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AIエージェントとは？ 基本的な仕組みをわかりやすく解説

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最近よく聞く「AIエージェント」。「ん？なんかスパイみたいなエージェントとかそんな感じ？ なにすんの？」そんなあなたに「AIエージェント」を分かりやすく解説。2025年はAIエージェント元年らしいので、いち早くAIエージェントを使いこなすためのきっかけになれば嬉しいです。

AIエージェントとは？

組織のために謀略を行うAI・・・ではなく、あなたを助けるAIのことです。あなたの代わりに調べ物をしたり、メールの仕分けや返信をしたり、タスク管理をして一日の予定を立てたり…と、いろんなことをしてくれるあなた専属の秘書のことです。実際の人間を雇うのに比べると、文句を言わない、費用が安い、24時間不眠不休でこちらの要望を聞き働ける、など優れている点があります。

日々進化しておりそのうち人間の（超有能な）秘書と同じ性能を持つ、という誰でも（AI）秘書が雇える環境になるそうなので、お気に入りを見つけて仲良くしておきましょう。

※　日々進化しているので「解雇」と「新規雇用」、「再雇用」が目まぐるしい勢いで必要になるので、少々性能が劣っていてもお気に入りの秘書は解雇しない方が良いのかもしれません。

※　「エージェント（Agent）」は、正しくは「代理人」などと訳されるそうです。

1. AIエージェントとは？

AIエージェントとは、人間の指示を理解し、自動でタスク（作業、仕事）を実行する人工知能（AI）システムのことです。たとえば、スマートフォンの音声アシスタントや、カスタマーサポートのチャットボットなどがAIエージェントの代表例です。

AIエージェントは「知識を持つ」「学習する」「自動で動く」といった特徴を持ち、さまざまな用途で活用されています。

Amazon（AWS）による定義　https://aws.amazon.com/jp/what-is/ai-agents/

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。

2. AIエージェントの基本的な仕組み

AIエージェントは、大きく分けて次の3つの手順で動作します。

(1) 入力を受け取る

  • ユーザーの音声、テキスト、画像、センサー情報などを受け取ります。
  • 例：「天気を教えて」とAIに話しかける。

(2) 受け取った入力の処理をする

  • 受け取った情報を分析し、適切な応答を考えます。
  • ※機械学習¹ や自然言語処理² などの技術が使われます。
  • 例：「天気」というキーワードを認識し、天気予報のデータを検索。

(3) 出力を返す

  • テキストや音声、画面表示などの形でユーザーに回答します。
  • 例：「今日の天気は晴れです」と音声で答える。

分かりやすく言い換えると

① あなたが仕事や用事などの依頼を、AI（秘書）にする。

② AIがあなたの依頼にこたえるため、一生懸命働いて最高の成果物を作成する。または実行する。

③ AIが依頼に対しての成果を、あなたに報告する。

※：「うーん、まだイメージつかないなぁ」という方はchatGPTに「AIエージェントができることを10個、具体例を教えてください」と聞いてください。その後、さらに「ユーザーとエージェントのやり取りの具体例を3つ教えてください」と聞いてください。

AIエージェントとは何ですか？

人間の指示を理解し、自動でタスク（作業、仕事）を実行する人工知能（AI）システムのこと

AIエージェントはどのような手順で動作しますか？

入力を受け取る　→　入力を処理する　→　出力を返す

*¹ 機械学習（Machine Learning）：AIがデータから学習し、経験を積むことで精度を向上させる技術。

*² 自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）：AIが人間の言葉を理解し、適切な応答を行う技術。

