AIエージェントとは何か？ - 仕組み・具体例・無料サービスをご紹介 -
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はじめに
AIエージェントという言葉を耳にしたことはあるものの、他のAIとの違いや実際のサービスについてよく分からないという方も多いのではないでしょうか。本記事では、AIエージェントの基本概念から最新の事例まで、分かりやすく解説します。
AIエージェントの定義
AIエージェント (人工知能エージェント) とは、与えられた目標を達成するために環境を感知し、得られた情報を元に計画の策定、行動を選択して実行するソフトウェアプログラムです。
多くのソフトウェアやAIプログラムと異なる特徴として、
- エージェント自身が目標を持つこと
- 計画を立案すること
- 状況に応じて自律的に行動を選択することができること
があります。
注：本記事では、LLM（大規模言語モデル）を内部で利用しているAIエージェントを主に扱います。これらはLLM Agentとも呼ばれますが、ここでは同一のものとして扱います。
AIエージェントの例
AIエージェントの特徴をより深く理解するために、データ分析のAIエージェントを例に見てみましょう。
- 目標設定: ユーザーの分析要望に適切に答える
- 行動選択:
- ユーザーに質問をする
- 社内ドキュメントを検索する
- 検索エンジンで社外情報を検索する
- データベースにクエリを流してデータを取得する
- 実行: 状況に合わせて上記の行動を選択し、実行する
このように、AIエージェントは単に与えられた指示を実行するだけでなく、目標達成のために自律的に行動を選択し実行します。
AIエージェントに注目が集まる理由
AIエージェントに注目が集まっている理由は、組織・事業運営の効率化や顧客体験の向上において大きな可能性を秘めているからです。以下に詳しく説明します。
生産性の向上
AIエージェントは、従来のソフトウェアでは自動化が困難だった複雑な業務フローを効率化できる可能性があります。これにより、事業の生産性を大幅に向上させることができます。
具体的には
- 反復的で時間のかかる作業の自動化
- データ入力や分析の高速化・正確性向上
- 複数のシステムやデータソースの統合と連携
特に日本では深刻な人手不足に直面しており、AIエージェントの活用によってパターン化された業務を効率化し、人材をより創造的で付加価値の高い業務に集中させることの重要性が高まっています。これは労働生産性の向上だけでなく、従業員の仕事満足度向上にもつながる可能性があります。
膨大な情報に基づく高速な意思決定
AIエージェントは、様々なツールやAPI連携を通じて、インターネット上や社内に存在する大量の情報に迅速にアクセスし、分析することができます。
これにより
- 意思決定プロセスの高速化
- より多角的な視点からの分析
- データに基づいた客観的な判断
などが可能になります。特に、市場動向の分析や競合他社の動きの把握、リスク評価などにおいて、人間の能力を補完し、より精度の高い意思決定を支援することができます。
顧客体験の向上
AIエージェントの導入により、顧客一人ひとりにカスタマイズされた対応や、24時間365日のサポートが実現可能になります。これは顧客満足度の大幅な向上につながる可能性があります。
主な利点として：
- パーソナライズされたレコメンデーションやサービス提供
- リアルタイムでの問い合わせ対応
- 多言語対応によるグローバルな顧客サポート
- 顧客の行動パターン分析に基づく先回りした提案や問題解決
などが挙げられます。これらにより、顧客のロイヤリティ向上やリピート率の増加、さらには口コミによる新規顧客獲得にもつながる可能性があります。
AIエージェントと対話型AIの違い
AIエージェントと、ChatGPTをはじめとする対話型AIの大きな違いは、AIエージェントが計画を策定し、それを元に行動を選択して実行するのに対し、対話型AIは一つの質問に対して妥当な回答を生成するにとどまる点です。
ただし、最新のChatGPTは、Function CallingやCode Interpreterといったユーザのクエリに対して行動を選択して実行する機能も提供しはじめているため、AIエージェントに近づいているとも言えます。
AIエージェントの仕組み
AIエージェントは発展途上であるため、仕組みが今後大きく変わる可能性が高いですが、以下のような機構を持つものがAIエージェントとみなされます。
1. ツールの利用 (Tool Use)
