AI が予測ツールやチャットボットとしてのみ機能する時代は終わりつつあります。
IBMのAIプラットフォーム製品管理担当副社長アルマンド・ルイス氏は、今週オーストラリアで開催されたSXSWフェスティバルの参加者に対し、AIエージェントによって近いうちにアジア太平洋地域の企業は複雑で複数ステップのタスクを自動化できるようになり、従業員はより人間中心の活動に集中できるようになると語った。
ルイス氏は、AI技術は従来の機械学習における予測モデルからチャットボットの普及へと進化してきたと説明した。彼は、次の飛躍は「エージェント時代」の到来であり、専門のAIエージェントが人間と連携して組織の効率性を向上させるだろうと予測した。
「AIによって、こうした日常的な業務をすべて、しかも信頼性の高い方法で、しかも拡張可能で、説明も可能で、監視も可能な形で実行できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります」とルイス氏は聴衆に語った。「しかし、私たちは必ずそこに到達します。しかも、私たちが考えているよりも早く到達するでしょう。」
AIエージェントとは何ですか?
ルイス氏によると、AIエージェントとは、複雑な問題を自律的に推論し、タスクを分解し、実行可能な計画を作成し、一連のツールを用いてそれらの計画を実行できるシステムです。これらのエージェントは、高度な推論能力、記憶保持能力、そしてタスクを自律的に実行する能力を備えています。
ルイス氏は、AI エージェントの 4 つの機能、つまり計画、記憶、ツール、アクションを特定しました。
AIエージェントとその機能
1. 計画
AI エージェントは、与えられたタスクやプロンプトに対処するための高度な計画を立てることができます。
自己反省:エージェントは自己反省したり、自分の決定が理にかなっているかどうかを確認したりできます。
自己批判:エージェントは、多くの場合同じまたは異なる大規模言語モデルからのフィードバックを使用して、自分の計画を批評し、改善することができます。
参照: ガートナーの2025年のトップ10戦略的テクノロジートレンド
思考の連鎖:エージェントは、大きなタスクを小さなステップに分割して、精度を向上させることができます。
サブ目標の分解:大きなタスクを管理しやすいコンポーネントに分割することで、サブ目標を設定することもできます。
2. 記憶
AI エージェントは短期記憶と長期記憶の両方を活用して自律的なアクションをサポートします。
短期記憶:このコンテキスト内記憶により、エージェントは既存のセッション内のアクションを追跡できます。
長期記憶: AI エージェントは過去のやり取りをログに記録できるため、間違いから学習し、時間の経過とともに継続的にパフォーマンスを向上させることができます。
3. ツールの使用
AIエージェントは、タスクを完了するためにサードパーティ製ツールに接続されます。適切なアクセスとガバナンスがあれば、Web検索やコード生成プラットフォームから、HRプラットフォーム、Microsoft Teams、CRMツール、クラウドサービス、データウェアハウスなどのエンタープライズシステムに至るまで、幅広いツールを活用できます。
4. 自律的な行動
AIエージェントの真の可能性は、人間に代わって自律的に行動する能力にあります。採用などの人事ワークフローの合理化、ソフトウェアコードの問題解決、その他の企業課題への取り組みなど、これらのエージェントはAIを受動的なチャットボットから能動的なアクターへと変革します。
企業は従業員の一部としてエージェントの軍隊を編成するだろう
ルイス氏は、企業は「数百万のAIエージェント」を雇用するようになるだろうと述べた。これらのエージェントは、本質的には人間の従業員の同僚またはAIアシスタントとして機能し、様々なタスクにおいて互いに協力し、「エンドツーエンドで問題を解決する」ことができるようになるだろう。
ルイス氏は、AI エージェントはシングルステップまたはマルチステップのシステムとして機能し、その動作はスーパー AI によって調整およびガイドされると説明した。
ワンステップAIエージェント
