最近、特にAIの最新のクールな出来事について話すときに、「”エージェンティック“という言葉をよく耳にするようになったかもしれません。以前は主に心理学や教育で使われていた用語ですが、今ではテクノロジーの分野で大きなバズワードとなり、検索数が急増しています。では、「エージェンティック」とは一体何を意味し、なぜ人工知能でこれほど重要になっているのでしょうか？
本質的に、エージェンティックであることは、自分自身で行動し、物事を成し遂げる能力を持つことを意味します。この考えをAIに当てはめると、指示に従ったり、プロンプトに基づいて何かを作成したりするだけでなく、考え、計画し、意思決定を行い、自ら行動して大きな目標に向かって進むシステムを指します。
エージェンティックAIを理解することは、ビジネスにおけるAIの可能性を大きく前進させるために非常に重要です。ここで話しているのは、少し賢くなったチャットボットのことではありません。これらは、複数のステップを含むタスクを処理し、状況の変化に応じて調整することができるシステムであり、人間が常に監視する必要はありません。このガイドでは、エージェンティックの定義を説明し、これらのシステムが一般的にどのように機能するかを示し、実際の例を紹介し、利点と課題について議論し、エージェンティックAIソリューションを検討する際に何を探すべきかを理解するのに役立ちます。
エージェンティックAIとは？
エージェンティックAIは、独立して行動できるシステムを指し、単にルールに従ったり指示を待ったりするだけではありません。代わりに、何が起こっているかを観察し、問題を見つけ、ステップを計画し、実際に目標を達成するために行動します。多くの場合、人間がすべてのステップを指導することなく行われます。
従来のAIとは異なり、通常は固定パターンに従ったり、コンテンツを生成するためにプロンプトを必要としたりしますが、エージェンティックAIはその場で調整することができます。状況を理解し、小さな目標を設定し、最良の結果を得るために計画を変更することができます。
これは、以下のようなより高度な技術のおかげで可能になっています：
- 大規模言語モデル（LLMs）： 人間のようなテキストを理解し作成するため
- 自然言語処理（NLP）： ユーザーの意図を解釈するため
- 機械学習（ML）： データから学び、時間とともに改善するため
エージェンティックAIの仕組み（基本的な考え方）
では、これらのシステムはどのようにして実際に人間の助けをほとんど必要とせずに物事を行うのでしょうか？エージェンティックAIは通常、サイクル、しばしばループと呼ばれるプロセスで動作し、いくつかの主要な段階を含みます。具体的なステップは異なる場合がありますが、一般的な考え方としては、感知、思考と計画、行動、学習といった段階が含まれます。
エージェンティックループを簡単にイメージする方法はこちらです：
エージェンティックループの段階を示すグラフィック。
エージェンティックループは通常、次のステップを含みます：
- 環境を認識する: AIシステムは、データベース、センサー、または入力された情報など、さまざまな場所からデータを収集し理解します。これにより、現在の状況と目指すべき状態を比較して把握します。
- 推論と計画: モデル（LLMなど）と既存の知識を活用して、収集した情報を分析し、目標に近づくための最適な方法を見つけ、大きなタスクを処理可能な小さなステップに分解します。ここで「知能」が発揮されます。単にスクリプトを追うのではなく、どのように実現するかを考えます。
- 行動を起こす: APIや設定された接続方法を使って環境や他のシステムとやり取りします。これらの行動は、メールの送信やデータベースの更新、ロボットの制御など多岐にわたります。
- 結果を観察する: 行動を起こした後、何が起こったかを確認します。行動が期待通りの結果をもたらしたか？予期しない変化があったか？
- 学習と適応: このフィードバックにより、AIはより良く理解し、次回の計画をより賢くし、将来の行動を調整し、時間とともに効果を高めます。
しばしば、エージェンティックAIシステムは、異なる情報にアクセスできる、または異なることに特化した複数の小さな「エージェント」を使用して構築されます。これらのエージェントは協力し、行動を調整して、一つのエージェントでは対処しきれない問題を解決します。
エージェンティックAIの実例
エージェンティックAIは単なるアイデアではなく、すでに多くの現実の状況で使用され、ビジネスの運営方法や自動化を変えています。
