AIエージェントとは何ですか?
人工知能（AI）はここ数年、テクノロジー分野でホットな話題となっています。皆さんもこれまで様々なAIに触れてきたことでしょう。OpenAIが開発したChatGPTのような最新のAIアプリケーションを積極的に試したことがあるかもしれません。あるいは、より小規模な例として、Googleに搭載されているGeminiを使ったことがあるかもしれません。Geminiの出力は、トピックを検索した際に最初に表示されるテキストレスポンスとして表示されます。
もちろん、これは AI 分野で現在利用可能なものの氷山の一角に過ぎず、多くの企業が自社の提供する機能とそれらのプログラムの扱いやすさを急速に拡大しています。
AIをどのような立場で利用したことがあるとしても、これらのAIアプリケーションは、基本的なレベルでは、応答するために最初のプロンプトを必要とすることに気づいたはずです。それでも、応答がプログラムに期待していたものや望んでいたものと完全に一致しない場合があり、受け取った出力に対してより厳密な指示を与える必要がありました。
AIを開発作業の支援や、パーソナライズされたマーケティング・販売コンテンツの作成に活用する場合、このプロセスは特に重要です。このプロセスでは、ほとんどの場合、複数回の反復作業と、さらに細かな個人的編集を経て、最終的に使用可能な出力に仕上げる必要があります。
AI に対するガードレール、知識ベース、期待がすでに整っていたらどうなるでしょうか?
簡単に言えば、これがAIエージェントが実現することです。AIエージェントを使用すると、既存のLLMモデルを拡張し、個人または業務上のユースケースに有益かつ関連性の高い特定のプロセスフローへと誘導することができます。
現在動作しているAIエージェントの最も優れた定義は、この記事と似たタイトルの記事にありました。 「AIエージェントとは何か？」 引用文では、
「私がこれまで使用してきたシンプルな定義は、AIエージェントが目標を達成するために行動を起こすというものです」とロッツァー氏は言います。
AIエージェントはどのような役割を果たすのでしょうか?
現状のAIエージェントは、既存の従業員の業務を補完するように設計されています。これには、単純作業、事務作業、顧客とのコミュニケーションの簡素化などが含まれます。
より具体的な例として、Vtigerでは、CRM内のすべてのモジュールにわたって様々なタスクを実行できるAIエージェントを作成できます。各エージェントの設定に従って、特定の状況を自律的に処理するように作成されます。
各エージェントは CRM の特定のセクションの処理、分析、および対応を担当していると考えるのが最適です。
例えば、社内文書の作成をトレーニングしたAIエージェントを作成し、新規ユーザーに製品やサービスについて説明できるようにすることができます。このエージェントは、製品やサービスに関連する質問をすると、適切な情報を返答します。
次に、受信したサポートメールを要約し、推奨事項を提示するサポートエージェントを作成します。最初のエージェントは最初のメールを確認する際に活用されますが、特定の製品に関する情報が返信に必要な場合は、同じシナリオで2番目のエージェントも活用できます。
エージェントが作成されると、それらは真空中に存在するのではなく、すべてのエージェントが連携して動作することで、システムのユーザーが単純作業に費やす時間を節約し、クエリに対する迅速かつ正確な解決策を提供し、販売側でのメッセージングを簡素化して一貫性を持たせることができるようになります。
これは完全に可能なことのほんの始まりに過ぎず、Vtiger CRM で AI エージェントを作成するための最良の出発点は、「何を自動化する必要があるか」を尋ねることです。
AI エージェントはどのように機能しますか?
AIエージェントの意思決定プロセスは、AIエージェントが最初に作成された際に設定された事前設定されたパスに従います。これは、AIエージェントが最終目標に向けて従うガードレールであり、AIの幻覚や誤った動作を防ぐのに役立ちます。
AI エージェントの一般的なワークフローは、4 つのステップに分けられます。
入力を受け取る
すべてのAIエージェントの最初のステップは、入力を受け取ることです。この入力はエージェントの作成時に事前に決定されており、AIエージェントのジョブを開始するプロンプトや、AIエージェントが解析する一定のデータストリームなどになります。
目標を設定する
AIエージェントは、最初の入力からその目的を決定します。この目的はエージェント作成時に事前に定義され、AIエージェントがジョブを完了するために必要なステップごとの指示に細分化されます。
この全体的な目標は、キーワードを特定するか、大規模言語モデル（LLM）を活用することで決定されます。LLMはプロンプトを個々の単語またはサブワードに分解します。そして、非常に大規模なデータセットから得た学習データを活用し、LLMはプロンプトを既知のパターンに照らし合わせて構成することで、文脈、関係性、その他の主要なエンティティを理解します。
この理解から、目標または応答が生成されます。
既存の情報を確認する
AI エージェントは、ジョブを完了する方法を理解した上で、内部でトレーニングした情報に加え、LLM からの情報、CRM のデータ、または API アクセスを通じてリンクされたその他の追加データ ソースも確認し、目的を完全に達成します。
