エージェント AI システムは、より高度な自律性で動作するように設計されています。このシステムの動作には、特定のタスクを実行するように設計された、本質的に自律的なエンティティである AI エージェントが使用されます。このテクノロジーは、その中心となる次の主要構成要素に基づいて構築されています。
Google Cloud の Vertex AI は、一般的なタスク向けの事前トレーニング済み API や高度なユースケース向けのカスタム トレーニング オプションなど、AI モデルのトレーニング、構築、デプロイのための包括的なツールスイートを提供します。また、Vertex AI には、データの準備からモデルのモニタリングまで、ML ライフサイクル全体を管理する MLOps ツールも用意されています。これはエージェント AI システムの継続的な開発と改善に不可欠なツールです。
エージェント AI と生成 AI はどちらも AI の一種であり、併用できますが、機能は異なります。
生成 AI は、その名前が示すように、入力されたプロンプトに基づいて、テキスト、画像、コード、音楽などの新しいコンテンツを作成することに重点を置いています。生成 AI の中心となるのが LLM で、モデルが実行できることと、LLM の機能の単純な拡張によってその価値が生み出されます。たとえば、コンテンツの生成や編集、簡単な関数呼び出し、さまざまなオプションの連結などを行うことができます。
エージェント AI は、LLM を「頭脳」として使用するエージェントのオーケストレーションと実行を中心とした生成 AI のサブセットであり、ツールを通じてアクションを実行します。エージェント AI は、コンテンツ作成や関数呼び出しだけでなく、基盤となるシステムでアクションを実行して、より高いレベルの目標を達成します。
たとえば、生成 AI を使用してマーケティング資料を作成し、エージェント AI を使用してこれらの資料をデプロイし、パフォーマンスを追跡し、結果に基づいてマーケティング戦略を自動的に調整できます。このように、エージェント AI は、生成 AI を目標を達成するためのツールとして使用できます。
「エージェント AI」と「AI エージェント」という用語は同じものとして使用されることが多いですが、微妙な違いがあります。AI エージェントは、エージェント AI の構成要素です。AI エージェントはツールボックスの個々のツールのようなもので、エージェント AI はそれらのツールを連携させて家全体を建てるようなものです。
AI エージェントは特定のタスクに焦点を当てるのに対し、エージェント AI は複数のエージェントを使用して複雑なワークフローを処理します。エージェント AI は、これらのエージェントを調整および管理してより広範な目標を達成する、包括的なシステムとして機能します。
エージェント AI は、さまざまな業界でタスクの自動化とプロセスの最適化に活用されています。いくつか例を挙げましょう。
カスタマー サービス
エージェント AI は、顧客からの問い合わせの管理、問題の解決、個別のサポートの提供を通じて、人間のエージェントがより複雑な問題に取り組めるよう支援します。
サプライ チェーン管理
エージェント AI は、販売、在庫、配送などのさまざまなソースからのデータを分析することで、サプライ チェーンを最適化し、需要を予測して、ロジスティクスを自動化できます。
医療
医師や研究者は、エージェント AI を使用して、医療記録、研究論文、臨床試験を分析し、診断、治療計画、創薬に役立てることができます。
金融サービス
エージェント AI は、市場データ、顧客の行動、財務諸表を分析することで、不正行為の検出、リスク評価、投資戦略を自動化するのに役立ちます。
ソフトウェア開発
エージェント AI は、コード生成、デバッグ、テストを自動化することで、開発サイクルを加速し、コードの品質を向上させます。
エージェント AI をビジネスに実装するには、慎重な検討が必要です。次の点に注意する必要があります。
企業は、エージェント AI を実装する前に、ニーズとリソースを慎重に評価する必要があります。また、このテクノロジーを確実に導入できるよう、必要なインフラストラクチャ、専門知識、トレーニングに投資する準備も必要です。
Google Cloud には、ビジネスにエージェント AI を組み込むために使用できるプロダクトやサービスが多数あります。