長年にわたり、ビジネスでは自動化の可能性が追求されてきました。それは、複雑なタスクを処理し、ヒューマンエラーを排除できる自律行動型システムの実現です。初期の取り組みの成果はまちまちでした。ルールベースのスクリプトと従来型のボットは、予測可能なワークフローには効果を発揮しましたが、複雑さや予期しない不確定要素には必ずしも対処しきれませんでした。人工知能 (AI) が現実のものとなっても、ほとんどの自動化ツールは受動型のままで、新しい状況に適応するためには人間がかなりの指示を与える必要がありました。
そうした状況が変化し始めています。現在では、大規模言語モデル (LLM) AI に記憶機能と意思決定機能を組み合わせて、複数ステップのプロセスを独立して処理できる自律エージェントが存在します。従来の自動化とは異なり、これらのシステムは指示に従うだけではありません。時間の経過とともに適応し機能を向上させながら、環境や他のシステムとやりとりして一連のアクション全体を完了します。これは、人間との限定的なやりとりを通じて実行されることもあれば、完全に自律的に実行されることもあります。
自動化は目新しいものではありませんが、従来の自動化ツールの多くは予測不可能性への対処が苦手で、効果を維持するには、人間によるほぼ常時の監視が必要です。自律エージェント (特化型の AI エージェント) は、AI ベースの意思決定に、処理をしながら学習し方向転換をする機能を組み込むことでこれを解決し、ワークフロー全体の自動化を可能にします。そのため、その効果は基本的なタスクの実行を遙かに超えた範囲におよびます。
具体的には、適切な AI エージェントソリューションを実装することで、多くの場合次のようなメリットを得られます。
従来の自動化が新しい課題に対応するには多くの場合大規模な再プログラミングが必要になるのとは異なり、自律エージェントは微調整すればさまざまなユースケースに拡張できます。また、ビジネスニーズの変化に応じて、同様に人間による詳細な指示なしに適応できます。
複数の自律エージェントは、動作を連携させることで、単一のシステムよりも効率的に複雑な問題を解決できます。このアプローチは、社会的動物 (昆虫のコロニーや鳥の群れなど) の自然な行動から着想を得たもので、エージェントが作業負荷を分散し、集団的知性を通じて意思決定を改善できるようにします。このモデルを使用すると、ロジスティクス、ネットワークセキュリティ、大規模な運用計画策定、その他のリソース集約型プロセスを最適化できます。
自律エージェントは、ここ数年で大幅に進歩しました。しかし、機能が拡大しているにもかかわらず、依然として特定の制約に直面しています。これらの制約は、放置すると非効率性や障害、その他の問題につながる可能性があります。自律エージェントに伴うことが多い制約には以下のようなものがあります。
- プロセスループの繰り返し
適切な安全策がなければ、自律エージェントは自分のアウトプットに基づく行動を繰り返すことで、誤った結論を強化してしまう可能性があります。これにより、時間の経過とともにエラーが増幅し、直接介入による停止と修正が必要になることがあります。 - マルチエージェント間の依存
複数のエージェントが連携している場合、1 つのシステムにおける障害によってネットワーク全体が中断する可能性があります。依存状態が慎重に管理されていないと、エージェントの誤動作や、複数エージェント間の通信の中断によって、広範囲に影響がおよぶ可能性があります。 - 大きな計算需要
高度なエージェントを実行するには、一般に大きな計算能力が必要になります。組織では、インフラストラクチャとエネルギーのコストだけでなく、環境への悪影響の可能性とも照らし合わせて自動化のメリットを検討する必要があります。 - 情動的知能の欠如
自律エージェントは言語を処理し、人間の入力に応答することができます。とはいえ機械に過ぎないので、感情を真に認識することはできません。この制約は、特にカスタマーサービスや紛争解決などの分野で、対人での複雑なやりとりを処理する能力に影響する可能性があります。 - イノベーション能力の制限
自律エージェントは、パターン認識と最適化に優れていますが、イノベーションは不得手な傾向があります。完全に革新的なアイデアを生み出したり、事前定義されたパラメーターの枠を超えて考えたりすることはできず、創造的な問題解決を必要とする分野ではその有用性に限界があります。 - 重点領域の特化
