AI エージェントは、データの収集、意思決定、タスクの実行を行うために、環境と自律的にやり取りできるインテリジェントなプログラムです。 AI エージェントは、与えられた目標を達成するための最善の対処措置を決定し、新しいデータを取り込んで時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。
かつては基本的なタスクの自動化に限られていた人工知能は、意思決定や戦略立案の役割を果たすまでに拡大し、注目に値する成果を上げています。 そのため、組織は AI を活用することで、運用の最適化、市場動向の予測、カスタマーエクスペリエンスの向上、タスクとプロセスの自動化を進めています。どれも、ほんの数年前には実現不可能だったものです。 膨大な量のデータを処理し、よりスマートで迅速なビジネス意思決定を促進するインサイトを提供する AI の能力により、AI は今日のデジタルイノベーションに不可欠な唯一の要素となっています。
AI エージェントは、このデジタルトランスフォーメーションの最前線にいます。 最新の AI エージェントは、単に基本的な動作を行うだけでなく、環境とやり取りして、リアルタイムの情報を収集し、インテリジェントな方法で新たな課題に適応します。 AI エージェントは、自律的に意思決定を行い、複雑な問題を解決し、パフォーマンスを継続的に改善することができます。
AI エージェントの中心となるテクノロジーは、大規模言語モデル (LLM) です。 自然言語を処理して生成するように設計された機械学習 (ML) システムの強力なクラスである LLM は、目標を理解し、タスクに分割し、その解決策を効果的に伝える AI エージェントの能力を支えるエンジンです。 ただし、LLM だけでは、AI エージェントが複数のステップからなる複雑なタスクを完全に実行するには不十分です。 そこで活躍するのが「ツール呼び出し」です。 AI エージェントは、API、データベース、その他の AI モデルなどの外部ツールを使用して機能を拡張し、リアルタイムの情報を収集し、データを分析し、ワークフローを適応させることができます。
AI エージェントは、フィードバックループと反復的な改善を通じて継続的に進化し、アクションから学習し、必要に応じて成果と人間のインプットに基づいて調整します。 この適応性により、AI エージェントは意思決定を改善し、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化できます。 これを行うために、エージェントは特定の順序のステージに従います。
- 目標定義とタスク計画
このプロセスは、ユーザーが AI エージェントに特定の目標や目的を提供することから始まります。 目標が設定されると、AI エージェントは目標をより小規模で実用的なタスクに分解して計画を開始します。 より複雑な目標については、AI エージェントが一連のサブタスク全体をマッピングし、完全なロードマップを作成して、将来のステージでアクションを指示できるようにします。 - データ収集とナレッジ取得
前のステージで特定されたタスクとサブタスクを実行するには、AI エージェントが関連情報にアクセスする必要があります。 さまざまなソース (インターネット、内部データベース、外部ツールなど) からデータを収集します。 AI エージェントが特定の知識を持っていない場合は、API を使用したり、他のシステムと接続してギャップを埋めることができます。 - 意思決定と実行
必要なデータを準備すると、AI エージェントは機械学習モデルを使用して意思決定を行います。 情報を評価し、可能なアクションの方針を決定し、タスクの実行を開始します。 - モニタリングとフィードバックの統合
AI エージェントは、タスクが進むにつれて、アクションの結果を継続的に監視し、環境とユーザーの両方からフィードバックを収集します。 このフィードバックは、AI エージェントが必要に応じてアプローチを調整できるため、自己評価とガバナンスに不可欠です。 AI エージェントは、受け取ったフィードバックに基づいて新しいサブタスクを作成することもでき、ユーザーの最終目標に沿った状態を維持できます。 - 学習と改善
タスクが完了すると、AI エージェントはデータと得られた教訓をナレッジベースに保存します。 これにより、AI エージェントは将来のやり取りのための戦略を改善できます。 時間の経過とともに、このプロセスによって AI エージェントはより正確で効率的になることができます。
