人工知能エージェンシーの台頭：2025年におけるあなたのビジネスへの影響

毎週のように新しい政府主導のAIイニシアチブについて耳にします。NSAの人工知能セキュリティセンターからホワイトハウスAI評議会まで、これは連邦機関だけのトレンドではなく、私たち全員が人工知能について考え始めるべき大きなヒントです。企業はAIを活用してより多くのことを成し遂げたいと考えていますが、多くの企業はセキュリティ、コントロール、責任ある使用についても（当然ながら）少し不安を感じています。これらはまさに、これらの政府グループが取り組むために設立されている問題です。

このガイドでは、「人工知能機関」とは実際に何なのか、政府とビジネスの両方での意味を分解します。彼らが基づいている核心的なアイデアを見て、開発者チームや政府規模の予算を必要とせずに、AIサポートエージェントの責任ある「機関」を構築する方法をお見せします。

人工知能機関とは何か？

「人工知能機関」という用語はますます頻繁に登場しており、実際には2つの意味が重なり始めています。1つはガバナンスとセキュリティに関するもので、もう1つは実際に作業を行う技術に関するものです。

政府の監督とセキュリティ

政府の世界では、人工知能機関はAIの責任ある使用を指導、保護、促進するために設立された正式なグループです。国のAI戦略と安全性のための管制塔のようなものと考えることができます。

例えば、NSAの人工知能セキュリティセンター（AISC）は、国家のAIシステムを脅威から保護し、セキュリティのベストプラクティスを作成することに焦点を当てています。国土安全保障省（DHS）は、国境の安全から犯罪の調査まで、あらゆることにAIを使用していますが、その使用が責任あるものであることを保証する厳格な枠組みの下で運営されています。米国政府説明責任局（GAO）は、すべての連邦機関が従うべきガバナンス、データ、パフォーマンス、モニタリングの原則を概説したAI説明責任フレームワークをまとめています。

自律的AIエージェント

技術の世界では、この用語は少し異なる意味を持ちます。「AIエージェント」は、特定の目標を達成するために自ら行動できるソフトウェアのことです。環境を認識し（新しいカスタマーサポートチケットを読むなど）、最適な行動を決定し、それを実行します。

これらのエージェントを集めて複雑なタスクを自動化すると、内部の人工知能機関をほぼ作成していることになります。政府機関を導く原則は、今や企業が自分たちの自律的AIエージェントを設定する方法の標準になりつつあります。自動化の利点を得ながら、依然として自分が運転席にいることを保証することが重要です。

主要な人工知能機関フレームワークからの重要な原則

政府は新しい技術を採用するのが遅いことがありますが、彼らが確立する原則は、AIを安全かつ効果的に使用しようとする企業にとって非常に有用です。GAOのようなフレームワークから最も重要なアイデアを4つの主要な分野に絞り込むことができます。

コントロールと説明責任の確立

ガバナンスは、AIがどのように機能するかについて明確なルールを設定することに他なりません。何ができるのか？何ができないのか？そして、それが行うことに対して誰が責任を持つのか？GAOはこれに重きを置いて説明責任を確保しています。企業にとって、これは大きな問題です。適切なガバナンスがなければ、AIは「スクリプトから外れ」、顧客に誤った情報を提供したり、承認していない行動を取ったり、一般的に混乱し、リスクのある状況を作り出します。

市場に出回っている多くのAIツールはブラックボックスで、どのように動作するかについてほとんど発言権がありません。対照的に、eesel AIのようなプラットフォームは、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを中心に構築されています。AIが処理するチケットと、エスカレーションやレビューのためのタグ付けなど、正確なアクションを定義することができます。常にコントロールを持っています。

品質とセキュリティの確保

これは、信頼性があり、代表的で、安全なデータを使用してAIをトレーニングし、運用することに関するものです。国家地理空間情報局の大規模な$7億ドルのデータラベリングの取り組みは、政府がAIのパフォーマンスのためのデータ品質をどれほど真剣に考えているかを示しています。企業にとって、それはAIが学ぶ情報の質に依存していることを意味します。インターネット全体でトレーニングされた一般的なモデルを使用すると、一般的で役に立たない回答が得られます。

