AI（人工知能）エージェントとは？生成AIとの違いや導入のメリットを徹底解説！

AIエージェントは、近年進化が目覚ましいAI（人工知能）技術の1つです。
従来のAIと異なる点は、機械学習技術を駆使して単にルールに従うだけでなく、目的を達成するために自ら考え、自律的にタスクを実行できる点です。

AIエージェントをビジネスシーンに導入することにより、業務の効率化やコスト削減、適切な意思決定の強化など、様々な効果が期待できます。

当記事では、AIエージェントの概要や仕組み、AIエージェントを活用するメリットなどを解説します。
初心者の方でもわかりやすく解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

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AI（人工知能）エージェントとは

AI（人工知能）エージェントとは、特定の目的を達成するためにワークフローを設計したりツールを活用したりすることによって、自然言語処理以外の幅広いニーズに対して人間の介入なしに自律的に行動できる人工知能システムのことです。

AIエージェントは与えられた環境に基づいてデータの解析や意思決定、問題解決、外部とのやり取りなど、幅広い作業を段階的かつ自律的に実行します。
企業内のナレッジベースと統合し、顧客からの問い合わせに自動で応えるチャットボットやスマートスピーカーなどが代表的な例です。

事前にプログラムされた内容だけでなく、強化学習やDeep Learning、大規模言語モデル（LLM）などの高度な自然言語処理技術を駆使してユーザーのニーズに合った独自の対応ができるため、ビジネスシーンのみならず、個人の生活をも大きく変えつつあります。

AIエージェントが注目される背景

2022年にOpenAIによって発表されたChatGPTは、ビジネスの世界を大きく変える可能性のある存在として注目を集めました。
ChatGPTは、プログラミング言語などの専門の知識がなくても、人間同士が会話するような感覚で質問に対して適切な応答をしてくれます。

ChatGPTによって生成される応答は、ユーザーの命令（プロンプト）の仕方によって異なることが特徴です。

精度の高い応答を導くためにはプロンプトの出し方に工夫が必要で、ビジネスにおいてChatGPTを使用する場合、そのプロンプトは長く複雑なものになる傾向があります。
そのため、業務効率化を実感できるまでChatGPTを使いこなせるビジネスパーソンが少ないという課題がありました。

そこで注目されるのが、詳細な指示がなくても自律的にタスクを実行できるAIエージェントです。
AIエージェントは、医療や教育、金融市場、製造など、幅広い業界での活用が期待されており、今後のAI活用における大きなトレンドとなる可能性を秘めています。

生成AI（Generative AI）との違い

AIエージェントも生成AIも人工知能の一部ですが、先述のとおり生成AIの進化した姿がAIエージェントであり、役割や機能が明確に異なります。

AIエージェントは、ユーザーとのインタラクションを通じて能動的にタスクを自動化し、目標達成することをゴールとしています。

データ分析や意思決定のサポートなど、多岐にわたる用途で活用できます。
カスタマーサポートやチャットボット、自動運転車に代表されるように、既存の情報に基づいて適切なアクションを自律的に選択可能です。

また、環境変化への適応力が高いことも注目すべき点です。
市場ニーズの変化や新たな法規制への対応など、ビジネスを継続するうえではさまざまな環境変化に適応していかなければなりません。

AIエージェントは継続的に学習することで、環境変化に柔軟に適応していけます。
さらに、企業の成長に伴い、システムの拡張をスムーズに遂行していくことも可能です。

一方の生成AIは、ユーザーからの指示に基づいて受動的にデータやコンテンツを生成することに特化しています。
生成AIのできることは、データ処理やドキュメント・画像・動画の作成など、新しいコンテンツの生成に限定されます。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、「知覚・推論・行動・学習」の4つの段階で自律的に思考し、目標達成に向けて行動します。

「知覚」は、システムが正確に動作する基盤となる重要な要素です。
テキストや画像、音声などのデータを収集し、目的を達するための現状を把握します。
具体的には、製造業の現場では、生産ラインの稼働状況や温度や湿度などのデータをリアルタイムで収集します。

