エージェント型自動化とは

現在、エージェント型自動化はごく初期の段階にあり、方法論は急速に進化していますが、この分野は、より広範なオートメーションの集大成であり、人間を拡張させる自動化、さらには完全に自動化されたシステムという人類の夢を実現するための大きな飛躍と見なすことができます。

人間がしなければならないことを機械に実行させる技術には、古代にまでさかのぼる長い歴史があります。最近のマイルストーンとしては、産業革命、電化、コンピューターなどがあり、前世紀を通じてこの分野の進歩が見られます。

人工知能の出現は、さまざまな理由でオートメーション・テクノロジーに次の飛躍的進歩をもたらします。AIが登場する前は、ルールベースのシステムには人間が持つ動的な推論能力がなく、綿密な設計が必要なため、自動化ソリューションの初期コストは通常非常に高いものでした。従来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）のような非エージェント型システムは、認識が不足していて、線形かつ静的な方法で動作するため、構造化された反復的なタスクでうまく機能します。推論能力がないので、特定のシナリオに変更を適用すると、システムが故障する傾向があります。新しいシナリオについて学習したり適応したりする準備ができていません

さらに、人間の言語理解と生産能力は従来のコンピューター・システムの機能をはるかに超えていたため、複雑で構造化されていないインプットを処理することができません。自動化システムは、静的制御で制御する必要があります。ユーザーが何かを変更したい場合は、スライダーを手動で動かすか、何らかのインターフェースを介してボックスをチェックする必要があります。

また、取り組みが必要な、いわゆる「オートメーションのパラドックス」もありました。オートメーション・システムが効率的であればあるほど、オペレーターによる人間の貢献がより重要になるというものです。自動化されたシステムで何か問題が発生した場合、人がそれを解決するまで、システムによって問題が倍増する可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる高度な機械学習アルゴリズムを活用したAIモデルの自動化は大幅な改善が見られましたが、非エージェント型AIシステムは依然として事後対応的です。指示があった場合に実行し、狭い定義のプロンプトに従います。たとえば、予測モデルは需要の急増を予測できますが、それ以上のプロンプトなしで在庫の再注文、営業チームへの通知、配送スケジュールの調整を行うことはできません。新しいコンテキストの導入には、費用と時間のかかる再トレーニングや再構成が必要になる場合があります。

エージェント型プロセス・オートメーションの出現は、オートメーションにとって大きなマイルストーンです。なぜなら、エージェントはリアルタイムでデータ駆動型の意思決定を行い、適応性を備えているため、人間の介入の必要性が劇的に減少します。エージェントは、ビジネス目標を実行可能なステップに分割し、優先順位を付け、リアルタイムのコンテキストに基づいて進化するシーケンスで実行できるため、複雑なワークフロー全体でよりインテリジェントな自動化が実現します。

エージェント型AIテクノロジーは、環境からのフィードバックを使用して継続的に適応し、リアルタイムのデータと結果を意思決定プロセスに組み込み、時間の経過とともに性能を向上させ、予期しない中断に動的に対応します。

多くの非エージェント型AIモデルは、Eメール、ドキュメント、自由形式の言語などの非構造化データの処理に苦労しますが、エージェント型システムは、自然言語処理（NLP）と生成AIの使用により優れた性能を発揮します。これにより、複雑なインプットを理解できるようになり、その機能は人間にはるかに近づきます。また、エージェントが特定の状況を処理する方法が分からない場合は、人間参加型の手法を用いて人間による検証を受けることができます。

エージェントは、マルチエージェントAI オーケストレーションで連携して動作することができ、各エージェントは特定の種類のタスクに特化しています。サイロ全体で機能し、アプリ、API、外部システムと統合して、複雑な自動化されたワークフローを実現できます。

エージェント型オートメーションの中核にあるのは、複数のテクノロジーを組み合わせて、人間の介入が必要だったタスクを実行できる能力です。すべてのエージェントがこれらすべての機能を備えているわけではなく、高度な自動化には複数のAIエージェントの種類が必要になります。以下はAIエージェントのコンポーネントです。

最初のステップは認識です。エージェント型AIは、センサー、API、データベース、またはユーザー・インタラクションを通じて環境からデータを収集することから始まります。このステップにより、データ分析とそれに基づいた対処のための最新情報がシステムに確保されます。

次に推論です。データが収集されると、AIがそれを処理して有意義な知見を抽出します。NLP、コンピューター・ビジョン、その他のAI機能を使用して、ユーザーの問い合わせを解釈し、パターンを検出し、より広いコンテキストを理解します。そのため、AIは状況に応じてどのようなアクションを取るべきかを決定することができます。

目標設定を使用すると、エージェントは事前に定義された目標またはインプットに基づいて目標を設定します。次に、多くの場合、決定木、強化学習、またはその他の計画アルゴリズムを使用して、これらの目標を達成するための戦略を開発します。

意思決定では、エージェントは複数の可能なアクションを評価し、効率、精度、予測される結果などの要素に基づいて最適なアクションを選択します。

アクションを選択すると、エージェントは実行し、外部システム（APIs、データ、ロボット）と対話するか、ユーザーに応答を提供します。

そこから、AIは結果を評価し、フィードバックを収集して将来の意思決定を改善することで学習します。強化学習または自己教師あり学習を通じて、エージェントは時間の経過とともに戦略の精度を上げ、将来同様のタスクをより効果的に処理できるようになります。

