AIエージェントのユースケース

アシスタント、チャットボットなどの単一タスクベースで動作する以前のタイプのAIツールとは異なり、エージェント型AIシステムは、人間の介入を最小限に抑えながら、複雑なタスクを自律的に計画、推論、実行することができます。外部ツールを呼び出して複雑な指示を完了し、他のエージェントやテクノロジーと連携できるエージェント型AIの独自の能力は、ビジネスのランドスケープを再構築するAIの可能性を完全に実現する機会として広く知られています。^{1 2}

大手企業は、AIエージェントとシステムを日常の現実世界のオペレーションに統合し始めています。これらの人工知能を搭載した「デジタルワーカー」は、カスタマー・サポートの合理化、サプライチェーンの最適化、マーケティングおよび営業部門の人間のエージェントのサポート、従業員エクスペリエンスの向上、金融業界および医療業界のデータ分析に特に効果的です。

エージェント型AIは主に大規模言語モデル（LLM）に基づいています。従来のLLMはトレーニングに使用されたデータのみに基づいてアウトプットを生成し、推論能力が限られていましたが、AIエージェントはより困難な目標を達成するために追加のツールとAPIを呼び出すことができます。エージェント型AIは、現在のデータを自律的に取得し、ワークフローを最適化し、目的に基づいてサブタスクを作成できます。生成AIと対話型AIテクノロジーの進歩により、一部のエージェントは自然言語で人間と対話するようになりました。そして、以前のLLMやチャットボットとは異なり、AIエージェントは１つの対話から別の対話までの記憶を保管するため、時間の経過とともに推論能力と精度が向上します。

一般に、AIエージェントはネットワークの一部として開発すると最も有用です。AIエージェントには、さまざまなレベルの複雑さを持つ5つの主要なタイプがあります。それらは次のとおりです。

• 単純条件反射エージェントは、単一のルールセットに基づいて動作します。情報が欠落している場合は、メモリを保持したり、他のエージェントにクエリを実行したりすることはありません。

• モデルベース反射エージェントは、単一のルールセットに基づいて特定のタスクを実行しますが、記憶を保持します。モデルベース反射エージェントは、新しい情報を受け取るとモデルを更新します。

• 目標ベース・エージェント。事前定義された特定の目標を計画および実行するために外部ツールを使用します。

• ユーティリティー・ベースのエージェントは、外部ツールを呼び出して、目標を達成するための一連のアクションと、時間要件など、その目標のための事前定義されたユーティリティーを選択します。

• 学習エージェントは他のタイプのエージェントと同様の機能を備えていますが、独自の学習能力を持っています。新しいインプットは、自律的にナレッジ・ベースに継続的に追加されます。

AI エージェントは、無駄を減らしながら収穫量を増やせるよう農家を支援できます。このテクノロジーは、気象予測と土壌の状態を個別に監視して、植付けのスケジュールと土壌の状態を最適化することができます。AIエージェントは、環境データやその他のインプットから継続的に学習することで、農家が生産性向上のための持続可能でコスト効率の高い意思決定を行えるよう支援します。たとえば、John Deere社の子会社であるBlue River Technology社は、自律型のAI駆動型ロボティクス・プラットフォームを使用して植物を認識し、除草剤や肥料を散布しています。これにより、農業従事者はリソースを最適化して、コスト削減とより広範な環境の持続可能性の両方を実現できます。

世界経済フォーラムによると、エージェント型AIは、金融の「変革の時代を定義する準備ができています。ペースが速く、データ量が多い状況でも動的に動作するこのテクノロジーの能力は、業界にとって大きな可能性を示しています。このテクノロジーを使用して、意思決定を改善し、ワークフローを最適化し、コンプライアンスを強化することができます。

例えば、自律型AIを使用して継続的で自律的なリスク監査を実行し、異常なパターンを検知し、新たな脅威に対応します。同様のロジックを使用して、大量のデータ集約型の反復タスクを伴うコンプライアンス監視やローンの引受業務を支援するのに適しています。

