フリーランス求人を探す【初心者向け】AIエージェントとは？ 基礎知識や特徴を分かりやすく解説
デジタル技術を活用し、業務効率化と人手不足の解消が求められる中、自律的に行動できる「AIエージェント」が注目されています。 この記事ではAIエージェントについて解説します。
AIエージェントを活用すれば人間の介入を最小限に抑えつつ、業務効率化することが可能です。次世代サービスとして注目を浴びているため、AIエージェントの基礎知識を身に付けたい方は、この記事を読んでみてください。
目次
AIエージェントとは
AIエージェントとは、人間の指示を待たずに自ら判断してタスクを実行するように開発されたプログラムのことです。経験を通じて学習していき、目標達成に向けて自ら行動します。人間の介入を最小限に抑えつつ、業務効率化できるとして注目を集めている次世代サービスです。AIエージェントは、以下の4つの機能で構成されています。
・AIエージェントの機能
| 環境認識機能 | 周囲の状況を把握する |
|---|---|
| センサー機能 | センサーで外部情報を収集する |
| 意思決定メカニズム | 機械学習やルールベースエンジンにより、最適な行動を選択する |
| アクチュエーター | API呼び出しやシステム操作でタスクを実行する |
AIエージェントの定義と特徴
AIエージェントは、人間の指示を待たずに自ら判断してタスクを実行することができます。その理由は、状況に応じて判断を下し行動することができて、軌道修正まで行えるためです。ここでは、AIエージェントの能力をご紹介します。
状況に応じた判断能力
AIエージェントは、人間が指示を与えなくても、自ら周囲の状況を把握して最適な判断を下し行動することができます。例えば、業務に予想外のトラブルが発生した場合でも、異常を検知して対応策を講じることができます。
人間の指示に従うだけでなく状況を把握して、臨機応変に対応できることがAIエージェントの魅力です。状況に応じた判断が下せるため、人間の介入を最小限に抑えつつ業務効率化できるとして注目を浴びています。
環境に対する認識機能
AIエージェントは、業務システムや外部環境の状況を把握した上で、適切な行動を取ることを得意としています。 センサーを通じて外部データ（業務システムの動作状況、操作ログ、センサーデータなど）を収集・分析して、現在の状況を正確に把握することが得意です。
このようなモニタリングにより、環境の変化に素早く対応できるようになります。つまり、システムトラブルの兆候を検知して対処したり、ユーザーの行動を予測して先回りして準備したりすることができ、よりスムーズなオペレーションが実現できます。
目標達成への行動
AIエージェントは、目標達成に向けて必要なアクションを決めて行動に移すことができます。 例えば、売上目標や納期などの目標を設定すると、目標達成するために必要なアクションを逆算して計画を立てて実行してくれます。
また、目標と進捗状況の差を把握しており、乖離した場合には原因を特定して再度調整することも可能です。このように自律的な行動を得意としているため、AIエージェントを活用すれば、人間による指示や進捗管理の手間を減らすことができます。
継続的な学習と適応
AIエージェントはタスクを実行するだけでなく、継続的な学習によりパフォーマンスを上げていくことができます。 過去の成功パターンや失敗パターンを分析して、次回はどのような施策を打つべきか判断を下せます。また、人間によるフィードバックを取り込むことも可能です。
導入当初よりも経験を積むことで対応力が向上していくため、問い合わせ対応の精度を上げることができます。
AIエージェントと生成AIの違い
生成AIとは、人間の指示に従って動画や画像、文章を生成することができるソフトウェアプログラムです。一方で、AIエージェントは人間の指示を待たずに自ら判断してタスクを実行することができるソフトウェアプログラムとなっています。AIエージェントと生成AIの違いをまとめると、以下のようになります。
| 生成AI（ChatGPTなど） | AIエージェント | |
|---|---|---|
| 機能 | コンテンツ生成、質問応答 | タスク実行 |
| 自律性 | 低い(受動的) | 高い(能動的) |
| 継続性 | 単発的 | 連続的 |
| 環境認識 | 限定的 | 広範囲 |
| ツール活用 | 単独で動作 | APIを組み合わせて動作 |
| 利用用途 | 情報整理、文章生成、アイデア出し | 業務自動化、意思決定支援 |
| 学習能力 | 事前学習に依存する | 継続的に学習できる |
AIエージェントが注目される背景と理由
企業を取り巻く環境の変化が関係しており、あらゆる業界でAIエージェントの導入が加速しています。ここでは、AIエージェントが注目される背景と理由について解説します。
人材不足の解消
AIエージェントを活用すれば、人材不足を解消できます。 日本は少子高齢化社会で人材不足の問題が深刻化しています。多くの企業が採用難に直面しており、IT技術を活用して業務効率化や業務自動化が急務となっている状況です。
AIエージェントを活用すれば、スタッフの業務を補完・代替でき人材不足の解消ができます。人間の介入を最小限に抑えつつ、業務効率化できることが利点です。定形業務をAIエージェントに任せれば、スタッフにはコア業務に集中してもらえるようになります。
ビジネスにおける業務の複雑化
