エージェントAIとは何か？

エージェント型AIと他のAI

エージェント型AIとその他の人工知能アプローチの違いを理解することは、AI導入戦略を評価する企業にとって不可欠です。従来のAIシステムがタスクごとに明示的なプログラミングを必要とし、ジェネレーティブAIがコンテンツ作成に重点を置くのに対し、エージェント型AIは戦略を適応させ、複雑なビジネスプロセスを独立して実行できる自律的な目標追求行動で動作します。

根本的な違いは、作戦の自律性と目標の持続性にあります。従来のAIシステムは、各ステップで人間の監視の下、事前に定義されたタスクを実行し、ジェネレーティブAIは、プロンプトに基づいてコンテンツを作成し、エージェントAIは、動的な戦略調整とマルチステップの実行を通じて、それらを達成する方法を独自に決定しながら、時間の経過とともに目標を維持します。

エージェント型AIは、従来のAIオートメーションとどう違うのですか？

従来のAIオートメーションは、ルールベースのシステムと事前に定義されたワークフローによって動作し、所定の条件がトリガーされると特定のタスクが実行されます。これらのシステムは、シナリオごとに大規模なプログラミングを必要とし、人間の介入や追加のコーディングなしでは予期せぬ状況に適応することができません。一般的に、企業への導入には、ビジネス・アプリケーション全体の正確なアクション・シーケンスに従うロボット・プロセス・オートメーション・ツールが使用されます。

エージェント型AIは、永続的な目標を維持し、環境からのフィードバックや状況の変化に基づいてアプローチを適応させるという点で根本的に異なります。エージェント型AIシステムは、あらかじめ決められたスクリプトに従うのではなく、複数の戦略を評価し、結果から学習し、指定された目的をより効果的に達成するために行動を修正します。この自律的な適応能力により、企業は複雑で予測不可能なビジネスシナリオに対応できるAIシステムを、常にプログラミングし直したり、人間が監視したりすることなく導入することができます。

エージェント型AIと生成型AIの違いは何ですか？

大規模言語モデルのような生成AIシステムは、入力プロンプトに基づくコンテンツ作成と応答生成に重点を置き、学習データから学習したパターンに基づいてテキスト、画像、その他のメディアを生成します。これらのシステムは、コンテンツを作成することに優れていますが、各インタラクションのコンテキスト、方向性、およびアウトプットの評価を提供するために人間のユーザーを必要とします。企業向けアプリケーションでは通常、コンテンツ生成、文書作成、クリエイティブなサポート業務が含まれます。

エージェント型AIは、目標指向の行動と自律的な実行機能を追加しながら、生成機能を組み込んでいます。

ジェネレーティブAIが即座にプロンプトに反応するのに対し、エージェントAIは複数のインタラクションにわたって目標を維持し、指定された目標を達成するために複数のステップのプロセスを独自に計画・実行することができます。この違いにより、企業は単純なコンテンツ生成タスクではなく、持続的な集中と適応的な戦略実行を必要とする複雑なビジネスプロセスにエージェント型AIを導入することができます。

エージェント型AIと機械学習システムとの比較は？

機械学習システムは、学習データセットに基づいてパターンを特定し、予測を行い、情報を分類するためにデータを分析しますが、通常、結果を解釈し、適切なアクションを決定するために人間のオペレーターを必要とします。これらのシステムは、データ分析やパターン認識に優れていますが、洞察をビジネス上の意思決定や行動につなげるには人間の判断に依存しています。

エージェントAIは、機械学習の基礎の上に、自律的な意思決定と行動実行の機能を追加します。エージェント型AIシステムは、単に予測や分類を提供するのではなく、分析結果を解釈し、潜在的なアクションを評価し、ビジネス目標を達成するための戦略を実行することができます。

この統合により、企業はデータ分析と戦略的実行を組み合わせたエンドツーエンドの自動化プロセスを、各決定ポイントにおける人間の介入を必要とせずに導入することができます。

AI技術比較

簡単な比較

エージェント型AIを使用する場合：ビジネス・プロセスにおいて、人間の継続的な監視なしに複数のシステムで持続的な自律動作が必要な場合、特に状況の変化に適応しなければならない複雑な意思決定シーケンスにエージェント型AIを選択します。