顧客対応面では、AIエージェントやバーチャル・アシスタントが、市況や個人のリスク許容度に基づいて特定の資産管理活動を自動化したり、投資戦略を作成したりするなど、AI駆動型の財務アドバイザリー・サービスを提供します。企業は財務管理にAIソリューションを使用することで、潜在的な混乱を軽減し、データを活用して価値を最大化するとともに、運用効率を向上させることができます。

エージェント型AIは生成AIと組み合わせることで、特定のオーディエンスや目的に合わせた記事、ブログ、スクリプト、レポートを自律的に作成する機能を備えています。AI搭載デザイン・エージェントは、人力での最小限のインプットで、ブランド化されたビジュアルやソーシャル・メディア資産をさらに制作できます。動画やオーディオ制作では、同様のツールを使用して映像の編集やボイスオーバーの合成ができます。

人間による直接かつ継続的なインプットに依存していた以前のAIツールとは異なり、エージェント型AIを使用すると、クリエイターは人間の監督を最小限に抑えながらコンテンツのアウトプットを迅速に拡大できるため、全体を通して品質と一貫性を維持できます。例えば、Associated Press社はAIを使用して、スポーツスコアや財務報告書などのデータ駆動型のトピックに関する基本的なニュース記事を生成し、コンテンツの生産量を増やし、人間のワークロードを減らしています。

顧客の期待が急激に高まり、カスタマー・サービス担当者の間で燃え尽き症候群が深刻化していることを考えると、AIエージェントを顧客体験に適用することは特に有効です。エージェントは時間の経過とともに応答を改善し、関連する顧客データをリアルタイムで思い出す能力を備え、コンテキストに深く基づいた高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。

事前に定義されたスクリプトに基づいて顧客からの問い合わせに応答する従来のチャットボットとは異なり、エージェント型AIは将来のイベントを予測し、顧客のニーズに基づいて事前対応的な行動を取ることができるため、関連性と顧客満足度が向上します。自然言語処理（NLP）を備えた対話型AIアシスタントは、顧客と自然でダイナミックな会話をし、必要に応じて複雑な問題を自動的に人間の担当者に引き継ぎます。これらのツールは、センチメント分析を使用して顧客とのやり取りも分析し、問題が発生する前に特定します。場合によっては、サポート・チケットや返金などのソリューションを提供して実行することもできます。

エージェントは、関連する顧客データを整理して取得したり、顧客の問い合わせに基づいて製品に関する問題のトラブルシューティングを行ったりすることで、カスタマー・サービスの担当者としても機能します。エージェントが複数のシステムと同時に対話し、顧客データを長期にわたって保持できるため、高度にパーソナライズされた事前対応型のサポートを提供することに特に熟達しています。このような環境でエージェント型AIを使用すると、精度が向上して顧客満足度が向上し、多くの場合、人間の介入の必要性が減るためコスト削減につながります。

災害が発生した場合、AIエージェントは初期対応者にリアルタイムの情報を提供し、意思決定をサポートできます。これらのシステムは、衛星画像、センサー・ネットワーク、ソーシャル・メディアを分析して、被害状況を評価し、緊急対応の取り組みに優先順位を付けます。予測モデルとシミュレーションも、地域が将来の出来事に備えられるよう支援します。このようなツールにより、事前の避難が可能になり、被害を最小限に抑えられるため、人命が救われ、災害対応コストが削減されます。

AIチューターと学習プラットフォームで、個々の生徒にパーソナライズされたスケーラブルな学習パスを提供します。AI搭載のメンタリング・エージェントは、生徒の知識レベルを評価し、進捗状況を追跡し、コンテンツをリアルタイムで調整することで、すべての学習者が適切なペースで指導を受けられるようにします。そこで、エージェントは独自に演習を生成し、フィードバックを提供するだけでなく、生徒が特定の概念に苦労している場合に文脈を説明することもできます。また、生徒の多様な学習スタイルに対応し、そこから学ぶのにも役立ちます。