効率的なメモリシステムは、AI エージェントのパフォーマンスに不可欠であり、AI エージェントが情報をリアルタイムで保存、取得、更新できるようにします。 メモリを使用すると、AI エージェントは過去のやり取り、意思決定、解決策、学習データを「記憶」し、タスク実行時の一貫性と関連性を促進できます。 包括的なメモリインフラストラクチャがなければ、AI エージェントは一貫性を保てなかったり、過去のエラーを繰り返したり、ユーザーの好みを把握できなくなったりする可能性があります。
今日、多くの AI システムは、さまざまなデータタイプを処理するために、メモリ内データベース、リレーショナルデータベース、ベクトルデータベースの組み合わせに依存しています。 しかし、このような断片化されたアプローチは、特に複雑なマルチエージェント設定においては、非効率性を生む可能性があります。 適切に統合されたメモリシステムは、AI エージェントがドキュメント、コード、テーブル、より抽象的な概念など、さまざまなデータ形式を管理するのに役立ち、さまざまなタスクに効果的に対応するために必要なリソースを提供します。
共同作業を行う複数の AI エージェントをサポートするには、各エージェントの独立性を保ちつつ、情報への共有アクセスを可能にするメモリシステムも必要です。 これにより、AI エージェントは各自の学習行動を維持したまま、連携して複雑な問題に取り組めるようになります。 適切に設計されたメモリシステムは、最終的に AI エージェントのタスク実行と自己改善の能力を強化します。
AI エージェントは、さまざまなコンポーネントで構成される複雑なシステムです。すべての AI エージェントに存在するコンポーネントもあれば、一部のエージェントのみが実行するように設計されたタスクに固有のコンポーネントもあります。
共通コンポーネントは、エージェントがデータを収集し、意思決定を行い、タスクを実行できるようにするコア機能を提供します。 すべての AI エージェントには、運用場所や運用方法に関係なく、次のコンポーネントが含まれています。
- AI エージェントアーキテクチャ
アーキテクチャは AI エージェントの基盤です。 これは、モーターやセンサーを備えたロボットのような物理的な構造物の場合もあれば、API やデータベースに依存して必要不可欠なサポートを提供するソフトウェアベースのプラットフォームの場合もあります。 このアーキテクチャには、AI エージェントが自律的に機能するために必要なツールやシステムがすべて収められています。 - AI エージェント機能
AI エージェント機能は、エージェントによって収集された情報がどのように処理され、アクションに変換されるかを決定します。 これは、入力されたデータをエージェントの目的に基づいて一連の応答やアクションにマッピングするように設計されています。 - AI エージェントプログラム
AI エージェントプログラムは、アーキテクチャとエージェント機能を統合して実用的な実装システムにします。 これには、AI エージェントの意思決定の背後にあるロジックのコーディングから、必要な環境への展開までのすべてが含まれます。 AI エージェントプログラムは、AI エージェントの目標と、AI エージェントが円滑に動作するために必要な技術的要件とを整合させます。
AI エージェントにアサインされるタスクや、AI エージェントが機能するように設計された場所に応じて、より専門的な機能を実現するための追加コンポーネントが必要になる場合があります。 これらの条件付きコンポーネントは、特定のタイプの AI エージェントにのみ含まれています。
- センサー
センサーを使用すると、AI エージェントは環境からデータを収集できます。 物理エージェントの場合は、カメラ、マイク、レーダーなどがこれに当たりますが、ソフトウェアベースのエージェントの場合は、Web クローラーやファイルリーダーなどのツールを使用することがあります。 - プロセッサー
プロセッサーは AI エージェントの「頭脳」の一部であり、センサーからのデータを処理し、実用的なインサイトに変換する役割を果たします。 プロセッサーは、情報を分析し、最善のアクションを決定するために必要な複雑な計算を実行します。 - アクチュエーター
