AI エージェントはどのように連携するのか？マルチエージェント・オーケストレーションの世界の内部

従業員の生産性における最大の障壁の1つは、さまざまな接続されていないバックエンド・ツールで作業するという課題です。従業員は仕事を遂行するためにさまざまなアプリケーションに依存していますが、それぞれに独自のログイン・プロセス、インターフェース、ワークフローがあります。この一貫性の欠如により摩擦が生じ、生産性が低下し、集中力が妨げられます。

この困難な状況は、シームレスで調和のとれた作業プロセスを構築し、ビジネス・メトリクスを強化するソリューションの必要性を浮き彫りにしています。チャットボットやバーチャル・ヘルパーなどの生成AIと人工知能アシスタントは、管理タスクの処理、質問への回答、顧客とのやり取りの合理化のための一般的なツールになっています。しかし、企業は現在、単純なアシスタントを超えて、AIエージェントのような高度なシステムに移行しています。

今日、企業は、ドメイン、プラットフォーム、プロバイダーにまたがるエージェントのマクロな世界に突入しつつあり、単一のエージェントやアプリケーションに依存することはもはや現実的ではありません。エージェントは、ドメイン固有のアプリケーション、オープンソース・プラットフォーム、ハイパースケーラー・エコシステム全体にますます分散されています。こうした大幅な複雑化に伴い、これらのエージェントを連携させるだけでなく、連携を可能にするオーケストレーションが必要となります。

ここでは、マルチ・エージェントのオーケストレーションが不可欠になります。つまり、自律的なエージェントがサイロ内に籠るのではなく連携して動作するように調整します。

マルチエージェント・オーケストレーションにより、エージェント、アシスタント、さまざまなデータソースが連携できます。このアプローチにより、タスクが単一のインターフェースを通じて効率的に処理されるようになり、複数のアクセス・ポイントや頻繁な承認チェックの必要性がなくなります。チームや機能を隔てるサイロを解消することで、知識の共有が強化され、意思決定がスピードアップします。

すべてのツールとアプリケーションが単一のインターフェイスにシームレスに統合され、すべてが相互に通信することで、タスクの自動化が簡素化され、チームが複雑なプロセスを効率的に実行できるようになる状況を想像してみてください。マルチエージェント・オーケストレーションはさらに一歩進んで、エージェントが既存のAIアシスタント、オートメーション、ワークフロー、データ・ソースと対話・共同作業できるようにします。

この独自の機能により、ユーザーは単一のインターフェースを通じてさまざまなユースケースのリクエストを行うことができ、その後、最も関連性の高いソースから情報を取得して処理することができます。

以前に導入されていたこれらすべてのシステムとリソースを統合することで、企業はオペレーションを合理化し、遅延を減らし、エラーを最小限に抑えることができ、より迅速で正確な意思決定につながります。

また、マルチエージェント・オーケストレーションは迅速なデプロイメントをサポートし、コーディングが不要で、より迅速なROI実現を可能にします。最終的に、この統合により、企業はより効率的に運営され、より正確に目標を達成できるようになります。

AIエージェントを使用する場合は、現在利用可能な2つの主要なエージェント（カスタム・エージェントと事前構築済みエージェント）を理解することが重要です。2つのそれぞれに異なる目的があります。この後のセクションでは、その違いと、ニーズに合ったものを選択する方法について説明します。

カスタム・エージェントは、企業固有のニーズと要件を満たすように設計された専門のAIシステムです。これらのエージェントは、組織のオペレーションに沿った特定のタスク、ワークフロー、ユースケースを処理するようにカスタマイズされています。

カスタム・エージェントは、既存のシステムやツールとシームレスに統合することで、情報やデータへのアクセスを合理化します。全体的な効率を高め、複雑な問題に対するソリューションを提供します。カスタム・エージェントは自律的に動作するため、継続的な更新や手動介入の必要性が減り、時間の経過とともに学習および適応して性能を向上させることができます。