高等教育では、AIリサーチ・アシスタントが、情報源を収集したり情報を要約したりすることで、学生がトピックを理解を深めるのを支援します。

さらに、言語学習アプリやキャリア・トレーニング・プラットフォームには、面接や外国語での会話など、実際のやり取りをシミュレートする自律型エージェントの統合が増えています。このようなカスタマイズされたエクスペリエンスにより、魅力的なシミュレーションを作成することの障壁が低くなり、より多くの学生が実際のスキルを実践する機会が得られます。 ³これらのツールを組み合わせることで、よりインタラクティブで継続的に進化するエクスペリエンスに教育プログラムを変えられる可能性があるため、学生のエンゲージメントが高まり、学習成果が向上します。

AIエージェントは、インテリジェントなグリッド管理と予知保全を可能にすることで、エネルギー分野で極めて重要な役割を果たすことができます。たとえば、エージェントはエネルギー設備からのデータを先見的に分析して、保守スケジュールを予測したり、インフラストラクチャの障害を予測したりする場合があります。また、エネルギー供給と需要のバランスを自律的に調整し、送電網の運用をリアルタイムで調整することもできます。 ⁴これらのタスクベースのエージェントは、企業のフットプリントを削減し、エネルギー・コストを大幅に削減できます。

AIソリューションは、医療データを自律的に調査し、多忙な医療機関の管理上の負担を軽減できることから、近年医療業界で特に注目を集めています。臨床現場では、AIエージェントが部門全体の大規模なデータセットにアクセスできるようにすることで、請求書作成、スケジュール設定、リソース割り当てなどの管理作業に費やす時間に大きな影響を与える可能性があります。また、事前承認や遠隔患者モニタリングなどの日常的な作業も完全に自動化できます。

AIエージェントは、データ分析に対するアプローチにより、診断の支援、医薬品プロセスの管理、患者のバイタルのリアルタイム監視を支援し、潜在的な健康リスクがエスカレートする前にフラグを立てることができます。エージェント型AIを日常業務に組み込むことで、病院や医療センターは、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができ、医療従事者はきめ細かなパーソナルケアに集中する時間を増やすことができます。これらのツールは、より正確な診断、高度にパーソナライズされた治療計画、より迅速な研究に基づくイノベーションにもつながります。

人事に重点を置いたAIエージェントはは、人事部門の管理負担を軽減し、従業員のエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。採用プロセスでは、これらのツールは履歴書の分析、候補者のランク付け、面接のスケジュール設定など、多くの時間のかかるタスクを実行できます。候補者が採用されると、AIによって調整されたパーソナライズされたオンボーディング・エクスペリエンスにより、新入社員に個別のトレーニングのスケジュールと計画が提供されます。

現在の従業員に対しては、エージェント型AIアシスタントは、役割、エクスペリエンス、キャリア目標に基づいてパーソナライズされたトレーニングの推奨など、労働力にとって極めて重要なリソースを多数、従業員に提供できます。さらに、これらの自律システムは、従業員のよくある質問への対応、休暇申請の管理、コンプライアンスの確保などの管理上の要求も処理します。

たとえば、IBMのAskHRは、80を超える一般的なHRリクエストを完全に自動化し、HRリーダーが従業員エクスペリエンスの推進や、より繊細で創造的なタスクに取り組むために費やすことができる時間を大幅に増やします。さらに、人材管理にAIを活用することで、人事リーダーはデータ分析を利用して、長期雇用を成功に導く要因についての洞察を得ることができます。このようなエージェント型AIソリューションを使用することで、人事部門のリーダーは、採用プロセスや人材管理プロセスを通じて時間とコストを節約するとともに、バイアスのないデータ駆動型のインプットを使用して採用プロセスや昇進プロセスを標準化できます。