どのような場合に代替品を使用するか
従来型AI：標準化された反復作業
ジェネレーティブAI：コンテンツ作成
機械学習データ分析と予測

企業はどのような場合に、他のアプローチではなくエージェント型AIを選択すべきでしょうか？

企業がエージェント型AIを検討すべきなのは、ビジネス・プロセスにおいて、複数のシステムや意思決定ポイントにまたがる持続的な自律動作が、人間による継続的な監視なしに必要とされる場合です。従来のAIオートメーションは、予測可能なインプットとアウトプットを伴う標準化された反復タスクに適していますが、エージェントAIは、変化する状況や進化する目的に基づいて戦略を適応させなければならないダイナミックな環境に適しています。

エージェント型AIは、複数のシステム、部門、時間帯にまたがる調整を必要とする複雑な意思決定シーケンスを含むビジネスプロセスで特に価値を発揮します。個別のタスクに焦点を当てるジェネレーティブAIや、一般的に特定の分析的洞察に適用される機械学習とは異なり、エージェント型AIは、中間結果や環境の変化に基づいて戦略を適応させながら、ビジネスのワークフロー全体を開始から完了まで管理することができます。この能力により、エージェント型AIは、複雑な運用環境における自律的なプロセス管理、戦略的実行、適応的な問題解決を必要とする企業アプリケーションに最も適しています。

エージェント型AIの主な特徴は？

• 目標指向：エージェント型AIシステムは、特定の目的を念頭に置いて設計される。これらの目標は、会議のスケジュールや電子メールの仕分けといった単純なタスクから、サプライチェーンの最適化や財務ポートフォリオの管理といった複雑な目標まで、多岐にわたる。AIエージェントは継続的に環境を監視し、指定された目標を達成するために行動を起こす。
• 自律的な意思決定：エージェント型AIは人間の介入なしに意思決定を行うことができる。この自律性は、環境に対する理解、与えられた目標、学習した経験に基づいている。AIエージェントはデータを分析し、リスクを評価し、目的を達成するための最善の行動を選択することができる。
• 適応学習：エージェント型AIシステムは、相互作用から学習し、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。新しい状況に遭遇し、フィードバックを受けることで、意思決定プロセスが洗練され、目標を達成するのがより巧みになります。この学習と適応の能力は、ダイナミックで予測不可能な環境で活動するために不可欠です。学習には、個々のユーザーやマネジャーが経時的に行動を観察することで得られる人間によるフィードバック（「ヒューマン・イン・ザ・ループ」）や、特定された例外に対処するための自動化されたフィードバックが含まれる場合があります。

オープンテキストがエンタープライズ・エージェントAIを成功に導く方法

オープンテキストは35年以上にわたり、ナレッジワーカーのためのデジタルプラットフォームを構築してきました。

データ統合、セキュリティ、スケーラビリティなど、AIの成功を阻む基本的な課題に取り組むことで、企業が人工知能を活用する方法を変革します。

多くの企業がデータの断片化やセキュリティ上の懸念からAIの効果的な導入に苦戦する中、OpenTextは、エージェント型AIを企業環境で真に強力なものにするための不可欠な基盤を提供します：

ユニファイドデータクラウド基盤

エージェント型AIが自律的な意思決定を行うには、完全で正確なリアルタイムの情報へのアクセスが必要です。オープンテキストのデータクラウドアプローチは、企業のAIイニシアチブを悩ませるデータのサイロ化を解消します：

• 異なる企業システムの情報を単一の真実のソースに一元化します。
• すべてのAIアプリケーションにおけるデータ品質、ガバナンス、コンプライアンスの確保。
• リアルタイムの意思決定とワークフローの最適化のためのダイナミックなライブ情報をエージェント型AIシステムに提供します。

AIの信頼性を高めるエンタープライズグレードのセキュリティ

ITリーダーの44% が 情報管理の 主要課題としてセキュリティとコンプライアンス・リスクを挙げており、 セキュリティへの懸念は依然としてAI導入の最大の障壁となって います。オープンテキストは、このような問題に対応しています：

• AIによる脅威検知機能の強化OpenText™ Cybersecurity Aviator™ 新しい脅威検知モデルを数時間以内に自動的に学習し、展開します。
• 安全なAIの実装：堅牢なアクセス制御、データ分類、コンプライアンス管理により、エージェント型AIを安心して導入できます。
• AIセキュリティ保護：AIを活用したセキュリティ機能を実現しながら、AIによる攻撃を防御します。

オープンテキストのエージェント型AIソリューションとは？

オープンテキストは、既存の企業インフラとシームレスに統合する専用ソリューションを通じて、エージェント型AIを提供します：

Cybersecurity Aviatorは、脅威の検出と対応を強化します：

• 新しい脅威検知モデルを数時間以内に自律的に学習し、展開します。
• ネットワーク動作をリアルタイムに分析し、異常なアクティビティを特定します。
• 新たなセキュリティ脅威や脆弱性への自動対応。