その後、「推論」のステップで機械学習モデルを活用してデータを分析し、どのような行動が適切か見極めます。
「行動」は、推論のステップで決定した行動を実行に移すステップです。

そして最後の「学習」では、過去のデータを基に学習を継続的におこない、アルゴリズムを改善していくことで精度を高めていきます。

このように、人間と同じように学習を繰り返すことによってさらに高度な処理が可能となっていくのです。

AIエージェントの種類

AIエージェントには、いくつかの種類があります。

主なAIエージェントとして以下の5つを紹介します。

反射エージェント
目標ベースエージェント
効用ベースエージェント
学習エージェント
階層エージェント

それぞれについて詳しい内容を解説します。

反射エージェント

反射エージェントは、最もシンプルかつ基本的な構造のAIエージェントです。
あらかじめ定義された条件とルールに則って即座に動作する単純反射エージェントと、過去のデータに基づいて適切なアクションをするモデルベース反射エージェントの2種類があります。

両者の大きな違いは、内部モデルの有無です。
単純反射エージェントの具体例としては、カスタマーサポートなどで顧客に対して迅速にソリューションを提案するチャットボットの応答があげられます。

モデルベース反射エージェントは過去の情報を内部モデルとして保持し、環境の変化に適応する能力を備えていることが特徴で、代表例としては動画配信サービスなどのレコメンド機能があります。

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、特定の目標を達成するために予測しながら最も適したアクションを選択するエージェントです。
現状をもとに未来の状態を予測して意思決定するため、臨機応変なアプローチができます。

自動車の自動運転システムが代表的な例です。
自動運転システムは、現在地から目的地までの複数のルートから最適なルートを選択し、目的地までの安全な運転操作を決定するという一連のアクションを取ることができます。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、単に目標達成するだけでなく、複数の選択肢を評価し、最も満足度の高い選択をするように設計されたAIエージェントです。
効用の大きさを数値で割り出し、数値が最大となるような行動を選びます。

この特徴を活かし、収益の最大化を目指す金融市場における投資のトレーディングボットなどに活用されています。

学習エージェント

学習エージェントは、経験を重ねながら自己改善していけるAIエージェントです。
過去の事例を活用して現在の状況に適応させながらパフォーマンスを向上させていきます。

機械学習アルゴリズムによって環境変化に対応できるため、詐欺の発見やコンテンツの推薦などに適しています。
強化学習の仕組みを活かし、チェスや将棋などの対戦型ゲームにも広く活用されています。

階層エージェント

階層エージェントとは、複数のAIエージェントが階層構造を形成してグループ化されていることが特徴で、上位レベルのエージェントが下位エージェントにタスクを割りあてて、複数の下位エージェントが協働して動作するエージェントのことです。

各エージェントは多様な技術やアルゴリズムを組み合わせて構築されており、特定のタスクに適応できるように設計されています。

上位レベルのエージェントは結果を集めて下位エージェントが目標達成できるようサポートする役割を果たします。

AIエージェントを導入するメリット

AIエージェントには様々な種類があり、活用範囲は多岐にわたります。

ビジネスにおいてAIエージェントを導入する具体的なメリットは、以下の3つです。

業務の効率化とコスト削減
最適な意思決定の実現
カスタマーエクスペリエンスの向上

それぞれについて詳しく解説します。

業務の効率化とコスト削減

AIエージェントは人間が介入しなくても自動でタスクを実行できるため、業務の効率化や生産性向上に寄与します。
結果として、コスト削減にも有効です。

例えば、データの入力作業などの反復的な業務をAIエージェントが24時間稼働して自動化することで、作業に要する時間と人件費を大幅にカットできるでしょう。

単純な業務をAIエージェントが代替することで、人的リソースをより付加価値の高い業務へ振り分けられます。

最適な意思決定の実現

AIエージェントは、大量のデータ処理を迅速に遂行し、過去のデータを基に現状に即した最適なソリューションを提供できます。

リスクマネジメントにAIエージェントを活用すれば、設定された閾値やパターンを考慮したうえで複数のリスク要因をモニタリングし、リスクとなり得る要素をいち早く発見できるでしょう。

