AIエージェントとは、自ら思考し与えられた仕事を自動で行うソフトウェア、或いはプログラムを指します。自律的にタスクの実施と達成をするため、細かな作業内容を指示する必要がなく、業務の効率化が実現可能です。

業務に役立つAIエージェントですが、具体的にどのように活用できるか疑問を抱く方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、概要や生成AIとの違いなど、AIエージェントの基本を紹介していきます。自社への導入を考えている方や、AIエージェントを詳しく知りたい方は必見です。

AIエージェントと一般的な生成AIとの違い

AIエージェントと生成AIは似ていますが、AIの目的や作業内容に違いがあります。仕事の一連の流れを任せて自動化したい際はAIエージェントの活用が最適です。対して、生成したい内容を適宜指示し、コンテンツを作りたい場合は生成AIの利用が有効です。

	AIエージェント	生成AI
用途	業務タスクの自動化	コンテンツ生成
運用方法	自律型 業務環境に応じて行動	ユーザーが指示
作業内容	データの検索 ファイル管理 アシスタント ナビゲーション	テキスト生成 画像生成 音声合成 動画生成
例	音声アシスタント カスタマーサポート 自動運転 チャットボット	ChatGPT DALL-E Gemini

AIエージェントは具体的な指示は不要です。与えられた環境のもと、タスクを自己判断で行います。複数の機能を搭載しているので作業内容も幅広く、複雑なタスクでも実行可能です。業務内容を常に学習し、効率よく達成する方法を分析するので、業務時間の短縮を図れます。

一方生成AIは明確な指示が必要です。何をしてほしいか詳細に示さなくてはならないほか、作業できる内容が決まっている場合が大半です。テキスト生成や画像生成と一芸に秀でているAIが多く、タスクの実行よりもコンテンツの生成に特化しています。有名な生成AIにChatGPTやDALL-Eが挙げられます。

AIエージェントを構成する仕組み

AIエージェントは人間に似て、個性、記憶、計画、行動の4つの特徴で構築されています。それぞれが相互に作用することで、エージェントは難解なタスクへの対応が可能です。以下に4つの特徴を紹介していきます。

AI自身の個性

AIエージェントには、職業、年齢、性格などの個性が存在します。イメージとしては業務内容に合わせた仮想の人物像です。個性はエージェントの行動方針に影響し、業務に合わないと適切にタスクを実行できない可能性があります。

Web開発への活用ならば、職業はプログラマー、年齢は30代前後、コーディングが得意な性格を持つエージェントが適任でしょう。行動方針と業務内容が一致し、タスクを効率よくこなせます。

Web開発の現場に、職業の設定がカスタマーサポートのAIエージェントがいるとどうでしょうか。業務内容が嚙み合っておらず、タスクに齟齬が生じるかも知れません。

AIエージェントのふるまいと価値観は、個性によって異なります。業務に合った個性は、一貫したタスクの実施に不可欠です。

データなどの記憶

AIエージェント自身は生成AIよりも大量のデータを記録可能です。そのため、膨大な情報を取り扱えます。エージェントが正確にタスクを計画し実行するには、「学習記憶」と「業務内容の記憶」が重要です。

実行するタスクの分析に、エージェント自身の記憶が影響します。人間が過去の情報を参考に仕事を継続するのと同様です。自律性があっても、過去の作業を繰り返しては意味がありません。過去の作業についての記憶が存在すれば、AIエージェントにも現状判断が行えます。

次に、業務内容の記憶はマストです。業務に対する知識がなければ、エージェントも仕事をできません。業務知識を予め備えることで、何度も業務内容を教えずに済みます。

記憶は仕事の質を高めるだけでなく、AIエージェントの業務効率に関わる要素です。

目標達成のための計画

計画はタスクの実施に不可欠な工程です。AIエージェントは効率的なタスクの達成に向けて、綿密に計画を立てます。具体的にはタスクで行う作業を細かく分別し、効率のよい作業方法をAIが模索します。仕事のスケージュールを立てるイメージです。

