人工知能 (AI) は登場以来、アシスタントの役割を担ってきました。その精度と自律性が向上するに応じて、組織におけるデータ処理、ワークフローの自動化、効率の向上などを支援してきましたが、それらは常に人間の指示によるものでした。従来、AI システムはモデルがどんなに高度化しても、入力を待ち、事前定義されたルールに従い、明確に確立された範囲内で稼働してきました。このインテリジェントなテクノロジーは、大きな利点を生みました。しかし、自律性が期待されていたにもかかわらず、それほど独立性は高くありませんでした。
現在、AI はより能動的な役割を果たし始めています。単に支援するだけでなく、自主的に計画を立てて行動することができます。この変化はエージェント型 AI によって促進されています。これは、自律的に目標を設定して追求する人工知能です。
エージェント型 AI は「AI エージェント」と同義語のように聞こえますが、実際はそうではありません。確かにどちらも独立してタスクを遂行する人工知能を意味しますが、動作方式や自律性のレベルが異なります。
- エージェント型 AI
エージェント型 AI は、より高度な自己決定を行いながら動作し、人間の入力を待たずに継続的に情報を分析しながら戦略を調整し、意思決定を行います。目標を特定し、それらをタスクに分割して、新しいデータに基づいてアプローチを調整することができます。従来の AI システムとは異なり、固定された一連の指示に限定されることなく、変化する状況に動的に適応します。
- AI エージェント
AI エージェントは特定のタスク用に設計されており、明確に定義されたパラメーター範囲内で機能します。データを収集したり、情報を処理したり、アクションを実行したりすることもできますが、効果的に動作するためには事前設定されたルールや外部の指示に依存します。多くの AI エージェントには機械学習 (ML) 機能が組み込まれていますが、意思決定は事前定義された目的に限定されます。指示がない限り、目標をプロアクティブに変更したり、方法を定義し直したりすることはありません。
つまり、AI エージェントは定義された制約内で機能し、エージェント型 AI はより幅広く適応性の高いアプローチを取ると言えます。
エージェント型 AI と AI エージェントの場合と同様に、AI エージェントとチャットボットが 1 つのテクノロジーとしてまとめられてしまう場合もあります。この場合、それぞれの違いは次のように要約できます。
- AI エージェント
AI エージェントはチャットボットよりも複雑なやり取りを処理でき、多くの場合、外部システムと連携して特定の機能を実行します。ただし前述したように、目標を自主的に定義し直したり、事前に設定された学習モデルの範囲を超えて対応したりすることはありません。
- チャットボット
チャットボットは主に会話用に構築され、事前定義されたスクリプトや ML を使用して応答を生成します。質問に回答したり、ワークフローでユーザーをガイドしたり、基本的なやり取りを自動化したりすることには優れていますが、一部の高度な AI チャットボットはコンテキストを認識し、時間をかけて応答を改善したりできるものの、通常は外部データを分析したり、会話タスク以上のアクションを実行したりすることはありません。
最後に、エージェント型 AI と生成 AI (GenAI) を比較してみましょう。生成 AI はコンテンツの生成に重点を置いており、エージェント型 AI は自律的に行動して意思決定を行うように設計されています。
- エージェント型 AI
エージェント型 AI は、意思決定プロセスの一環として生成 AI モデルを活用する場合がありますが、その主な機能はコンテンツの生成ではなく、行動して適応することです。
- 生成 AI
生成 AI は、大規模なデータセットから学習したパターンに基づいて出力 (テキスト、画像、音声、コードなど) を生成することに特化しています。ユーザーのプロンプトにも応答しますが、独自の目標を設定したり、独立してアクションを実行したりすることはありません。一部のモデルは時間をかけて応答を改善できますが、生成 AI は、コンテンツ作成という指定タスクの範囲を超えて自律的に計画したり、推論したり、意思決定を行ったりすることはできません。
エージェント型 AI を他の類似テクノロジーと比較して定義することは出発点に過ぎません。その機能と、組織レベルの問題を解決するための最適な適用方法をより深く理解するには、エージェント型 AI を定義づける特質を確認することが役に立ちます。以下の機能により、AI は説明責任を果たしながら独立して動作することができます。
- 意思決定
エージェント型 AI は大量の情報を処理して、人間が常に介入する必要なしに、最適な一連のアクションを決定します。利用可能なデータを検討し、複数の要因を考慮して、提供された目標に基づいて適切な応答を選択します。
- 問題解決