OpenText™ Content Aviator™ 従業員のビジネス情報への接し方を変革します：

• 企業リポジトリ全体の会話型検索とコンテンツ発見。
• 複雑な文書の要約と翻訳を自動化します。
• インテリジェントなコンテンツ分類とワークフローの自動化

OpenText™ DevOps Aviator™ ソフトウェアデリバリライフサイクルを最適化します：

• 組み込みのフローインテリジェンスにより、ソフトウェアの納期を予測し、リスクを特定します。
• スクリプト、ビデオ、バックログ項目からテストを生成し、自動化します。
• デリバリーを軌道に乗せるための修正戦略の提案と実行。
• エージェント型AIが自律的な目標駆動型インテリジェンスをもたらし、ソフトウェア提供プロセスを変革

OpenText™ Experience Aviator™ エージェント型AIエージェントを導入：

• 顧客とのコミュニケーション、リッチメディア、画像のために、文脈に沿った関連性の高いコンテンツを自動生成します。
• 顧客データを分析し、アカウントの問題を自律的に解決します。
• ユーザーの好みや履歴に基づいて、購読プランと課金を調整します。
• 応答時間を改善しながら、人間のエージェントへの依存を削減します。

OpenText™ Service Management Aviator™ AIアシスタントを活用し、ITサービスデリバリーを変革します：

• 相互作用が可能なエージェント型AIエージェントを展開するAI強化ワークフロー。
• サービスデスクエージェントのための自律的なケースの要約とソリューションの提案。
• ITおよびIT以外の一般的な要望を解決するためのセルフサービス機能。
• 企業リポジトリ、人事システム、サードパーティサポートプラットフォームからのインテリジェントな知識検索。
• データの安全性を維持し、幻覚を低減する検索拡張世代（RAG）を備えたプライベートLLM。

OpenText™ Business Network Aviator™ AIセルフサービスアドバイザーが 提供する B2Bとサプライチェーンの統合を簡素化します ：

• OpenText™ Trading Grid™をサプライチェーン・オペレーションの一環としてより効率的に活用するために、わかりやすい言葉で即座に的確な回答を提供します。
• B2BおよびEDIによる問い合わせに基づいてコンテキストに応じた回答を見つけ、共有することで、ビジネスデータとリンクしたサプライチェーンに関する深い洞察が得られます。
• 簡素化されたEDIペイロードとトランザクション分析は、技術的な専門知識の有無に関係なく、組織内の誰もが使用できるビジネス対応言語で共有されます。
• 複雑なエラーコードに関する明確で実用的なガイダンスを提供し、アプリ内でサポートチケットを作成できるため、解決までの時間が短縮されます。
• エージェント型AIが必要とする信頼できるデータ基盤を提供する生成AIと大規模言語モデル（LLM）を使用した、統一された資産ID、クローズドループ異常検知による効率的なIoT運用。

企業はどのようにOpenTextのエージェント型AIを使い始めることができますか？

オープンテキストのビジョンは、個々のAIツールにとどまらず、人間の能力を増幅させる包括的なデジタルチームメイトの創造にまで広がっています。Aviator AIソリューション

スマートオートメーションで生産性を向上

Foundry Researchによると、生産性の向上はAIに最も求められているメリットであり、成熟したAIユーザーの78% が最新のAIテクノロジーによる生産性の向上を強く望んでいます。オープンテキストのエージェント型AIは、次のような方法で生産性の向上を実現します：

• 繰り返しの多いワークフローを自動化することで、従業員を戦略的思考とイノベーションに解放します。
• ビルドエージェントがデータとAIエンジンに適切にアクセスし、安全にコストを管理できるようにします。
• 人手を介することなく、複数ステップのビジネスプロセスを処理しながら、時間をかけて学習し、改善していきます。

労働力の強化

エージェント型AIによる生産性の向上は、単にタスクの完了を早めるだけではありません：

• 価値の高い活動への集中チームをルーチンワークから解放し、創造的な問題解決、戦略立案、イノベーションに従事させます。
• 働きがいの向上：AIが雑務を処理することで、従業員の士気が高まり、有意義な貢献に集中できるようになります。
• コラボレーションを促進：これまで反復作業に費やしていた時間を有効活用することで、チームは顧客との関係を強化し、専門的な能力開発を追求することができます。

