エージェンティックAIとは？未来を切り拓く知能システムの全貌

エージェンティックAIは?

人工知能（AI）エージェンティックとは、ユーザーや他のシステムの代わりに、自律的にタスクを実行できるシステムやプログラムのことを指します。これらのエージェントは、ワークフローを設計し、利用可能なツールを活用して動作します。

エージェンティックAIは、自然言語処理を超えて、意思決定、問題解決、外部環境との相互作用、アクションの実行など、幅広い機能を持つことができます。

これらのエージェントは、ソフトウェア設計やIT自動化、コード生成ツール、会話型アシスタントなど、さまざまな企業のコンテキストで複雑なタスクを解決するために導入されています。エージェンティックAIは、大規模言語モデル（LLM）の高度な自然言語処理技術を活用し、ユーザー入力を段階的に理解・応答し、適切なタイミングで外部ツールを呼び出すことができます。

エージェンティックAIの仕組み

エージェンティックAIの中核には 大規模言語モデル（LLM） があります。そのため、エージェンティックAIは LLMエージェント とも呼ばれます。従来のLLM（例えばIBM® Granite™モデルなど）は、訓練データに基づいて応答を生成し、知識や推論に限界があります。しかし、エージェント技術では ツール呼び出し（Tool Calling） を活用し、最新情報の取得、ワークフローの最適化、タスクの自動分解を行うことで、複雑な目標を達成します。

このプロセスを通じて、エージェンティックAIは時間の経過とともにユーザーの期待に適応することを学習します。エージェントが過去のインタラクションを記憶し、将来の行動を計画できるため、よりパーソナライズされた体験と包括的な応答が可能になります。このツール呼び出しは人間の介入なしで実行できるため、AIシステムの実世界での応用範囲を広げることができます。

エージェンティックAIの目標達成プロセス

エージェンティックAIがユーザーの設定した目標を達成するためのプロセスは、以下の3つの段階で構成されます。

目標の設定と計画

エージェンティックAIは自律的に意思決定を行いますが、人間が目標と環境を定義する必要があります。エージェントの行動は、次の3つの要素に影響されます。

• 開発者 ：エージェントの設計と訓練を行うチーム
• デプロイ担当者 ：エージェントを導入し、ユーザーに提供するチーム
• ユーザー ：エージェントに特定の目標を指示し、利用可能なツールを設定する

目標と利用可能なツールが定義されると、エージェントは タスクの分解（Task Decomposition） を行い、目標達成のための計画を立てます。単純なタスクであれば計画は不要で、エージェントは応答を反復的に改善することで目標を達成できます。

ツールを活用した推論

エージェンティックAIは、得られた情報に基づいてアクションを決定します。すべての情報を事前に持っているわけではないため、必要な情報を取得するために 外部ツール を活用します。例えば、外部データセット、Web検索、API、他のエージェンティックAIなどを利用し、知識を更新しながら計画を進めます。

例: サーフィン旅行の最適な時期を予測する

• ユーザーが「来年ギリシャでサーフィンに最適な週を予測して」とエージェンティックAIに依頼する。
• LLM自体は天気予報に特化していないため、過去数年間のギリシャの天気データを取得。
• しかし、それだけでは最適なサーフィン条件を判断できないため、サーフィン専門のエージェンティックAIに問い合わせる。
• 高波や晴天がサーフィンに最適であると学習し、データを統合して最適な週を予測し、ユーザーに提示。

このように、エージェントは ツール間の情報共有 により、従来のAIモデルよりも汎用性の高い推論が可能になります。

学習と反省

エージェンティックAIは、他のエージェントや ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL） などのフィードバックを活用し、応答の精度を向上させます。例えば、前述のサーフィンの例では、ユーザーのフィードバックや他のエージェントの意見を学習し、次回の予測精度を向上させることが可能です。

このプロセスは 反復的な改良（Iterative Refinement） と呼ばれ、エージェントが過去の失敗から学習し、改善を重ねることができます。

エージェント型と非エージェント型AIチャットボットの違い

エージェンティックAIの種類

エージェンティックAIは、異なるレベルの能力を持つように開発できます。単純な目標に対しては、不要な計算負荷を避けるためにシンプルなエージェントが適していることがあります。最も単純なものから最も高度なものまで、主に5種類のエージェントがあります。

単純反射型エージェント (Simple Reflex Agents)

単純反射型エージェントは、最もシンプルなエージェントで、現在の知覚に基づいて行動を決定します。このエージェントは記憶を持たず、不足した情報を他のエージェントと共有することもありません。あらかじめ定義された「反射」またはルールに従って動作します。