物理的なアクチュエーターには、移動用のロボットアームや車輪 (AI エージェントに物理環境内での移動能力を与える) が含まれますが、デジタル AI エージェントは、ソフトウェアシステム内でファイルを作成したりコマンドを送信したりするツールを使用することができます。 これらのコンポーネントは、AI エージェントの意思決定プロセスによって指示されたアクションを実行します。 - 制御システム
制御システムは、AI エージェントがデータを処理し、アクションを決定する方法を管理します。 センサー、プロセッサー、アクチュエーター間で調整し、AI エージェントが意図したとおりに動作することを確認します。 より高度な AI システムでは、制御システムにより、AI エージェントはフィードバックに基づいて適応し、自己修正できます。
前述のように、AI エージェントは、目標の複雑さと運用環境に応じてさまざまな形態を取ることができます。 基本的なルールに従うものから高度な学習まで、AI エージェントの機能はシンプルで事後対応型の機能から高度に自律的な意思決定プロセスまで多岐にわたります。 さまざまな業界で一般的に使用される AI エージェントの主なカテゴリを以下に示します。
- 単純な反射型 AI エージェント
この AI エージェントは、事前定義されたルールに基づいて動作し、特定の刺激に応答します。 最も基本的なタイプの AI エージェントであり、メモリや複雑な意思決定なしで機能します。 単純な反射型 AI エージェントは、文脈や学習を必要としない単純なタスクに適しています。たとえば、土壌の水分レベルが設定したしきい値を下回ると作動するスマートスプリンクラーシステムなどです。 - モデルベースの反射型 AI エージェント
モデルベースの反射型 AI エージェントは、単純な反射型エージェントよりも高度です。 環境の内部モデルを維持しているため、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。 この AI エージェントは、現在のデータと過去のやり取りのメモリの両方を使用して、行動を調整します。 一般的な例としては、すでに掃除した場所を記憶して、すぐに同じ場所に戻らないロボット掃除機があります。 - 目標ベースの AI エージェント
目標ベースの AI エージェントは、アクションプランを作成して実行することで特定の目的を達成するように設計されています。 この AI エージェントは、複数の潜在的なアクションを検討し、目標を達成するための最も効果的なパスを選択します。 患者のバイタルを監視し、患者の状態が悪化した場合にアラートを送信する病院ベースの AI エージェントは、目標ベースの AI エージェントの例です。 医師へのエスカレーションや投薬の調整など、患者の安定を目標とした一連のアクションを起こします。 - 効用ベースの AI エージェント
効用ベースの AI エージェントは、効用関数に基づいてさまざまなアクション候補を評価することで、意思決定をさらに一歩進めます。 この機能は、効率、コスト、スピードなどの基準に基づいて、各アクションの成功の可能性を測定します。 こうした AI エージェントは、燃費や交通状況に基づいて配送ルートを最適化するなど、複数の結果が考えられるタスクに最適です。 - 学習 AI エージェント
学習 AI エージェントは、環境やエクスペリエンスから学習することで、時間の経過とともに適応します。 過去のアクションとフィードバックを保存して、将来の意思決定を改善するために使用することで、パフォーマンスを向上させることができます。 こうした AI エージェントは一般的に、パーソナライズが必要なシステムで使用されます。たとえば、やり取りから学習して応答を改善する AI 主導型のカスタマーサポートボットなどです。 - 階層型 AI エージェント
階層型 AI エージェントは組織的なグループとして機能し、上位レベルのエージェントが複雑なタスクを小規模な管理しやすいタスクに分解します。 これらの小規模なタスクは、下位レベルのエージェントに委任されます。下位レベルのエージェントは独立して動作しますが、その進捗状況を上位レベルのエージェントに報告します。 この構造は、さまざまなエージェントが特殊なサブタスクを処理する、複数ステップの大規模なプロジェクトに有効です。 - コパイロット
