AI エージェントとは?
人工知能 (AI) エージェントは、環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログラムです。目標は人間が設定しますが、その目標を達成するために実行する必要がある最適なアクションは AI エージェントが独自に選択します。例えば、顧客の問い合わせを解決したいコンタクトセンターの AI エージェントを考えてみましょう。エージェントは自動的に顧客にさまざまな質問をし、内部文書で情報を調べ、回答でソリューションを提示します。顧客の応答に基づいて、クエリ自体を解決できるのか、それとも人間に渡すのかを判断します。
AI エージェントを定義する主な原則は何ですか?
すべてのソフトウェアは、ソフトウェアデベロッパーが決定したさまざまなタスクを自律的に完了します。では、AI やインテリジェントエージェントが特別な理由は何でしょうか?
AI エージェントは合理的なエージェントです。自らの認識とデータに基づいて合理的な決定を下し、最適なパフォーマンスと結果を生み出します。AI エージェントは、物理インターフェイスまたはソフトウェアインターフェイスを使用して環境を感知します。
例えば、ロボットエージェントがセンサーデータを収集し、チャットボットが顧客のクエリを入力として使用します。次に、AI エージェントはデータを適用して、情報に基づいた意思決定を行います。収集されたデータを分析して、あらかじめ決められた目標をサポートする最良の結果を予測します。また、エージェントはその結果を使用して、次に実行すべきアクションを策定します。例えば、自動運転車は、複数のセンサーからのデータに基づいて道路上の障害物を回避します。
AI エージェントの使用にはどのようなメリットがありますか?
AI エージェントは、事業運営と顧客体験を向上させることができます。
生産性向上
AI エージェントは、人間の介入なしに特定のタスクを実行する自律型インテリジェントシステムです。組織は AI エージェントを使用して特定の目標を達成し、より効率的なビジネス成果を達成します。ビジネスチームは、反復的なタスクを AI エージェントに委任すると、生産性が向上します。そうすれば、ミッションクリティカルな活動やクリエイティブな活動に注意を向けることができ、組織にさらに価値をもたらすことができます。
コストの削減
企業はインテリジェントエージェントを使用して、プロセスの非効率性、人為的ミス、手動プロセスから生じる不必要なコストを削減できます。自律型エージェントは変化する環境に適応する一貫したモデルに従うため、複雑なタスクを自信を持って実行できます。
情報に基づく意思決定
高度なインテリジェントエージェントは、機械学習 (ML) を使用して大量のリアルタイムデータを収集して処理します。これにより、ビジネスマネージャーは次の行動の戦略を立てる際に、的確な予測を的確に行えるようになります。例えば、広告キャンペーンを実施する際に、AI エージェントを使用してさまざまな市場セグメントの製品需要を分析できます。
カスタマーエクスペリエンスの向上
お客様は、企業とやり取りする際に、魅力的でパーソナライズされた体験を求めます。AI エージェントを統合することで、企業は製品の推奨事項をパーソナライズし、迅速な対応を行い、顧客エンゲージメント、コンバージョン、ロイヤルティを向上させるための革新を行うことができます。
AI エージェントアーキテクチャの主要なコンポーネントは何ですか?