Web検索やコード実行、APIの呼び出しなど、情報の取得やデータ処理のための道具をAIに対して提供します。道具を呼び出すかどうか、どの道具を呼び出すかどうかはAIに委ねられており、状況に応じてAIが判断します。
ツールの利用によって、AIがもともと学習している情報以外の情報をもとに処理することができるのに加え、利用者に対してテキストを返す以外のさまざまな環境への働きかけを行うことができます。
2. 内省 (Reflection)
AIの出力を、AI自身が検査し改善点を発見することによって精度を高めるための仕組みです。私たち人間も文章を書く際、自分が書いた文章を見直してから改善を加える推敲というプロセスを経ます。それと同じように、AI自身に出力を推敲させるのがこの内省です。
ツールの利用時も、ツールの利用した結果想定通りの結果が得られなかった場合、内省を通して違うツールの利用を試みたりすることでツール利用の精度を高めることがよく行われます。
3. 計画 (Planning)
目標を達成するために、複数の行動から構成される計画を作成し、その計画をもとに行動を実行していく仕組みです。
1ステップの行動で達成することができない複雑な目標をエージェントに持たせたい場合に必要となる仕組みです。
4. 他のAIエージェントとの協働 (Multi-Agent Collaboration)
複数のAIエージェント間と協力して目標を達成する仕組みです。同じ目標を持った、異なる役割を与えられたエージェントが協働することによって、より複雑なタスクの遂行能力を高めるのが目的です。
1と2については比較的安定的に動作するようになり、実用的な事例も見られるようになってきましたが、3と4については特に技術的な複雑性が高いため、まだまだ発展途上となっています。
AIエージェントの課題
AIエージェントは発展途上の技術であり、実運用においては以下のような課題があります。
- 技術的な複雑さ
AIエージェントの開発・運用には高度な専門知識が必要です。既存システムとの統合やスケーラビリティの確保、セキュリティとプライバシーの保護など、多くの技術的課題があります。これらの課題に対処できる人材の確保と育成が重要となります。
- コスト
特にトークン消費量に関連して高コストとなる可能性があります。
ツールの利用、内省、プランの策定など、全ての工程においてLLMに対して入出力を行うため、対話型AIと比較してトークン消費量が多くなる傾向にあります。
効率的なプロンプト設計、適切なモデル選択といった利用者側でできる工夫に加えて、大規模な活用のためにはLLM側の電力消費量やモデルサイズ削減などが必要になります。
- 情報の不正確さ
AIエージェントは複数のツールを組み合わせて情報を収集・処理するため、エラーが連鎖的に拡大するリスクがあります。また、最新情報の反映遅延や、ツール間の整合性の問題により、不正確な結論を導く可能性があります。これらの課題に対応するため、多段階の検証プロセスの導入が重要となります。
AIエージェント関連のサービス 3選
AIエージェント
「いつでもどこでもよびだせる」ソフトバンク satto
ソフトバンクが開発しているAIエージェントがsaattoです。さまざまなLLMやSaaSサービスなどの外部ツールと連携し、一連の業務プロセスをスムーズに自動化することができるサービスです。ただ利用するだけでなく、”スキル”という自動化処理を作成し、他のユーザーとシェアすることができるとのことです。
2024年9月から順次提供を開始予定とされています。
Devin AI 自律型AIエンジニア
Devinは、米国スタートアプ Cognitionが発表した自律型AIソフトウェアエンジニアです。ソフトウェアの実装からバグの実装に至るまで、開発の工程全体を自律的に処理することができると謳っています。
日本においてもITエンジニアの人材不足が深刻なため、注目を集めています。
dify
Difyは、AIエージェントを含む生成AIアプリケーションをノーコードで作ることができるLLMアプリ開発プラットフォームです。
直感的なインタフェースを備えているため、非エンジニアもAIアプリを構築できます。
まとめ
AIエージェントは、自律的に目標達成のための行動を選択・実行できる革新的なAI技術です。生産性向上や迅速な意思決定、顧客体験の向上など、多くの可能性を秘めています。一方で、技術的な複雑さやコスト、情報の不正確さなどの課題も存在します。様々なサービスが登場しつつある中、AIエージェントは発展途上の技術ですが、今後のビジネスや日常生活に大きな変革をもたらす可能性があります。