の更新など、企業に代わって行動を起こすこともできる。
自律走行車
AIエージェントの最も派手な用途のひとつは、自動運転車やドローンだ。これらの乗り物は、AIエージェントの力のおかげで、限られた人間の入力で操作することができる。
AIエージェントは、車の環境を認識し、情報に基づいた判断（曲がるのが安全な時や減速する時など）を下す。AIエージェントは、クルマが一時停止標識に近づいていることを認識したり、環境入力を考慮して新しいタイプの地形を探索したりすることができる。
バーチャルアシスタント
Siri、Alexa、Google Assistantのようなエージェントは、AIを使用して自然言語を理解し、タスクを支援し、情報を提供し、スマートデバイスを制御する。
AIアシスタントのコンセプトは、すでに私たちにとって馴染み深いものだ。もしあなたが休暇を計画しているなら、AIエージェ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、個人的な旅行代理店として機能することができます。AIエージェントは自律的にタスクをこなすことができるため、旅行ボットは航空券からホテルまで、あなたの代わりに予約するのにわずかな時間しかかかりません。
その他の用途
- AIエージェントは、暖房システムの温度変更や防犯アラームの設定など、スマートホームデバイスを制御・最適化することができる。
- AIエージェントはロボット工学の 分野で使われている。一度与えられたタスクは、彼ら自身のベストプラクティスの評価に基づいて完了する能力を持っている。
- スマートホームデバイスでの使用と同様に、 AIエージェントはサイバーセキュリティで使用することができる。AIエージェントは、脅威検出、異常識別、セキュリティ管理などのアクションを実行し、サイバー攻撃を防御し、システムの完全性を確保することができる。
- サプライチェーンプロセスにおいて、 AIエージェントはルートの最適化、在庫管理、需要予測、ロジスティクスオペレーションの全体的な効率化に使用することができる。
AIエージェントの種類
AIエージェントにはいくつかの種類があります。
単純反射剤
これらのエージェントは、事前に定義された条件と行動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。
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、より高度なアプローチをとる。彼らは環境の内部モデルを保持し、モデルの理解に基づいて意思決定を行う。これにより、より複雑なタスクを処理することができる。
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、可能性のある各行動の期待効用を考慮して意思決定を行う。様々な選択肢を比較検討し、最も期待効用が高いものを選択することが不可欠な状況で、しばしば採用されます。もしあなたがエージェントに、行動方針や特定のタスクのための異なるタイプのコンピュータのようなものを推奨させたい場合、効用ベースのエージェントが役立ちます。
学習エージェント
これらのエージェントは、未知の環境で活動するように設計されている。彼らは経験から学び、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には、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
これらのエージェントは、環境に関する信念、欲求、意図を維持することによって、人間のような行動をモデル化する。それに応じて推論し、行動を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
これら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。彼らは、現在の行動の将来的な結果に基づく意思決定に対して、より柔軟なアプローチを持っている。
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。
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AIエージェントの未来
AIの時代はまだ始まったばかりだ。最初のコンピューターからインターネット、最初の大規模言語モデル、新しいエージェント・テクノロジーまで、テクノロジーは日を追うごとに私たちの世界を広げている。
AIの発展は、新しいビジネスの世界を作り出そうとしている。テクノロジーが進歩し、エージェントが単独でさまざまなタスクをこなせるようになれば、AIアシスタントの活躍の場は業界を超えて広がるだろう。
AIエージェントを作成するBotpress
Botpress は、次世代のAIチャットボットビルダーです。非常に拡張性が高く、カスタマイズ可能な設計のため、AIエージェントを作成するために使用することができます。
あらかじめ用意されたテンプレートでプロジェクトを開始し、動作をカスタマイズして、複数のチャネルにシームレスに展開することができます。
パーソナル・アシスタント、カスタマー・サービス・チャットボット、その他のAIエージェントのいずれを構築する場合でも、Botpress 。
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