エージェント型 AI は、構造化された確率的アプローチで複雑な課題を解決します。状況を認識し、利用可能なオプションを通じて推論を行い、アクションを実行し、継続的な学習によってアプローチを改善します。
- 自律性
エージェント型 AI の本質的な特徴は、最小限の監視で動作できることです。ステップごとの指示を必要とせず、包括的な目標に従ってタスクを完了します。
- インタラクティブ性とコントロール
自律性とは、孤立して動作することを意味するものではありません。エージェント型 AI は、人間やシステムおよび他の AI コンポーネントとやり取りしてアクションを改善します。ユーザーのフィードバックを収集し、人間の監視に基づいてアプローチを変更することができます。同様に、安全対策が組み込まれており、AI が倫理および組織の規範を維持するようにしています。
- 計画策定
エージェント型 AI モデルは、目標をより小さな構造化されたタスクに分割することで、複数ステップのワークフローを管理することができます。依存関係を評価したり、潜在的な障害を予測したりしながら、条件の変化に応じて実行戦略を調整します。
- データプライバシー
エージェント型 AI は機密情報を扱うため、厳格なサイバーセキュリティとデータプライバシーの対策を組み込む必要があります。これには、保存データと送信データの暗号化、アクセス制御の適用、業界規制や組織ポリシーへのコンプライアンスの確保などが含まれます。
- 有害な動作の監視
エージェント型 AI は、意図されていないアクションや有害なアクションを継続的に監視する必要があります。これには、意思決定に際して恣意的な偏りがないか検出したり、データ侵害を示す可能性のある異常を特定することなどが含まれます。
- 監査ログの記録とトレーサビリティ
エージェント型 AI は説明責任を果たすために、データソースと実行したアクションの詳細なログを保持する必要があります。これらのログにより、結論がどのように導き出されたのかを組織が追跡することができ、AI の行動を調査して改善することが容易になります。
- パフォーマンスのモニタリング
他のエンタープライズシステムと同様に、エージェント型 AI にも継続的なパフォーマンス評価が必要です。組織は、主要な評価指標とビジネス関連の KPI を追跡しなければなりません。パフォーマンスを注視することで、AI モデルの成熟に応じて加える必要のある調整を把握しやすくなります。
ご存じのように、自動化は新しいものではありませんが、エージェント型 AI はそれを新しい方向に進め、実現できることを変えます。また、従来よりも独立性の高い行動ができるため、次のような数多くの明確な利点をビジネスにもたらします。
- 効率性と生産性の向上
エージェント型 AI は、時間のかかるプロセスを最小限の介入で処理することで、人間の従業員がより価値の高いアクティビティに時間と労力を投入できる機会を生み出します。
- カスタマーエクスペリエンスと従業員エクスペリエンスの強化
エージェント型 AI は、コンテキストを解釈して応答を適応させられるため、よりパーソナライズされたやり取りを実現します。顧客はより迅速で適切なサポートを受けることができ、従業員はエージェントのアシストにより意思決定やワークフローの最適化をサポートしてもらうことができます。
- 人間と AI の戦略的なコラボレーションとエンパワーメント
エージェント型 AI は、人間の役割を置き換えるのではなく、既存のプロセスに統合されたインテリジェントなパートナーとして機能します。研究をインテリジェントに支援したり、ソリューションを推奨したり、ワークフローの最適化を促進したりします。エージェント型 AI は、正しく運用すれば従業員全員が利用できる信頼性の高いツールになります。
- 専門性の向上
従来の自動化では広範囲なルールをさまざまなタスクに適用しますが、エージェント型 AI によって高度な専門化が可能になります。組織は、特定分野の業務に合わせてカスタマイズした AI エージェントを展開することができるため (適切なトレーニングデータに基づいて構築されている限り実質的にあらゆる特定分野の業務に対応可能)、インフラストラクチャ全体を見直す必要がありません。
- イノベーション
エージェント型 AI は、大量のデータセットを迅速に分析してパターンを特定し、複数のソリューションをテストすることで、発見や問題解決をスピードアップします。研究に重点が置かれた業界では、実験をサポートすることで組織によるインサイトの発露を支援し、人間のチームだけで取り組む場合よりも迅速に戦略を改善できるようにします。
- スケーラビリティ
エージェント型 AI は、業務上のニーズの進化に合わせて適用範囲を拡大できます。柔軟性があるため、継続的な再構成は必要ありません。
エージェント型 AI が、業務の運営方法を変える可能性を秘めていることは否定しようがありません。ただし残念ながら、他の高度なテクノロジーと同様に、次のような特定の課題があります。
