AIについて
エージェンティックAI
最先端のAIと自動化が融合し、複雑なビジネスプロセスを理解、構築、実行できる強力な自律型エージェントを生み出す「仕事の未来」について学びましょう。
概要
エージェンティック AI は高度な人工知能システムであり 、AI エージェントがデジタル システム全体で自律的に推論、計画、協力、協調したアクションを実行して、定義された目標を達成できるようにします
これは、生成 AI (GenAI)、大規模言語モデル (LLM)、自然言語処理 (NLP)、ディープ ラーニング、機械学習 (ML) における AI の進歩 によって可能になりました
これは変革的であり、 新しいエンタープライズ オペレーティング モデルとまったく新しい作業モードの採用に拍車をかけます
これは価値があり、 さまざまなビジネスプロセス、ユースケース、業界の主要な導入者に大きなROIと競争上の優位性をすでに提供しています。アナリストは、採用が広がるにつれて、世界の経済的価値が数兆ドルも解き放たれると予測しています。
それには、新しい技術、アプローチ、能力が必要です。 実行とスケーラビリティに不可欠な機能には、オーケストレーション フレームワークとツール、コンテキスト メモリ、動的なツール統合、自然言語処理 (NLP) を活用したインターフェイスなどがあります。ガバナンス、可観測性、セキュリティを確保するには、安全な推論メカニズム、コードとしての制御、人間参加型、コントロール プレーンなどが必要です。
エージェンティックAIとは？
エージェンティック AI により、自律エージェントは計画を立て、質の高い意思決定を行い、目標に向かって作業しながら適応できます。エージェントは、単一のプロンプトに反応する代わりに、コンテキストを理解し、タスクをステップに分割し、ツールやシステムを通じてアクションを実行し、経験から改善することができます。これにより、デジタルワーカーは、チームのサポート、キャパシティの拡張、企業全体の成果の加速など、人間が通常行う複雑な判断ベースの作業をより多く引き受けることができます。
エージェンティックAIシステムでは以下のことを行えます。
目標を理解し、コンテキストと利用可能なデータに基づいて意思決定を行います。
複雑なタスクを管理しやすいステップバイステップの計画に分解する
ツール、アプリケーション、外部システムを使用して作業を完了します
関連情報と進行中の状況の記憶を維持する
必要に応じて、ユーザーや他のエージェントとコラボレーションする
結果から学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる
これらの機能を組み合わせることで、エージェントは複雑なワークフロー間で独立して動作できます。つまり、変動性の処理、新しい情報への適応、システム間の作業の調整などを行うことで、継続的な人間の介入なしに長期実行プロセスを正しい結果に向けて前進させ続けることができます。
エージェンティック AI の仕組み
エージェンティック AI システムは、知覚、計画、行動、学習の継続的なループです。
知覚
AI を活用したエージェントは、ドキュメント、アプリケーション、データ ソース、API、センサー、その他のシステムから情報を収集します。エージェントはこの情報を解釈し、現在のコンテキストを理解します。
推論と計画
エージェントは、認識した内容に基づいてオプションを評価し、目標を達成するために必要な手順を決定します。これには、最適なアクション順序の選択や、使用すべきツールやシステムの特定が含まれます。
アクションを実行する
エージェントは、アプリケーション、API、ロボット、または他のエージェントを介してタスクを実行します。これらのアクションには、レコードの更新、コンテンツの生成、情報の取得、ワークフロー ステップの開始、または複数のシステム間でのアクティビティの調整が含まれます。
振り返りと学習
各アクションの後、エージェントは結果を評価します。フィードバックと短期記憶または長期記憶を使用して、アプローチを改良し、将来の意思決定を改善し、より長いワークフロー間で継続性を維持します。
このループが継続的に繰り返されることで、エージェントは複雑なワークフローをナビゲートし、変化する条件を管理して、実際のエンタープライズ環境で効果的に運用できます。
エージェンティック オートメーションとオーケストレーションとは何か、およびエージェンティック AI のスケーリングにおけるそれらの役割は何ですか?