3. AIエージェントの種類

AIエージェントにはさまざまな種類がありますが、大きく分けて以下の3つに分類されます。

(1) ルールベース型

  • あらかじめ決められたルールに従って動作する。
  • 例：簡単なチャットボット（「こんにちは」と言われたら「こんにちは」と返す）。

(2) 機械学習型

  • データから学習し、予測や判断を行う。
  • 例：スパムメールのフィルタリング（迷惑メールかどうかを判断）。

(3) 強化学習型

  • AIが試行錯誤しながら最適な行動を学ぶ。
  • 例：囲碁や将棋のAI（対戦を繰り返して強くなる）。

1. チャットボット（対話型エージェント）

  • 概要: ユーザーと自然言語で対話し、質問に答えたり、タスクを実行したりするAIエージェント。
  • 機能:
    • カスタマーサポート
    • FAQの自動応答
    • 予約・注文の手続き
  • 例:
    • カスタマーサポートボット: ユーザーが製品の情報を尋ねたり、注文の状況を確認したりする際に、24時間対応するボット。
    • LINEやFacebook MessengerのAIボット: ショッピングの案内や予約システムをサポート。

特徴:

  • 人間のような会話を通じて、情報を提供し、簡単なタスクを実行する。
  • 自然言語処理（NLP）技術を活用して、ユーザーの意図を理解し、適切に反応する。

2. アシスタント型エージェント（パーソナルアシスタント）

  • 概要: ユーザーの日常的なタスクをサポートし、情報整理やスケジュール管理を行うAIエージェント。
  • 機能:
    • スケジュール管理、リマインダー設定
    • 天気予報、交通情報の提供
    • 通知やメモの作成
  • 例:
    • Google アシスタント: 音声で指示を出して、カレンダーの予定を管理したり、音楽を再生したりできる。
    • Siri: iOSデバイスに組み込まれており、電話をかける、メッセージを送る、情報を検索するなどの機能を提供。

特徴:

  • ユーザーのライフスタイルに合わせて、日々のタスクを効率的にこなす。
  • 複数のプラットフォームで統合されていることが多く、スマートホームの管理やデバイス間で連携できる。

3. インフォメーションエージェント

  • 概要: ユーザーの質問に対して情報を収集し、提供することに特化したAIエージェント。
  • 機能:
    • ニュースやトピックの検索・提供
    • 商品やサービスの比較
    • 資料やレポート作成支援
  • 例:
    • 検索エンジンAI: GoogleやBingなどが、ユーザーの検索クエリに対して適切な情報を返す。
    • 旅行プランナーエージェント: ユーザーの条件に合わせた旅行プランを提案するエージェント。

特徴:

  • 大量のデータを解析し、必要な情報を抽出して提供する。
  • データベースやインターネットを活用して、情報を動的に収集する能力。

4. 意思決定エージェント

  • 概要: ユーザーやシステムの意思決定をサポートするAIエージェント。
  • 機能:
    • 複雑な問題解決や戦略的な意思決定を支援
    • リスク分析や予測を行う
  • 例:
    • 金融アドバイザーAI: ユーザーの投資状況に基づいて、ポートフォリオの最適化やリスク管理を提案する。
    • 自動運転車のAIエージェント: 車の運転において、周囲の環境を分析して、最適な走行経路やタイミングを判断する。

特徴:

  • データ分析やシミュレーションを行い、最適な選択肢を提示する。
  • 長期的な計画や戦略に基づいた意思決定を支援。

5. エンターテイメントエージェント

  • 概要: ユーザーのエンターテイメント体験を向上させるAIエージェント。
  • 機能:
    • 映画、音楽、ゲームなどの推薦
    • ストーリーテリングや対話型コンテンツの提供
  • 例:
    • Netflixのレコメンドエンジン: ユーザーの視聴履歴に基づいて映画やTV番組を推薦。
    • Spotifyの音楽推薦AI: ユーザーの音楽の好みに合わせてプレイリストやアーティストを提案。

特徴:

  • ユーザーの好みや過去の行動を学習し、パーソナライズされた体験を提供。
  • 高度なアルゴリズムを使用して、最適なコンテンツを提案。

6. ロボティックプロセスオートメーション（RPA）エージェント

  • 概要: 事務作業や定型業務を自動化するAIエージェント。
  • 機能:
    • 定型的な業務の自動化（データ入力、レポート生成など）
    • プロセスの最適化とエラー削減
  • 例:
    • 企業向けRPAツール: 業務プロセスを自動化し、時間やコストを削減。
    • インボイス処理AI: 請求書のデータを自動で読み取り、適切なシステムに入力する。