さまざまな業界での複雑な作業の自動化を考えてみてください：
- 金融業界では、エージェンティックAIが市場動向を監視し、リスクを評価し、投資計画を自動的に変更したり、不審な取引をフラグ付けしたりします。
- 医療システムでは、エージェンティックAIが患者を監視し、潜在的な問題を予測し、治療計画を積極的に調整したり、医療チームに通知したりします。
- 製造業では、エージェンティックシステムが故障している機械を特定し、問題を解決し、メンテナンスをスケジュールし、ダウンタイムを最小限に抑えるために生産スケジュールを変更することもあります。
- 小売業者は、エージェンティックAIを使用して在庫を追跡し、需要の急増を予測し、自動的に在庫を再注文し、個々の顧客の行動に基づいてパーソナライズされたマーケティングメッセージを送信することができます。
カスタマーサポートも、エージェンティックAIが大きな違いを生んでいる分野です。単に定型文の回答を提供したり、ヘルプ記事を検索したりするのではなく、エージェンティックAIエージェントは、顧客との会話全体を最初から最後まで処理することができます。これには次のようなことが含まれます：
- スマートな仕分け: 受信リクエストを自動的に分析し、顧客のニーズや感情を把握し、適切なチームや担当者に送信し、役立つタグを追加します。
- 簡単な問題の処理: FAQのような一般的で繰り返しの質問に答えたり、注文状況を確認したり、パスワードをリセットしたりすることを人間のエージェントを介さずに行います。
- 情報の取得と行動: Shopifyや内部データベースなどの接続されたシステムからAPIコールを使用して特定の顧客や注文の詳細を引き出し、その情報を使って実際に問題を解決します。
- 引き継ぎの管理: 質問が難しすぎる場合や人間の手が必要な場合を判断し、重要な詳細をすべて準備して人間のエージェントにスムーズに会話を引き継ぎます。
カスタマーサポートチャットでのeesel AIエージェント、エージェント的な行動を示しています。
これらの例は、エージェンティックAIが単なる自動化を超えていることを示しています。状況を理解し、選択を行い、意味のある行動を取ることができるシステムを作り出し、人間のチームがより重要な仕事に集中できるようにします。
ビジネスにおけるエージェンティックAIの利点
エージェンティックAIを導入することで、ビジネスの運営方法や顧客とのコミュニケーションを大きく変える多くの利点をもたらします。
以下は主な利点のいくつかです:
- 効率とスピードの向上: 以前は人間が必要だった複雑なタスクを自動化することで、エージェンティックAIは情報を処理し、人間よりもはるかに速く行動を起こすことができます。これにより手作業が減り、チームは本当に価値を生むことに集中できます。
- より良い意思決定: エージェンティックシステムは膨大なデータを即座に分析し、パターンを見つけ、賢い思考を用いて事実に基づいた意思決定を自動で行います。これにより、ビジネスは変化に迅速かつ効果的に対応できます。
- 顧客体験の向上: 即時かつ個別対応の回答を提供し、昼夜を問わず問題を解決することで、ビジネスは顧客の満足度と忠誠心を高めることができます。返金処理やアカウントの更新など、直接的な行動を取る能力により、顧客の問題が解決されることが保証されます。
- スケーラビリティ: エージェンティックAIは、人間のチームでは難しいスケーラビリティを提供します。ホリデーラッシュのような急な繁忙期にも、多くの新しい人材を雇用したり訓練したりすることなく対応できます。これは大きな作業負荷を管理するためのコスト効率の良い方法です。
- コスト削減: 容易に成長できる能力は、手作業の必要性を減らし、人間のスタッフを解放することでコスト削減にも寄与します。
カスタマーサポートチャットでエージェント行動を示すeesel AIエージェント。
全体的に見て、エージェンティックAIは自律的に行動し調整できるため、企業は業務を円滑に進め、より賢明な選択を行い、より良い体験を提供しながら、コストを抑えることができます。
エージェンティックAIを使用する際の難しい部分と考慮すべき点
エージェンティックAIの可能性は興味深いものですが、実際に導入するのは簡単ではありません。企業はそれをうまく導入するために慎重に考える必要があります。
考慮すべき一般的な課題は次のとおりです:
- 複雑なワークフローとデータのニーズ: エージェンティックAIは、良質で整理されたデータへのアクセスと、さまざまな内部および外部システムとの接続能力を必要とします。これをすべて設定し、データの正確性を確保することはかなり大変な作業です。
- 責任あるAIの使用: エージェンティックAIシステムは自律的に意思決定を行い行動するため、安全性のチェックを組み込み、透明性を確保し、潜在的なバイアスに対処することが非常に重要です。これにより予期しない問題を回避できます。
- 適切なテスト方法: 独立して行動するAIシステムを、さまざまな状況での動作を十分にテストせずに導入すると、誤りが生じたり、誤った場所に送信されたり、誤った行動を取ったりする可能性があります。AIが実際の顧客と対話したり、重要なシステムを扱ったりする前に、ワークフローを模擬的に実行し、応答を微調整する方法を持つことが不可欠です。
これらの一般的な課題を超えて、企業はしばしば特定のAIソリューションで特有の問題に直面します。例えば:
- コスト: コストは大きな障害となることがあります。ZendeskのAdvanced AIアドオンのようなプラットフォームは、エージェントの数やAIが自動的に解決する問題の数に基づいて料金を請求します。これにより、コストが予測不可能になり、特に多くのリクエストを処理するチームでは急速に増加する可能性があります。
- ボットの知能と効果: 多くの既存のボットはあまり賢くなく、うまく機能しません。単純でない質問に苦労したり、状況を理解できなかったり、ヘルプ記事から情報を繰り返すだけで、実際に問題を解決するために何かを行うことができないことがあります。これにより、顧客が不満を感じ、多くの問題が結局人間のエージェントを必要とすることになります。
- カスタマイズの制限: 企業は、市販のAIツールをあまりカスタマイズできないことがよくあります。AIのトーンをブランドに合わせたり、複雑なワークフローや引き継ぎのルールを設定したりするのが難しいことがあります。
- ワークフローと統合の制限: AIソリューションが現在のヘルプデスク（Zendesk、Intercom、またはFreshdesk）と簡単にリンクできない場合や、カスタムAPIコールを使用してデータを取得するなどの必要なことができない場合、それはあまり役に立ちません。
- ベンダーサポート: AIを設定し、うまく機能させるには専門知識が必要であり、ベンダーが対応しない場合、チームは行き詰まる可能性があります。
これらの課題は、潜在的なソリューションを注意深く検討し、クールなエージェンティック機能を提供するだけでなく、これらの実用的な懸念にも対処するものを選ぶことの重要性を示しています。
適切なエージェンティックAIソリューションの選択
適切なエージェンティックAIプラットフォームを選ぶことは、ビジネスの運営効率、顧客満足度、そして収益に大きな影響を与える重要な決定です。先ほど述べた課題に基づいて、次の点に注目してください:
- 明確で予測可能な価格設定: 明確で予測可能な価格設定を探しましょう。エージェントごとや自動的に解決された問題ごとに料金を請求するモデルは避けるようにしましょう。これらは、特に使用が増えるにつれて、コストが制御不能になる可能性があります。予算をより良く計画できるシンプルなインタラクションベースの価格設定を持つソリューションを見つけましょう。
- 柔軟なトレーニング機能: プラットフォームがどのようにトレーニングを処理するかを考慮してください。ヘルプ記事以外からも学習できますか？過去の会話、内部文書（Google Docs、Confluence、PDF）、外部ウィキからアクセスできることは、正確で文脈を理解した回答を得るための鍵です。これらのソースを自動的に同期させることができれば大きな利点です。
- 優れたカスタマイズとコントロール: 優れたカスタマイズとコントロールを確認してください。AIのトーンを微調整してブランドにぴったり合うようにし、リクエストの文脈に基づいて特定のアクションやルールを設定できるようにする必要があります。一般的なプリセットトーンでは十分ではありません。
- アクションを取る能力: AIはアクションを取る能力が必要です。APIコールを使用して注文情報を取得したり、アカウントを更新したり、返金を開始したりすることが実際にできるかどうかを確認してください。エージェンティックAIは情報を提供するだけでなく、行動できるべきです。