ほとんどの自律エージェントは特定の機能を果たすよう設計されており、関連性のないタスクに簡単に移行することはできません。その有効性は、プログラムされたドメイン内で明確に定義されたユースケースに限定される場合があります。 - 理解力の限界
AI モデルは大量のデータを分析できますが、深い理解やより繊細な推論を行うことは必ずしも得意ではありません。コンテキストに大きく依存する意思決定の場合、正確性と適切性を確保するために人間の判断を挟むことが有益となる場合もあります。 - データ品質への依存
自律エージェントが適切に機能するには、高品質で偏りのないデータが頼りです。処理するデータが不完全だったり、陳腐化していたり、偏りのあるものだったりする場合、意思決定や推奨事項に欠陥が生じる可能性があります。 - 倫理的リスクとセキュリティリスク
自律エージェントは、慎重に監視していないと、意図せず倫理ガイドラインに違反したり、セキュリティの脆弱性を引き起こしたりする可能性があります。組織では、厳格なガバナンスを導入してそのような意図せぬ結果を防ぐ必要があります。
自律エージェントは、複雑さや機能が多様で、一部のカテゴリは採用するプロセスの点で重複しているものもあります。各カテゴリはメリットと制約が異なるので、どのタイプを選ぶのが適切かはユースケース次第です。最も一般的なタイプの自律エージェントとその機能を以下に示します。
- 反応型自律エージェント
反応型エージェントは、環境からの直前の入力のみに基づいて動作します。過去の経験を保持したり、過去のやりとりから学習したりすることはありません。適応性には限界がありますが、予測可能なシナリオでのリアルタイム応答に優れています。 - 熟考型自律エージェントは、
認知型エージェントまたは推論型エージェントとも呼ばれ、環境を分析し、行動のさまざまな方向性を評価し、目標を達成するために最善の経路を選択します。意思決定の前に、内部モデルを使用して結果のシミュレーションを行います。 - ハイブリッド型自律エージェント
ハイブリッド型エージェントは、反応型アプローチと熟考型アプローチを組み合わせ、即座の変化に対応できるとともに、長期的な目標に向けた計画も立てられます。 - モデルベース型自律エージェント
このエージェントは、環境の内部表現を保持し、将来の状態に関するインサイトを得て、正確な予測を生成し、意思決定機能に役立てます。これらはルールに基づいてプログラムすることもできますし、機械学習を使用して自律的にモデルを改良させることもできます。 - ゴールベース型自律エージェント
ゴールベース型エージェントは、刺激だけに反応するのではなく、特定の目標の達成への貢献度合いに基づいてアクションを評価します。状況が変化した場合でも、このエージェントは戦略を動的に調整できます。 - ユーティリティベース型自律エージェントユーティリティベース型エージェントは、可能性のあるさまざまなアクションに値を割り当て、望ましい結果を最大化するものを優先します。これにより、リソース割り当てやルート計画など、トレードオフの最適化が必要な状況で効果を発揮します。
- 学習型エージェント
このエージェントは、新しいデータや過去の経験から学習することで、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。環境の変化に適応し、継続的な再プログラミングを必要とせずに意思決定を改善します。 - 階層型エージェント
階層型エージェントは、複雑なタスクをより小さく管理しやすいサブタスクに分割し、さまざまな機能レベルに分散させます。
個々のエージェントは単独でも強力ですが、多くの組織では、より広範な戦略としてマルチエージェントシステムを使用し、共通の目標に沿って複数の自律エージェントを連携させています。このアプローチは、エージェント同士でコミュニケーションを取り、責任を分担し、タスクを引き継ぐことができるため、分散型の問題解決や大規模なオペレーションに適しています。
自律エージェントは、より自己対応力が優れたインテリジェントなシステムという期待に応え、基本的にすべての業界でプロセスを再構築しています。多くの点で、この技術の応用の可能性を制限するものは、これらのシステムに提供されるデータと、システムの意思決定の指針となるフレームワークしかありません。それでも、自律エージェントは、以下のユースケースに適用した場合に、際立った能力を示します。