- データとツール
エージェント型 AI は、クリーンで適切に構造化されたデータや適正なツールへのアクセスによってタスクを実行します。データが不完全だったり、一貫性がなかったり、古かったりすると、AI の意思決定能力が損なわれます。同様に、エンタープライズソフトウェアや API との連携が適切でない場合、エージェント型 AI は業務環境で効果的な行動を取ることが難しくなる可能性があります。
- ワークフロートレーニング
ワークフローが不明瞭であったり、一貫性がなかったりすると、エージェント型 AI はタスクの実行方法を把握しにくくなります。構造化されたトレーニングデータがないと、システムが正しく機能するためには人間による多くの介入が必要になりかねません。
- AI エージェントの連携と管理
組織の多くのユースケースでは、複数の AI エージェントが連携していますが、効果的なコラボレーションの確保が課題になりがちです。インタラクションが非効率になったり逆効果になったりしないように、詳細なオーケストレーションシステムが必要になるかもしれません。
- 自律性と監視
エージェント型 AI は独立して動作できますが、その自律性は人間の監視とのバランスを取ることが必要です。AI はチェックされないと、業務の目標や倫理的なガイドラインに合わないアクションを実行してしまう可能性があります。組織は安全対策を導入して、AI ベースの意思決定が定められた基準の範囲内に収まり、事業の目標をサポートするようにしなければなりません。
- 透明性と信頼
エージェント型 AI システムは多くの場合「ブラックボックス」として機能し、意思決定の過程を把握することが困難になっています。AI 主導のアクションに明確な説明がないと、システムへの信頼性が低下します。ユーザーが AI の意思決定を検証できるように、組織には AI の解釈能力を把握できるメカニズムが必要です。
- セキュリティとプライバシー
エージェント型 AI をエンタープライズシステムと統合すると、いくつかのセキュリティリスクにさらされる機会が増えます。機密情報を扱う AI は、データ侵害や不正アクセスから保護しなければなりません。エージェント型 AI を運用する際には常に、強力で包括的な IT セキュリティ戦略を導入しなければなりません。
- 狭い範囲を超えた一般化
エージェント型 AI は、定義された環境では適切に機能しますが、トレーニングデータの範囲外にある一部のタスクにうまく対応できず、不正確な結果を生み出したり、必要なときに適応できなかったりすることがあります。これを軽減するには、AI が専門知識の範囲外で動作している場合を検出し、タスクを人間の意思決定者にエスカレーションできる安全対策を講じる必要があります。
- 意思決定の説明
エージェント型 AI は、その選択の背後に明確な根拠がないと、混乱を引き起こしたり、修正が困難な誤りを生じたりする可能性があります。意思決定モデルは、ユーザーが AI のロジックをトレースできるように構築しなければなりません。そうでないと、予期しない動作を解決するのが困難になる可能性があります。
今日の組織は、「自動化ツール、予測分析、人間による監視」に複合的に依存していますが、要求が拡大するにつれて、より少ない介入で複雑な処理に対応できるシステムの必要性も高まっています。エージェント型 AI はこのギャップを埋め、タスクに対応しながら、ワークフローを能動的に管理し、戦略的な調整を行います。このことにより、このテクノロジーはさまざまな業界で極めて重要なリソースとなりました。
- 情報技術
エージェント型 AI は、情報技術 (IT) システムを監視してパフォーマンスの問題を検出し、自動的にトラブルシューティングを行うことができます。システム動作のパターンを特定して、潜在的な障害を予測し、中断が発生する前に是正措置を適用することで、アップタイムとオペレーショナルレジリエンスを向上させます。
- セキュリティとリスク
IT セキュリティにおいては、エージェント型 AI がネットワークを監視して脅威を探索し、インシデントにリアルタイムで対応します。進化するリスクに基づいてセキュリティ対策を講じることで、組織が重要なコンプライアンス基準を維持しながら脅威に先手を打つことができるようにします。
- ヒューマンリソース (HR)
エージェント型 AI は人事管理システム (HRMS) と統合することで、履歴書のスクリーニング、従業員のオンボーディング、人員計画などのタスクを処理できます。進化する人材ニーズに基づいて、採用に関する推奨事項を再調整し、従業員の能力開発をパーソナライズします。
- カスタマーリレーションシップマネジメント
エージェント型 AI は、カスタマーリレーションシップマネジメント (CRM) やカスタマーサービス管理 (CSM) のプラットフォームに統合することにより、過去のやり取りを分析しニーズを予測することでカスタマーエンゲージメントを強化します。フォローアップを自動化し、個々の顧客の履歴に合わせたソリューションを提案します。
