AI エージェントとは？

AI エージェントとは、自ら意思決定を行い人間の監視をほとんど必要とせずにタスクを実行する、人工知能に基づいたアプリケーションです。高度なモデルに基づいて、行動指針を決め、複数のソフトウェアツールを使用してそれを実行します。エージェントは、その推論、計画、行動の能力を駆使して、事前設定されたルールやロジックでは自動化が非現実的または不可能な様々な状況に対処します。

このテクノロジーは、保存された台詞でユーザーに応答する単純な仮想アシスタントから、車や人が往来する通常の道路を目的地まで自力で航行する自動運転車両まで、現代の様々な利便性を提供するツールを変革しようとしています。最近の生成 AI のイノベーションによって、現在のエージェントは高度な専門知識を使って、より困難な動的役割も果たします。複数の AI エージェントが連携したり、多くのユーザーと協調して機能したりすることも可能です。

エージェントの動作の柔軟性には様々なレベルがあります。メモリーを持たない、あるいは限られたメモリーしか持たないルールベースの AI エージェントは、最も柔軟性に乏しい形態であり、事前に設定された条件に基づいてタスクを実行します。一方、最も自律的な AI エージェントは、不規則な複数ステップの問題に取り組み、有効な解決策を見出します。ミスを自己修正し、新しい情報に適応する能力を備えるものもあります。ミスを自己修正し、新しい情報に適応する能力を備えるものもあります。ただし、こうしたAIエージェントの判断には、トレーニングデータに含まれるAIバイアスの影響を受けることもあるため、その点への配慮が必要です。

AI エージェントは、こうした高度な能力によって、複雑なビジネス機能を自動化し、適用できるユースケースの可能性を広げています。マルチエージェントシステムでは、AI エージェントのチームが、異なる部門および組織をまたいで共同作業します。自社固有のビジネスプロセスや目標を達成するために、企業が独自のエージェントを構築することも可能です。

AIエージェントと生成AI（LLM）の違いとは？

AIエージェントと生成AI（大規模言語モデル、LLM: Large Language Model）はどちらも人工知能技術の一種ですが、その役割や機能には明確な違いがあります。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は大量のデータをもとに自然な文章を生成する能力に優れており、文章作成や翻訳、質問応答など幅広いタスクに活用されています。一方でAIエージェントは、こうしたLLMの技術をベースにしつつ、自律的に計画を立て、複数のタスクを遂行し、外部ツールやAPIと連携しながら問題解決を行う点が特徴です。つまり、LLMが「高度な言語生成モデル」であるのに対し、AIエージェントは「自律的に行動し、意思決定や実行を行う複合的なシステム」と言えます。この違いを理解することで、各技術の適切な活用方法や期待できる効果が見えてきます。

AI エージェントを構成する4つの仕組み

インテリジェントなエージェントは、複雑性は様々あるものの、概ね 4 つのコア設計パターンに従って構築され、多様なシナリオに適応します。ここでは、エージェント AI をこれら 4 つの中心的な機能に基づいて分解し、高度なエージェントが複雑な調達・購買に関する指示に取り組む例を見てみましょう。

1. 計画作成

割り当てられたタスクを完了するうえで、どのような手順が必要なのかを見極めるために、AI エージェントはフロンティアモデルと呼ばれる極めて高度な大規模 AI モデルを使用します。これによってエージェントは、事前に定義された手順に厳密に従うのではなく、自ら行動指針を調整して新しいワークフローを構築できます。

例：AI エージェントが、コスト効率など自社の優先課題に最もフィットするサードパーティーサプライヤーを選択するように依頼されたとします。これを受けて AI エージェントは最適サプライヤーを見つけるためのカスタムのエージェントワークフローを構築します。そのワークフローでは、選択基準の検討、適格サプライヤーの特定、入札の募集と評価などのステップを経て推奨サプライヤーが提示されます。

2. ソフトウェアツールの使用

AI エージェントは計画実行のために、様々なツールを組み合わせて使用します。エージェントは一般的なツールを使ってデータの収集と分析、計算の実行、新しいコードの作成と実行などを行うことができます。アプリケーションプログラミングインターフェース (API) により、他のソフトウェアとの通信が効率化されるため、エージェントはビジネスシステム内でタスクを実行できます。生成 AI の一種である大規模言語モデルは、コンピューターコードや自然言語のテキストを解釈、作成するほか、エージェントがユーザーとの間で会話のようなコミュニケーションを成立させるのにも使われます。この直感的な対話を通して、ユーザーはエージェントの作業を簡単に確認できます。