人工知能のエージェントは、独自の目的を達成するためにさまざまな環境で動作する可能性があります。ただし、すべての機能エージェントはこれらのコンポーネントを共有しています。
アーキテクチャ
アーキテクチャはエージェントが動作する基盤です。アーキテクチャは、物理構造でも、ソフトウェアプログラムでも、組み合わせであることがあります。例えば、ロボット AI エージェントは、アクチュエーター、センサー、モーター、ロボットアームで構成されています。一方、AI ソフトウェアエージェントをホストするアーキテクチャでは、テキストプロンプト、API、およびデータベースを使用して自律的な操作を行います。
エージェント機能
エージェント機能は、収集されたデータがどのようにエージェントの目的をサポートするアクションに変換されるかを記述します。エージェント機能を設計する際、デベロッパーは必要な情報の種類、AI 機能、ナレッジベース、フィードバックメカニズム、およびその他のテクノロジーを検討します。
エージェントプログラム
エージェントプログラムは、エージェント機能の実装です。これには、指定されたアーキテクチャでの AI エージェントの開発、トレーニング、デプロイが含まれます。エージェントプログラムは、エージェントのビジネスロジック、技術要件、およびパフォーマンス要素を調整します。
AI エージェントの仕組みを教えてください。
AI エージェントは、複雑なタスクを簡素化および自動化することで機能します。ほとんどの自律型エージェントは、割り当てられたタスクを実行する際に特定のワークフローに従います。
目標を決定する
AI エージェントは、ユーザーから特定の指示または目標を受け取ります。目標を使用して、最終結果をユーザーにとって関連性が高く有用なものにするためのタスクを計画します。次に、エージェントは目標をいくつかの小さな実行可能なタスクに分割します。目標を達成するために、エージェントは特定の順序または条件に基づいてそれらのタスクを実行します。
情報を取得する
AI エージェントは、計画したタスクを正常に実行するための情報を必要とします。例えば、エージェントは顧客の感情を分析するために会話ログを抽出する必要があります。そのため、AI エージェントはインターネットにアクセスして、必要な情報を検索して取得する可能性があります。アプリケーションによっては、インテリジェントエージェントが他のエージェントや機械学習モデルと対話して情報にアクセスしたり、情報を交換したりできます。
タスクを実装する
十分なデータがあれば、AI エージェントは目前のタスクを系統立てて実行します。タスクが完了すると、エージェントはそのタスクをリストから削除し、次のタスクに進みます。タスクが完了するまでの間、エージェントは外部からのフィードバックを求め、自身のログを調べて、指定された目標を達成したかどうかを評価します。このプロセス中に、エージェントは最終結果に達するためにさらに多くのタスクを作成して処理することがあります。
AI エージェントの使用にはどのような課題がありますか?
AI エージェントは、ビジネスワークフローを自動化してより良い成果を上げるのに役立つソフトウェアテクノロジーです。そうは言っても、組織は自律型 AI エージェントをビジネスユースケースにデプロイする場合、以下の懸念事項に対処する必要があります。
データプライバシーに関する懸念
高度な AI エージェントを開発して運用するには、大量のデータを取得、保存、移動する必要があります。組織はデータプライバシー要件を認識し、データセキュリティ体制を改善するために必要な対策を講じる必要があります。
倫理的課題
特定の状況では、深層学習モデルが不公平な、偏った、または不正確な結果を生成する可能性があります。人間によるレビューなどの保護手段を適用することで、顧客はデプロイしたエージェントから有益で公正な回答を受けることができます。
技術的な複雑さ
高度な AI エージェントを実装するには、機械学習技術に関する専門的な経験と知識が必要です。デベロッパーは、機械学習ライブラリをソフトウェアアプリケーションと統合し、企業固有のデータでエージェントをトレーニングできなければなりません。
限られたコンピュートリソース
深層学習 AI エージェントのトレーニングとデプロイには、かなりのコンピューティングリソースが必要です。組織がこれらのエージェントをオンプレミスで実装する場合、簡単にスケールできない高価なインフラストラクチャに投資して維持する必要があります。
AI エージェントのタイプにはどのようなものがありますか?