顧客ニーズの多様化や市場の変化が加速し、商品やサービスのライフサイクルが短くなっている中で、従来の運用では対応しきれない場面が増えてきています。
AIエージェントは、顧客ニーズの多様化や市場の変化を検知して適切な判断を下し、軌道修正することを得意としています。また社内外のデータを収集・統合・分析して適切な意思決定ができるように支援することも得意です。つまり、AIエージェントを活用すれば、ビジネスが複雑化している状況でも的確な判断と最適なアクションが可能になります。
市場でのデジタル競争の激化
デジタル技術の進展により、企業競争が激化しています。デジタル技術を駆使して業務効率化を行うだけに留まらずビジネスモデルを刷新する企業も登場してきました。つまり、デジタルを活用して新たな価値を創り、企業競争力を高める必要があります。
このような状況の中で、AIエージェントを戦略的に活用し競合他社との差別化を図る動きが出てきました。ビジネス競争力の源泉が人から仕組みへと移行する中、AIエージェントの活用は企業の成長戦略において不可欠な存在となりつつあります。
働き方改革の対応
働き方改革により、企業には従業員が働きやすい職場環境づくりが求められるようになりました。従業員が仕事にやりがいを感じながら働けるように、AIエージェントに単調な反復作業を任せて、従業員には経営戦略に直結する仕事や創造的な仕事を行えるようにする企業が増えてきました。
AIエージェントに単調な反復作業を任せれば、定型業務の負担が軽減され長時間労働の是正もできます。ワークライフバランスの改善が進めば、働きやすい職場だと感じてもらえて人材が定着することでしょう。
AIエージェント関連の案件を探すなら、エンジニア向けのエージェントサイトBIGDATA NAVI（ビッグデータナビ）があります。業界最大級の案件数を誇り、機械学習・AIなどの先端案件が豊富であることが魅力です。
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AIエージェントを使用するメリット
AIエージェントは業務効率化のほか、生産性の向上、コスト削減、意思決定支援、顧客体験の向上などの価値をもたらすものです。ここでは、AIエージェントを使用するメリットについて解説します。
生産性の向上
AIエージェントは単純作業のほか、例外処理や判断が求められる業務にも対応できるため、生産性向上に貢献します。 例えば、請求書処理では請求書内容の妥当性をチェックして承認者へ依頼まで担当してくれるため、処理時間の短縮や精度向上が見込めます。
AIエージェントに単調な反復作業を任せれば、従業員は経営戦略に直結する仕事や創造的な仕事に集中することができ、限られたリソースでも企業が成長していけるようになります。
コスト削減
AIエージェントを活用すれば、単調な反復作業を行っていた人材が不要になりコストを削減することができます。また、入力ミスや確認漏れなど人為的ミスを防ぐことで、修正や再対応にかかるコストも削減することが可能です。
AIエージェントは状況の変化にも柔軟に対応できるため、人間による指示や進捗管理の手間を減らすことができます。人間が手間をかけずに業務効率化・業務自動化を図れるためコスト削減につながるサービスとして注目を浴びています。
情報に基づいた意思決定
AIエージェントは、複雑なルールや条件分岐を正確に処理し判断を下すことができます。
業務システムや外部環境に関する情報をリアルタイムで収集・統合・分析し、人間では見落としやすいパターンや相関関係を発見することも得意です。そのため、経営戦略など重要な意思決定支援にも貢献します。
例えば、広告のキャンペーン計画では需要を分析し、ターゲットや配信タイミングを提案してくれるAIエージェントが登場してきており注目を浴びています。
顧客体験の向上
AIエージェントは、24時間365日対応することができます。そのため、AIエージェントを活用すれば人手が不足しやすい業務時間帯でも安定稼働するのが魅力です。特に、カスタマーサポートや監視業務のようなオペレーションにおいて効果を発揮します。
また、顧客の行動履歴などに基づいてパーソナライズ化した提案をすることも得意です。一貫した対応とスピード感を得意とするAIエージェントが顧客対応に活用すれば、顧客体験を向上させることができます。
AIエージェントを使用するときの課題
AIエージェントは多くのメリットをもたらす一方で、導入や運用時には慎重な対応が求められます。情報の正確性やセキュリティ、法的責任などはAIエージェントを活用する上で避けて通れない検討事項です。ここでは、AIエージェントを使用する際に想定される課題と考慮点をご紹介します。
ハルシネーションの発生
AIエージェントは、高度な処理能力を持つ一方で事実と異なる情報を提供するハルシネーションが発生する可能性があります。 そのため、経営戦略の立案など重要な判断をしたり顧客対応を任せたりする場合には、AIエージェントの内容が正確かどうかを人間が確認するプロセスが不可欠です。
また、アルゴリズムの設計や学習データに偏りがあると、誤った回答を導き出します。このようなリスクを軽減するために人によるレビュー体制を整備しておきましょう。
セキュリティとプライバシー保護
AIエージェントは、業務上のデータや個人情報を取り扱うため、セキュリティとプライバシーの保護は最優先事項となります。情報漏えいや不正アクセスを防ぐためにもデータの暗号化やアクセス権限の管理などの対策が不可欠です。