- ファイナンス
フィナンシャルオペレーション (FinOps) では、エージェント型 AI が金融活動を追跡し、イレギュラーな取引にフラグを立て、コスト削減の機会を特定します。同様に、傾向を分析して将来の経費を予測することで、財務チームが予算をより効果的に管理できるよう支援します。
- サプライチェーン
エージェント型 AI は、需要の変化を分析し、サプライヤーのパフォーマンスを監視することで、サプライチェーンのリスク管理をサポートします。混乱を検出し、調達戦略を調整することで、スムーズかつ整然としたオペレーションの流れを維持します。
- アプリケーション開発
ソフトウェア開発ライフサイクルでは、テストをエージェント型 AI が自動化したり、バグを検出したり、コードの最適化を支援したりします。これはアジャイル開発の強力なツールでもあり、使用状況データに基づいてソフトウェアを改良することで展開を加速します。
- カスタマーサービスと従業員サポート
エージェント型 AI は、定型的な問い合わせ対応を自動化し、リアルタイムの推奨を提供することで、カスタマーサービスと従業員管理を強化します。カスタマーサービスチームが問題をより迅速に解決できるよう支援し、従業員が人事関連タスクを実行するのをサポートします。
エージェント型 AI は、効果的に機能するために構造化されたプロセスで動作します。通常、これは次の 5 つのステージで定義されます。
エージェント型 AI が行動を起こすには、まず環境から情報を収集して処理する必要があります。データベース、API、リアルタイムのセンサーフィードなど、複数のソースからデータを取得し、目の前のタスクについて幅広い最新の状況を把握します。このフェーズでは、重要なパターンを特定し、無関係な詳細を除外して、適切なレビューが行えるように情報を整理します。
AI はデータを処理すると推論フェーズに移行します。このステージでは、パターンを特定し、データポイント間の関係を評価します。現在の状況と過去の傾向との比較、リスクの評価、確率の計算などを実行します。これにより、理解を深めた上で次の一連のアクションを選択することができます。
エージェント型 AI は、アクションを即座に実行するのではなく、各タスクを論理的な順序に構造化します。ステップに優先順位を付け、潜在的な障害を考慮して、最も効率的な進め方を決定します。システムは、状況の変化に応じてアプローチを修正して、計画したアクションが関連性を維持できるようにすることもあります。タスク間の依存関係を評価して、競合や非効率になることを防ぎます。
計画が確定すると、エージェント型 AI はシステムとの直接のやり取りを通じてタスクを実行します。必要に応じて、構成の調整、自動化されたプロセスのトリガー、承認の要求などを行います。アクションは事前定義されたポリシーに基づいて実行され、正確性とコンプライアンスを維持します。予期しない結果が発生した場合、AI は実行を一時停止して、問題をレビューフェーズにエスカレーションできます。安全対策を組み込むことにより、AI によるアクションが常にビジネスの要件と合致するようにします。
タスクが完了すると、エージェント型 AI は結果をレビューして、追加の調整が必要かどうかを判断します。システムログやユーザーからのフィードバックを取り入れ、エラーや非効率性が検出された場合、AI は将来のシナリオに備えて意思決定プロセスを更新します。この反復学習により、時間の経過とともに、手動での再プログラミングを必要とせずにパフォーマンスを向上させることができます。継続的なフィードバックループにより、常に改善が実行されます。
エージェント型 AI はほぼ無限の可能性を秘めていますが、投資が実際にもたらす成果は、テクノロジーがいかに効果的に実装されているかに左右されます。早い段階で適切なステップを踏めば、エージェント型 AI ソリューションの価値を最大化するために、より万全な態勢を整えられます。以下のベストプラクティスを検討しましょう。
- AI をオペレーションプロセスに組み込む
エージェント型 AI は孤立状態では適切に機能しません。効果を上げるには、既存のワークフローに適合させる必要があります。AI をエンタープライズアプリケーション、IT インフラストラクチャ、プロセス自動化ツールと連携させ、意思決定とアクションが業務オペレーションをサポートできるようにします。覚えておいてください。AI は仕事のやり方を妨げるものではなく、改善するものでなければなりません。
- 現在の組織インフラストラクチャを活用する
スタンドアロンの AI システムをゼロから構築するのではなく、確立したプラットフォームにエージェント型 AI を統合するようにします。エンタープライズリソースプランニング (ERP)、CRM、IT 管理システムに AI を組み込むことで、導入が促進され、不要な複雑さを軽減できます。