例：AI エージェントは、ドキュメントや Web を検索するツールを使用して、会社の電子メール、PDF ファイル、データベース、Web サイトに点在するサプライヤー情報をスキャンします。次に、コーディングおよび計算ツールの助けを借りて、様々な見積や支払条件を比較、選定します。数分もせずに、サードパーティーサプライヤーを推奨する詳細なレポートがドキュメントとして生成されるでしょう。

3. パフォーマンスの反省

推論エンジンとして LLM を使用する AI エージェントは、自己評価と出力の修正を繰り返すことで、自らのパフォーマンスを向上させます。マルチエージェントシステムでは、フィードバックのメカニズムによってパフォーマンスを評価します。エージェントは潤沢なメモリーに過去のシナリオで得られたデータを保存し、充実したナレッジベースを構築することで新しい障害に備えます。こうした反省のプロセスに従い、エージェントは問題が発生したときにトラブルシューティングを行い、将来の予測のためのパターンを識別します。しかも、そのための余計なプログラミングは一切不要なのです。

例：AI エージェントは結果を自己評価することで、自身が行った調達・購買選定の品質と正確性を改善します。環境持続可能性などの、新たな意思決定要因を取り込むことも可能です。

4. チームメンバーや他のエージェントとのコラボレーション

マルチエージェントシステムでは、単独ですべてをこなすエージェントではなく、特定の役割に特化したエージェントのネットワークが共同でタスクを実行します。このコラボレーション機能により、エージェントはチームとして複雑な問題をより効果的に解決します。必要ならば、様々なユーザーと協調して、処理を進める前に情報や確認を求める場合もあります。

例：注文を送信する前に、エージェントがユーザーに対して、エージェントワークフローを確認し、最終的な選択結果を承認するよう促します。より複雑な注文に対応するために、単独の調達・購買 AI エージェントを、購買担当エージェントや契約管理エージェントなど複数の専門的なエージェントに置き換えることも可能です。このようなマルチエージェント方式は、より複雑なワークフローの自動化に役立ちます。特に企業の統合データシステムやアプリケーションに組み込まれた場合に効果的です。

AI エージェントのメリット

自律型 AI エージェントは、ニュアンスを踏まえた推論と学習機能を備えることで、他の標準的なソリューションに比べて、より深いレベルの専門性を持つことができます。こうした機能強化は、企業の成長につれて多くのメリットをもたらします。ビジネスワークフローに統合されたインテリジェントエージェントには、次のようなことを実現できます。

メリット1：生産性の向上
エージェント AI ツールは、複雑なタスクの実行に必要となる絶え間ない意思決定を人間から引き継ぎ、人間の集中的な介入なしでこれらを達成することで、全体的な効率を著しく高めます。

メリット2：正確性の向上
AI エージェントは出力を自己検証して、情報不足を検出したり、間違いを修正したりすることができます。これによって、多数のプロセスを加速するとともに、高い正確性を維持できます。

メリット3：可用性の拡大
エージェントはバックグラウンドで処理を継続できます。通常の営業時間外に、仕掛かりのプロジェクトのタスクを完了させたり、顧客の質問のトラブルシューティングを実行したりすることができます。

メリット4：チームの責任からの解放
適応型のエージェントワークフローによって、AI エージェントは重い作業負荷から人間のチームを解放し、投資やイノベーションといったより大局的な業務に集中できるようにします。

メリット5：コスト削減
AI エージェントによる自動化は、手作業のプロセスや部署間のコラボレーションに伴うコストのかかる非効率やミスを排除することで、業務コストを大幅に削減します。

メリット6：サイロの解消
相互接続されたコラボレーション型エージェントのネットワークは、異なる部門にまたがるデータ収集とワークフローを効率化することで複雑なプロセスの一般的な障害を軽減できます。

メリット7：専門化されたアプリケーションの作成
会社のニーズに専門化されたカスタムエージェントのチームを作成し、社内のデータやワークフローでトレーニングを行うことでカスタムビジネスプロセスを自動化できます。

メリット8：ニーズの変化に応じたスケーリング
AI エージェントはタスク量の増大に簡単に適応できるため、企業は業務の俊敏性やコスト効率を向上させながら拡大を続けることができます。