- IT
情報技術 (IT) チームは、自律エージェントを使用して、システムの監視、サポートチケットの管理、標準的なトラブルシューティング手順の自動化を行っています。これらのエージェントは、問題を早期に検出して是正措置を講じることができ、チームがダウンタイムを削減し、サービス品質を向上できるよう支援します。 - アプリ開発
自律エージェントは、コードテストの自動化、展開ワークフローの管理、ステージング環境におけるパフォーマンスの問題の特定によって、アプリケーション開発をサポートします。これにより、手作業の負荷が軽減され、チームは信頼性を犠牲にすることなく、より迅速な作業を維持できます。 - デジタルセキュリティ
IT セキュリティチームは、自律エージェントを導入してアラートの調査や異常な動作の検出を行い、必要に応じて封じ込め対策をトリガーできます。これらのエージェントは、確立されたルールとリアルタイムデータに基づいて迅速に対応し、潜在的な侵害の影響を抑えます。 - リスク管理
リスク管理においては、自律エージェントがトランザクションデータと運用データを分析して異常を発見し、潜在的な脅威を明らかにします。これにより、チームは対応を受動的な緩和から早期検出に移行させ、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 - 金融サービス
自律エージェントは、金融データをリアルタイムで分析することで、不正行為の検出、アルゴリズム取引、リスクアセスメントなどを支援できます。金融機関の顧客は AI ベースの金融アドバイスを通じてこれらのエージェントによるメリットを得られ、企業では、自律エージェントを導入してポートフォリオ管理の簡素化に活用していることが知られています。 - 医療
自律エージェントは、管理ワークフローを運用し、患者の健康状態を継続的に監視することで、医療従事者をサポートしています。エージェントは患者の診断も支援しており、追加のデータやインサイトを提供して、状態を早期に特定したり、最適な治療オプションを推奨したりすることに役立っています。 - 小売/商取引
小売業者は、自律エージェントを使用して需要を予測し、在庫を最適化しています。また、これらのシステムは価格を動的に調整したり、過去の購入データに基づいてパーソナライズされた推奨事項を顧客に提供したりもしています。 - マーケティング
マーケティングチームは、最適化されたキャンペーンコンテンツの生成やデジタル広告の管理に、自律エージェントを活用しています。これらのエージェントは、キャンペーンのパフォーマンスを分析し、エンゲージメントの向上を促進するための提案をします。 - コミュニケーション
組織では、自律エージェントを使用して、メールや顧客メッセージへの応答を自動化しています。これらのエージェントは、会話が交わされるのと同時に翻訳できるため、国や文化をまたいだコラボレーションの妨げとなるコミュニケーションの障壁の多くを解消できます。 - ロボティクス
自律エージェントは、製造、物流、医療で使用される産業用ロボットを支えています。これらのロボットは、倉庫の自動化や精密組立などのタスクを処理し、生産性を向上させ、高リスクの環境から人的要素の多くを排除しています。 - 運輸
自律エージェントは自動運転車両の実現を可能にします。また、受信データを分析し、適応型の意思決定を行うことで、運行の最適化、車両管理、ドローンナビゲーション、公共交通システムにおいても中心的な役割を果たしています。 - ヒューマンリソース (HR)
自律エージェントを指示して、休暇申請の承認や従業員レコードの記録など、定型的な人事タスクを管理させることができます。また、ユーザーアカウントのプロビジョニング、トレーニングモジュールのアサイン、新規雇用者へのデバイス配布の調整を行うことで、オンボーディングプロセスもサポートします。 - カスタマーサービスとカスタマーサポート
顧客との直接のやりとり、問い合わせへの対応、一般的な問題の解決、複数のチャネルにわたるパーソナライズされたサポートの提供などを行う役割を自律エージェントに担わせることもできます。カスタマーサポートに関しては、チケットのルーティングの自動化、顧客感情の分析、関連情報の迅速な特定による人間のエージェントの支援が可能です。 - 製造