企業システムの統合

最近の調査によると、52% の企業がAIパートナーを選択する際に統合機能を優先しています。OpenTextはそれを実現します：

• AIエージェントと既存のエンタープライズ・アプリケーションとのシームレスな接続。
• カスタム統合をサポートするAPI駆動型アーキテクチャ。
• 複数の業務システムにまたがるワークフローの自動化。

測定可能なビジネスインパクトを提供

オープンテキストのソリューションを使用して成熟したAIを導入している企業のレポートです：

• ルーティンワークの自動化により業務効率を向上。
• 意思決定のスピードと正確性の向上
• ナレッジワーカーの役割全体で生産性を大幅に向上。

OpenText エージェント型AIをはじめましょう

エージェント型AIを実装するための私たちのアプローチは、自律型システムを展開する前に強固な基盤を構築することに重点を置いています：

1. 情報評価AIに対応できるようにデータ環境を評価し、最適化します。
2. セキュリティの位置づけAIに対応したセキュリティとガバナンスのフレームワークの導入。
3. パイロット導入：測定可能な結果を伴う、的を絞った使用例へのエージェント型AIの導入。
4. 拡張と最適化：成功した実装を企業全体に拡大します。

未来は無限

オープンテキストでは、テクノロジーは常に人間の可能性を高めるものであるべきだと考えています。私たちのエージェント型AIソリューションは、貴社の労働力を置き換えるのではなく、ルーティンワークを処理し、重要なインサイトを浮かび上がらせ、創造性、戦略、イノベーションに集中できるデジタルチームメイトを生み出します。

オープンテキストのプラットフォームを通じて情報が統合され、安全にアクセスできるようになれば、エージェント型AIは障壁を取り除き、組織の無限の可能性を引き出す変革の力となります。

オープンテキストがお客様の企業にどのようにエージェント型AIを提供できるか、ご検討ください。

具体的な使用例や導入戦略については、弊社チームまでお問い合わせください。

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エージェント型AIの実用例と使用例

複雑で持続的なプロセスを計画・実行するエージェント型AIの能力は、多くのビジネス機能や業界において価値を発揮します。

コンテンツおよびドキュメント管理の使用例

エージェント型AIは、文書、スプレッドシート、リッチメディアなどの大量の非構造化データを処理するための画期的な技術です。

• 文書分析と自動再編集：エージェントは、"すべての新規顧客契約を処理するという目標指向のタスクを与えられます。"
  • 契約書（文書）を分析し、その中で個人を特定できる情報（PII）を検出し、次の安全なリポジトリに文書を送信する前に、コンプライアンスを確保するために機密データの自動再編集を実行します。
• リッチメディア処理：エージェントは、ビデオとオーディオファイルを扱うことができます：
  • テープ起こし：エージェントは、取締役会の録音を処理します。
  • 発言者の認識：どの役員が何を言ったかを識別し、ラベル付けします。
  • ビデオ映像の）顔認識：インデックス作成のために主要な利害関係者を特定することができます。
  • 戦略的な目的に基づき、コンテンツのトピックと参加者に基づいて、録画を分類し、適切な長期知識リポジトリにファイルする自律的な決定を行うことができます。
• コンピュータ支援設計（CAD）図面とエンジニアリング：エージェントは、"品質基準に照らして更新されたすべてのコンポーネント設計を検証することを目的に設定できます。"CAD図面にアクセスし、仕様を分析し、逸脱にフラグを立て、企業資源計画（ERP）システムの関連部品番号を更新します。

業界特有の使用例

• 金融サービスエージェント型AIは、常に監視し、学習し、新しいパターンに適応することで、複雑な投資判断を自動化し、金融ポートフォリオを管理し、不正取引を自律的に検出することができます。
• 保険代理店は、初期書類の分析からリスクの評価、定義されたパラメーター内での保険金支払いに関する自律的な意思決定まで、保険金請求プロセス全体を管理することができます。
• 政府機関エージェントは、法律の変更を継続的に監視し、さまざまな内部システムへの影響を評価し、コンプライアンスを維持するために複数の部門にわたって自律的に修正プロセスを開始することで、複雑な規制コンプライアンスを管理できます。
• ロジスティクス（サプライチェーン）：エージェント型AIが生産スケジュールを最適化し、在庫を管理します。例えば、"定時配送の最大化" を目標とするエージェントは、天候、交通、在庫レベルをリアルタイムで監視し、遅延を防ぐために出荷のルートを変更したり、サプライヤーの注文を調整したりする自律的な意思決定を行うことができます。これは、複雑な多変数環境に適応学習を適用した例です。