コパイロットは、ユーザーの入力に基づいて推奨事項を提供したり、タスクを完了したりすることで、人間を支援するように設計されています。 コパイロットは完全な自律走行ではありませんが、リアルタイムのサポートを提供し、AI 主導型の提案で人間の意思決定を強化します。 例としては、AI ライティングアシスタントや、改善や修正を提案することでコーディングタスクを支援するシステムなどがあります。 - 自律型 AI エージェント
自律型 AI エージェントは、人間の介入なしに複雑なタスクを実行できる完全な自己完結型システムです。 こうした AI エージェントは、コパイロットとは異なり、意思決定、データ収集、アクションの実行を独立して行うことができます。 自動運転車や高度なロボティクスシステムなど、継続的なリアルタイムの意思決定が必要な環境でよく使用されます。
AI エージェントの種類に関係なく、AI エージェントがもたらすメリットはほぼ一貫しています。 AI エージェントを展開する際に企業が期待できる最も注目すべきメリットをいくつかご紹介します。
AI エージェントからすべてを取り除くと、土台として残るのは自律的なシステムであり、大規模な監督を必要とせずにワークフローを自動化できます。 これにより、AI エージェントが反復的で時間のかかるタスクを代行することが可能になり、人間の従業員はより価値の高い仕事に集中できるようになります。 データ入力、スケジューリング、カスタマーサポート、その他の必要不可欠な (ただし時間のかかる) アクティビティなどの定型的なアクションを AI エージェントが処理することで、従業員の生産性が高まる可能性があります。
人間は常に一握りの問題にしか集中できませんが、AI エージェントにはそのような制限がありません。 AI エージェントは、複数のやり取りやタスクを同時に処理し、膨大な量のデータをわずかな時間で処理して行動につなげることができます。 このスピードとマルチタスク機能により、企業は特にカスタマーサービスオペレーションにおいて、品質を犠牲にすることなく大量の作業を管理できます。
品質について言えば、AI エージェントは従来の自動化システムよりも正確で包括的、かつパーソナライズされた応答を一貫して提供することが示されています。 さまざまなソースからのナレッジを統合し、他のエージェントとコラボレーションし、やり取りから学習して、アウトプットを継続的に改善できます。
プロセスの非効率性、反復的な手動タスク、人的ミス、応答時間の遅延などの問題はすべて、組織のコスト増加につながります。 AI エージェントはタスクを自動化し、手作業の必要性を減らすことで、手入力に起因するエラーを最小限に抑え、処理時間を短縮し、ワークフローを簡素化します。 この非効率性の削減により、時間を節約できると同時に、オーバーヘッドコストも削減できます。
AI エージェントは、機械学習とデータ分析を使用してリアルタイムデータを処理し、信頼性の高いインサイトに基づいて迅速な意思決定を行えるようにします。 傾向を予測し、パターンを特定し、部門間で使用するためのデータに裏付けされたソリューションを作成できます。
AI エージェントは、一貫性のある正確な出力を提供し、人間が関与することで生じるばらつきを排除します。 アサインされたタスクに関係なく、プロセスが均一に実行されるようにし、エラーを減らし、高い基準を維持します。 これは、テクニカルサポートやトランザクション処理など、一貫性が重視されるタスクで非常に重要です。
ビジネスの成長に伴い、オペレーションのニーズも高まります。 AI エージェントは、パフォーマンスを犠牲にしたり、支出を増やしたりすることなく、ワークロードの増加に適応することで、スケーラビリティを高めます。 AI エージェントは、需要に応じて簡単に拡張や縮小ができるため、企業は比例した修正を人員やリソースに加えることなく、能力を適正化できます。
AI エージェントは、パーソナライズされた迅速で信頼性の高いサービスを提供することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。 24 時間 365 日利用可能で、いつでも顧客とやり取りし、即座に回答とサポートを提供できます。 過去のやり取りから学び、そのデータを使用して応答をカスタマイズし、顧客のニーズを予測する能力は、長期的に買い手と売り手の良好な関係を確立するのに適しています。 このような継続的なエンゲージメントにより、顧客満足度が向上し、ロイヤルティが高まります。