製造業では、自律エージェントが生産スケジュールを最適化したり、機器の故障を予測したり、品質管理を改善したりしています。人間のオペレーターと連携することで効率を高め、一貫した製品品質を維持します。 - セキュリティと防衛
自律エージェントは、セキュリティと防衛において特に役立ちます。監視映像を分析して脅威をリアルタイムで検出し、ネットワークを綿密に監視してサイバー攻撃や不正アクセスを発見します。法執行機関や軍事活動においては、これらのエージェントを使用して、偵察や脅威評価の活動を支援することもあります。 - 法務
法的環境では、法律事務所が自律エージェントを使用して契約書を確認し、矛盾やその他の問題を発見しています。これらのシステムが判例調査を支援していることも知られています。
すべての自律エージェントが同じレベルで動作するわけではありません。前述のように、最も高度なエージェントは単純な自動化の枠を超えて新しい情報に積極的に対応し、環境に適応して、外部リソースを活用することで有効性をさらに高めていきます。そうした高度なソリューションを際立たせる主な機能を以下に紹介します。
- 自律性
独立して機能する能力こそ、自律エージェントならではの特徴です。高度なエージェントは、人間の支援をほとんど、あるいはまったく必要とせずに複数ステップのプロセスを完了し、遭遇する状況に基づいてアプローチを調整します。 - 学習と適応
高機能エージェントは、過去のやりとりを分析し、フィードバックを取り入れ、変化する環境に適応することで、意思決定を自動的に改善します。 - 統合されたツールアクセス
自律エージェントが効果的に動作するには、関連する内部データ、既存の自動化とシステムなど、組織内のより広範なテクノロジーエコシステムとやりとりできることが必要です。これにより、ワークフローの管理やビジネスプロセスの最適化などの専門的なタスクを実行できます。 - 多様なデータの処理
テキスト、音声、画像、動画などの多様な入力を処理できると、エージェントが周囲の状況を理解してやりとりする能力が拡大します。複数のデータタイプを分析できるエージェントは、より複雑なアクションを実行できます。 - 記憶と想起
情報の保存と検索により、エージェントの有効性が高まります。記憶機能を備えたシステムは、過去のアクションから学習し、経時的にコンテキストを追跡し、(新しい要求ごとに一から対応を始めるのではなく) 履歴データに基づいてやりとりを改善できます。 - タスクの計画と実行
高度なエージェントは入力に反応しますが、戦略の立案もできます。リソースと潜在的な障害を評価することで、事前定義されたパラメーターを超えることなく、目標に向かう指針となる構造化されたアクションプランを作成します。 - 動的なナレッジ取得
自律エージェントは、適切性を維持するために、継続的に理解力を拡大する必要があります。一部のエージェントは、外部の情報ソースを参照し、利用可能な最新のデータに基づいて応答を調整できます。 - コンテキスト認識型の意思決定
エージェントの有効性は、それがいかに適切に状況的要因を解釈して応答できるかによって左右されます。コンテキストの認識能力に優れたエージェントは、アクションを取る前に条件を評価し、精度を高め、柔軟性に欠けるルールベースの実行が引き起こすようなエラーのリスクを軽減できます。
AI には、さまざまなテクノロジーを網羅する非常に幅広い用途があります。自律エージェントは、独立して行動し、目標の達成に向けて取り組みながら変化する状況に適応できるという点で独特です。とは言え、自律エージェントは、他の種類の AI 主導型システムと混同されたり、ひとまとめにされたりすることがあります。これらのテクノロジーは基本的な原理の多くは共通していても、役割、機能、自律性のレベルが大きく異なる場合があります。
意思決定プロセスを補佐するためにデータを収集して適用することは、人間が自然に行っていることです。このプロセスをデジタルの観点で再現するために、自律エージェントは、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、ロボティックプロセスオートメーション (RPA)、API 統合など、複数の高度なテクノロジーに依存しています。
これらの機能と他の機能が、通常は次のようなプロセスで連携して動作します。