またAIエージェントが予期しない挙動をした場合の影響を最小限に抑えるためにも包括的なリスク管理計画を立てておく必要があります。システム障害への備えや復旧手順も含め、対処フローを整えておくようにしましょう。
法的・倫理的問題
AIエージェントは自律的に行動できますが、プロセスがブラックボックス化してしまう恐れがあります。判断の根拠が不透明なまま運用し続けると万一のトラブル時に責任の所在が曖昧になります。そのため、判断の透明性を確保したり説明責任を果たせたりする体制が欠かせません。
企業としての信頼性を保つためにも、AIの扱いには慎重な姿勢が求められます。倫理的に問題のある行動を避けるためにも、倫理ガイドラインを策定し、遵守するようにしましょう。
専門知識を持つ人材不足
AIエージェントの導入には、業務の複雑さや判断スピード、精度などを踏まえたサービス選定が必要不可欠です。また既存システムとの連携やインフラ環境、API接続の有無、継続的な学習データの準備・評価体制などを検討する必要があります。
つまり、AIエージェントの導入・運用するための高度な専門知識が求められます。しかし、AIエージェントを活用するための専門知識を持つ人材は限られており、社内で人材確保するのが難しい現状です。そのため、外部の専門家やベンダーとの連携も視野に入れてみましょう。
AIエージェントの主な種類
AIエージェントには「反応型エージェント」「目標ベース型エージェント」「効用ベース型エージェント」「モデルベース型エージェント」「階層型エージェント」「学習エージェント」があります。目的や利用シーンに応じて最適なものを選ぶようにしましょう。
反応型エージェント
反応型エージェントは、定義されたルールに従って動作するシンプルなプログラムです。ルールに基づいて反応するため複雑な判断や予測を行わず、決められた動作をします。このような特徴があるため、カスタマーサポートの定型業務や受発注管理業務において高い効果を発揮します。
反応型エージェントはトレーニングが不要で、導入が容易なこともメリットです。ただし、イレギュラー対応には不向きなため、運用範囲は限定的になります。
目標ベース型エージェント
目標ベース型エージェントは、設定した目標の達成に向けて行動するプログラムです。目標から逆算して最適なアクションを導き出すことを得意としているため、営業管理や生産計画の最適化に効果を発揮します。
目標ベース型エージェントは、複数の項目を評価し、最適な方法を選択します。反応型エージェントでは対応が難しい業務でも柔軟な対応が可能です。 自然言語処理（NLP）やロボティクスにも活用でき、業務改革にも役立つプログラムとして注目を浴びています。
効用ベース型エージェント
効用ベース型エージェントは、複数の選択肢や条件を比較・評価し、最も価値が高いと判断される行動を選ぶプログラムです。
効用ベース型エージェントは、単純な正解だけでなく「どれが最も望ましいか」という効用を導き出すことを得意としています。多角的な視点から状況を分析し、バランスの取れた判断を支援できることが大きな特徴です。そのため、投資判断やリスク管理など、複雑な意思決定が求められる場面での活用が進んでいます。
モデルベース型エージェント
モデルベース型エージェントは、内部モデルを用いて現在の状況を理解し、将来の変化を予測した上で行動するプログラムです。将来起こり得る結果やその影響を事前に評価しながら意思決定を行います。
内部モデルは、過去のデータ等に基づいて構築されており、在庫管理や需要予測といった、将来の変動を見越した対応が得意です。先読みと判断を組み合わせた高度な意思決定支援を行える点が大きな特長となっています。
階層型エージェント
階層型エージェントは、複数のエージェントが異なるレベルで連携・協調しながら動作する仕組みです。階層ごとに分担・最適化することで、全体としての業務効率と精度を高めることができます。
上位のエージェントが全体の状況を監視・調整し、下位のエージェントが個別のタスクを実行することで、業務を遂行していきます。 複雑な業務プロセスや多段階のフローが存在する領域において、効果的な管理が得意分野です。特に、サプライチェーン管理や大規模なオペレーション業務で力を発揮します。
学習型エージェント
学習型エージェントは、実際の業務経験やフィードバックを通じて、継続的に自らの判断精度や処理能力を向上させるタイプです。 過去のデータや結果をもとにパターンを学び、時間の経過とともにより複雑な状況にも柔軟に対応できるようになります。
このような特性により、品質管理や異常検知といった精度が求められる業務領域で高い効果を発揮します。初期段階では十分なパフォーマンスを出せなくても、運用を重ねることで改善されていく点が大きな特長です。
まとめ
AIエージェントとは、人間の指示を待たずに自ら判断してタスクを実行するように開発されたソフトウェアプログラムです。
AIエージェントを使用すると人手不足やビジネス競争力の停滞などの課題を解決することができます。また、経営戦略の策定など重要な意思決定も行いやすくなります。近年、AIエージェントを活用する企業が増えているため、この記事を読んで興味を持った方は、ぜひ活用してみてください。
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