目標が顧客サポートであれば、「顧客の願望を理解する」「サポートする内容を調べる」「サポートを行う」とタスクを分解して順序立てます。分解した作業ごとにかかる時間を考え、計画に問題がないかを確認し、タスクを実行します。

計画内容に障害が生じた場合は、すぐに修正し学習するので、同じミスは起こりません。目標を達成するまで、AIエージェントが自動的に計画を立て続けます。

タスクに向けた行動

AIエージェントがタスクを処理する段階が行動です。与えられた機能やツールを思考し、タスクを実施します。エージェント単体ではタスクを実施できません。人間が計算方法に電卓を用いるのと同じで、外部機能の利用とツールが必要です。

主な行動に、情報の検索や画像の生成、データベースの取り扱いが挙げられます。具体例では、Web開発ではコードの記述、自動運転では運転方法が相当します。タスクに合わせた機能は、AIエージェントの活用の第一歩です。

また、機能やツールが豊富であるほどエージェントの行動パターンも増えます。そのため、機能的であるほど幅広いタスクを処理可能です。

AIエージェントができること

思考して自動でタスクを実施するのはもちろん、AIエージェントに可能な事柄は多岐にわたります。以下に主なできることを4点挙げていきます。

自律的な行動ができる

AIエージェントは、生成AIによく見られる複雑な文章を用いた指示や操作は不要です。タスクを与えれば、自分の意志で決めて行動します。自律的な行動はAIの高水準なアルゴリズムと複数の機能の相互作用で生み出されます。

具体的には記録している情報、環境を捉えるセンサー、行動方針、エージェントが実施できる作業内容が基軸です。タスクを与えたユーザーに合わせて、エージェント自身がタスクの計画をし、行動を最適化します。

わかりやすいケースでは、自動的に家の掃除を行う家電ロボットが挙げられます。エージェントは掃除をするタスクに対し、既定の時間に稼働、覚えた室内のマップに沿って掃除、充電部分に自分で戻る判断をします。

細かく指示しなくても理解できる

AIエージェントは自身が持つ記録を参考に思考して行動するため、タスクに細かい指示を必要としません。

データ処理能力が高く、簡単な指示内容でもすぐに大量のデータから情報を分析し、最適解を模索します。また、人工知能の技術の一種である自然言語処理が働き、人間と同じく自然に文章や音声を理解可能です。

つまり、エージェントにはコンピューターの優れたデータ処理の能力と、人間を模倣した理解力が備わっています。

バーチャルアシスタントがよい例です。「明日の天気」と曖昧な質問をエージェントはすぐに理解し、現在地の降水確率や気温、湿度などの細かい情報を教えてくれます。

進捗や過程を説明できる

AIエージェントは、実行しているタスクの進捗や過程の説明ができます。タスクの内容を計画立てて実施し、リアルタイムで進行と管理を行います。進行情報は自動的に記録され、記録内容と自然言語処理が互いに作用し明確な進捗状況を提供可能です。

実施した過去の作業を覚えているため、現状と照らし合わせつつユーザーに分かりやすく進捗を伝えます。

プロジェクト管理を担うAIエージェントであれば、「プロジェクトの進行具合」を尋ねれば、「プロジェクトは60％完了しており、タスク4とタスク5が未完了です」「現在タスク4を進行しており、進捗は30％です」という回答が得られます。

行動の評価や学習ができる

AIエージェントは他の生成AIとは異なり、高度な機械学習の機能が搭載されています。行動を自主的に評価し学習するので、ユーザーからの改善指示はいりません。エージェントは過去に実施したタスクの行動記録を細かく分析します。問題点があれば改善し、業務の効率化を思考します。

