AIエージェントとは、人工知能技術を活用して、自律的にタスクを実行するソフトウェアプログラムで、人間の仕事を完全に代替するものではありませんが、業務の効率化や生産性向上に大きく貢献する可能性を秘めています。
AIエージェントの概念は1950年代に提唱されましたが、近年の技術革新により大きく進化しています。
当初は、単純なタスクの自動化や質問応答に限定されていましたが、現在は、複雑なタスクの自動化が可能になっています。
■ AIエージェントの特徴
自律性：人間の介入なしに特定のタスクを実行できる。
環境との相互作用：センサーやインターフェースを通じて環境を認識し、データを収集する。
合理的な意思決定：収集したデータに基づいて最適な行動を選択する。
目標指向： 事前に設定された目標の達成を目指す。
複雑なタスクの自動化：複数のエージェントが協調して作業を進めることで、より複雑なタスクをこなせる。
■ AIエージェントの応用例
カスタマーサポート: 顧客の問い合わせに自動で対応するチャットボット。
プログラム開発：要件定義、コーディング、レビューなどの工程を複数のエージェントで分担。
自動運転車両：センサーデータに基づいて障害物を回避するなど、複数のAIエージェントが協調して動作。
倉庫管理：効率的な経路を選択して商品を運搬するロボット。
サプライチェーン最適化：在庫管理、配送ルート計画などを行うエージェント。
■ AIエージェントの課題と展望
コスト：高精度な処理には大量のAPIコールが必要となり、利用料金が高くなる可能性がある。
精度：生成AIの特性上、事実と異なる回答(ハルシネーションなど)が生じる可能性がある。
AIエージェントと従来のAIには、いくつかの重要な違いがあります
自律性と目的指向性
•AIエージェント：自律的に行動し、特定の目標を達成するために、環境と相互作用する能力を持っていて、事前に設定された目標に向かって、自ら意思決定を行い行動します。
•従来のAI：主に特定のタスクや機能に特化し、自律的な意思決定能力は限られていて、ユーザーからの入力に対して、定められた処理を実行するだけの場合が多いです。
環境との相互作用
•AIエージェント：環境からデータを収集し、状況に応じて動的に行動を変化させることができ、リアルタイムで情報を処理し、最適な決定を下す能力を持っています。
•従来のAI：多くの場合、一方向の処理を行うだけで、環境との双方向のやり取りは限定的です。
複雑なタスクの自動化
•AIエージェント：複数のエージェントが協調して作業を進めることで、より複雑なタスクを自動化でき、プログラム開発においては、マネージャー、プログラマー、レビュワーなど、複数の役割を持つエージェントが協力して作業を進めることができます。
•従来のAI：通常、単一の機能や特定のタスクに特化していて、複雑な作業の自動化には限界があります。
適応性と学習能力
•AIエージェント：環境の変化に適応し、経験から学習する能力を持っていて、時間とともにパフォーマンスを向上させることができます。
•従来のAI：多くの場合、事前に学習したモデルに基づいて動作し、環境の変化への適応能力は限られています。
AIエージェントは、これらの特徴により、より柔軟で高度な自動化を実現し、複雑な問題解決や意思決定支援など、幅広い分野での活用が期待されています。
今後、AI技術の進展とともに、AIエージェントの活用範囲は、さらに広がっていくと予想されます。