エージェント型AIの仕組み

エージェント型AIシステムは、複数の人工知能技術を統合したレイヤーアーキテクチャによって動作し、企業環境における自律的な意思決定と目標達成を可能にします。

これらのシステムは、永続的な目標を維持し、業務上のフィードバックに基づいて戦略を適応させ、継続的な監視なしに複雑なマルチステッププロセスを実行することで、従来のビジネスオートメーションとは根本的に異なります。

テクニカル・アーキテクチャ

技術的な基礎が組み合わされています：

• ビジネス環境を理解する知覚メカニズム
• 情報を処理し意思決定を行う推論エンジン
• 組織の知識を保持する記憶システム
• 企業システム全体で計画を実行するためのアクションフレームワーク

このアーキテクチャは、ビジネス目標やコンプライアンス要件との整合性を維持しながら、自律的な運用を可能にします。

ビジネスの自律的な意思決定を可能にするものとは？

企業エージェント型AIにおける自律的意思決定は、複数のビジネスシナリオを評価し、現状と組織目標に基づいて最適な戦略を選択する推論エンジンから生まれます。これらのシステムは、さまざまなアプローチの成功確率を評価し、運用上のリスクと利益を比較検討し、ビジネス価値を最大化する行動を選択します。あらかじめ決められたワークフローに従うルールベースの自動化とは異なり、エージェント型AIは、学習したパターンと論理的推論を組み合わせることで、見慣れないビジネス課題に対する斬新なソリューションを生成することができます。

意思決定プロセスには、差し迫った業務要件、戦略目標、リソースの制約、法規制の遵守など、複数のビジネス基準が同時に組み込まれます。この機能により、企業のエージェント型AIは、状況が急速に変化し、完全な情報がほとんど得られないダイナミックなビジネス環境で効果的に動作することができます。

エージェント型AIシステムはどのように学習し、企業のニーズに適応するのでしょうか？

エンタープライズ・エージェントAIは、即時的なタスク管理と長期的な組織学習の両方を可能にするメモリ・アーキテクチャを採用しています。ワーキングメモリは、現在のビジネスプロセス、運用状況、およびアクティブな目標に関するコンテキストを維持し、システムが複数のエンタープライズアプリケーションにわたってリアルタイムで進捗状況を追跡し、戦略を調整することを可能にします。

長期記憶システムは、将来のビジネス上の意思決定に役立つ組織の知識や業務経験を蓄積します。これらのシステムは、過去のビジネスプロセスから特定のやり取り、結果、文脈情報を記録し、長期的にパフォーマンスを向上させる制度的知識のリポジトリを作成します。この組織学習機能により、エージェント型AIは、特定のビジネス環境や業務パターンに関する経験を積むにつれて、より効果的になります。

大規模言語モデル（LLM）は、エンタープライズ・エージェントAIにおいてどのような役割を果たすのでしょうか？

LLMは、ビジネスマネージャやビジネスアナリストがエージェントを定義する際、またシステム内でデータにアクセスしアクションを制御するタスク、ルーティング、メカニックを定義する際の主要なインターフェイスとして機能します。これらのモデルにより、エージェント型AIは、エグゼクティブの指示を解釈し、ビジネス文書を理解し、思考連鎖推論を適用し、組織のコンテキストに基づいて適切な応答やアクションプランを生成することができます。

LLMは、エンタープライズ・エージェントAIがビジネス上の問題を分析し、戦略的計画を生成し、さまざまなビジネス・ドメインにわたって潜在的な解決策を評価することを可能にする推論機能に貢献します。この言語理解とビジネス推論の組み合わせにより、LLMは、エージェント型AIが利害関係者と対話し、多様なタイプのビジネス情報を処理しなければならないアプリケーションで特に重宝されます。

エージェント型AIシステムと企業インフラとの統合は？

エンタープライズのエージェント型AIの統合は、既存のビジネスシステムとのシームレスな相互作用を可能にするAPI接続とデータパイプラインアーキテクチャに依存しています。これらのシステムは、データのセキュリティと運用の完全性を維持する標準化されたインターフェイスを介して、エンタープライズリソースプランニングプラットフォーム、顧客関係管理システム、およびその他の重要なビジネスアプリケーションに接続します。

複数の専門エージェントが企業環境内で連携し、各エージェントは安全な通信プロトコルで情報を共有しながら、特定のビジネス機能に集中します。この分散型アプローチにより、複数の部門やシステムにまたがる複雑なビジネスプロセスの自動化が可能になると同時に、業務に対する一元的な監視と制御が維持されます。

