アージェントAI - 百科事典

### エージェントAIとは
エージェントAIは、人間の介入なしで決定を行い、タスクを実行できる自律システムに焦点を当てた人工知能のクラスです。独立したシステムは、プロセス結果を生成するために、条件に自動的に応答します。この分野は、プロセス自動化に適用される際に、エージェントベースの自動化（エージェントベースのプロセス管理システムとも呼ばれる）と密接に関連しています。応用例には、ソフトウェア開発、カスタマーサポート、サイバーセキュリティ、ビジネスインテリジェンスが含まれます。

概要
エージェントAIの核的概念は、AIエージェントを使用して自動タスクを実行するが、人間の介入は不要です。ロボティックプロセス自動化（RPA）とAIエージェントは、特定のタスクやルールに基づく決定を自動化することができますが、ルールは通常固定されています。エージェントAIは独立して動作し、外部データや複雑なデータセットの連続的な学習と分析を通じて決定を下します。機能するエージェントは、環境に応じて自然言語処理、機械学習（ML）、コンピュータビジョンなどのさまざまなAI技術を必要とします。

特に、強化学習（RL）は、エージェントが試行錯誤法を通じて最善の行動を学ぶことをサポートすることで、エージェントAIが自己指導的な選択を行うために不可欠です。RLを使用して周囲を探索するエージェントは、行動に対して報酬や罰を与えられ、時間とともに決定能力を向上させます。一方、深層学習はルールに基づく方法とは対照的に、エージェントAIを多層の神経ネットワークを通じて広範かつ複雑なデータセットからの特徴を学習するためにサポートします。さらに、多模態学習はAIエージェントがテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまな情報を統合することを可能にします。その結果、エージェントAIシステムは独立して決定を行い、環境と相互作用し、人間の直接の介入なしにプロセスを最適化することができます。

歴史
エージェントAIの概念の根源は、アラン・チューリングが20世紀中盤に機械知能に関する研究を始めたことと、ノーバート・ウィナーがフィードバックシステムに関する研究を行ったことに関連しています。エージェントベースのプロセス管理システムという用語は、1998年までにその概念を説明するために使用されていました。また、2008年に社会学者アルバート・バンダーラが人間が環境を形成する方法を研究した際に、代理の心理学的原理も議論されました。この研究は、人間が人工知能エージェントをモデル化し、開発する方法に影響を与えました。

エージェントAIのさらなるマイルストーンには、IBMのディープブルーが限られた領域内で代理の機能を示したこと、2000年代の機械学習の進歩、ロボット工学にAIが統合されること、OpenAIのGPTモデルやSalesforceのAgentforceプラットフォームなどの生成型AIの登場が含まれます。

過去10年間で、AIの著しい進歩がエージェントAIの開発を促進しました。深層学習、強化学習、神経ネットワークの進歩により、AIシステムは自分自身で学習し、最小限の人間のガイドが必要な決定を行うことができます。自律輸送、産業自動化、カスタム医療におけるエージェントAIの全体の融合もその実現をサポートしました。自動運転車は複雑な道路状況を処理するためにエージェントAIを使用しますが、特定の状況で限られた成功を収めました。2025年に、調査会社ForresterはエージェントAIを2025年のトップの新興技術として挙げました。

应用
エージェントAIを使用するアプリケーションには以下が含まれます：

- ソフトウェア開発：AIコーディングエージェントは、大規模なコードを書き、レビューすることができます。エージェントは、コードに関連しないタスク（例えば、コードから仕様を逆工程化する）も実行できます。
- カスタマーサポート自動化：AIエージェントは、チャットボットがより広範な質問に応答する能力を向上させることで、カスタマーサービスを改善できます。人間が事前にプログラムした限られた回答セットに依存するのではなく、文脈に基づいて応答します。
- エンタープライズワークフロー：AIエージェントは、特定のタスクに対して事前にプログラムされたAPIが必要な会社ではなく、データプールを処理することで、ルーチン的なタスクを自動化できます。
- サイバーセキュリティと脅威検出：サイバーセキュリティに配置されたAIエージェントは、リアルタイムで脅威を検出し、軽減することができます。脅威の種類に応じて、セキュリティ応答も自動化できます。
- ビジネスインテリジェンス：AIエージェントは、自然言語音声パスワードに応じて、より有用な分析を生成するビジネスインテリジェンスをサポートできます。
- 実世界の応用：エージェントAIは、多くの実世界の状況で複雑なタスクを自動化するために使用されており、多くの部署や組織で成功裏に導入されています。以下にいくつかの例を挙げます：
- 製造と予測保全：シーメンスAGは、産業機器からのリアルタイムのセンサデータを分析し、発生する前に故障を予測するためにエージェントAIを使用しています。エージェントAIの導入後、予期せぬダウンタイムを25%削減しました。
- 金融とアルゴリズム取引：JPMorgan Chaseでは、金融サービス用のさまざまなツールを開発し、そのうちの1つが「LOXM」で、市場の変動に対して人間のトレーダーよりも早く適応する自動取引を実行します。

参考資料
- 智能エージェント
- モデルコンテキストプロトコル
- 理性的エージェント
- ロボティックプロセス自動化
- ソフトウェアエージェント