アシスタントを超えて：AIエージェントが変革する未来の風景

2028年までに、ガートナーは生成AIとの人間の相互作用の約3分の1が、ユーザーのプロンプトから自律的で意図駆動型のエージェントとの直接的なインターフェースへ移行するだろうと予測しています。これは、現在多くのユーザーが知っている反応型AIアシスタントからの大きな進化を意味します。

「エージェントは生成AIの次の進化のステップを示しています」とシスコのインキュベーション部門アウトシフトのSVP/GM、ヴィジョイ・パンデイは述べています。「経営者にとってメッセージは明確です：今すぐ準備を始めましょう。残り3年で、アシスタントを実装し、管理可能なユースケースに取り組み、より重要なアプリケーションへと進化させることから始めましょう。」

AIエージェントは、特定のタスクに特化した、疲れ知らずの従業員に似ており、ビジネス課題を共同で解決します。メンロベンチャーズのパートナー、ティム・タリーは、この進行中のトレンドを指摘しています。「顧客成功企業がエージェントを導入してチームを強化し、スケーラビリティを向上させています。これはマーケティングオートメーションやコード生成に見られ、ソフトウェアエンジニアリングの世界へさらに広がると期待しています。」

Google Cloud、MicrosoftのCopilot、AWSのQというビッグ3は、生成AIエージェントを積極的に開発しており、変革的な技術の出現を示唆しています。

エージェントとアシスタントの違い

それでは、AIエージェントは以前のAIアシスタントと何が違うのでしょうか。AIアシスタントはユーザーのプロンプトに反応し、大規模言語モデル(LLM)や自然言語処理(NLP)を使用して、対話形式で回答や文脈に沿ったコンテンツを提供します。

対照的に、AIエージェントは積極的で自律的であり、人間の介入なしに意思決定をし行動を起こすことができます。彼らは特定のドメインデータをリアルタイムで継続的に分析し、複雑なワークフローを自立して管理し、特定の目的に向かって行動します。

従来のアシスタントとは異なり、エージェントは高品質なコンテンツを作成し、タスクやデータソースの監査経路を簡単にアクセスできるため、レビューサイクルを20%から60%短縮できます。パンデイは、「彼らを特定のタスクに特化した従業員として考え、より広範なビジネス問題に取り組むために協力します」と説明しています。例えば、金融サービスでは、エージェントはリアルタイムで詐欺を検出し防止し、人事ではトップタレントを特定したり、離職率を予測したりします。

複数のエージェントが統合されたフレームワークでは、これらのシステムはさまざまなスキル領域で協力し、情報に基づいた意思決定を行い、自律的に複雑なワークフローを管理できます。しかし、エージェント間のコラボレーションのための専用のオーケストレーション層はまだ開発中であり、スタートアップにとって大きな機会を提供しています。

「エージェント技術のためのKubernetesのようなインフラが必要です。特化したワークロードの運用に適したものです」とタリーは指摘します。目標は、これらの薄いエージェントを接続し、未確立のプロトコルを介してシームレスなコミュニケーションを可能にすることです。

アシスタントからエージェントへの移行

シスコのAI準備指数によれば、97%の組織が生成AIの活用を望む一方で、実際に導入したのはわずか14%に過ぎず、かなりのギャップを示しています。一般的な障害には、どこから始めるか、ROIを確保すること、信頼、安全性、セキュリティの課題への対処が含まれます。

「エージェントが曖昧な問題に取り組むために必要な内部の推論と計画には限界があります」とパンデイは説明し、エージェントを効果的に導くためには明確な指示が重要であることを強調しています。

組織は大きなプロジェクトではなく、簡単なビジネスケースから始めるべきです。プロセスを理解し、それを改善する方法を知っているビジネス機能内の個人である市民開発者を強化することが重要です。特に、生成AIの開発者が限られている現在、このアプローチは不可欠です。

AIの旅を始める前に、組織はデータクレンジングを優先し、適切なID管理とアクセス制御を確保する必要があります。パンデイは「大胆な計画ではなく、管理可能なビジネスケースから始めるべきです」とアドバイスしています。このアプローチにより、組織は自らのパイプラインを洗練し、市民開発者を教育し、最終的に将来のAIの進展のための強固な基盤を築くことができます。

業界がアシスタントからエージェントへと移行し、LLMがさらなる進化を遂げる中、すべての組織はエージェント主導の生成AIによる変革の恩恵を受けることが期待されます。