AI エージェントにメリットがあるのは疑う余地がありませんが、同時に特定の課題をもたらす可能性もあります。 AI エージェントの展開時に組織が直面する可能性のある最大の障害のいくつかを以下に示します。
AI エージェントは、効果的に機能するために大量のデータに依存しており、多くの場合、機密性の高い顧客情報や専有のビジネス情報を扱っています。 そのため、データの取り扱いを誤ると、不正なデータアクセスや顧客 ID の漏えいにつながる可能性があり、プライバシーやデータの安全性に重大な懸念が生じます。 さらに、GDPR や CCPA のようなデータプライバシー規制を遵守しなかった場合、厳しい法的処罰や回復不能な風評被害のリスクにさらされる可能性があります。
企業は、データを保護し、プライバシー法を完全に遵守するために、暗号化、匿名化、定期的な監査など、強力なデータガバナンスポリシーを導入する必要があります。 AI エージェントのアクティビティを継続的に監視することで、危険な行動を迅速に検出して対処できます。
AI エージェントのなかでも特に機械学習モデルを活用したものは、学習データに欠陥がある場合、偏見のある結果や不公平な結果を出すことがあります。 この結果が、人種、性別、社会経済的地位、またはその他の保護される特性などの要因に基づいて、意図せずに差別的な決定や勧告につながる可能性があります。
このようなバイアスは、ユーザーに害を及ぼし、AI エージェントに依存している企業の評判を損なう可能性があるため、開発と展開の段階でこのような問題に対処することが不可欠です。 公平性のチェック、定期的な監査、その他の人間による監視を AI 開発プロセスに組み込むことで、こうした問題に対処できます。 同様に、トレーニングデータを定期的に更新し、多様化することで、エージェントが偏った結果を出す確率を減らすことができます。
AI エージェントの構築、トレーニング、展開は、複雑で大量のリソースを必要とするプロセスです。 AI 開発には、複数の高度な技術分野における専門知識が必要です。 さらに、組織固有のデータを使用したトレーニングモデルは、計算コストが高くなり、膨大なコンピューティングリソースが必要になります。 同様に、これらのシステムを拡張し、さまざまなユースケースで適切に機能するようにすることは、独自の課題が伴う可能性があります。
これらの技術的課題に対処するために組織ができることは、構築済みの AI プラットフォームを活用するか、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズされた AI ソリューションを提供する経験豊富なベンダーと提携することです。 こうしたサードパーティプラットフォームは、拡張性を提供しながら、開発時間とコストを大幅に削減できます。 さらに、クラウドベースのインフラストラクチャへの投資は、プロセスの簡素化に役立ち、提供される柔軟な計算能力とツールによって、大規模な社内インフラストラクチャを必要とせずに AI エージェントのトレーニングと展開を行うことができます。
AI エージェントを効果的に実装するには、慎重な計画、明確な目的、継続的な最適化が必要です。 上記のような課題を回避し、デジタル移行を成功させる可能性を最大限に高めるためには、次の手順を検討してください。
AI エージェントの実装の基盤は、明確に定義された目的から始まります。組織は達成目標を明確にする必要があります。 これらの目標を最初から定義することで、成功を評価するためのフレームワークが構築され、すべての AI ソリューションがビジネスニーズに適合するように調整されます。 目標は、測定可能かつ具体的で、長期的な戦略的優先事項に沿ったものでなければなりません。
データは AI エージェントのバックボーンであり、データの品質によってパフォーマンスが決まります。 AI システムを展開する前に、組織は既存のデータソースを監査して、完全性、関連性、正確性を確保する必要があります。 これには、出力の欠陥につながる可能性のある不整合、冗長性、不正確性を伴うデータの浄化が含まれます。 さらに、効率的なデータ管理フレームワークを設定することで、AI エージェントは最小限の摩擦で情報にアクセスし、処理できるようになります。 プラットフォームやシステム全体でデータを標準化することで、AI ワークフローへのスムーズな統合も実現します。