- 測定可能なゴールを定め、効果に焦点を当てる
エージェント型 AI は、明確で構造化された目標が与えられた場合に最も高いパフォーマンスを発揮します。SMART (具体的、測定可能、達成可能、適切、期限付き) のゴールを設定することで、そうした目標に取り組みやすくなります。エージェント型 AI が最も具体的な改善を実現できる価値の高い領域も特定しておきます。
- ガバナンスと監視の確立
AI の自律性が高まると、ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) の強化が必要になります。許容可能な AI 行動を定義するポリシーを策定し、リスクのしきい値を設定して、規制へのコンプライアンスを確実にします。
- AI の断片的な実装を避ける
スタンドアロンの AI ソリューションは魅力的に見えるかもしれませんが、長期的には非効率性を生み出す可能性があります。プラットフォームが分断されていると、AI によるプロセスの管理が難しくなり、意思決定のサイロ化につながります。
- モデルを継続的に検証して改良する
管理された環境でエージェント型 AI をテストすることで、完全に展開する前に弱点を検出できます。現実的なシナリオのシミュレーションを行い、さまざまな条件下での AI パフォーマンスを追跡します。テスト、検証、改善のサイクルが、AI の有効性を維持するのに役立ちます。
- AI と人間チームの意思決定を構造化する
エージェント型 AI は、人間の意思決定を補完するものでなければなりません。それは、AI が独立して行動するタイミングと、人間の介入が必要なタイミングを定義することを意味します。承認のチェックポイント、エスカレーション経路、事前定義された制限などの意思決定の足場は、こうした監視と、常に存在する効率性のニーズとのバランスを取るのに役立ちます。
- 小規模に開始し、迅速に改善を繰り返す
AI を大規模にロールアウトしようとするのではなく、パイロットプロジェクトから始めます。コントロールされたユースケースでエージェント型 AI をテストすることで、学習と規模拡張を加速できます。同様に、迅速に改善を繰り返すことによって、課題を早期に特定し、AI を完全に展開する前に最適化できます。
- AI 主導型の学習文化を促進する
AI を導入する組織は、適応性というテーマに従い、自らのマインドセットも適応させる必要があります。AI と関わってフィードバックを提供するよう従業員を促し、トレーニングやその他のサポートを提供して、このテクノロジーに抵抗がある従業員がより快適に使用できるように支援します。AI を組織の学習文化に統合することで、このイノベーションを長期的な戦略的優位性に変えるための準備を整えることができます。
ServiceNow AI Agents は、エージェント型 AI を実現することで、複雑で時間のかかるワークフローを自動化し、インテリジェントな意思決定を行い、大規模な効率化を推進できるよう組織を支援します。AI Agents は ServiceNow Platform® にネイティブに組み込まれており、組織のデータやシステムとシームレスに連携して、人間に代わってアクションを実行するために必要なリアルタイムデータ、安全なワークフロー、ツールにアクセスできるようにして生産性を飛躍的に向上させます。
ServiceNow AI Agents は、単に支援するだけのものではありません。行動を起こしたり、IT の問題を解決したり、HR プロセスを管理したり、カスタマーサービスのやり取りを最適化したり、あらゆるチームや部門にわたって運用タスクを処理することが可能です。それを実現するのが AI エージェントオーケストレーターであり、複数のエージェントを調整して、それぞれがコラボレーションを行いながら複数ステップのプロセスを正確に実行できるようにします。ビジネスに合わせて最適化したソリューションが必要な場合は、AI エージェントスタジオによって、コードではなく自然言語を使用してカスタム AI エージェントを作成できます。ServiceNow は、すぐに利用可能な AI Agents と、完全な可視性とコントロールを備えた独自のエージェントを構築できる柔軟性の両方を提供します。
ServiceNow を通じて AI エージェントを展開することで、監視を維持しながら意思決定を自動化できます。組み込まれたガバナンスとアナリティクスにより AI のアクションを組織のポリシーと整合させるとともに、監査ログの記録とセキュリティコントロールで機密データを保護します。AI 主導型のインサイトにより、問題の予測的解決が可能になり、問題が制御不能になる前にチームが対処できるようになります。
簡単に言えば、ServiceNow AI Agents はビジネスのニーズに合わせて拡張できるインテリジェントな自動化を提供します。AI Agents の機能を詳しくご紹介します。今すぐ ServiceNow のデモをご覧ください。