IT運用におけるインテリジェントなエージェントは、インフラストラクチャーを自律的に管理し、異常を検知し、システムの性能を最適化して、ダウンタイムと運用リスクを削減します。エージェントは開発者のアシスタントとしても機能し、システムの正常性を継続的に監視し、トラブルシューティングや修正プログラムの展開を自律的に行うことができます。サイバーセキュリティーを強化するようにプログラムされたエージェントは、リアルタイムで脅威を検知し、攻撃を防ぐための先見的な対策を講じることができます。

そして、エージェントはプログラマーを支援する開発者ツールとして機能することが増えています。たとえば、NASAのエンジニアは最近、ジェット推進研究所で使用するためのエージェントを立ち上げました。このエージェントは特定のロボティクス・システム言語と対話し、ロボット開発者が自然言語プロンプトを使用してロボットを検査、診断、操作するのを支援します。

特に、マーケティング部門が日常的に取り込むデータが膨大であり、顧客が遭遇する競合オファーの数を考慮すると、AIエージェントはマーケティング分野でさまざまなアプリケーションに使用できます。現在、一部のエージェント型AIツールは、消費者が自分でオンラインで検索するのではなく、エージェントにショッピングのアドバイスを求めるようになり、製品発見プロセスを変革しています。

マーケティングやeコマースでは、AIエージェントは多くのコミュニケーションや広告タスクを自律的に実行できます。これには、キャンペーンの管理、顧客ペルソナの作成、コンテンツのパーソナライズ、広告の性能のリアルタイムでの最適化などが含まれる場合があります。これまでのオートメーションおよびAIテクノロジーでもこれらのタスクを管理できましたが、効果的に実行するには、より多くの監視と頻繁なユーザーインプットが必要でした。

AIエージェントは、予測分析を使用してお客様の行動を分析し、特定のキャンペーンに最適なタイミングやメッセージのストラテジーを自動的に特定し、その情報をエージェントに引き継ぎます。その情報は、自身でコミュニケーションをスケジュールできるエージェントに引き継がれます。また、プロアクティブな分析により、これらのテクノロジーは膨大なデータの山に基づいて堅牢な顧客ペルソナを継続的に作成し、マーケティング・キャンペーンにさらなる洞察を提供します。

ソーシャル・メディアのAIチャットボットは、ブランドのメンションを監視し、ユーザーと関わり、適切な応答を生成することができます。さらに、顧客に製品のおすすめを提供するエージェント型AIは、さまざまなツール、データセット、または過去のユーザーの行動から引き出して、顧客のニーズをより正確に特定できます。たとえば、複数の人々の旅行好みや天候などの外部要因に合わせて休暇の予約を提案するなどといったことです。

AIエージェントは、パーソナライズされたアクセスしやすいメンタルヘルス・サポートを提供します。たとえば、エージェント型セラピー・チャットボットは、自然言語での会話を通じて24時間365日の支援を提供し、認知行動療法などのエビデンスに基づく技術で不安やストレスを管理できるようにします。

エージェント型AIは、エモーショナル・インテリジェンスと継続的な可用性を融合させることで、スケーラブルでプライベートな方法でメンタルヘルス・サポートへのアクセスを拡大します。このような会話エージェントは、人手不足の際に人間の専門家の負担を軽減し、メンタルヘルス・サポートがすぐに利用できない地域でのアクセスを拡大し、控えめな患者が偏見を恐れずにサポートにアクセスできるように支援します。 ⁵

AIエージェントは、製品の推奨、トレンドの予測、在庫管理、カスタマー・サービス用チャットボットの強化を通じて、パーソナライズされたショッピング体験を実現します。インテリジェントなマーチャンダイジング・エージェントは、顧客の行動と需要予測に基づいて料金体系と在庫をリアルタイムで最適化することができ、在庫切れやその他の中断を防ぐことができます。

eコマースでは、AIエージェントが個々の顧客の好みや購入履歴に合わせて製品選択やプロモーションをキュレートしたり、天候、場所、現在の傾向などのコンテキスト・データを利用して成果を改善したりすることもできます。一部の実店舗では、AIエージェントを使用して棚をスキャンし、在庫をリアルタイムで管理しています。⁶これらのテクノロジーにより、ターゲットを絞ったマーケティングを通じて売上が伸び、在庫問題が軽減され、売上が増加し、顧客満足度とコンバージョン率の向上につながります。