自律エージェントの展開において、適切なテクノロジーの選択と関連するプロセスの理解は大きな部分を占めますが、それが唯一の要素ではありません。インフラストラクチャ、従業員、組織文化が適切に準備されているようにする必要もあります。移行を成功させるための土台作りに役立つヒントを以下に紹介します。
- 目標を明確に定義する
自律エージェントを実装する前に、具体的な目標を設定する必要があります。明確に定義された目標は、意思決定の指針となり、成功を測定するための測定基準の設定をしやすくします。 - データアーキテクチャの評価と準備
自律エージェントの効果は、アクセスできるデータに左右されます。組織のデータインフラストラクチャを評価し、クリーンで構造化された、アクセスしやすい情報を確保する必要があります。これには、双方向 API を設定して、エージェントが組織のデータに基づいてアクションを取得しかつ実行できるようにすることなどがあります。 - 実験に積極的に取り組む
自律エージェントのテクノロジーは急速に進化しているため、組織では開発状況を注視し、新たなソリューションをテストする準備を整えておく必要があります。初期段階の実装を試してみると、自動化が最大のプラスの効果をもたらす機会の特定に役立ちます。 - 可能な場合は統合する
CRM/CSM のプラットフォームやエンタープライズリソースプランニング (ERP) システムなどの最新のツールと統合することで、データがサイロ化するリスクが排除され、自律エージェントが必要に応じて関連情報にアクセスして対応できるようになります。 - エンドユーザーを優先する
自律エージェントの有効性は、それが従業員や顧客とどれだけ的確にやりとりできるかによって決まります。直感的なエクスペリエンスを設計し、徹底的なテストを実施して、フリクション (摩擦) が発生しそうな部分を導入前に特定して解消する必要があります。 - 追跡して最適化する
エージェントの展開後は、パフォーマンスの継続的なモニタリングが不可欠です。ユーザーのフィードバックの収集や、主要な測定基準の追跡を行い、エージェントの行動を改善してシステムを常に向上させる必要があります。 - 従業員へのインパクトを評価する
自律エージェントは、従業員の動態を変え、一部のタスクを自動化する一方で、新たなスキルの需要も生み出します。組織では、採用の優先順位を再評価し、従業員がこれらの AI システムや他の AI システムと連携して働けるようにトレーニングプログラムに投資する必要があります。 - システムにデータ保護を組み込む
自律エージェントは機密情報を処理するため、強力なサイバーセキュリティとデータプライバシーの対策が必須です。業界規制の遵守や明確なガバナンスポリシーも、同様に機密情報の保護に役立ちます。 - 倫理ガイドラインを策定する
AI 主導型の自動化は、倫理や規制上の懸念を引き起こします。組織は、内部セーフガードを確立して責任ある AI の使用を促進する責務を担うとともに、政策立案者や業界リーダーと協力して今後の規制の策定を支援する必要があります。
ServiceNow は、ServiceNow プラットフォームというシングルプラットフォームを通じ、組織が自律エージェントを構築し展開する方法を再定義しています。ServiceNow は、信頼性、セキュリティ、効率性を考慮して設計された単一のアクションシステム上で AI エージェント、データ、ワークフローを統合します。
ServiceNow AI Agents は当社のプラットフォームにネイティブに組み込まれており、人間に代わって自律的に機能してタスクを遂行することで、ボトルネックを解消し、最も重要なオペレーションまでも最適化できるよう組織を支援します。ServiceNow のすぐに利用可能な AI Agents を活用することもできますし、コードを使わず自然言語のプロンプトを使用してカスタムエージェントを構築することもできます。
AI エージェントオーケストレーターは、複雑な AI 主導型環境に構造とコントロールを付加します。特化型の AI エージェントチームを調和しながら機能するように連携させ、特定のゴールを達成します。
ServiceNow は、AI 自動化をワークフローに直接組み込むことで、組織が従来のタスクベースの自動化だけではなく、可変型の複雑なワークフロー向けのエージェント型 AI ソリューションも実装できるように支援します。
ServiceNow AI Agents で組織を変革する方法をご紹介します。今すぐデモをご予約ください。