事前構築済みエージェントは、特定の目的、ユースケース、およびビジネス・ニーズのために設計されたシステムです。これらのエージェントには、ユーザーが知識やツールを追加して迅速にデプロイできる既製のテンプレートが付属しています。例えば、販売エージェントは、顧客との関係を成功させるための資料を作成することで、営業チームをエージェント・アシストします。

マルチエージェント・オーケストレーション環境では、カスタム・エージェントは事前構築されたエージェントと連携して、共通の目的を達成します。この拡張性は、組織が成長しても、AIインフラストラクチャーが堅牢で、進化するニーズをサポートできる状態を維持できるため、最終的には生産性の向上と意思決定の改善につながります。

エージェント・システムの複雑さとダイバーシティーが増大し続けるにつれて、基盤となるテクノロジー・スタックに関係なく、エージェントを発見、デプロイ、調整するための構造化されたスケーラブルな方法の必要性も高まっています。watsonx Orchestrate ™ Agent Catalogは、組織がIBMとパートナーの両方から利用可能なすべての事前構築済みエージェントを見つけることができる一元化されたハブを提供し、特定のニーズに合わせたワークフローの選択、調整を容易にします。

Agent Catalogに加えて、Agent Connectは、サードパーティーが自社のエージェントを構築し、カタログに直接組み込んで活用できるようにする拡張プログラムであり、その機能は継続的に拡大しています。

IBM watsonx Orchestrateでのマルチエージェント・オーケストレーションが提供する4つの主な特性は次のとおりです。

- オープン性：スタックを中心としないアプローチを採用するwatsonx Orchestrateにより、企業は技術環境全体でAIエージェントをシームレスに組み込んで調整できるようになります。例えば、ある企業がすでにカスタムおよび事前構築済みエージェントを別のエコシステムからデプロイしている場合、これらのシステムを簡単に適応させて統合することができます。

この適応性は、企業が大量の置換を行わずに既存のシステムやツールを使用できることを意味し、混乱を最小限に抑え、投資収益率を最大化します。生成AIを導入することで、企業は複雑なワークフローを最適化し、成長を促すことができます。

- ハイブリッドの適応性： オープン、プライベート、ハイブリッドの構成を含む多面的なクラウド環境では、適応可能なソリューションを構築する能力が最も重要になります。watsonx Orchestrateは、エージェント型AIがあらゆるソースからのデータを完璧に理解し、整合できるようにします。この総合的な理解は、正確で信頼できる洞察を生み出すために不可欠です。

- 柔軟性： watsonx Orchestrateは、IBMとサード・パーティー・ベンダーの両方からアプリの統合を選択することで、企業が自由にストラテジーをキュレートできるようにします。このカスタマイズされたアプローチにより、組織は自らのテクノロジー・エコシステムを特定のニーズや目的に密接に連携させ、独自のビジネス・ジャーニーを推進するオーダーメイドのソリューションを育成することができます。

- ローコード・デプロイメント： watsonx Orchestrateはローコード・デプロイメント・モデルを提供し、最小限の技術的専門知識で迅速な実装を可能にします。事前に構築されたエージェントとテンプレートにより、セットアップ・プロセスが迅速化され、具体的な成果がすぐに得られます。

最終的に、エージェントAIの真の価値はオープンなマーケットプレイスにあり、オーケストレーションを通じて完全に実現されます。組織が複雑なワークフローや相互接続されたシステムに依存する傾向が強まる中、複数のAIエージェントを調整する能力は戦略的な優位性となります。マルチエージェント・オーケストレーションにより、チームはタスクだけでなくプロセス全体を自動化できるようになり、進化するビジネスニーズに合わせてコラボレーション、適応、拡張を行うカスタムおよび事前構築済みのエージェントを連携させることができます。

watsonx Orchestrateが持つ変革の力を発見してください。シームレスなAI統合、サイロの打破、そして即時の効率向上を体験できます。

最適化されたオペレーションへの旅に乗り出しましょう