エージェンティックAI：自動化の未来とその変革的影響を探る

ジェネレーティブAIを超えて

AIの変革的な可能性は、自律的に機能し、人間の監視なしに知的に行動できるシステムを創造する能力にあります。この「エージェントAI」のビジョンが、企業のさまざまなアプリケーションに向けて現実のものとなりつつあります。

Red Dragon AIのCEO、サム・ウィッテンフィールズによれば、今後1年半でAIの能力を再定義する2つの主要なトレンドが現れるとのことです。

1. すべてのものにエージェント: 従来のソフトウェアツールの代替としてAIを組み込んだものが登場し、ユーザーは複雑なインターフェースやプログラミング言語ではなく、自然言語でインタラクションできるようになります。

2. エージェントのための構成要素: カスタムAIエージェントの作成を容易にする新世代のツールとフレームワークが登場し、企業がAI主導の戦略を業務全体に実装できるようになります。

この記事は、エージェントAIの影響を探るSiriーズの第一弾です。今後数週間で、エージェントAIがサイバーセキュリティ、IT業務、営業およびマーケティングなどの組織機能に与える影響と、進化する倫理的および規制の風景について分析します。

ChatGPTの登場以来、さまざまな業界の企業は生成AIを取り入れるために急速に動き、画像合成からカスタマーサービスの向上に至るまで多岐にわたるアプリケーションを展開しています。Google Cloudの調査によれば、70%の企業が少なくとも1つのAIユースケースから恩恵を受けており、ROIの向上が報告されています。マッキンゼーによれば、生成AIはビジネスセクター全体で2.6兆ドルから4.4兆ドルの価値を追加する可能性があり、従業員の作業負荷を50%から70%削減することが期待されています。

エージェントAIという新しい革新の波は、チャットボットやコンテンツクリエーターの能力を超え、イベントを自律的に監視し、意思決定を行い、アクションを実行するアプリケーションを通じて企業の運営を根本的に変革することを約束します。

エージェントAIを定義する: ジェネレーティブAIと従来の自動化の融合

エージェントAIは従来の自動化と現代の大規模言語モデル（LLM）を融合させ、人間の意思決定、分析、および創造的なプロセスを模倣します。自動化システムの概念自体は新しいものではありませんが、エージェントAIはDocker、Kubernetes、Terraformといった自己監視・自己修復技術を取り入れることでこの進化を遂げています。これにより、ITオペレーションが簡素化され、ユーザーは広範なコマンドシーケンスを実行することなく、望ましい結果を定義できます。

従来の自動化には専任エンジニアが必要で、アクセス可能性に制約がありますが、エージェントAIは以下の方法でこの壁を克服します。まず、インタラクションが訓練を受けた開発者に限定されることはなくなります。途切れのないプロセスの評価と計画を自然言語で記述された広範な目的に基づいて進められるのです。

例えば、金融業界では、AIエージェントが市場を絶えず監視し、リアルタイムデータ分析に基づき自動的に取引を実行することができます。このシステムは膨大な情報を人間より効率的に処理し、運用効率を高め、リスクを軽減し、より良い意思決定を促進します。

エージェントAIシステムの主要特性

- 生成: エージェントシステムはLLMを出力のためだけでなく、複雑なワークフローの一部として利用し、人間の推論に近づけます。

- ツール呼び出し: 特定のツールやAPIを呼び出してデータをクエリし、LLMの推論に基づいてイベントを発生させることができます。

- 発見: 多様な情報源から実世界のデータにアクセスし、タスクに必要な情報を自律的に決定します。

- 実行: AIエージェントは人間の介入なしにコミュニケーションやトランザクションなどのアクションを取ります。

- 自律性: 状況を常時モニタリングし、必要に応じて行動します。

- 計画: 高次の目標を達成するために子タスクを優先し、管理します。

- 構成: 様々なコンポーネントを統合し、特定の問題に応じた応答を生成します。

- 記憶: 内部知識の表現を構築し、過去の行動からの情報を保持し活用します。

- 反省: 自らの出力を評価し、最適な結果を得るまで反復します。

企業の変革

エージェントAIの影響は広範かつ多様であり、企業は素早く適応することが求められます。この技術が進化する中で、LLMに関するチャレンジも残されていますが、継続的な実験と革新が設計と統合を改善することでしょう。Langraph、Autogen、CrewAIなどの人気フレームワークは、企業がエージェントAIの可能性を探求する道を開いています。

以下は、エージェントAIの影響の直近の例です：

- 営業: エージェントAIはリード管理のプロセスを自動化し、ConversicaやRelevance AIといったツールがAIアシスタントを展開してリードのエンゲージメントを最大化します。

- マーケティング: NetcoreのCo-Marketer AIやSalesforceのAgentforceなどのツールは、ユーザーの行動に適応したハイパーパーソナライズされたマーケティングを実現します。

- サイバーセキュリティ: DarktraceやVectra AIがエージェントAIを活用し、ネットワークトラフィックを監視し、自律的に脅威に対応することでリアルタイム防御能力を強化しています。

- ITオペレーション: Qoveryのようなプラットフォームは、AIエージェントを利用してITインフラ管理を自動化し、アプリケーションのデプロイメントやリソース最適化を人間の監視を最小限に行います。

今後の展望

AIエージェントがさらに発展するにつれて、ビジネスの効率、敏捷性、スピードを向上させる能力が増すでしょう。とはいえ、エージェントAIを実装するためには慎重な考慮とカスタマイズが必要で、これらのシステムはさまざまな業界の特定の要件に合わせて調整される必要があります。

このSiriーズでは、企業がこれらの技術を開発する方法、実装可能なツール、エージェントAIの台頭から最も利益を得ることのできる業界についてさらに探求します。マーケティング、営業、サイバーセキュリティ、カスタマーサービスなどの分野がどのように再形成されるか、そして責任あるAIガバナンスを確保するために新たに出現する規制フレームワークについても検討していきます。AI主導のビジネスの未来に関する洞察を楽しみにしてください。