このデータは、必要な各ステップに最適な応答を生成するために利用されます。
目標を実行する
AI エージェントは各ステップに従い、目的を達成するために必要に応じてユーザーから追加の入力を取得します。
この目標は、新しいリードへの電子メールを作成するという単純なものから、CRM 内で自動化されたプロセス フローの作成を支援するという複雑なものまでさまざまです。
AIエージェントの意思決定プロセスは、AIエージェントが最初に作成された際に設定された事前設定されたパスに従います。これは、AIエージェントが最終目標に向けて従うガードレールであり、AIの幻覚や誤った動作を防ぐのに役立ちます。
AIエージェントの応用
AIエージェントは、人間のチームに洞察、推奨事項、サポートを提供し、生産性と意思決定を向上させるインテリジェントなアシスタントとなることを目的としています。この用途は、無数の業界やその他のユースケースに広がっています。
ビジネス向けAIエージェント
AI エージェントは、営業、サポート、人事、その他多くの部門で機能することで、ビジネスのさまざまな側面を補完することができます。
これらのエージェントは、データの要約と優先順位付けを支援します。これは、既存データを分析して製品やサービスの販売実績を把握したり、営業チーム向けのリードを選別・優先順位付けしたり、さらには受信した履歴書を精査したりする際に役立ちます。
AIエージェントは、データの要約だけでなく、コンテンツを生成したり、リードや顧客とやり取りしたりすることもできます。例えば、AIエージェントはリードへの営業メールを作成したり、サポートの問い合わせに返信したりできます。また、会議や面談のスケジュール設定、さらには顧客との営業やサポートに関する基本的な初期対応も行えます。
これらは、AI エージェントがビジネスにどのようなメリットをもたらすかを示すほんの一例であり、その可能性は絶えず拡大しています。
個人向けAIエージェント
日常生活において、日々のタスクを簡素化するために、既に1つ以上のAIエージェントをご利用いただいているかもしれません。これは、ご家庭のAlexaや、スマートフォンで利用可能な多くのAI機能のいずれかとして利用されているかもしれません。以下は、パーソナルAIエージェントの主なユースケースの一部です。
- 個人秘書: AIエージェントはパーソナルアシスタントとして機能し、スケジュール管理、リマインダーの設定、メールやメッセージの送信、通話、さらには予約の予約まで、あなたのお手伝いをします。時間の経過とともにあなたの好みや習慣を学習し、ニーズを予測して、積極的にサポートを提供します。
- 健康と運動： AIエージェントは、あなたのワークアウト、睡眠パターン、食生活を追跡し、健康目標の達成に役立つパーソナライズされた推奨事項や洞察を提供します。また、薬の服用や健康診断の予約をリマインドしたり、モチベーションを高めるサポートを提供したりすることもできます。
- エンターテインメント： AIエージェントは、あなたの趣味や嗜好に基づいて、映画、テレビ番組、音楽、書籍をおすすめします。さらに、パーソナライズされたプレイリストを作成したり、新しいコンテンツを発見したり、さらにはエンターテイメントシステムをハンズフリーで操作したりすることも可能です。
同様に、AI エージェントは旅行の手配、教育スケジュール、学習教材のサポートを行うことができ、専門エージェントは趣味でコード開発や創造的なプロジェクト設計を行う人を支援できます。
AIエージェントの利点
AIエージェントのメリットは数多くあります。単純作業の時間を節約したり、組織全体で一貫性のあるプロフェッショナルなメッセージングを実現したり、その他にも多くのメリットがあります。以下は、AIエージェントについて議論する際に私が特に重要だと考える4つのメリットです。
- 生産性と効率の向上
AIエージェントは、ソフトウェアプラットフォーム内で使用することで、日常的なタスクの実行を支援します。これには、連絡先情報の更新、メールの作成、チャットボットやその他のメッセージングオプションを介した簡単なコミュニケーションの対応、大規模なデータセットの検索と要約などが含まれます。これにより、チームメンバーは管理タスクではなく、業務の最も重要な側面に集中できるようになります。
- パーソナライズされた体験と推奨事項
業務によっては、メールテンプレートやその他のツールを使用してプロセスを簡素化したとしても、各連絡先やリードに個別にメールを送信するのは時間のかかる作業です。社内の異なるチーム間で、必要なトーンや個人情報が適切に伝わらないことも少なくありません。このアプローチは、新規顧客と既存顧客の両方に対して、新製品や既存の製品、サービスを理解し、推奨するためにも活用できます。AIエージェントは、パーソナライズされたメールの作成、送信タイミングの推奨、企業が提供する可能性のある製品やサービスに関する情報の推奨と提供などを支援します。AIエージェントは、様々なシナリオに対応し、要約、理解、そしてカスタマイズされたソリューションの提供を支援します。これにより、企業全体で一貫したメッセージングを実現しながら、そのメッセージ内で最新の製品やサービスに関する情報を常に把握することができます。
- 意思決定の改善
