IntroduçãoAI エージェントとは？

単純反射エージェントは、反応が早く、アクションがプリセット ルールと現在のデータまたはキューのみに基づいているため、複雑な推論がなく、即座の応答が要求される比較的シンプルな認知タスクに適しています。 たとえば、会話から特定のキーワードが検出されたときに、顧客のパスワードをリセットするなどです。 または、スマート ホームで、サーモスタットのデータに基づいて温度を設定するなどです。

モデルベース反射エージェントは、データ入力と知覚に基づいて構築された内部モデルを使用し、即時のタスク データを超えるコンテキストに基づいて意思決定を行うため、結果の予測が関係する比較的複雑なタスクに効果的です。 たとえば、マップと現在位置の更新に基づいて、運転ルートを提案するなどです。

目標ベース エージェントは、ルールをさらに一歩進めて、特定の結果を達成するさまざまな経路に推論を適用して評価し、最も効率的なアプローチを選択します。 たとえば、これらのエージェントは、特定の期日やパラメーターを満たす必要のあるタスクのスケジューリングに役立ちます。

その名が示すとおり、学習エージェントは、経験と収集したデータに基づいて継続的に進化し、パフォーマンスを向上させます。 この適応力は、フィードバックとやり取りから学習しながら、ユーザーの好みを正確に反映するようになる推奨エンジンなどのタスクに適しています。

合理的/効用ベース エージェントは、最適なリソース割り当てや最大限の全体的な結果を得るため、効用値やメリットに基づいてオプションを評価するよう設計され、ユーザーの好みや目標に適合する意思決定を行います。 たとえば、アプリケーション ニーズに基づいてコンピューティング リソースをスケールし、パフォーマンスとコストを最適化します。

階層エージェントは、マネージャーのように複雑なタスクを小さなタスクに分解し、従属するタスク専用のエージェントに割り当てます。 高位のエージェントは、結果を収集し、エージェントを調整して、目標を集合的に達成できるようにします。

マルチエージェント システムは、さまざまなレベルの自律性でやり取りを行う多数のエージェントから構成され、互いに調整/競争および通信し、共通目標を達成します。 MAS は、さまざまな用途で複雑な問題の解決や効率の改善に最適です。

ノーコードのエージェント作成

AI エージェントの構築にデータ サイエンスの専門知識は不要であるべきです。 テンプレートと直感的なエージェント作成エクスペリエンスでビジネス ユーザーに力を与える (そして開発者を加速する) ソリューションを探してください。

LLM の選択とカスタマイズ

LLM の選択は、効果的な AI エージェントの設計において重要な要素です。 企業の知識に基礎を置くことで、エージェントの動作を企業の運営方法に一致させ、優れた結果を迅速に得ることができます。 効果的なソリューションは、任意の大規模言語モデル (LLM) と接続し、企業データに基づいてカスタマイズすることができます。

AI スキル

AI エージェントは、特定のスキルを持たせてビジネス タスクを実行するように作成できます。 スキルは、互いにリンクされた生成 AI プロンプトの集合を表します。 生成 AI 機能のセットを、AI スキルにパッケージングし、他の人が再利用して、エージェント開発を迅速化できるようにすることで、迅速なエージェント型自動化を促進するプラットフォームを探してください。

統合

その名が示すように、エージェント型自動化には、生成 AI を自動化ワークフローにシームレスに統合できる機能が必要です。 生成 AI の自動化への組み込みは、AI エージェントが認知タスクを大規模に実行できるようにするためのカギです。 AI を活用する自動化プラットフォームによって提供されるセキュリティおよびコンプライアンス フレームワークは、AI エージェント導入の安全性とコンプライアンスを決定づけます。 オープン アーキテクチャを通じた統合の柔軟性、堅牢なプラットフォーム セキュリティ、AI と自動化の両方のガバナンス機能を提供するプロバイダーを特定してください。

マルチエージェント オーケストレーション

AI エージェントには、ミッション クリティカルな企業プロセス全体にわたってチームを構成し、企業アーキテクチャに統合できる機能が必要です。 多数の AI エージェントを整理して調整するには、堅牢なプロセス オーケストレーション ツールとマルチエージェント オーケストレーション機能を備えたソリューションを選択する必要があります。 直感的なワークフロー設計、プラグアンドプレイの統合と API、堅牢なタスクの自動化とスケジューリング、リアル タイムの監視、分析など、さまざまな機能一式を包括的に揃えたソリューションを探してください。