MIT（マサチューセッツ工科大学）の研究は、マルチエージェント・コーディネーションの技術的進歩と、人間とエージェントが混在する環境で機能するための課題を浮き彫りにしています。

エージェント型AIはビジネスにどのようなメリットをもたらすのか？

エージェント型AIは何が違うのか

エージェント型AIは、人間の介入を最小限に抑えながら、自立的に行動し、自律的な意思決定を行い、複雑で長期的な目標に向かって取り組むことができる新しいタイプの人工知能です。それは、主要な目標を割り当てることができる、非常に有能なデジタル従業員のようなものだと考えてください。

エージェント型AIの特徴は、3つの中核機能です：

• 自律的な意思決定：AIはすべてのステップで承認を必要とせず、独自に行動します。
• 目標志向：単一のプロンプトに応答するだけでなく、複数のステップを実行することにより、長期にわたって目標を維持します。
• 適応学習：結果を分析し、戦略を評価し、より効果的に目的を達成するために行動を修正します。

エージェント型AIは、さまざまな業種の企業に幅広いメリットをもたらす：

• 効率性と生産性の向上繰り返し作業を自動化し、ワークフローを最適化することで、エージェント型AIは業務効率と生産性を大幅に向上させることができます。これにより、企業は業務を合理化し、コストを削減し、生産性を高めることができます。例えば、エージェント型AIシステムは、在庫管理から注文処理まで、各段階で人間の介入を必要とすることなく、マルチステップのワークフロー全体を管理することができます。
• 意思決定の改善：エージェント型AIは膨大な量のデータを分析し、より良い意思決定に役立つ洞察を提供します。トレンド、パターン、異常を特定することで、AIエージェントは、企業がより戦略的な選択を行い、リスクを軽減し、機会を活用することを支援します。AIエージェントは、市場動向、競合他社の価格設定、顧客行動を自動的に分析し、最適な価格戦略を提案したり、新たな市場機会をリアルタイムで特定したりすることができます。
• 運用リスクとダウンタイムの削減：Agentic AIは、オペレーション、メンテナンス、サプライチェーン管理、顧客サービスにわたる混乱を予測し、防止します。例えば、異常なアカウントの動きを検出し、小さな問題が重大な危機へと拡大する前に、プロアクティブに顧客に解決策を提示することができます。
• 顧客体験の向上：エージェント型AIは、顧客との対話をパーソナライズし、オーダーメイドのソリューションを提供します。顧客の好みやニーズを理解することで、AIエージェントは適切なコンテンツを提供し、積極的なサポートを提供し、より強固な顧客関係を築くことができます。例えば、エージェント型AIは、顧客データとパターンを分析することで潜在的な問題を予測し、小さな問題が重大な危機に発展する前に是正措置を講じることができます。
• イノベーションと成長：エージェント型AIは、新たな可能性を特定し、創造的なソリューションを生み出すことで、イノベーションを促進することができる。型にはまらないアプローチを模索し、既存のパラダイムに挑戦することで、AIエージェントは企業が新たな市場を発見し、新製品を開発し、画期的な成果を達成するのを助けることができる。

エージェント型AIは、人間のチームが見落としがちな業界横断的なトレンドや顧客ニーズを分析することで、従来にない製品の組み合わせやサービスの提供を模索することができます。

福利厚生の概要

エージェント型AIを導入した組織は、主に3つの成果を報告しています：

1. 40-60% 日常業務に費やす時間を削減
2. リアルタイムデータ分析による意思決定の迅速化
3. チームが戦略的業務に集中することで、従業員満足度が向上

成功には、適切なデータ統合、セキュリティフレームワーク、段階的な実装が必要です。

エージェント型AIはどのように意思決定や多段階プロセスを自動化するのでしょうか？

エージェント型AIは、複雑な意思決定プロセスや複数ステップのワークフローを自動化する。データを分析し、リスクを評価し、自律的な行動をとるその能力は、従来は人間の介入が必要だった複雑なタスクを処理するのに理想的だ。

例えば金融分野では、エージェント型AIによって投資判断の自動化、ポートフォリオの管理、不正取引の検出が可能になる。医療業界では、診断の補助、治療計画の個別化、患者の健康状態のモニターなどが可能だ。製造業では、エージェント型AIが生産スケジュールの最適化、在庫管理、設備の故障予測を行うことができる。