組織は、さまざまなタイプのインテリジェントエージェントを作成してデプロイします。いくつかの例を以下に示します。
シンプルなリフレックスエージェント
シンプルなリフレックスエージェントは、事前に定義されたルールとその即時データに厳密に基づいて動作します。特定のイベント条件アクションルールを超える状況には応答しません。したがって、同エージェントは、広範なトレーニングを必要としない単純なタスクに適しています。例えば、シンプルなリフレックスエージェントを使用して、ユーザーの会話に含まれる特定のキーワードを検出してパスワードをリセットできます。
モデルベースのリフレックスエージェント
モデルベースのエージェントは単純なリフレックスエージェントに似ていますが、前者の方がより高度な意思決定メカニズムを備えている点が異なります。モデルベースのエージェントは、単に特定のルールに従うのではなく、決定する前に起こりそうな結果と影響を評価します。裏付けとなるデータを利用して、認識している世界の内部モデルを構築し、それを意思決定に活用します。
目標ベースのエージェント
目標ベースのエージェント、またはルールベースのエージェントは、より強力な推論機能を備えた AI エージェントです。エージェントは、環境データを評価するだけでなく、さまざまなアプローチを比較して、望ましい結果を達成できるよう支援します。目標ベースのエージェントは、常に最も効率的な方法を選択します。自然言語処理 (NLP) やロボット工学アプリケーションなどの複雑なタスクを実行するのに適しています。
ユーティリティベースのエージェント
ユーティリティベースのエージェントは、複雑な推論アルゴリズムを使用して、ユーザーが望む最大限の結果が得られるように支援します。エージェントは、さまざまなシナリオとそれぞれの効用価値または利点を比較します。次に、ユーザーに最も多くの報酬を与えるものを選択します。例えば、顧客はユーティリティベースのエージェントを使用して、価格に関係なく、渡航時間が最短の航空券を検索できます。
学習エージェント
学習エージェントは過去の経験から継続的に学習し、結果を改善します。エージェントは、感覚入力とフィードバックのメカニズムを使用して、特定の基準を満たすように学習要素を経時的に適応させます。さらに、問題ジェネレーターを使用して新しいタスクを設計し、収集したデータと過去の結果から自分自身をトレーニングします。
階層型エージェント
階層型エージェントは、階層状に配置されたインテリジェントエージェントの組織化されたグループです。上位レベルのエージェントは、複雑なタスクを小さなタスクに分解し、下位レベルのエージェントに割り当てます。各エージェントは独立して動作し、進捗レポートをスーパーバイジングエージェントに送信します。上位レベルのエージェントは結果を収集し、下位のエージェントが集合的に目標を達成できるように調整します。
AWS は AI エージェントの要件にどのように役立ちますか?
Amazon Connect Contact Lens は、組織がリアルタイムのコンタクトセンター分析を管理および生成するために使用できる自律型 AI エージェントです。お問い合わせの概要を自動的に作成し、顧客分析の傾向を明らかにすることができます。これがその方法です。
- Amazon Connect Contact Lens は、顧客との会話に含まれる機密性の高い顧客データを自動的に検出して編集し、コンプライアンスへの取り組みを強化します
- スーパーバイザーは、Amazon Connect Contact Lens が生成する会話分析から自動的に人間のエージェントをレビューできます
- エージェントは NLP テクノロジーを使用して、顧客が使用する言葉から顧客の感情を捉えて分析します
また、組織は、生成人工知能 (生成 AI) やその他の Amazon Web Services (AWS) の AI サービスを使用して独自の AI エージェントを構築することもできます。AWS は、自律型エージェントを構築、統合、およびスケールするためのマネージドツールを提供することで、技術、インフラストラクチャ、コンプライアンスの課題を克服できるよう支援します。以下に例を示します。
- Amazon Bedrock では、Claude、Llama 2、Amazon Titan など、業界をリードする生成 AI モデルに簡単にアクセスできます
- Amazon SageMaker では、すぐにデプロイ可能でカスタマイズ可能な ML アルゴリズムを使用して AI エージェントを実験、構築、テスト、デプロイできます。
- 深層学習モデル専用の ML 学習アクセラレーターである AWS Trainium で AI エージェントをトレーニング、運用、スケールする
今すぐアカウントを作成して、AWS で AI エージェントの使用を開始しましょう。