特徴:

  • 繰り返しの作業を効率化し、人的リソースの負担を軽減。
  • エラーを最小化し、精度の高い自動化を実現。

7. ヘルスケアエージェント

  • 概要: 健康管理や医療支援を行うAIエージェント。
  • 機能:
    • 健康状態のモニタリング
    • 診断支援や治療法の提案
  • 例:
    • ウェアラブルデバイスのAI: 心拍数や活動量を追跡し、健康状態を分析。
    • 医療相談AI: 症状に基づいて、可能性のある病気をリストアップし、医師の診察を促す。

特徴:

  • ヘルスデータを収集・分析し、健康改善のためのアドバイスを提供。
  • 医療分野での診断支援や予防提案を行う。

※　ボット（bot）とは、指定されたタスクや処理を自動的に実行するプログラムやアプリケーション。

※　RPAとは“Robotic Process Automation”の略で、ソフトウェア上のロボットを利用して業務を自動化するシステム。

4. AIエージェントが活用される場面

  • カスタマーサポート：企業の問い合わせ対応（例：AIチャットボット）。
  • スマートアシスタント：SiriやGoogleアシスタントのような音声AI。
  • 自動運転：車が周囲の環境を判断し、自律的に運転。
  • 医療：患者の症状を分析し、適切な診断をサポート。
  • エンタメ：AIによる楽曲制作やイラスト生成。

5. 未来のAIエージェント

現在のAIエージェントは「特定のタスク」をこなすことが得意ですが、将来的には「人間のように柔軟に対応できるAI（汎用人工知能：AGI）」が登場するらしいです。

AIが倫理的な問題やプライバシーの課題をどのように克服するかが今後の大きなテーマらしいです。

まとめ

AIエージェントは、私たちの生活をより便利にする技術であり、今後ますます、加速的に発展していくらしいです。

この記事で、AIエージェントの基本的な仕組みがなんとなくわかった、と思ったら以下に「活用例」「自作方法」などについてもつらつらと書いていますので、興味があれば読んでみてください。※　随時更新予定。

AIエージェントの活用例

AIエージェントは、業務の効率化からエンターテインメントまで、さまざまな分野で活用されています。ここでは、特に身近で役立つ活用例をいくつか紹介します。※　随時更新予定

1. 業務効率化

(1) データ入力・分析の自動化

  • データの入力や整理はめんどくさくて時間がかかる。
  • AIエージェントを活用することで、手作業を減らし、データの処理を迅速に行えます。
  • 例：GoogleスプレッドシートのAIツールを使ったデータ処理。

(2) 事務作業の自動化（RPA）

  • RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を活用し、定型業務を自動化。
  • 例：請求書の作成、メールの仕分け、スケジュール管理。

2. カスタマーサポート

(1) チャットボットの導入

  • 顧客対応を24時間365日、自動で行うことが可能。
  • 例：ECサイトの問い合わせ対応。

(2) 音声AIによるコールセンター

  • 電話での問い合わせにAIが対応。
  • 例：銀行の自動応答システム。

3. AIエージェントの収益化

(1) 広告収益

  • AIチャットボットをウェブサイトに設置し、広告を表示することで収益化。
  • 例：訪問者がチャットボットを利用するたびに広告収入が発生。

(2) AIサービスの販売

  • 独自のAIエージェントを開発し、企業向けに提供。
  • 例：カスタマーサポートAIを月額料金で提供。

無料で使えるAIエージェント（2025年2月現在）

  1. ChatGPT Free（OpenAI）
    • 高性能な会話型AI。
    • 基本機能は無料で利用可能。
  2. Google Bard
    • Googleが提供するAIチャット。
    • 検索機能と連携。
  3. Claude（Anthropic）
    • 安全性を重視した会話AI。
    • 無料版でも高品質な応答。

無料で使えるAIエージェントは誰でも気軽に試せます。

まずは触ってみましょう。

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