AIエージェントは膨大なデータを分析し、人間が見逃しがちな洞察を提供することで、より情報に基づいた意思決定を支援します。例えば、AIエージェントは特定の時間帯におけるメールキャンペーンの効果を分析し、最適な送信時間を推奨したり、特定の期間における特定商品の売上全体に基づいて分析データを作成したりすることで、チームが年間の特定の時期における顧客ニーズを的確に把握できるように支援します。
- 利用状況
AIエージェントは一日中稼働し、必要に応じて継続的なサポートと支援を提供します。これは、予約のスケジュール設定、従業員の質問への回答、一次サポートの提供といったタスクにおいて特に役立ちます。
AIエージェントの課題と限界
- プライバシーに関する懸念
- プライバシーは、機密データを扱う企業にとって不可欠な基盤です。AIは様々なデータセットへのアクセスを必要とし、またアクセスすることでプライバシーに関する懸念が生じます。具体的には以下の点が挙げられます。
- データアクセス： AIは学習に利用し、さらに膨大なデータにアクセスしますが、ビジネス側のユーザーや顧客の個人情報がプラットフォーム内に送信・保存されないことを確認する必要があります。これには、AIエージェントが許可を得たデータのみにアクセスし、タスク処理のためにシステムの他の領域にアクセスしないという懸念も含まれます。
- データセキュリティ： LLMモデル内のデータは安全である必要がありますが、アクセスされるデータの他の領域に脆弱性を生じさせてはなりません。これらの脆弱性は、サードパーティAPIなど、他の領域に存在する可能性があります。具体的にどのようなデータが送信・保存されるのか、どのように保存されるのか、そして送信されるプロンプトから機密情報がどのように削除されるのかといった透明性の欠如も懸念されます。
- 偏見と差別: AIプログラムとそれらから生成されるエージェントは、様々な大規模データセットを用いて学習されます。意図的ではないものの、データセット内に偏見や差別的な言語や選択肢が存在する場合、AIはそれらのパターンを模倣する可能性があります。
- プライバシーは、機密データを扱う企業にとって不可欠な基盤です。AIは様々なデータセットへのアクセスを必要とし、またアクセスすることでプライバシーに関する懸念が生じます。具体的には以下の点が挙げられます。
- 構成の複雑さ
- 機能的で有用なAIエージェントを実現するには、多くの要件があります。まず、利用可能なデータがアクセスしやすい方法で保存され、最新かつ正確であることを確認する必要があります。次に、AIエージェントを特定のビジネスタスクに活用するには、大量のデータを用意してトレーニングする必要があります。さらに、エージェント自体を分かりやすい言葉で記述し、適切なデータにアクセスするための追加のプロンプトやAPIも作成する必要があります。作成と維持は複雑ですが、最終目標は企業に多大な利益をもたらすことにあります。
- 高品質なデータへの依存
- AIエージェントのあらゆる側面において、データが正確に保存され、重複データが最小限に抑えられ、新しい情報が追加され、古い情報がトレーニングデータセットから削除されることが求められます。このデータはAIエージェントが応答を作成するのに役立つため、不正確、偏向、または差別的なデータが使用されると、AIエージェントの出力にそれらのエラーが含まれる可能性が高くなります。
- 倫理的および社会的懸念
- AIエージェントに関する最大の倫理的懸念は、雇用の喪失です。AIエージェントは、主に企業内の初期の営業、サポート、管理職といった職種の従業員を代替するでしょう。現状では、AIエージェントは既存の従業員の業務を補完するだけで、代替することはありません。それに加えて、コミュニケーションや業務をAIエージェントに過度に依存することで、個人的および職業的な人間関係が希薄化してしまうのではないかという人道的な懸念もあります。この懸念は、AIとAIエージェントの能力向上に伴い、ますます高まっていくでしょう。ここでの変化は、企業とユーザー自身が、AIの活用に人間的な繋がりを付加するという倫理的な取り組みです。これらは倫理的な懸念のほんの一部に過ぎず、AI業界が急速に進化する中で、現在議論されている懸念は他にも数多くあります。詳細については、以下の記事をご覧ください。ビジネスにおけるAIの倫理的考慮事項5つケイト・ギブソンによる「AI エージェントの利用を拡大する際に私たち全員が心に留めておく必要があること」について詳しく説明します。
AIとAIエージェントの個人的および職業的な活用の拡大に伴い、私たちは皆、非常に大きな技術的および文化的変化を経験しています。この技術の計り知れない影響を考えると、このブログで紹介した内容以外にも、ぜひ読んでみてください。まだ試していない方は、ぜひご自身でAIツールをいくつか試してみることをお勧めします。Vtiger CRMをご利用の方は、ぜひCalculus AIをお試しください。そして、Vtiger CRMと連携したAIエージェントもぜひお試しください。前述の通り、懸念すべき点はたくさんありますが、私たち全員がこの急成長中の技術を体験し、活用できるようになることで、さらに大きな期待が寄せられています。
AI エージェントの実際の動作を確認するには、ライブ ウェビナーにご参加ください。このウェビナーでは、営業チームとサポート チームが Vtiger の AI エージェントを使用して生産性を向上させ、タスクを自動化し、より優れた顧客エクスペリエンスを提供する方法を紹介します。