エージェントはほぼあらゆる業種・業務で使用できますが、ここでは、エージェントが新たなオートメーションとして活用される一般的な分野をいくつか紹介します。

財務オペレーションにおいては、AI駆動型システムは請求書処理、不正アクセス検知、財務報告、コンプライアンス監視などのタスクに対応できます。例えば、エージェント型AIは請求書からデータを抽出し、発注書と照合して検証し、買掛金の承認ワークフローを開始できます

AIシステムは、リスクの防止にも役立ちます。エージェント型AI は、膨大な量のトランザクション・データをリアルタイムで分析することで、不正を示す可能性のある異常なパターンや異常を検知できます。これらのシステムは、不審な取引にフラグを立ててさらなる調査を進めることができるため、セキュリティーが強化されます。

投資管理の分野では、エージェント型AIは市場データの処理、トレンドの評価、最適なタイミングでの取引実行を、人間の介入を最小限に抑えながら実現できます。AI搭載ツールは、顧客のリスク・プロファイルを分析したり、カスタマイズされた投資ストラテジーを推奨したりすることで、ポートフォリオ管理を支援することもできます。

医療分野では、オートメーション・プラットフォームを使用して、患者データの取り込み、保険資格確認、予約スケジュール設定、請求プロセスなどの幅広い管理ワークフローを調整できます。これらのシステムは手作業を減らし、日常的で負担の大きい作業をスピードアップします。

また、NLPを使用して非構造化臨床記録を解釈し、重要な医学的洞察を抽出したり、医療スタッフがレビューできるよう異常のフラグを立てたりすることで、診断の精度と患者の安全性を向上させることができます。

コンプライアンスは、エージェント・システムが優れているもう一つの領域であり、適切なドキュメンテーションと監査証跡を確保することで、複雑な規制要件を支援できます。

これらのプラットフォームは、ケアの調整、部門間のコミュニケーションの促進、リマインダーの送信、その他の患者中心のケアの取り組みにも役立ちます。

サプライチェーン管理では、エージェント型システムは、在庫レベルから出荷ロジスティクス、ベンダーのパフォーマンス・メトリクスまで、複数のドメインにわたってリアルタイム・データを継続的に監視し、潜在的な混乱が拡大する前にそれを事前対応的に特定することを目標としています。エージェントは異常や遅延を検知すると、自律的に船舶のルート変更を行ったり、最新のサプライチェーン情報に基づいて調達戦略を調整したりして、生産の流れを維持できます。

履歴書の解析から面接のスケジューリング、アカウントのプロビジョニングまで、エージェント型AIは複数のシステムを調整することで、オンボーディング・プロセス全体を調整できます。新しい求人情報を作成する、または募集職種が特定される前に、エージェントは、過去の採用動向、従業員の離職率、ビジネスの成長予測、労働力の人口統計などのデータ・ソースを分析できます。包括的な採用ストラテジーが策定されると、エージェントは職務記述書の作成、履歴書の審査、面接の実施、契約の交渉などに貢献する仕事にとりかかることができるようになります。従業員が採用されると、オンボーディングはチャットボットを介して大部分が自動化されます。

エージェントの自動化により、より迅速で正確なパーソナライズされたやり取りで、顧客体験を向上させることができます。一般的なユースケースは、カスタマー・サポートのチャットボットです。こうした選択肢は以前から存在していましたが、エージェント型AIを使用すると、さらに多くのことが可能になります。顧客が返品の処理が難しいなどの問題を抱えて企業のサポート・センターに連絡するシナリオを想像してください。従来、これには長い待ち時間、何度もやり取りする通信、複数のエージェント間の転送が含まれていたかもしれません。エージェントの自動化により、プロセスが劇的に効率化されます。

チャットボットは、ITチケットのトリアージを行い、診断を実行し、パスワードをリセットし、問題をエスカレーションすることができます。エージェント型チャットボットは、受信したITサポート・チケットを分析し、優先レベルを決定し、コンテキストに基づいて問題を分類できます。チャットボットは、システムログ、ネットワークステータス、ユーザーが報告した症状を確認することで診断を実行し、ソフトウェアの競合やネットワークの問題などの潜在的な問題を特定できます。

パスワードを忘れたり、システムにアクセスする問題が発生した場合、チャットボットは自律的にパスワードをリセットしたり、トラブルシューティングを支援したりすることができます。専門的な知識や人間の監督を必要とする複雑な問題については、チャットボットはサポート担当者にチケットをエスカレーションし、コンテキストと診断を提供することができます。エージェントボットは、過去のやり取りから継続的に学習することで問題解決能力を向上させ、応答や応答時間を短縮することで、ITチームがより高度で複雑なタスクに集中できるようにします。

エージェントは、事業運営におけるデジタル・トランスフォーメーションの次のフロンティアであり、エコシステムは急速に拡大し、進化しています。ビジネス・ニーズに応じて、人気の高いAIエージェント・フレームワークがが数多くあり、それぞれが独自の特長と制限を備えており、高度なAI機能を必要とするさまざまなビジネス・プロセスやその他の取り組みを処理できます。これらは、AIエージェントの開発、導入、管理のための構成要素を提供し、プロセスの簡素化と高速化に役立つ機能が組み込まれています。LangchainとCrewAIは人気の高い3つのフレームワークです。