メリット9：データに基づく意思決定の強化
AI エージェントは、データ分析によって複雑なデータセット内のパターンを識別し、そこに潜む将来の成果に関する洞察を提示できるため、企業の意思決定プロセスが強化されます。

6種類のAI エージェント

AI エージェントにはシンプルなものから高度なものまで、複雑性の異なる様々な種類があります。それらを組み合わせることで、組織固有のニーズに合ったカスタマイズされたマルチエージェントシステムを構築できます。以下に、6 種類の AI エージェントの概要と、それらの能力が最も発揮されるシナリオを紹介します。

反応型エージェント

反応型エージェントは、従来のルールに基づくシステムに従って動作します。反射エージェントとも呼ばれ、常に事前設定されたルールに準拠しながら、ユーザーのプロンプトに基づいてアクションを起こします。このアプローチは繰り返しタスクに最適です。例えば、チャットボットを使用して、会話に含まれるキーワードやフレーズに従ったパスワード再設定などの一般的な要求を処理できます。

反応型エージェントは通常、十分なメモリーを備えていないため、限定的な短期間のシナリオに適しています。反応型エージェントの長所は、維持に手間がかからず、最小限のプログラミングで機能する点です。

事前対応型エージェント

反応型エージェントよりもはるかに融通が利くのが事前対応型エージェントです。予測アルゴリズムを使用して、より繊細な機能を実行できます。これらのモデルはパターンを識別し、ありそうな結果を予想し、人間によるプロンプトなしで最適の行動指針を選択します。サプライチェーンなどの複雑なシステムを監視して、問題点を未然に特定して解決策を推奨できます。

ハイブリッドエージェント

名前からもわかるように、ハイブリッドシステムは反応型エージェントシステムの効率と、事前対応型 AI エージェントの繊細で優れた判断力を組み合わせたものです。これによって、両者の強みを同時に生かせます。つまり、ルーチンのシナリオに対しては事前設定のルールに従って効率的に反応すると同時に、より微妙な状況にも、観察のうえ対処できます。

ユーティリティベースエージェント

ユーティリティベースエージェントは、目的とする結果を得るために、最適の手順を見つけることに注力します。ユーザーの満足度を表す指標に基づいて、可能な行動指針のそれぞれに点数を付け、最も高得点だったものを選択します。ユーティリティベースエージェントは、自動車のナビゲーションシステム、ロボティクス、金融取引を支える原動力となっています。

学習エージェント

学習 AI エージェントは以前の経験に基づいて自身の性能を向上させることができます。問題ジェネレーターを使用して、新しい戦略の試行、データ収集、結果の評価を行うためのテストシナリオを作成します。ユーザーのフィードバックや行動も追跡することでアプローチを最適化し、時間の経過とともに全体的なニュアンスと正確度を改善します。現在、学習 AI エージェントはユーザーのニーズに適応する高度な仮想アシスタントの構築に役立てられています。

コラボレーション型エージェント

コラボレーション型 AI エージェントは、組織のサイロを超えた複雑なタスクを実行するために協調して動作する、エージェント AI システムのネットワークを意味します。カスタムワークフローを構築したり、他のエンティティ、場合によっては人間や他の AI エージェントにタスクを委任したりすることができます。

ビジネスにおけるAI エージェント活用例

AIエージェントは、部門ごとの専門アシスタントとしても、複数部門を横断して活用できる汎用型エージェントとしても機能します。たとえば、苦情処理を自動化するエージェントは、カスタマーサービスから債務、サプライチェーンまで幅広く対応可能です。 これらのエージェントは、ユーザー操作やビジネスイベントに応じて起動し、連携させることで全社的な課題解決にもつながります。 以下では、さまざまな業務シーンにおける具体的な活用例を紹介します。

金融サービス

• 元帳レポート、請求、領収、税金、コンプライアンス記録を自動化してキャッシュフロー管理を合理化します。
• リアルタイムの会計データの文書化、処理、収集を自動化して、手入力を削減します。
• 請求に関する苦情にフラグを立て、社内のナレッジソースに基づいて対策を推奨し、解決のプロセスを自動化します。
• 予測分析を使用して、予算配分、与信判断、収益機会、リスク管理などに関する意思決定を支える洞察を引き出します。