こうした複雑なプロセスを自動化することで、企業はミスを減らし、正確性を高め、業務を加速することができる。エージェント型AIは継続的に学習し、変化する状況に適応することで、意思決定を最適な状態に保ち、ビジネス目標に沿ったものにすることができる。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントとは、センサーやデータ入力を通じて環境を認識し、人工知能を使ってこの情報を処理し、特定の目標を達成する可能性を最大化する行動をとるように設計されたソフトウェアのことである。これらのデジタルエージェントは、定義されたパラメーター内で独立して動作し、プログラミングや学習に基づいて意思決定を行い、他のシステムや人間と相互作用してタスクを遂行することができる。エージェント型AIの原理を実践的に実装したもので、より大きなAIシステムの中で特定の機能を実行するオペレーション・ユニットとして機能する。

AIエージェントのコア・コンポーネント

AIエージェントは、その自律的な動作と意思決定能力を可能にするいくつかの重要なコンポーネントで構築されている：

• 知覚システム：エージェントは環境に関する情報を収集する方法を持たなければならない。ビジネス・アプリケーションでは、企業システムからのデータ・フィード、市場分析、IoTデバイスからのセンサー・データ、またはユーザーとの直接のやり取りが含まれる。これらのインプットは、エージェントがそのオペレーション・コンテキストを理解するための基礎となる。
• 知識ベース：エージェントは、あらかじめプログラムされた知識と学習された経験の両方を含む情報のリポジトリを維持し、継続的に更新する。この知識ベースは意思決定や問題解決活動の基礎となり、エージェントは過去の経験や確立されたパターンを現在の行動に反映させることができる。
• 意思決定メカニズム：洗練されたアルゴリズムとモデルにより、エージェントは状況を評価し、適切な行動を決定することができる。これらのメカニズムには、複雑なシナリオを処理して効果的な対応を生成するために、機械学習、自然言語処理、エキスパートシステムなど、複数のAI技術が組み込まれていることが多い。

ビジネスにおけるAIエージェントの未来とは？

AIエージェントの進化は、ビジネス環境における能力と用途を拡大し続けている。

新たなトレンドとしては以下が挙げられる：

• 共同エージェントネットワーク：将来の実装では、複数の専門エージェントが協調ネットワークで連携し、それぞれが複雑なビジネスプロセスの特定の側面を処理しながら、共通の目標を達成するために情報やリソースを共有する。
• 学習能力の強化：次世代エージェントは、以下のような、より洗練された学習能力を示すだろう：
  • 高度な移転学習技術により、新しい状況や要件への迅速な適応。これによりエージェントは、学習した知識をさまざまなコンテキストやシナリオでより効果的に適用できるようになる。
  • 人間のフィードバックや自然なインタラクションから学習する能力が向上し、より直感的に作業できるようになり、特定のビジネスニーズに合わせたトレーニングが容易になりました。
• 自律性の向上：AI技術の進歩に伴い、エージェントは、必要に応じて適切な安全対策と人間による監視を維持しながら、より独立性を高めて複雑な意思決定やタスクを処理するようになる。
• より迅速なセルフサービスのリクエストと遂行：AIエージェントは、ワークフローの自動化と組み合わされた生成AIを内蔵するITSMプラットフォームを通じて、ビジネスユーザーがさまざまなリクエストをより迅速に処理することを容易にします。例としては、ウェルネスの払い戻し、リモートオフィス訪問時のバッジアクセスの付与、クラウドインスタンスの展開などが挙げられます。

エージェント型AI導入の課題と成功要因

最近の業界分析では、企業のエージェント型AI導入が直面する大きな課題が浮き彫りになっており、 調査会社ガートナーは 、費用の増加、ビジネス上のメリットの曖昧さ、リスク管理の不十分さなどを理由に、 2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40% 以上が中止されると予測して います。これらの潜在的な落とし穴を理解し、適切な緩和策を実施することは、エージェント型AIの導入を成功させたい企業にとって不可欠です。

この予測は、多くの組織が、これらのシステムが要求する複雑さ、コスト、ガバナンス要件に対する十分な準備なしに、エージェント型AIの導入に取り組んでいるという現在の現実を反映しています。しかし、ガートナーはまた、2028年までに少なくとも日常業務の意思決定の15% がエージェント型AIによって自律的に行われるようになり、2028年までに企業向けソフトウェア・アプリケーションの33% にエージェント型AIが含まれるようになると予測しています。これは、導入に戦略的に取り組む組織にとって大きな可能性を示しています。