このエージェントは、未知の状況に直面した際に適切な対応を取ることができません。そのため、すべての必要な情報にアクセスできる完全に観察可能な環境でのみ効果的に機能します。

例: 毎晩決まった時間に暖房をオンにするサーモスタット。「もし午後8時になったら、暖房をオンにする」といったルールに基づいて動作します。

モデルベース反射型エージェント (Model-Based Reflex Agents)

モデルベース反射型エージェントは、現在の知覚情報と記憶を利用して、内部モデルを維持します。新しい情報を受け取るたびに、この内部モデルが更新されます。このエージェントの行動は、モデル、ルール、過去の知覚情報、および現在の状態に依存します。

単純反射型エージェントと異なり、記憶を保持し、部分的に観察可能な環境や変化する環境でも機能できます。ただし、依然として固定のルールに制約されます。

例: ロボット掃除機。掃除中に家具などの障害物を感知し、回避しながら動作します。また、すでに清掃済みのエリアを記録し、同じ場所を繰り返し掃除しないようにします。

目標ベースエージェント (Goal-Based Agents)

目標ベースエージェントは、内部モデルに加えて、達成すべき目標を持ちます。このエージェントは、目標に到達するためのアクションのシーケンスを探索し、計画を立てます。この探索と計画により、単純反射型やモデルベース反射型エージェントよりも高い効果を発揮します。

例: ナビゲーションシステム。目的地への最短ルートを推奨する際、さまざまなルートを評価し、最も早く到着できるルートを選択します。

効用ベースエージェント (Utility-Based Agents)

効用ベースエージェントは、目標を達成するだけでなく、「効用 (utility)」を最大化するアクションを選択します。効用は、特定の条件に基づいて割り当てられる数値で、どの選択肢がより有益かを評価するために使用されます。

このエージェントは、目標に到達する複数の方法が存在する場合に、最適な選択肢を決定するのに役立ちます。

例: ナビゲーションシステムが、単に最短ルートを推奨するのではなく、燃費の良さや交通渋滞の回避、通行料のコストなどを考慮して最適なルートを提案する場合。

学習エージェント (Learning Agents)

学習エージェントは、他のエージェントの機能をすべて持ちながら、新しい経験から学習できるという特徴を持ちます。知識ベースを自律的に拡張し、未知の環境での適応能力を高めます。

学習エージェントは、主に以下の4つの要素で構成されます。

• 学習機能: 環境からの知覚データを用いて知識を向上させる。
• 評価機能: エージェントの応答が期待される性能基準を満たしているかどうかを評価する。
• 行動選択: 学習した情報を元に、最適な行動を選択する。
• 問題生成: 新しいアクションの提案を行う。

例: ECサイトのパーソナライズされた商品推薦。ユーザーの行動や好みを記憶し、それに基づいて適切な商品を提案する。

エージェンティックAIの活用事例

• カスタマーサービス: エージェンティックAIは、バーチャルアシスタント、メンタルヘルスサポート、面接シミュレーションなど、様々な用途で顧客体験を向上させる。
• ヘルスケア: 緊急医療計画や薬剤管理など、医療現場での時間と労力を削減する。
• 緊急対応: 自然災害時、ソーシャルメディアから救助要請情報を収集し、迅速な救助を支援する。

エージェンティックAIのメリットとリスク

メリット

• タスクの自動化: AIを活用することで、手作業のプロセスを高速化し、コスト削減につながる。
• 高いパフォーマンス: 複数のエージェントが連携することで、より高度な情報処理が可能になる。
• 応答品質の向上: ユーザーのニーズに合わせた、より正確でパーソナライズされた回答を提供できる。

リスク

• マルチエージェント依存: システムが複数のエージェンティックAIに依存することで、1つの障害が全体の故障につながる可能性がある。
• 無限ループのリスク: 適切な制御がないと、エージェンティックAIが無限ループに陥る可能性がある。
• 計算コストの増大: 高度なエージェンティックAIの開発には多大な計算資源と時間が必要になる。

ベストプラクティス

• アクティビティログ: AIの意思決定プロセスを可視化し、エラーを特定しやすくする。
• 中断機能: 必要に応じて、AIの動作を適切に停止できるようにする。
• ユニーク識別子: エージェンティックAIの開発者や使用者を特定できる識別子を導入することで、安全性を向上させる。
• 人間の監視: 重要な判断や高リスクなアクションについては、人間の承認を必須にする。

まとめ

Nalベトナムは、ITおよびAI分野での専門知識を活かし、企業の業務効率向上、コスト削減、ワークフロー最適化を支援するスマートなエージェンティックAIシステムの構築と導入が可能です。既存の技術とAIを組み合わせることで、Nalはテクノロジー市場において強力な競争優位性を生み出すことができます。

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