人事

• 求人情報や職務記述書の生成、候補者の選別、オンボーディングプロセスの自動化によって採用プロセスをシンプル化します。
• 休暇残日数やポリシーを参照しながら従業員の休暇申請を処理します。前提条件が満たされているかどうか判断し、承認を受けるために管理者に申請を提出します。
• 従業員一人一人に合わせた学習計画を作成し、関連するトレーニングコースがないか社内外のリソースを検索するなどして、各人のスキルセット強化を支援します。

IT および開発

• 潜在的な脅威を未然に検出、軽減し、システムの脆弱性を低減することでセキュリティを強化します。
• コードレビュー、自動テスト、継続的インテクレーション/継続的デプロイメントなどの開発ワークフローを効率化します。

マーケティングとコマース

• 消費者データを分析し、行動予測や好みの把握を通じて、AI マーケティングによるパーソナライズされた顧客エンゲージメントを実現します。
• 市場トレンドを監視して、その動きに先回りして市場に潜む成長機会を捉える、カスタマイズされた提言を行います。
• プロモーション用コンテンツをリアルタイムで監視して実績を上げていない広告を特定するとともに、先を見越した設計で A/B テストを実行することで、マーケティング対象者のエンゲージメントを最適化します。

調達・購買

• 入札を募るベンダーを調査、推薦したうえで、過去の実績や業界のトレンドを吟味して交渉戦略を立案します。
• サプライヤーオンボーディング、購買発注、請求処理を自動化します。
• フルフィルメントの遅延を予測し、プロジェクト要件と日程を満足できる代替サプライヤーの推奨、生産フローの迂回などによってサプライチェーン途絶を最小限に抑えます。

セールスとサービス

• 苦情を未然に検出して問題点を検証し、解決策を選択および実行することで待ち時間を大幅に短縮します。
• 顧客の要求やサービスチケットを分類して適切なチームに転送し、解決策をカスタマーサービス担当者に推奨して承認を受けます。
• 顧客一人一人に関する洞察を引き出し、販売機会を特定して推奨します。
• 成約に至った斬新な案件を分析し、主要な課題と解決策をまとめた記事を作成することでチームのナレッジベースを充実させます。

サプライチェーン

• 需要をリアルタイムで予測し、在庫や配送ロジスティクスを評価して、先を見越した提言を行います。
• サプライチェーンの混乱を最小限に抑えるために配送を調整し、輸送コストや環境フットプリントの削減など特定の企業目標を満たすための代替ルートを選定します。
• 検査プロセスのシンプル化、製造、輸送、保管の現場で発生するミスを特定することで、品質管理を強化します。
• 修理部品の発注、保守サービス依頼、代替装置への生産切り換えなどによって生産停止の障害を解決します。

職場でAI エージェントを効果的に導入するには

自律型 AI エージェントは幅広い領域に適用できる可能性があります。しかし、その能力を 100 パーセント発揮させるには、よく考えた統合と調整が必要です。エージェント AI システムを導入する前に、以下のベストプラクティスについて検討してください。

• AI 倫理の原則に従う
  倫理的な AI エージェントを作成する責任は、最終的には人間にあります。常に最高水準の公平性、透明性、説明責任、プライバシーを目指す必要があります。これを実現するために、責任ある AI の手順はヒューマンインザループ (HITL) プロセスに従います。このプロセスでは開発と利用の全段階を人間が監視します。エージェントのトレーニングに使用するデータは、偏見や差別の可能性を軽減するために、入念に分析する必要があります。
• 人間による監督への注力
  エージェント AI による意思決定プロセスの最終権限は、これまで通り人間の専門家に与える必要があります。慎重に扱う必要があるタスクをエージェントに実行させる場合は、これらの専門家がエージェントの自律性のレベルを決定し、タスク完了前に実行結果について最終承認します。人間の専門家は、論理エラーや必須データの欠落がないかエージェントによるワークフローを点検し、問題のトラブルシューティングを実行する場合もあります。
• 社内データの準備
  AI エージェントの性能の大部分は、高品質のビジネスデータによる確固とした基盤があるかどうかで決まります。エージェントは、意思決定やアクションの根拠として、完全でコンテキスト情報が十分に含まれたデータエコシステムにアクセスする必要があります。エージェント AI を最大限活用するには、システム全体でデータを一元化して統制する管理ソリューションへの投資が必要です。
• コラボレーションを尊重する心構えの醸成
  チームメンバーがエージェントの自律性を効果的に使用する方法を理解していなければ、AI エージェントに能力を発揮させることはできません。AI エージェントによる自動化が、どのような領域で業務上の障害を解消し、業務の責任を肩代わりできるのかを慎重に見極める必要があります。
• 継続的トレーニングのサポート
  AI エージェントテクノロジーが進化するにつれ、継続的なトレーニングが優先課題となります。定期的な教育の機会を設ければ、最新のイノベーション、アプリケーション、ベストプラクティスに関する情報を周知できます。
• 測定と評価
  AI エージェントの総合的な効率と生産性を定期的に評価する必要があります。このレビュープロセスでは、従業員と顧客双方のフィードバックを監視します。定期評価は、改善や最適化の余地がある領域についての洞察をもたらします。