すべてのエージェントがすべてのユースケースに適しているわけではありません。AI エージェントが適切かどうかは、それが実行するタスクの複雑さによって決まります。 たとえば、スケジューリングなどの定型業務を自動化するには単純な反射型エージェントで十分かもしれませんが、カスタマーサービスやサプライチェーンの最適化には、より高度な学習エージェントが必要になる可能性があります。 意思決定の自律性、適応性、学習能力などの要素を検討し、運用環境の特定の課題に対応できる AI エージェントを選択します。
AI エージェントは、単独で機能させるべきではありません。既存のインフラストラクチャ (ツールやアプリケーションを含む) と深く統合されている場合に最適なパフォーマンスを発揮するからです。 AI エージェントは、適切な統合により、リアルタイムデータにアクセスできるようになり、他のビジネスプロセスと連携して効果的に運用できるようになります。 IT チームとコラボレーションして、統合の安全性と拡張性を確保します。
AI エージェントは、単独で機能させるべきではありません。既存のインフラストラクチャ (ツールやアプリケーションを含む) と深く統合されている場合に最適なパフォーマンスを発揮するからです。 AI エージェントは、適切な統合により、リアルタイムデータにアクセスできるようになり、他のビジネスプロセスと連携して効果的に運用できるようになります。 IT チームとコラボレーションして、統合の安全性と拡張性を確保します。
AI エージェントを展開すると、継続的な監視と最適化により、変化するニーズに適応し、高いパフォーマンスを維持できます。 重要業績評価指標 (KPI) を追跡することで、組織は AI システムの有効性を評価し、改善が必要な領域を特定できます。 フィードバックとパフォーマンスデータに基づいた定期的な更新により、AI エージェントはやり取りや環境から学習しながら関連性を維持できます。
AI エージェントは、自動化に優れていますが、絶対的なものではありません。 特に複雑なケースや機密性の高いケースでは、人間による監視が必要なシナリオがあります。 人間の介入が必要な場合について、明確なプロトコルを実装することで、AI システムが品質を損なうことなく、効率的かつ倫理的に運用できるようになります。 さらなるメリットとして、このような人間とのコラボレーションアプローチにより、AI が意思決定を代替するのではなく、意思決定を強化できます。
関連するデータ保護規制へのコンプライアンスを優先します。 セキュリティ監査を定期的に実施し、侵害を防止します。 強力な暗号化、詳細なアクセス制御、定期的な監査など、包括的なセキュリティ対策を実装します。 データを保護することで、AI エージェントは侵害やコンプライアンス違反のリスクを負うことなく機能し、組織と顧客の両方の情報が安全で損なわれていないことを保証できます。
AI エージェントは企業の生産性向上に変革をもたらし、ServiceNow の ServiceNow AI Platform は AI エージェントの可能性を最大限に引き出すリソースを提供します。 ServiceNow AI エージェントを使用することで、IT、カスタマーサービス、HR、調達、さらにはソフトウェア開発タスクなど、何百ものユースケースにおいて 24 時間 365 日の生産性向上を実現できます。 ユーザーは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたカスタム AI エージェントとスキルを簡単に作成できるため、エージェントは会社の他の重要なエンタープライズツールと一緒に学習して適応できます。 ServiceNow の AI エージェントも同様に、ガバナンスと分析機能が組み込まれており、設定されたビジネスパラメーター内で運用し、組織の目標達成に効果的に貢献できます。
ServiceNow AI Platform の強力な連携機能により、すでに導入されている重要なデータ、ワークフロー、システムを活用できます。 さらに、Text-to-Action テクノロジーに重点を置くことで、ユーザーは自然言語コマンドを発行するだけでプラットフォームワークフローを開始できるようになり、単純な要求から複雑なビジネスプロセスまでのタスクを自動化できます。
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