さらに重要なのはデータプライバシーです。プライベートな顧客との会話が、競合他社にもサービスを提供するモデルのトレーニングに使用されることは許されません。eesel AIは、過去のチケット、ヘルプセンターの記事、内部文書を安全にトレーニングすることで、あなたのビジネスを理解します。あなたのデータは他の企業のための一般化されたモデルのトレーニングに使用されることはなく、EUデータ居住地のような機能でコンプライアンスを維持します。

一貫性と信頼性のある結果を生み出す

AIはその仕事を正確かつ一貫して行う必要があります。国防総省のデジタルおよび人工知能オフィス（CDAO）は、AIの採用を加速して「意思決定の優位性」を生み出すことに焦点を当てていますが、これは信頼性のあるパフォーマンスなしには不可能です。企業にとって、AIが顧客の問題を正しく解決することを信頼できなければ、常にその作業をチェックしなければなりません。実際にどのようにパフォーマンスするのかがわからないまま、何かを展開することはできません。

これは多くのプラットフォームの弱点です。eesel AIには、過去の数千のチケットでAIをテストできる強力なシミュレーションモードが含まれています。どのように応答したかを確認し、解決率の正確な予測を得て、実際の顧客と対話する前にそのパフォーマンスを調整できます。

時間とともに適応し改善する

最後に、AIのパフォーマンスを時間とともに監視し、関連性と信頼性を維持する方法が必要です。ビジネスは常に変化し、製品が更新され、顧客の問題が進化します。AIはあなたと共に進化する必要があります。「設定して忘れる」心構えは、すぐに時代遅れのAIを生み出し、解決するよりも多くの問題を引き起こします。

eesel AIの実用的なレポートは、AIが処理したチケットの数を超えて、ナレッジベースのギャップを指摘し、顧客の質問のトレンドを強調し、AIと全体的なサポート運用の両方を継続的に改善するための明確なロードマップを提供します。

ビジネスの責任ある人工知能機関を数分で構築する方法

責任ある内部人工知能機関を構築するには、政府規模の予算や1年にわたるプロジェクトは必要ありません。適切なプラットフォームを使用すれば、現代のソフトウェアツールのシンプルさでエンタープライズグレードのコントロールとセキュリティを得ることができます。

graph TD  

A[eesel AIにサインアップ] --> B(ヘルプデスクを接続);  

B --> C{ナレッジソースを接続};  

C --> D[Google Docs, Confluenceなど];  

C --> E[過去のサポートチケット];  

C --> F[ヘルプセンターURL];  

D & E & F --> G(AIのペルソナとアクションを設定);  

G --> H(過去のチケットでシミュレーション);  

H --> I{パフォーマンスをレビュー};  

I --> J[自信を持ってローンチ];  

自己サービスでシンプルなセットアップで人工知能機関を始める

多くのAIソリューションは過去にとらわれているように感じられ、長い販売サイクル、必須のデモ、複雑な開発者作業を強制され、始めるのに大きな障壁を作り、ただ遅らせるだけです。

eesel AIでは、アプローチは完全に自己サービスです。サインアップし、ヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）を接続し、ナレッジソースを追加し、数分でAIエージェントを立ち上げることができます。始めるのに営業担当者と話す必要すらありません。

瞬時にすべての知識を統合する

あなたの会社の知識はおそらく至る所に散らばっています：過去のチケット、Confluenceの内部ウィキ、Google Docsのプロジェクト計画、Slackのスレッドに埋もれています。ほとんどのAIツールは単一のソース、例えば公開ヘルプセンターにしかアクセスできず、それがどれほど役立つかを大幅に制限します。

eesel AIは100以上のソースとシームレスに接続します。ヘルプセンターを読むだけでなく、過去のサポート会話のニュアンスから学び、ブランドの独自の声を採用します。成功したチケット解決から自動的にドラフトナレッジベース記事を生成し、既に効果があるとわかっているコンテンツで情報のギャップを埋めることもできます。