ワンステップエージェントとは、指示に応じて特定のタスクを実行したり、個々の問題を解決したりできるエージェントであり、関連ツールの助けを借りて実行されます。ツールは定義されており、プロセスは依然としてかなり手動で行われますが、これらのエージェントはLLMなどのシステムにアクセスして結果を生成することができます。
ルイス氏は、これらの AI エージェントが幻覚を起こしたり、期待通りに機能しなかったりすることもあるかもしれないと警告した。
マルチステップAIエージェント
マルチステップAIエージェントは、ルイス氏が「思考、行動、観察のループ」と呼ぶ、1つ以上のLLMを用いた反復的な戦略を活用します。「この非常に反復的なループによって、最終的な結果に至るまで、結果がいかに改善され、より良い結果が得られるかは驚くべきことです」と彼は述べました。
スーパーAI
企業は、個々のAIエージェントのネットワークを調整するために「スーパーAI」システムを導入するでしょう。ルイス氏によると、これらのスーパーAIはオーケストレーターとして機能し、タスクを計画し、それをより小さなコンポーネントに分解し、組織内の最も適切なエージェントに割り当てることで、作業を効率的に完了します。
「あるAIエージェントは、営業や製品管理、エンコーディングに非常に長けているかもしれませんし、メインフレームや特定のプログラミング言語に非常に長けているかもしれません。それぞれのAIエージェントは、学習が非常に容易で、実行コストが非常に低く、特定のツールにアクセスできる小規模な言語モデルを備えているでしょう」と彼は述べた。
AI エージェントの主なユーザーは誰でしょうか?
Ruiz 氏は、AI エージェントから恩恵を受ける可能性が高い主なユーザー グループとして、開発者、ノーコード ビジネス ユーザー、エンド ユーザーを 3 つ挙げました。
開発者：従来、AI、データサイエンス、機械学習には高度な専門知識が必要でした。しかし、Ruiz氏は、現在では何百万人もの開発者がAPIを介してこれらのテクノロジーにアクセスできるようになったと説明しました。さらに、CrewAIのようなフレームワークにより、開発者はAIエージェントを迅速に構築・展開できます。
ビジネスユーザー：ノーコードツールにより、ビジネスユーザーはユーザーインターフェースを介して独自のAIエージェントを構築できるようになります。IBMのTechXchangeカンファレンスで発表予定のIBMの新しいエージェントビルダーは、企業のあらゆるレベルの従業員が、プログラミングの知識を必要とせずに、組織タスクを自動化・実行できるエージェントを作成できるようにします。
エンドユーザー:幅広いエンドユーザーも AI エージェントと関わるようになるだろうとルイス氏は述べ、さまざまな方法でこれらのツールを採用し使用するエンドユーザーは「全範囲」に及ぶだろうと指摘した。
エージェントが企業や仕事にどのような変化をもたらすのか
ルイス氏は、仕事がどのように変化するかを示す良い例えとして工場を挙げた。1900年代初頭、工場は多くの人々による手作業と労働集約的な作業に依存しており、非常に時間がかかり非効率的だった。しかし、産業革命の幕開けとともに、機械が導入され、自動化と生産の加速が促進された。
彼は、AIは工場で機械が肉体労働を自動化したのと同じように、精神労働の自動化と拡張を支援する方向に進化していると説明した。AIは単なる代替ではなく、より戦略的で革新的なタスクに集中できるようにすることで、全体的な生産性と効率性を向上させると彼は主張する。
「マーケティングではすでにこの現象が見られます」とルイス氏は付け加えた。「営業でも同様の現象が見られるようになるでしょうし、今後はあらゆる職種に広がっていくでしょう。私たちの目標は、AIによって私たちを多くの雑念から解放し、意義のある仕事と人間関係の構築に集中できるようにすることです。」
「私たちのビジョンは、AIエージェントが人間と補完的に連携し、人間の労働者を完全に置き換えるのではなく、人間の能力を拡張することです。これにより、生産性の向上、ワークライフバランスの確保、そしてより価値の高い活動への集中が可能になります。」