エージェンティック AI により、エージェントは複雑なワークフローを推論し、計画し、行動できます。しかし、これらの機能が確実に動作するためには、エージェントが意思決定を実行し、アクションを調整できる基盤が必要です。この基盤は、 エージェンティック オートメーション と オーケストレーションという 2 つの関連する機能の上に構築されています。
エージェンティック オートメーション
エージェンティック オートメーションとは、エージェントの意思決定を実際の作業に変える実行レイヤーです。AI エージェント、ロボット、連携、人を集めて、システム間で複数ステップのタスクを自動化します。エージェントはコンテキストを解釈し、次に何をする必要があるかを判断します。ロボットは、画面、API、アプリケーションにわたって一貫性のある忠実度の高いアクションを実行します。人々は、人間参加型の制御を通じて監視が必要な場所で、指示、承認、および専門的な判断を提供します。エージェンティック オートメーションの決定的な特徴は、レガシーとモダン、構造化と非構造化など、多様なエンタープライズ システムにわたって動作できることです。
オーケストレーション
オーケストレーションとは、エージェンティック オートメーション内の調整機能であり、エージェント、ロボット、人間の連携方法を制御します。ワークフロー全体のロール、権限、順序付け、引き継ぎのルールを定義します。これにより、アクションが監視可能であり、意思決定が監査可能であり、行動が企業のポリシーとガバナンス要件に沿っていることが保証されます。
オーケストレーションを通じて、組織はマルチエージェント コラボレーション、長期実行プロセス、システム間の相互作用、および人間の監視が必要なポイントを管理し、自律的なアクティビティが安全で予測可能で、ビジネス目標と一致していることを確認できます。
オートメーションとオーケストレーションの連携方法
オーケストレーションはエージェンティック オートメーションの中核をなす要素であり、この 2 つが連携することでエージェンティック AI を企業全体で効果的に動作させることができます。
エージェンティック オートメーション では、ロボット、連携、AI ドリブンな操作により、複数のシステムにわたって作業を実行できます。
オーケストレーション は、これらのアクションを調整し、適切な順序で、適切な権限を持ち、安全でコンプライアンスに準拠した運用に必要な可視性とガードレールを使用して行われるようにします。
これらを組み合わせることで、AI エージェントが複雑な成果を大規模に計画、対応、提供できるようにする構造と制御が提供されます。
AI とオートメーションのエコシステムにおけるエージェンティック AI の位置づけ
エージェンティック AI は、AI モデルと手法、自動化ツール、調整および制御機能など、より広範なランドスケープで動作します。このエコシステムを理解することで、エージェンティック AI がどのように機能し、何に依存し、他のエンタープライズ テクノロジとどのように相互作用するかが明らかになります。
AI 機能: コグニティブの構成要素
生成 AI (GenAI)
GenAI は、テキスト、コード、要約、またはその他のコンテンツを生成します。エージェンティック AI は、より大きな計画の一部として生成 AI の出力を使用することがありますが、生成を超えて、意思決定やアクションの実行も含まれます。
従来の AI、機械学習、ディープ ラーニング
従来の AI、機械学習、ディープ ラーニング モデルは、分類、予測、パターン認識、最適化などのタスクをサポートします。特にディープ ラーニング モデルは、テキスト、画像、音声などの非構造化データの解釈に優れています。エージェンティック AI は、複数のシステムにわたる状況依存の計画、意思決定、アクションを必要とする、より広範なワークフローにこれらの機能を組み込みます。
推論モデル
推論モデルは、構造化された問題解決と複数ステップの思考をサポートします。エージェンティック AI は、これらの機能を使用してオプションを評価し、適切な次のステップを決定します。
自然言語インターフェイス
自然言語インターフェースは、人々が日常言語で目標を表現できるようにすることで、AIをアクセス可能にします。エージェンティック AI はこれらの入力を解釈できますが、意思決定はその計画と制御ロジックによって決定されます。
運用上のエンティティと役割: 作業を実行するアクター
AI エージェント
AI エージェントは、エージェンティック AI と埋め込み制御ロジックを適用して、コンテキストの認識、意思決定、アクションの実行を行います。制御ロジックには、動作を形作り、予測可能で監査可能な意思決定パスを提供する明示的なルール、制約、およびポリシーが含まれる場合があります。エージェントは、個別に作業することも、他のエージェント、ロボット、人間と協力して作業することもできます。
特化型エージェント
専用エージェントは、焦点を絞ったロールやドメイン固有のタスク用に設計されています。ターゲットを絞ったロジックや専門知識を適用して、データの抽出、入力データの検証、リスクの評価、ハンドオフの調整など、ワークフロー内の個別のステップを処理します。