カスタマイズ可能なワークフローエンジンでAIを完全にコントロールする

AIに対する一般的な恐れはコントロールを失うことです。処理すべきでない返金を処理したらどうしますか？または、機密性の高いセキュリティの質問に答えようとしたらどうしますか？これらはほとんどの既製AIツールに対する正当な懸念です。

eesel AIは、プロセス全体を細かくコントロールすることができます。プロンプトエディタを使用してAIの性格と声のトーンを定義できます。カスタムルールを作成して、パスワードリセットや「注文はどこにありますか？」の質問など、特定のタイプのチケットのみを選択的に自動化することができます。より複雑なものについては、人間に自動的にエスカレーションしたり、チケットにタグを付けたり、Shopifyからリアルタイムの注文情報を検索するカスタムAPIアクションを実行するように指示することができます。

自信を持ってAI機関をテストし、段階的に展開する

テストせずに新しいAIを顧客に展開することは大きなリスクです。しかし、ほとんどのベンダーは、実際の顧客とそのユニークな問題に対してどのようにパフォーマンスするかについて何も教えてくれない既製のデモしか提供していません。

eesel AIのシミュレーションモードはここで非常に役立ちます。過去の数千のチケットでAI設定を実行し、正確にどのように応答したかを確認できます。これにより、解決率と潜在的な節約に関する正確なデータに基づいた予測が得られます。自信が持てたら、特定のメールアドレス、特定のタイプのチケット、または1つのサポートチャネルから段階的に展開を開始できます。

このビデオは、AIエージェントが何であるか、そしてそれが現代の人工知能機関の核心を形成する方法を明確に説明しています。

プロのヒント: 最も繰り返しの多い3〜5種類のチケットタイプを自動化することから始めましょう。eesel AIのシミュレーションレポートを使用して、この低いハードルを特定し、AIエージェントの範囲を拡大する前に自信を築きましょう。

人工知能機関の実装アプローチの比較

ここでは、AIを実装する従来の複雑な方法と、eesel AIのようなプラットフォームが可能にする現代のアジャイルアプローチの違いを簡単にまとめます。

機能	従来のAIプラットフォーム	eesel AI
セットアップ時間	数ヶ月、開発者と営業の呼び出しが必要	数分、完全に自己サービス
ガバナンス	硬直的、「ブラックボックス」ルール	自動化とアクションの完全なコントロール
データソース	制限されており、通常は公開ヘルプセンターのみ	100以上の統合（チケット、ドキュメント、ウィキ）
テスト	基本的なデモまたはテストなし	自社データでの強力なシミュレーション
価格設定	複雑で、しばしば解決ごとの料金	透明で予測可能なプラン

人工知能機関の未来は責任あるアクセス可能なもの

政府の人工知能機関の台頭は、より成熟し、責任あるAIへのアプローチへの広範なシフトを示しています。ガバナンス、データ品質、パフォーマンス、モニタリングの原則はもはやオプションの追加ではなく、信頼を築き、実際の長期的な結果を得るために不可欠です。

企業にとって、良いニュースは、これらの原則に従うことがより複雑さや遅延を意味する必要はないということです。適切なツールを使用すれば、安全でコントロール可能な強力なAIシステムを構築するのがこれまで以上に簡単です。

eesel AIのようなプラットフォームを選ぶことで、非常に効果的なAIエージェントを展開し、セキュリティ、透明性、完全なコントロールを維持できます。現代のAIのすべての利点を享受しながら、最高の責任基準を守ることができます。

自分の責任あるAI機関を構築する準備はできましたか？無料のeesel AIトライアルを今すぐ始めて、数分でどれだけ自動化できるかを確認してください。