エンタープライズAIの進化形、自律型エージェントとは何か

私たちは、重要なAIの変化を目の当たりにしています。目的別に構築された自律型エージェントの精密さと繊細さが、巨大な汎用AIの圧倒的スケールに取って代わりつつあります。

これは単なる技術的進歩ではありません。労働者の潜在能力を高める方法の再構築を意味します。

営業担当者のリード育成を支援したり、マーケティング担当者のためにキャンペーンのアイデアを思考したり、カスタマーサービスの電話を転送するなど、こうした目的特化型エージェント（英語）は特定の仕事に専念し、そつなくこなします。さらに優れているのは、ほとんどのGPTベースのツールにはないスーパーパワー、つまり「行動」を起こし、実際の仕事を成し遂げる能力を持っています。

「LLMは非常に強力ですが、それは複雑で繊細なAIアーキテクチャの一部です。大規模な多目的LLMが必要な場合もありますが、多くの場合、目的に特化したエージェントのほうがはるかに効率的なソリューションになります」とSalesforceの AIリサーチインキュベーションおよびブランド戦略担当シニアディレクターのItai Asseo氏は述べています。キャップジェミニの調査（英語）によると、大企業の82％が2027年までにAIエージェントの導入を計画しており、新しい技術的アプローチを必要とする新しい働き方の到来を予感させています。

自律型エージェントは仕事に革命をもたらす

メールの下書きやキャンペーンのアイデア出しに生成AIを使ったことがある人なら、おそらくこのテクノロジーの可能性に感動すると同時に、GPTベースのツール活用に対する厳しい制限に不満を感じたことがあるでしょう。

GPTは「一般的なデータ」でトレーニングされているため、あなたのビジネスや顧客を知らず、日々の現実を反映したアウトプットを生成できません。

先進的な企業はすでに、データを集約し調和させ、あらゆるデータポイント間の点と点を結ぶ革新的な新しいタイプのデータプラットフォームによって、知識不足を補い始めています。しかし、AIが真に効果を発揮するためには、ユーザーに代わって行動を起こす能力を備えている必要があります。

AIエージェントは、LLMの言語能力と推論能力を大規模行動モデル（LAM）と組み合わせることで、この機能を実現します。LAMは、他のシステムやアプリケーションを実行する機能である「ファンクションコーリング」に特化した言語モデルの一種です。LAMは、タスクを実行するために特別にキュレートされたデータセットでトレーニングされ、AIエージェントが自律的に幅広いアクションがトリガーできるようにします。

「LAMは、アプリケーションで直接関数を呼び出してアクションを実行するように特別に設計されているため、エージェント型AIシステムにとって理想的です。これにより、自律型アプリケーションの可能性が広がります」とAsseo氏は言います。「AIエージェントシステム向けに設計されたLAMファミリーであるSalesforceのxLAM（英語）は、複数の異なる場所をマイニングして必要なデータを見つけアクションを実行します。」

LLMとLAM：自律型AIのバックボーン

LLMとLAMはどのように連携するのでしょうか？（英語）

AIエージェントに、新製品を購入した最初の100人に、次回以降の注文時に割引を適用したパーソナライズされたメールを送るよう依頼することを想像してください。

LLM単独で実現するのは困難です。 もちろん、コピーを作成することはできますが、100人の購入者をセグメンテーションし、それぞれにパーソナライズされたメッセージを送るにはアクションが必要です。

ここでLAMが活躍します。LAMは、ファンクションコーリング機能を通じて、顧客情報や製品情報を取得するための内部データベースへの呼び出しや、外部システムへのAPIコールなど、個々のタスクを実行するためのリクエストを送信します。

「LLMに同じことをさせようとすると、多くのプロンプトとエンジニアリングが必要になります」とAsseo氏は言います。

医療分野では、AIエージェントは患者の症状やニーズ、場所に基づいて適切な医師を特定する支援ができます。そして、空いている時間を見つけて予約を入れ、イライラして時間がかかるプロセスを効率化します。

小売業では、AIエージェントは「私の荷物はどこですか」といった簡単な問い合わせに対応するだけでなく、顧客が最も受け入れやすいタイミングで、ターゲットを絞った販売推奨、カスタマーサービス、マーケティングプロモーションも提供できます。

金融サービスでは、AIエージェントが顧客の支出習慣、投資履歴、財務目標を分析し、リスク許容度と潜在的リターンを加味した投資ポートフォリオの調整を提案できます。これにより、投資マネージャーはデータ分析に費やす時間を節約し、価値の高い顧客サービスの提供に集中できます。

AIエージェントをリードする組織は、従業員の能力を大幅に拡大できます。サービスコールの待ち時間をゼロにし、ユーザーのエンゲージメントに基づいてWebサイトを更新し、営業担当者の商談成立を飽きることなく支援するエージェント型営業コーチを想像してください。 

自律型エージェントがあなたのそばで働きます

従業員がAIエージェントと協働し、企業や顧客により良い成果をもたらす未来が急速に近づいています。このようなシステムは、効率性を高め、人間がイノベーションや創造に集中できるようにすることを約束します。

AIがディテールを管理することで、個人は複雑な問題解決や戦略的思考に取り組み、可能性の限界を押し広げ、さまざまな分野で躍進的進歩を起こすことができます。人間の創意工夫とAIのパートナーシップは、生産性、効率性、創造的な可能性の新時代を象徴しています。

※本記事は米国で公開された “Why Purpose-Built Agents are the Future of AI at Work” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。