ディープエージェント
ディープエージェントは、新しいクラスのエージェンティックシステム(マルチステップおよび目標駆動型)であり、計画、コンテキストの保持、エラーからの回復、およびサブエージェントの調整が可能です。浅いタスクレベルのエージェントとは異なり、深いエージェントは長期的なタスクを処理し、現実世界の複雑さに適応して、自律的なデジタルコワーカーのように動作します。
マルチエージェントシステム(MAS)
マルチエージェント システムには、コンテキストを共有し、ワークフロー内のタスクを調整する複数のエージェントが含まれます。MAS アーキテクチャは、専門化、分散問題解決、回復性をサポートし、エージェントが作業を引き継いだり、並行して運用したりできるようにします。エージェンティック AI は、相互運用可能なプランニングと通信機能を通じて、これらのパターンをサポートします。
実行と自動化のテクノロジー: アクションを実行するためのツールとリソース
ロボティック プロセス オートメーション (RPA)
RPA により、ロボットは構造化された反復可能なアクションを高速かつ大規模に実行できます。エージェントはロボットに信頼性の高い UI やシステムの対話、決定論的で構造化されたプロセスの実行を指示し、エージェントは推論や適応が必要な手順を実行します。
システム統合と API ツール
エージェントは、API、コネクタ、システム アクションなどの統合テクノロジを使用して、エンタープライズ アプリケーション内で作業を実行します。これらの機能により、エージェントは複数のプラットフォームにわたってデータの取得、レコードの更新、タスクの完了を行うことができます。
事前構築済みのエージェンティック AI ソリューション
事前構築済みのエージェンティック AI ソリューションは、チームが迅速に導入できる既製のドメイン固有の機能を提供します。これらのパッケージ化されたエージェントとワークフローは、検証済みのロジック、連携、ガードレールを提供し、すべてのコンポーネントをゼロから作成しなくても、完全なエージェンティック ワークフローを迅速に導入できます。
調整とガバナンス: スケールを可能にするエンタープライズ制御
オーケストレーション
エージェンティック オーケストレーションは、ワークフロー間でエージェント、ロボット、人がどのように連携するかを制御します。コラボレーション パターン、権限、順序付け、監視を定義して、安全で協調的な実行を保証します。また、共有コンテキストを管理し、意思決定を企業ポリシーに合わせることで、マルチエージェント システムもサポートします。
ガードレールとポリシー制御
ガードレールとポリシー コントロールは、エージェントの動作をガイドするエンタープライズ ルールを提供します。アクセス権限、安全性チェック、判断境界、エスカレーション条件を適用することで、人間の介入を最小限に抑えながら、承認されたポリシーの範囲内でエージェントを動作させ、プロセスの進化に合わせてルールを適応させます。
モニタリングと監督
モニタリングと監督により、分析ダッシュボード、監査証跡、パフォーマンス チェックを通じて、エージェントの操作をリアルタイムで可視化できます。これらの機能により、チームはシステムの動作を検証し、ずれや予期しない結果を検出し、ワークフロー全体で信頼性の高いコンプライアンスに準拠した運用を維持できます。
エージェンティックAIとエージェンティック オートメーションの利点は何ですか？
エージェンティック AI は、システムがコンテキストを解釈して意思決定を行い、現実世界の状況に適応できるようにすることで、自動化できる作業の範囲を拡大します。これらの機能をエンタープライズの自動化と組み合わせることで、測定可能な効果が得られます。
効率と生産性の向上
強化されたソフトウェアエージェントは、これまでは機械では対応できなかった複雑で意思決定を必要とするタスクを実行できるようになりました。これにより社員は、戦略的取り組み、創造的な問題解決、より強固な顧客関係の構築など、真にビジネスの成長を促進する活動にエネルギーと専門知識を集中できるようになります。
カスタマーエクスペリエンスの向上
エージェンティックAIは、大規模かつ迅速にパーソナライズされた応答性の高いエクスペリエンスを提供することで、顧客との対話に革命をもたらします。AIエージェントは、高度なモデルを活用することで、顧客の意図を推測し、ニーズを予測し、カスタマイズされたソリューションを提供します。さらに、24時間365日稼働することで、一貫性のある効率的なサポートを実現します。
戦略的な人間とAIのコラボレーション
エージェンティックAIシステムは、人間の従業員に取って代わるのではなく、人間のパフォーマンス、生産性、エンゲージメントを向上させることができます。エージェンティックAIシステムは、既存のシステムやプロセスとシームレスに統合することで、従業員との強力なパートナーシップを形成できます。これにより、エンタープライズはより高度な能力とインテリジェンスを融合させて複雑な課題に取り組み、意思決定を自動化し、組織全体の効率を高めることができます。
現在、最も影響力の大きいエージェンティック AI のユース ケースは何ですか?