AI ガバナンス

責任ある AI ポリシーを実施し、企業データを保護するには、AI のすべての活動と応答に対する完全な可視性が必要です。 企業ソリューションは、一貫した使用と人間による検証のためのガードレールを設定し、プロンプトやモデルの応答の内容を機密性と関連性の観点から確認し、エージェントとモデル両方のパフォーマンスを監視および監査することを可能にします。 プロンプトとモデルの応答に関するログと分析は、モデルのパフォーマンスと精度に関するインサイトを提供できる必要があります。

データ プライバシーの管理

エンタープライズ エージェント オートメーション ソリューションは、業界固有の規制に準拠し、機密情報の暗号化を含む GDPR とデータ プライバシーの原則を遵守して、必要不可欠なデータのみを保存するクラウド ストレージを提供できます。 求めるべきソリューションに不可欠な機能には、保存データ用の AES-256、通信用の SSL/TLS などの堅牢な暗号化モデル、特権アクセス管理プラットフォームと統合されたセキュアな資格情報ストレージおよび管理、RBAC による厳格なアクセス制御、そして SAML、MFA、OAuth などの認証手段が含まれます。 求めるべき認証： SOC 1 Type 2、SOC 2 Type 2、ISO 27001、HITRUST、ISO 22301。

多重セキュリティ

エージェント型自動化ソリューションは、データ暗号化とプライバシー コンプライアンスの順守を備えた堅牢なマルチテナントのクラウドネイティブ環境を提供する必要があります。 主要な業界のデータ基準およびセキュリティ認証の遵守は、データ保護を確実にするために不可欠です。 ISO27001や SOC 1 & 2 Type 2 などのセキュリティ認証を取得しているソリューションを選択しましょう。

カスタム AI エージェントの作成は、急速にすばやく簡単にできるようになっています。データ サイエンスの専門知識も必要ありません。 最近まで、AI エージェントの構築とエージェント型自動化では、エキスパート レベルの AI 開発者が、LLM 機能とカスタムビルドのコードを接続して、統合エージェントを作成する必要がありました。 LLM プロンプトの設計とテストにおける細かく繊細な技術が、開発の大きな障壁となっていました。 しかし今日では、AI エージェントを構築するための新しいノーコード ツールが急速に状況を変革しています。事前に構築されたモデル コネクター、ヒューマンインザループを簡単に追加できる機能、組み込みの安全ガードレールによって、ビジネス ユーザーでもエージェントを作成できるようになってきています。

ビジネス向けの AI エージェントの応用は、マルチエージェント システムや エージェント間システムへの応用に移行しています。 連結されたエージェントのシステムの活用は、組織が AI テクノロジーを導入して、優れた効率とコラボレーションを実現する大きなチャンスとなります。 これらのシステムの特徴は、複数の AI エージェント間の通信と調整です。シームレスな意思決定を促進し、リソースの割り当てを最適化して、自律動作を迅速化します。 複雑な目標をコンポーネントに分解し、個々の AI エージェントの特定の能力を活用することで、マルチエージェント システムは、企業の業務全体で AI を活用した自動化機能をオーケストレーションできます。 エージェント間のやり取りの進歩によって、相互接続された AI エージェント間で集合的に問題を解決できるため、組織内および組織間の複雑なビジネス エコシステムで活躍できるようになっています。

エージェント AI とそれをサポートする AI テクノロジーは、いくつもの産業を変革する可能性がすでに実証されています。 企業が AI エージェントの開発と導入を受け入れ、加速させる中で、ガバナンス フレームワーク、倫理的考慮事項、規制監督の性質は、企業にとって広く影響を及ぼす変化し続ける課題となっています。 グローバル レベルでの協調的な取り組みは、検証可能な誠実性、データ保護、透明性、アクセス、悪用といった幅広い問題に対処しようとするものです。また、マルチエージェント システムの敏捷なガバナンスと戦略的監督が必要とされる問題にも対処します。 ガバナンスと責任ある AI の新しい標準が策定されれば、AI の進展とビジネスへの応用の次の波が形作られるでしょう。 公認されたガバナンス フレームワークと倫理ガイドラインに基づいたエージェント型自動化を実施することで、信頼を確立し、長期的な成功を可能にします。