需要予測の精度も高いため、在庫管理の最適化や生産計画の効率化にも効果を発揮します。

カスタマーエクスペリエンスの向上

AIエージェントは、従来のような画一的な対応ではなく、個人のニーズにパーソナライズされた対応ができるため、カスタマーエクスペリエンスの向上にも寄与します。

AIエージェントは顧客との会話データを分析し学習できるため、過去の購入履歴から顧客のニーズを的確に把握し、新しい商品やサービスを提案するといった能動的なアクションを取ることが可能です。

さらに、AIエージェントの中には顧客の感情を分析し、感情に合った対応が可能なタイプがあるため、顧客との信頼関係の構築や顧客ロイヤルティの向上が期待できます。

AIエージェントの注意点

AIエージェントの導入には多くのメリットがあり、ビジネスの手法そのものを変革する可能性があります。

一方で、注意点も存在します。
主な注意点は、以下の4つです。

ハルシネーションのリスクがある
倫理的な問題
セキュリティやプライバシーの問題
技術の複雑性

それぞれについて詳しく解説します。

ハルシネーションのリスクがある

ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる情報を生成する現象のことです。

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の高度な自然言語処理技術を活用できることが特徴ですが、複雑な質問をLLMに入力すると、ハルシネーションを起こす場合があります。
人間が難しい質問をされたときに自分の記憶や勘などに頼って無理やり答えを導き出すことと似た状態です。

導き出された推論の過程をユーザーは知ることができず、一見何の問題もない文章の中にハルシネーションが混入することがあるため、注意が必要です。

倫理的な問題

AIエージェントを活用することによって、差別などの倫理的な問題が発生する場合があります。
例えば、AIエージェントが学習したデータに偏りがある場合、特定の人や性別に対して不公平な判断や差別が生じる恐れがあります。

対策としては、アルゴリズムの設計に透明性を持たせたり、バイアスを取り除くように定期的に監査したりといったことがあげられますが、最終的にはAIエージェントの判断を人間が確認する手段を講じる必要があるでしょう。

セキュリティやプライバシーの問題

AIエージェントは多様かつ大量のデータを収集するため、いかにプライバシーを保護するかが課題となります。

機密情報が流出したり、外部からの不正アクセスによって情報が盗まれたりする懸念があるため、サイバー攻撃からの防御や人的ミスの撲滅などのセキュリティ対策が必須です。

また、AIエージェントのアルゴリズム自体がブラックボックス化されており、意思決定のプロセスが不透明であることも、軽視できない問題です。

技術の複雑性

AIエージェントを開発するためには、質の高い膨大な量のデータが必要です。
また、機械学習に関する高い専門知識と経験がなければ、精度の高いAIエージェントの開発は困難でしょう。

例えば、カスタマーサポートで使用するチャットボットを開発する場合、開発者は自然言語処理（NLP）ライブラリをアプリケーションに統合して、企業のこれまでの対応履歴などの膨大なデータをAIエージェントに学習させなければなりません。

また、開発後も高い精度やパフォーマンスを維持するためには、定期的なメンテナンスやトレーニングの必要があります。
AIエージェントに精通した技術者が少ないことも課題と言えるでしょう。

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AIエージェントは従来のAIをさらに進化させたもので、自律的に考え行動できる点が大きな特徴です。
AIエージェントのビジネスへの活用には多くの可能性があり、今後も進化し続けることが予想されます。

一方で、AIエージェントを実装するには正確なデータ処理と定期的なデータの追加が必須であり、さらにハルシネーションのリスクや倫理的な課題、セキュリティ面の問題などがあるため、実装にあたってのハードルは高いと言えるでしょう。

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