エージェンティック AI は、構造化されたタスクと意思決定、可変性、およびシステム間の調整を組み合わせたワークフローで最大の価値を提供します。たとえば、次のような場合です。
保険金請求と引受の合理化
エージェントは、データの収集、クレームの分析、ポリシールールの確認、コミュニケーションの準備、および損害査定人への例外のエスカレーションを行います。引受では、エージェントは必要なデータを収集し、推奨事項のドラフトを作成します。
ロジスティクスとサプライチェーンの運用を最適化する
エージェントは、輸送、在庫、および需要信号を分析します。遅延を特定する。再ルーティングを調整します;ロボットまたは API を介してシステム更新を開始します。
財務上の意思決定支援とリスク管理の強化
エージェントは、内部および外部のソースからデータを収集し、傾向を分析し、露出を評価し、異常を特定し、アドバイザー向けの洞察または要約のドラフトを作成します。
創薬とヘルスケアのワークフローを加速
エージェントは、文献のレビュー、インサイトの抽出、入力の整理、仮説の生成のサポート、事前承認やケースのルーティングなどの管理ワークフローの調整を行います。
サイバーセキュリティとインシデント対応の強化
エージェントは、システム全体のアクティビティを監視し、異常を検出し、潜在的な脅威を明らかにし、インシデントの概要を作成します。フォローアップ ステップをトリガーし、エスカレーションを調整し、より迅速で一貫性のあるセキュリティ対応をサポートできます。
ソフトウェア開発の加速
エージェントは、コードの生成、レビュー、リファクタリング、依存関係の分析、および文書化を支援します。必要な変更の特定、更新の提案、出力の検証、プル要求の準備など、複数ステップのタスクを調整します。
テストと品質保証の強化
エージェントは、テスト ケースの生成、結果の分析、根本原因の特定、結果と既知の問題との比較、エンジニアリング チーム向けの要約の作成を行います。
カスタマー サポートとケース解決の改善
エージェントは、リクエストの分類、コンテキストの収集、回答の下書きの作成、システム間でのアクションの調整、判断ベースのステップの人間へのエスカレーションを行います。
エージェンティックAIにはどのような歴史がありますか？
エージェンティック AI は、数年にわたって展開された AI の進歩に基づいて構築されています。
2017年: Transformer アーキテクチャでは、コンテキストを処理するためのより効果的な方法が導入され、大規模な言語モデルの開発が可能になりました。
2018–2021: 研究者たちは、膨大なデータセットでTransformersを訓練し、要約、推論、会話が可能なモデルに導きました。
2022年: 会話型 AI は、モデルの安全性、有用性、使いやすさを高めるアライメント手法によって大幅に向上しました。
現在: 言語理解と計画、メモリ、ツールの使用を組み合わせることで、AI システムは、目標の追求とタスクの完了への応答の生成を超えて前進し、エージェンティック AI とエンタープライズ規模の自律性への道を開くことができるようになりました。
エージェンティックAIにはどのような科学的背景がありますか？
エージェンティック AI は、人工知能の複数の分野を利用します。
言語とアクション モデル
大規模言語モデル (LLM) は、自然言語を処理および生成し、エージェントが指示を解釈し、コンテンツを分析し、ユーザーと対話できるようにします。小規模言語モデル (SLM) は、より単純なタスクやデバイス上のタスクのための軽量で効率的な言語機能を提供します。大規模なアクションモデル(LAM)は、計画、ツールの使用、および複数ステップのアクションをサポートすることにより、これらの機能を拡張します。これらのモデルの種類を組み合わせることで、エージェントは幅広いワークフローで必要とされる推論、解釈、実行の能力を得ることができます。
計画モデルと意思決定モデル
計画モデルは、エージェントがタスクを順序付け、中間ステップを設定し、可能なアクションから選択するのに役立ちます。
強化学習
強化学習により、エージェントは結果に基づいて動作を調整し、試行とフィードバックを通じてアクションを最適化できます。
メモリシステム
短期記憶モデルと長期記憶モデルは、エージェントがコンテキストを長期にわたって維持し、マルチステップまたは長期実行のワークフローを処理するのに役立ちます。
検索拡張生成 (RAG)