AI エージェントと AI コパイロットの違いとは？

一見すると AI エージェントの機能は、人気の AI ベーステクノロジー、AI コパイロットと重複しているように見えます。AI コパイロットは日常業務に使用するアプリケーションに組み込まれている場合が多く、ビジネスタスクを実行するユーザーに寄り添い、データと計算によってこれを補佐する仮想的なパーソナルアシスタントとして機能します。しかし、実際には、両ツールが達成を目指す業務上の機能とニーズは異なります。両者をマルチエージェントシステムとして組み合わせると、それぞれのスキルが互いを補完し、洞察に富んだ意思決定やコラボレーションが生み出されます。以下に、コパイロットとエージェントが連携して課題を解決することで、企業全体の生産性が向上する仕組みを紹介します。

• 直感的な対話とカスタマイズ
  会話型 AI コパイロットが直感的インターフェースとして機能し、AI エージェントとユーザー間の連携を支援します。ユーザーは、人間の自然な表現によってエージェントを管理します。すべての調整は、コアビジネスアプリケーション内に組み込まれたコパイロットを介して直接行うことができます。コパイロットは、カスタムのインテリジェントエージェントを構築および拡張するための、ガイド付きローコードまたはノーコードプラットフォームも提供します。そうしたプラットフォームでは、エージェントが実行する必要があるツール、データソース、ルールを定義するためのガイド付きワークフローを使用できます。
• コラボレーション型のパートナーシップ
  AI コパイロットと AI エージェントは、ともにビジネスデータと業務に深く統合され、タスクを協力して実行します。コパイロットは、ユーザーの要求に応えるために、どのエージェントが必要かを判断するエージェントオーケストレーターの役割を果たします。異なる部署のアプリケーションにまたがって組み込まれたコパイロットは、エージェントをコラボレーション型のネットワークに接続し、それらが隔絶されずに共同で作業できるようにします。
• 動的機能
  タスクの中には完全な自動化のメリットを受けるものもあれば、ステップごとに人間の介入が必要なものもあります。AI コパイロットと AI エージェントは協調して動作することで、両方のシナリオに対応します。コパイロットは、ユーザーが作業する間、つまり情報を入手してまとめ、ビジネス上の疑問の答えを見つけ、意思決定のための洞察を引き出して、解決策を提案するという一連の作業を行う際に、リアルタイムの支援を提供します。エージェントは両方のニーズに応えます。両者はユーザーと密接に連携して、より多くの情報を収集したり、ビジネスプロセスに影響を与えるアクションを承認したりします。スタンドアロンのエンティティとして自律的に動作することも可能で、定常的な入力がなくともバックグラウンドで問題を解決します。

AIエージェントとAIチャットボットの違いとは？

チャットボットとAIエージェントは、その役割や機能に明確な違いがあります。チャットボットは主にカスタマーサービスや情報検索など、限定的なタスクに特化して設計されており、ルールやスクリプトに基づいた応答を行います。パターンマッチングやキーワード認識を活用し、単純な質問には迅速に対応できますが、複雑な文脈の理解や柔軟な適応は苦手です。

一方、AIエージェントはより高度で自律的です。多様なタスクを処理できるだけでなく、対話の文脈を理解・保持し、時間の経過とともに学習・改善します。さらに、複数のシステムやプラットフォームと連携可能で、ユーザーの環境やニーズに応じた高度なサポートを提供します。

たとえば、AIエージェントはユーザーのスケジュール管理や予約手配、パーソナライズされた提案を行うことができますが、チャットボットはFAQ対応や基本的なトランザクション処理に限られることが多いです。

近年、AIエージェントとチャットボットの境界は曖昧になりつつありますが、AIエージェントはチャットボット以上の自律性と多機能性を備え、今後の人間とAIの協働の中心的存在になると期待されています。

FAQ（よくある質問）