AIエージェントを理解する: AGI実現に向けた重要なステップ

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AIエージェントを理解する: AGI実現に向けた重要なステップ

最近では、ChatGPT、Claude、Gemini などのさまざまなチャットボットが人工知能の分野で中心的な役割を果たしています。しかし、これらのツールはほとんどの企業にとって最終的な目標ではありません。多くの企業が、人間の知能に匹敵するか、場合によってはそれを超えるレベルで推論できる技術である汎用人工知能 (AGI) の開発を目指しています。とはいえ、AGI への道のりには、いくつかの開発上のマイルストーンが伴います。

チャットボットは優れた機能を発揮しますが、その有用性はある程度制限されています。自律性の要素がなければ、チャットボットは効率と生産性をある程度までしか向上させることができません。この制限により、チャットボットは期待される収益を生み出すことができません。本質的に、チャットボットは AI の進歩の基礎段階を表しています。

この制限があるため、AI 企業は AI イノベーションの次の波として AI エージェントにますます注目しています。従来のチャットボットやビジネス Web サイトでよく見られる自動サポート ボットとは異なり、AI エージェントは単純な指示に従うだけでなく、独立した選択を行えるように設計されています。

既存のカスタマー サポート ボットとのやり取りは、人間のサポート担当者とは異なり、問題を迅速かつ効率的に解決できないことが多いため、イライラすることがよくあります。しかし、自律型 AI エージェントの登場により、このエクスペリエンスは一変するでしょう。

AIエージェントの定義

AI エージェントの定義は専門家の間でも依然として曖昧ですが、そのビジョンは進化し​​続けています。

それでも、特定の特性については十分に理解されています。AI エージェントは、現実世界のシナリオ内で複雑な決定を自律的に行​​うことができるモデルとして設計されています。時折、人間による監視が必要になる場合もありますが、実行できるタスクの範囲は、現在のチャットボットの範囲をはるかに超えるものになります。

ChatGPT のようなチャットボットは人間の生産性を高めることができますが、AI エージェントは、少なくともより単純なタスクに関しては、人間の役割を置き換える可能性があります。

シーケンス内の次の単語を予測するだけで機能する既存の生成 AI ボットとは異なり、AI エージェントは批判的に考え、推論する能力を備えています。このような推論能力は、OpenAI のモデル o1 ですでに垣間見ることができます。

ただし、推論は AI エージェントが達成するように設計された機能の 1 つの側面にすぎません。

AI エージェントの基本的な特徴は、特に複雑で絶えず変化する環境において、人間が設定した目標を継続的な指示なしに追求できることです。人間からの段階的な指示に依存する現在のチャットボットとは異なり、AI エージェントでは、ユーザーが最終目標を定義することのみが必要です。

積極性も重要な機能の 1 つです。AI エージェントは、一般的なチャットボットのようにプロンプ​​トを待つ必要はありません。

さらに、AI エージェントの重要な側面は、フィードバックから学習する能力です。これらのエージェントは、人間の介入を必要とせずに継続的に進化し、パフォーマンスを向上させることができます。つまり、経験から学習するのです。

AI エージェントの動作方法顧客の問題に対処する AI エージェントを想像してください。AI エージェントは、単に厳格なスクリプトに従うのではなく、顧客の参照 ID などの情報を取得し、関連する社内文書にアクセスし、解決策を提示する前に状況をよりよく把握するためにさらに質問することができます。必要に応じて、問題を人​​間の監督者にエスカレートして承認を得ることができます。最終的に、解決が不可能であることが判明した場合は、クライアントを人間の担当者にリダイレクトすることができます。

潜在的な用途

顧客サポートは、AI エージェントが活躍すると期待される領域の 1 つにすぎませんが、ソフトウェア開発など、他の多くの分野でも AI エージェントが登場する可能性があります。