RAG は、モデルの生成と信頼できるエンタープライズ データ ソースからの取得を組み合わせて、エージェントが意思決定と出力を最新の検証済みの専有情報に基づけられるようにします。エージェントはRAGを使用して、幻覚を軽減し、ドメイン固有の知識にアクセスし、利用可能な最も関連性の高い最新のコンテンツに基づいてアクションを実行できます。
ツール使用モデル
外部のツールやシステムが必要な時期を認識できるモデルにより、エージェントは API、データベース、アプリケーション、ロボットを使用してタスクを完了できます。
これらの機能を組み合わせることで、エージェンティック AI を定義する知覚、推論、計画、行動、学習のサイクルをサポートします。
エージェンティック AI を採用するリスクと課題は何ですか?
エージェンティック AI の柔軟性と自律性により、ガバナンス、セキュリティ、信頼性に関する新たな考慮事項が生じます。組織は、これらのシステムが安全で透過的に、定義された境界内で動作するようにする必要があります。
自律性と監督
エージェントAIの自律性は数多くの利点をもたらしますが、機械に意思決定権を与えることの意味を慎重に検討することが重要です。意図しない結果を防ぎ、AI主導のアクションが倫理的および法的基準に準拠していることを保証するには、自律性と人間による監視の適切なバランスをとることが重要です。
透明性と信頼性
エージェントは、検証または説明を必要とする結果を生成する場合があります。監査証跡、評価フレームワーク、継続的な監視により、トレーサビリティが向上し、不確実性が軽減されます。
セキュリティとプライバシー
エージェントAIを機密データを含むエンタープライズシステムに統合すると、セキュリティとプライバシーに関する正当な懸念が生じます。これらのシステムが相互接続され、自律的になるにつれて、データ侵害やサイバー攻撃のリスクが高まります。
調整と調整
マルチエージェント システムが一般的になるにつれて、共有コンテキストを維持し、逸脱した動作を防ぐことが重要です。オーケストレーション フレームワークは、整合性を維持するのに役立ちます。
モデルとツールの整合性
エージェントは、モデル、API、サードパーティ ツールなど、多くのコンポーネントに依存しています。定期的なテスト、検証、来歴の追跡により、誤った動作や安全でない動作のリスクが軽減されます。
エージェンティック AI の構築および管理方法
エージェンティック AI をデプロイするには、設計、オーケストレーション、統合、監視を連携させて、エージェントが企業全体で一貫性を持って安全に動作できるようにする必要があります。
エージェントの設計と構築
エージェントは、明確な目標、適切なデータへのアクセス、および意思決定のための定義された境界を中心に設計されています。埋め込み制御ロジックは、動作を形成し、一貫性を確保します。
オーケストレーションとセキュリティ
エージェントは、コラボレーション、権限、ガードレールを管理するオーケストレーション レイヤーを介して、他のエージェント、ロボット、ユーザーと連携します。すべてのアクションは追跡可能であり、すべての意思決定は監査可能です。
統合
エージェントは、API、フォーム、ロボット、アプリケーションを使用してエンタープライズ システムに接続します。連携により、エージェントは中断することなく情報を取得し、既存のワークフロー内で動作できます。
観察、テスト、検証
継続的な観察、テスト、フィードバックにより、安全なスケーリングがサポートされます。監視ツールは決定と結果を追跡し、検証フレームワークはデプロイ前に期待される動作を確認します。
エージェンティック AI の実装: 実用的なチェックリスト
エージェンティックAIのデプロイは、ワークフローを置き換えることではなく、自律的なインテリジェンスを活用するためにワークフローを再設計することです。このチェックリストは、実用的なアプローチの概要を示しています。
目標指向のプロセスを選択する
推論や状況依存の決定が重要なプロセスを選択する。結果と達成基準を定義します。
ガバナンスとガードレールを確立する
開発を開始する前に、アクセス、監視、エスカレーションのポリシーを定義します。
プロトタイプとテスト
狭いワークフロー タスクでエージェントをパイロットし、エージェントがどのように計画、行動、学習するかを観察します。
オーケストレーションと統合
オーケストレーションを使用して、エージェントを既存のシステムやツールに接続します。
規模を拡大して改善する
パフォーマンス、ドリフト、結果を監視しながら段階的に拡張し、継続的な改善を適用します。
FAQ
Q: エージェンティック AI とは何ですか?