AIエージェントは販売プロセス全体で使用できますが、タスクを自動化し、顧客データへのアクセスを合理化するためにデプロイされることがよくあります。通常、エージェント型AI は、顧客関係管理（CRM）ソフトウェアなどの既存ツールに深く組み込まれており、以前のやり取りや消費者の好みなどの顧客データにアクセスします。エージェントは、潜在的な見込み客をスコア化し、変換する可能性が最も高いお客様とのフォローアップを優先して、リード創出と認定プロセスを支援できます。

リード育成プロセスでは、AIエージェントがEメールやチャットボット、音声アシスタントを通じて潜在的な顧客と自律的にコミュニケーションをとり、パーソナライズされたピッチを提供し、質問に答えます。見込み客データを保存し、複数のリードを同時に処理するこれらのエージェントの機能により、拡張が非常に簡単になります。さらに、履歴データにアクセスできるため、これらのツールは傾向や潜在的な販売機会を予測し、営業チームがデータ駆動型の意思決定を行い、リソースを最も効果的に割り当てることができます。

AIエージェントは社内的には、営業チームにとって素晴らしい資産となり得ます。営業通話を文字に起こして分析したり、会議の前に関連するリード・データを提示したり、営業担当者が会議のスケジュールを設定するのを支援したりすることができます。AIエージェントは、営業部門にリアルタイムでフィードバックを提供することで、人間の営業部門が継続的に業績を向上できるよう支援します。

従来のモデルに対するエージェント型AIの主な利点の1つは、人間の指示なしにリアルタイムで動的に動作し、データを分析し、タスクを変更できることです。これにより、このテクノロジーはサプライチェーン、在庫管理、調達プロセスに特に適しています。AIエージェントは、コスト効率やサステナビリティー・メトリクスに基づいて潜在的なサプライヤーを評価し、潜在的なリスクにフラグを付けることで、サプライヤー選択プロセスを合理化できます。このテクノロジーは、契約や発注などのプロセスも自動化し、手作業を減らし、サプライヤー管理の正確性を確保します。エージェントがこれらのプロセスを在庫レベルなどの基準に照らし合わせて相互参照できるため、調達プロセスの検証がさらに強化され、中断を防ぐことができます。

データが一元化されている場合、エージェント型AIは貴重な知見を提供してくれるので、企業は短長期的にもより正確な意思決定を行うことができます。エージェントは詳細な支出分析を作成し、コスト削減の機会を特定したり、市況や世界的な出来事などのさまざまな要因に基づいて需要を予測したりすることができます。このテクノロジーは、組織の特定の規制環境に基づいて取引や内部プロセスを先見的に監視する極めて重要なコンプライアンス管理ツールにもなり得ます。

エージェント型AIをサプライチェーンと物流プロセスに統合することで、企業はベンダーに関するより正確な判断を下し、契約プロセスを合理化して、エラーを減らし、コストを削減できます。

AIエージェントは、車両、配送ルート、物流を大規模に管理することで、輸送と物流プロセスを自律的に最適化できます。一部の配送会社では、自律型配車エージェントを使用して、交通状況、天候、緊急性、特定の注文に基づいて車両を割り当て、ルートを変更しています。予知保全システムは車両の問題を検知して不要な故障や摩耗を防ぎ、インテリジェント・ルーティング・システムは燃料消費量を削減し、納入・引渡しスケジュールを短縮します。これらのツールはコスト削減を促進し、組織がサステナビリティーの目標を達成できるよう支援します。