エージェント型AIプロジェクトが失敗する原因とは？

エージェント型AIプロジェクトが失敗する主な原因は、実装の複雑さとリソース要件に関する根本的な誤解にあります。

多くの企業は、これらのシステムを本番環境に統合する際のコストと複雑さを過小評価しています。

従来の自動化プロジェクトとは異なり、エージェント型AIには高度なインフラ、継続的なモニタリング、適応性のあるガバナンスフレームワークが必要ですが、多くの企業ではその準備が整っていません。

エージェント型AIシステムには、膨大な計算資源、専門的な知識、プロジェクトの初期見積もりを上回る継続的なメンテナンスが必要なため、コスト超過は大きな課題となります。

問題は、ほとんどのエージェント型AIプロジェクトにおいて、ビジネス価値の定義が明確でないことや、認知基盤が欠けていることに起因しています。

さらに、不十分なリスク管理の枠組みでは、複雑な企業環境で運用される自律システム特有の課題に対処できません。

エージェント型AI導入の落とし穴を回避するには？

エージェント型AIの導入を成功させるには、技術的な準備と組織的な準備の両方の要素に対処する戦略的なアプローチが必要です。

企業はまず、明確に定義されたビジネス目標と、エージェント型AIの能力を具体的な業務改善やコスト削減に直結させる測定可能な成功基準を設定する必要があります。この基盤があることで、プロジェクトがビジネス上の問題を探すためのテクノロジー実装になるのを防ぐことができます。

リスク管理戦略は、包括的なガバナンスの枠組み、監視システム、人間の監視メカニズムを通じて、エージェント型AIシステムの自律的な性質に対処する必要があります。組織は、段階的な導入アプローチを実施し、反復的な学習と調整を可能にする必要があります。これは、全社的な導入にスケールアップする前に、価値を実証する限定的なパイロットプロジェクトから始める必要があります。

さらに、組織の変更管理とスタッフのトレーニングに投資することで、人間の利害関係者がエージェント型AIシステムと効果的に協力できるようになります。

プロジェクトの成功を確実にするインフラとガバナンスの要件とは？

エンタープライズ・エージェント型AIの成功は、セキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンス基準を維持しながら自律的な運用をサポートできる堅牢な技術インフラストラクチャにかかっています。これには、スケーラブルなコンピューティング・リソース、包括的なモニタリングとロギング・システム、既存のエンタープライズ・アプリケーションとのシームレスな相互作用を可能にする統合フレームワークが含まれます。

組織はまた、エージェント型AIシステムが適切なセキュリティ管理を維持しながら、高品質で最新の情報にアクセスできるようにする明確なデータガバナンスポリシーを確立する必要があります。

ガバナンスの枠組みは、自律的な運用のための明確な境界線、エッジケースに対するエスカレーション手順、戦略的決定に対する人間の監視を維持するアカウンタビリティ構造を定義する必要があります。

成功する導入には通常、IT部門、業務部門、法務部門、コンプライアンス部門の代表からなる部門横断的なチームが参加し、プロジェクトのライフサイクルを通じて技術、業務、規制の要件を包括的に考慮します。NIST AIリスクマネジメントフレームワークは、AIシステムの設計とガバナンスに信頼性への配慮を組み込むための包括的なガイダンスを提供します。

企業はどのように戦略的にエージェント型AIの導入に取り組むべきか？

戦略的なエージェント型AIの導入には、段階的な価値を実証しながら組織の能力を構築するアプローチが必要です。自律的な意思決定が効率性、正確性、応答性において測定可能な改善をもたらす可能性のある分野に焦点を当て、高い自動化の可能性と明確な成功指標を兼ね備えた特定のビジネスプロセスを特定することから始める必要があります。

重要な成功要因

40% の失敗率を回避するために、企業は次のことが必要です：

1. 導入前に、明確で測定可能なビジネス目標を定義します。
2. 自律システムのための強固なガバナンス・フレームワークの構築。
3. ROIを実証する限定的なパイロットから始めましょう。
4. 組織変更管理とトレーニングへの投資

これらの要因に取り組んでいる組織では、成功率が3倍高くなります。

パイロットプログラムでは、すぐに大規模な展開を行うのではなく、学習と適応を重視し、組織がエージェント型AIの管理、ガバナンス、最適化に関する専門知識を開発できるようにする必要があります。成功している企業は通常、複数のプロジェクトにまたがる学びを共有し、標準化された実装方法論を開発し、新たなエージェントAIテクノロジーとベストプラクティスに関する専門知識を維持できる専用のセンター・オブ・エクセレンスを設立しています。

このアプローチにより、企業はプロジェクトの中止につながる落とし穴を回避しながら、長期的なビジネス価値を提供できる持続可能なエージェント型AI能力を構築することができます。

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