A: エージェンティック AI とは、AI エージェントがコンテキストを理解し、意思決定を行い、目標を達成するためのアクションを実行できるようにするインテリジェンスです。これにより、AI は単一のプロンプトを超えて動作し、複数ステップの作業を自律的に実行できます。
Q: エージェンティック AI と生成 AI の違いは何ですか?
A: 生成 AI はコンテンツを作成しますが、エージェンティック AI は推論、計画、アクション機能を使用してタスクを完了し、定義された目的を追求します。これらは補完的であり、多くの場合、連携して機能します。
Q: AI エージェントとは何ですか?
A: AI エージェントは、エージェンティック AI と組み込み制御ロジックを使用してアプリケーションやシステムで作業を実行するソフトウェア アクターです。エージェントは、タスクの調整、ツールの使用、人や他のエージェントとのコラボレーションを行うことができます。
Q: エージェンティック オートメーションとは何ですか?
A: エージェンティック オートメーションとは、AI エージェント、ロボット、人を介して作業を実行することです。意思決定と構造化されたシステム アクションを組み合わせたエンドツーエンドのワークフローをサポートします。
Q: エージェンティック オーケストレーションとは何ですか?
A: エージェンティック オーケストレーションは、ワークフロー全体でエージェント、ロボット、人間がどのように連携するかを管理します。ロール、権限、順序付け、ガードレールを定義して、制御されコンプライアンスに準拠した実行を保証します。
Q: エージェンティック AI は既存のエンタープライズ システムで動作しますか?
A:はい。エージェントとロボットは、ユーザー インターフェイス、API、データ サービス、その他の連携ポイントを介して動作できるため、レガシ システムとモダン システムの両方で自動化を実現できます。
Q: エージェンティック AI にはどのような種類の作業が最適ですか?
A: 構造化されたタスクと、複数のシステム間での判断ポイント、変動性、または調整が混在するプロセスが最もメリットをもたらします。例としては、請求処理、ケース管理、引受、運用分析などがあります。
Q: エージェンティック AI システムには人間による監視が必要ですか?
A:はい。自律システムであっても、定義されたポリシー、制約、エスカレーション パス内で動作します。人間によるレビューは、例外、承認、および判断力の高いシナリオに使用されます。
Q: マルチエージェント システムはサポートされていますか?
A:はい。エージェンティック AI は、エージェントがコンテキストを共有したり、タスクを分割したり、コラボレーションして複雑なワークフローを完了したりするマルチエージェント パターンをサポートします。
Q: エージェントはどのようにして企業ポリシーとの整合性を保ちますか?
A: エージェントは、定義済みの制御ロジック、ガードレール、オーケストレーション ルールに従います。監査証跡と監視により、ポリシーおよびガバナンスの要件に沿った決定が維持されていることが保証されます。
Q: エージェンティック AI を採用する主なリスクは何ですか?
A: 主なリスクとしては、自律性の不整合、データ アクセスの懸念、透明性の課題、連携の脆弱性などがあります。ガバナンス、オーケストレーション、継続的な監視が、それらを軽減するのに役立ちます。
Q: 組織はどのようにしてエージェンティック AI の実装を開始できますか?
A: 目標指向のプロセスから始めて、ガードレールを確立し、小規模なプロトタイプを構築し、オーケストレーションを通じて統合し、パフォーマンスと動作を監視しながら段階的にスケーリングします。