- スムーズな統合: 既に使用しているツールとスムーズに統合されることを確認してください。ソリューションは、ヘルプデスクプラットフォーム（Zendesk、Intercom、Freshdesk）、チームチャットツール（Slack、Microsoft Teams）、およびその他の関連するビジネスシステムと簡単に接続できるべきです。
- 簡単なテスト: 最後に、テストが簡単であることを確認してください。ワークフローを模擬的に実行したり、過去のリクエストに対する応答をテストしたり、AIを特定のエージェントに徐々に展開したりすることができますか？本番稼働前の良好なテストはリスクを大幅に低減し、スムーズな立ち上げを実現します。
eesel AI統合ページが、エージェント機能のためのさまざまなソースへの接続を示しています。
専門的なエージェンティックAIソリューションを選ぶことで、運用方法を本当に変えるために必要な深さ、柔軟性、コントロールを得ることができ、よりシンプルな組み込みツールの欠点を避けることができます。
以下はこれらのポイントに基づいた簡単な比較です：
| 特徴 / 考慮点 | 基本的なネイティブAI（例：ヘルプデスク組み込み） | 専門的なエージェンティックAI（例：eesel AI） |
|---|---|---|
| 価格モデル | 多くの場合、エージェントごと、解決ごとの料金 | 柔軟で、しばしばインタラクションベース |
| トレーニングデータソース | 限定的（例：ヘルプセンターのみ） | 広範囲（チケット、ドキュメント、統合） |
| カスタマイズ | 基本的なプリセット | 詳細なコントロール（トーン、アクション） |
| アクションを取る能力 | 限定的（例：記事の提案） | 高度（APIコール、更新、トリアージ） |
| 統合の深さ | ネイティブプラットフォームのみ | 広範で深い統合 |
| 事前テスト | 限定的またはなし | 堅牢なテスト環境 |
eeselのエージェンティックAIができることを見てみましょう
エージェンティックの定義を理解すること、独立して行動し、意思決定ができるAIは、オートメーションの未来にとって重要です。エージェンティックAIは、単純なタスクを超えて、考え、計画し、行動し、学習することができるシステムです。課題はありますが、効率、顧客体験、コスト削減の潜在的な利益は非常に大きいです。
特にカスタマーサポートにおいて、ビジネスのためにこれを探求する準備ができているなら、eesel AIは強力で柔軟なオプションを提供します。
eesel AIはエージェンティックな原則に基づいて構築されています：過去の会話、Googleドキュメント、Confluence、PDFなど、すべての知識ソースから学び、チケットの整理、注文データの取得、返金処理などの実際のタスクを実行し、トーンやワークフローを完全にコントロールできます。
さらに、明確なインタラクションごとの料金モデルを使用し、エージェントごとや解決ごとの驚きの料金はありません。
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よくある質問
エージェンティックAIは、単にプロンプトに応答するだけでなく、目標を達成するために独立して意思決定し行動するシステムを指します。 従来のAIは通常、固定されたルールやパターンに従いますが、エージェンティックAIは計画し、適応し、継続的な人間の入力なしで行動することができます。
エージェンティックAIは通常、知覚、推論、計画、行動、学習のループに従います。ビジネスでは、これが多段階のワークフローの自動化、顧客問題の解決、または手動の監視なしでのリソース管理を意味するかもしれません。
生産性を向上させ、意思決定を改善し、複雑なタスクをより迅速かつ正確に処理することで顧客体験を向上させることができます。また、繁忙期にスタッフを大幅に増やす必要がなく、容易にスケールします。
一般的な課題には、既存のシステムとの統合、データ品質の確保、明確な安全性と監視措置の設定が含まれます。 完全な展開前のテストは、コストのかかるミスを避けるために重要です。
はい、多くのエージェンティックAIソリューションは、ヘルプデスク、チームチャットアプリ、その他のプラットフォームと統合します。統合の深さは、プロバイダーの能力と利用可能なAPIに依存します。
明確な価格設定、複数のデータソースからの柔軟なトレーニング、強力なカスタマイズオプション、統合を通じて実際のアクションを取る能力を探してください。導入前にしっかりとしたテストを提供していることを確認してください。