予測によれば、今後 3 年以内に、相当数の企業がコーディング作業に AI エージェントを採用し、人間の開発者を主にレビューの役割に委ねるようになるでしょう。

多くの組織が、概念実証からパイロット段階へと移行し、内部ワークフローを強化するエージェント システムを開発しています。エージェントを使用してタスクを自動化することは目新しい概念ではありませんが、AI を統合することで、これらのエージェントはより柔軟に、より幅広いタスクを処理できるようになります。

多くの企業はすでにさまざまな社内機能に AI エージェントを導入しており、Salesforce の Agentforce など一部の企業は企業向けに初期バージョンを提供しています。わずか数年のうちに、AI エージェントが従来のコールセンター スタッフを完全に置き換える可能性があります。

さらに、多くの企業は、コミュニケーションとコラボレーションを維持しながら、個別のエージェントが専門的な機能を実行するマルチエージェント システムを採用する可能性があります。

AI エージェントの範囲はビジネスだけにとどまらず、パーソナル アシスタント アプリケーションも AI 機能で刷新されています。理想的な AI エージェントは、人間のアシスタントと同様に機能し、購入の管理、旅行の計画、会議のスケジュール設定を行い、Web 検索やその他の AI システムなどのさまざまなツールと対話する機能を備えています。

さらに、AI エージェントは、最近の I/O カンファレンスで Google の Project Astra が紹介したように、音声、画像、ビデオ入力を処理できるマルチモーダルである必要があります。

注目すべきは、AI エージェントは 1 つのタイプだけ存在するわけではなく、さまざまなコンテキストに応じてさまざまなスキル セットが必要になるということです。

AIエージェントが直面する現在の課題

大きな進歩があったにもかかわらず、完全に自律的なエージェントを実現するには多くの課題があります。

AI エージェントが本当に役に立ち、自律的であるためには、エラー率を大幅に削減する必要があります。現在、AI システムは不正確さに非常に敏感であり、広く採用されるには、これを 1% 未満に下げる必要があります。10% 未満に下げることは比較的簡単かもしれませんが、それをさらに改善することはより困難になるでしょう。

さらに、前述のカスタマー サポートのシナリオでは、AI エージェントが頑固に独自に解決しようとするのではなく、いつ問題を人間にエスカレートするかを判断できるようにすることが重要な障害となり、コストの増加につながる可能性があります。

コンテキストの理解は、もう 1 つのハードルとなります。コーディング タスクに AI チャットボットを使用することを想定すると、現在の限界が明らかになります。コンテキストの制限により、長い形式のコードを生成するのに苦労します。

AI エージェントの潜在能力を最大限に引き出すには、セキュリティとアクセス制御にも対処する必要があります。自律性が高まるとリスクも高まるため、AI エージェントが承認されたアクションのみを実行し、許可された情報にアクセスできるようにする安全策が必要になります。

さらに、プロンプト インジェクションなどの問題は、管理する必要があるセキュリティ上の脆弱性をもたらします。

トレーニング データと計算能力に必要なリソースも課題です。ただし、Sam Altman 氏の発言によると、トレーニング データの問題に対する潜在的な解決策がすでに開発中である可能性があります。

AI 企業はエージェントの未来の実現に向けて熱心に取り組んでおり、これらの課題の多くは近い将来に解決されると予想されています。たとえば、Google は現在 200 万のコンテキスト ウィンドウを促進しており、無限のコンテキストに向けて前進しています。

したがって、AI は現在私たちが期待するレベルでは機能していないかもしれませんが、将来は予想よりも早く到来する可能性があります。企業は、業務への AI エージェントの統合に備える必要があります。AI があなたが監督する責任を適切に処理できるようになるまで何年もかかると考えているなら、考え直してください。AI エージェントは間もなく登場し、この新たな現実に適応するための新しいスキルを開発することが不可欠です。多くの企業は、自律的な意思決定、積極性、適応性、複雑な設定内で動作して定義された目標を追求する能力を備えた AI エージェントの統合を来年にも開始する予定です。

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