エージェンティック: 定義、意味、そして実際の例

最近、「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。特に AI の最新のクールな出来事について話すときに使われます。この言葉は以前は主に心理学や教育で使われていましたが、今ではテクノロジーの分野で大きなバズワードとなり、検索数も急増しています。では、「エージェンティック」とは一体何を意味し、なぜ人工知能の分野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、物事を実現する能力を持つことを意味します。AI についてこの考えを話すとき、私たちは単に指示に従ったり、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考えています。

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、常に人間が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話し合い、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 とは、独立して行動でき、単にルールに従ったり指示を待ったりするだけでないシステムを指します。これらのシステムは、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、実際に行動して目標を達成することができ、しばしば人間がすべてのステップを指導することなく動きます。

従来の AI とは異なり、通常は固定された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げで可能になっています：

• 大規模言語モデル（LLM）： 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行動するのでしょうか？エージェンティック AI は通常、ループと呼ばれるサイクルで動作し、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、学習の段階が含まれます。

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次のとおりです：

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：

1. 環境を認識する: AI システムは、データベースやセンサー、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。

2. 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。

3. 行動を起こす: API や特定の接続方法を使用し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。

4. 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。行動は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？

5. 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、次回はより賢く計画し、将来の行動を調整して、時間とともにより効果的になります。

しばしば、エージェンティック AI システムは、異なることに優れた、または異なる情報にアクセスできる複数の小さな「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、単一のエージェントでは対処でき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 は単なるクールなアイデアではなく、すでに多くの現実の状況で使用されており、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見つけ、問題を特定し、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、需要が急増する時期を予測し、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。単に定型的な回答を提供したり、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ができます。

• 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。

これらの例は、エージェント 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ト AI の利点

エージェント 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、エージェント AI は情報を処理し、行動を取る速度を人間よりもはるかに速くします。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:  エージェント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、事実に基づいた意思決定を自動で行うことができます。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、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:  エージェント 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。ホリデーシーズン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。

全体として、エージェント 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。

エージェント AI を使用する際の難しい部分と考慮すべき点

エージェント 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、導入がうまくいくように慎重に考える必要があります。

以下は考慮すべき一般的な課題です:

• 複雑なワークフローとデータのニーズ:  エージェント 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。これを整備し、データの正確性を確保することはかなりの作業です。

• 責任ある AI の使用:  エージェント 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、異なる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う前に、ワークフローを模擬的に実行し、応答を微調整する方法が必要です。

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、主な問題を解決するために実際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、顧客が不満を抱き、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や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、あまり役に立ちません。

• ベンダーサポート: AI の設定と運用には専門知識が必要であり、ベンダーが対応してくれないと、チームが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ト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が重要である理由を示しています。

適切なエージェント AI ソリューションの選択

適切なエージェント 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、以下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提供する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行う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）、外部ウィキからのアクセスが可能であることが、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できると大きな利点です。

• 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引き継ぎのルールを設定できるべきです。一般的なプリセットトーンでは通常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。エージェント 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、Freshdesk）、チームチャットツール（Slack、Microsoft Teams）、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、スムーズな導入を実現します。

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、シンプルな組み込みツールの欠点を避けるために必要な深さ、柔軟性、制御を得ることができます。

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 / 考慮事項	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	詳細な制御（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は、AI が独立して行動し、意思決定を行うことができることを意味し、オートメーションの未来において重要です。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に進化します。これには課題も伴いますが、効率性、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おり、過去の会話、Google ドキュメント、Confluence、PDF などの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制御できます。

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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