自律的な学習と自己評価は、AIエージェントのパフォーマンス向上を見込めます。合わせて、ユーザビリティや業務効率の上昇も可能です。

旅行サイトのAIアシスタントならばユーザーの今までの旅行情報を参考に、提案の質を向上できます。関東への旅行を何度も行っているユーザーには、まだ旅行していない場所をすすめたり、ユーザーの嗜好に合わせた観光スポットを提案できるように学習していきます。

AIエージェントの活用例

AIエージェントは汎用性が高く、多岐にわたる分野で活躍します。実際にどのような分野で活用できるか、下記に例を挙げていきます。

Web開発

AIエージェントは難しいプログラミングを正確で効率的に記述する手段になり得ます。そのため、Web開発の効率化に大きく貢献可能です。

主な用途にコードの自動生成が存在します。開発の度に同じコードの手打ちは不要です。例えば、WebアプリUIのコーティングをエージェントに任せれば、自動的に記述してくれます。複数のプログラミング言語に対応しているので、サイト、システムの開発と対応範囲が広い点も魅力です。

デバッグ、エラーにも対応ができます。制作したファイルを読み込み、コード記述でミスがあれば修正を施し、正しいコードに置き換えます。タスクを与えれば自動で継続して運用テストを行うので、エラーの発見も容易です。

医療支援

現代医療では、全ての患者の健康状態を常に把握するのに限界があります。しかし、AIエージェントを介した患者ごとの情報管理で、健康状態を素早く確認し治療や対策が可能です。

例えばスマートスピーカーを用いたAIエージェントに、対話型のバーチャルアシスタントがあります。カンバセーションヘルス社が提供する、医療に特化した会話に対応するシステムです。

今までは難しい病名を正しく聞き取れませんでしたが、エージェントの高い自然言語処理を用いて、正確な判断と治療のサポートが可能です。

ほかにも有名な例に血糖を管理できる健康アプリ、シンクヘルスがあります。血糖値、血圧、食事などをアプリに入力するだけでエージェントが情報を分析し、個別に健康管理を実施する仕組みです。

AIエージェントは薬の開発検証にも活用されており、今後の医療において活躍が期待されます。

自動運転

自動車業界ではAIエージェントを積極的に活用しています。ロボットを動かす自動運転は、ポピュラーな活用例です。

Googleを起源とする企業から自動運転技術を搭載する無人タクシー「Waymo」が登場したことも話題になりました。

AIエージェントは周囲の環境を感知するセンサーとカメラを利用し、運転の状態を判断します。前方の障害物と衝突する可能性があればブレーキとアクセル、またはハンドルを自律的に操作し、事故の防止を働きかけます。走行中に自動車どうしの間隔が狭ければ、車間距離も測るサポートも可能です。

海外では既に高機能な自動運転車が道路を走っており、利便性と事故を防止する安全性を提供しています。

近い未来、目的地まで完全なハンズフリーで運転できる自動車が開発されると見込まれています。

バーチャルアシスタント

AIエージェントはユーザーの曖昧な質問でもすぐに理解し答えるため、バーチャルアシスタントに適任です。カスタマーサポート、旅行のプランニングをするエージェント、種類は多種多様です。

iPhoneに搭載されているSiriは代表的なバーチャルアシスタントの一種です。ユーザーの音声を分析し、検索や操作の補助を行います。

例として、「明日の予定を教えて」と音声で伝えるだけで内容を瞬時に理解し、カレンダーの情報を参照して予定を教えてくれます。「野球について検索して」と伝えれば、自律的にブラウザの検索を通して野球の情報を表示します。

まとめ：AIエージェントを活用すれば多くの作業を自動化できる

AIエージェントは、簡単な指示でタスクを自動で行う優れた人工知能です。自ら試行錯誤して、タスクの達成と効率化を行います。自動運転、アシスタント、コード記述と実行可能なタスクは多様性があり、人々の生活や仕事をサポートしています。

エージェントの種類は複数存在しており、種類ごとに得意な業務分野も変化します。

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