読了所要時間: 5分 | 公開日: 2025年2月28日
エージェンティックAI エージェンティックAIとは
AI発展の次の段階であるエージェンティックAIは、LLM、機械学習、企業自動化を使用して、人間の介入なしに複雑な複数ステップの操作を実行します。 これにより、スマートコンピューターが状況を理解して新しい知識に適応し、人間と協力して複雑な問題を解決できるようになります。 構造化されていない状況で機器が自由に動作できるようにするエージェンティックAIにより、自動化の定義が変わりつつあります。
- AIエージェントとエージェンティックAI
- エージェンティックAIのメリット
- 企業におけるエージェンティックAIの使用事例
- エージェンティックAIのリスク
- HPEとのパートナーシップ
エージェンティックAIとAI
AIエージェントは、日常生活における効率、自動化、意思決定を改善するシステムとアプリケーションをサポートします。これらのエージェントの複雑度は、各種のジョブやインタラクションによって異なります。
- リアクティブエージェント (シンプルエージェント): 記憶や学習なしに即座に反応します。シンプルなチャットボットやリアルタイムサーモスタットなどがその例です。
- モデルベースエージェント: 内部世界モデルを使用して過去のやり取りを評価し、将来の状況を予測します。SiriとAlexaはこの方法でコマンドをコンテキスト化しています。
- 目標ベースエージェント: 応答ではなく目的に基づいて意思決定を行います。たとえば、ナビゲーションアプリケーションは交通状況を監視して最適なルートを見極めます。
- ユーティリティベースエージェント: 効率、コスト、リスクを考慮して最適なアクションを選択します。NetflixやAmazonはこの戦略に基づいてエンターテインメントや商品を推奨しています。
- 学習エージェント: 新しいデータに適応し、時間とともに改善されます。不正検知やカスタマイズされた医療用機械学習モデルは、このエージェントを使用しています。
- 自律エージェント: 人間の関与なしでデータに基づいて複雑な判断を下します。このエージェントの例としては、自動運転車やRPAなどが挙げられます。
高度なAIシステムは、上記のエージェントカテゴリをベースに構築されています。統合すると、次のような複雑なツールが生成されます。
- 自動運転車は、モデルベースエージェントとユーティリティベースエージェントを使用して安全に運転します。
- カスタマーサービスAI は、学習ベースエージェントと目標ベースエージェントを使用してヘルプ機能をパーソナライズします。
- ビデオゲームグラフィックスの動的AIフレーム生成には予測モデルが活用されています。
- エージェンティックAIは、AIエージェントの統合を利用して、システムの自律性、インテリジェンス、適応性を向上させます。
エージェンティックAIのメリット
エージェンティックAIは、生産性と意思決定を改善し、複雑な業務を自動化することで、企業に変革をもたらします。企業は、自律型インテリジェントエージェントを組み込むことで、生産性、安全性、カスタマー・エクスペリエンスを向上させることができます。
- 生産性の向上: 複数ステップの手順がエージェンティックAIによって自動化され、時間と労力が削減されます。それによって企業は、手順を簡素化して業務を合理化し、戦略的業務に人員を割り当てることが可能になります。
- 意思決定の迅速化: AI主導のインサイトを利用すれば、チームは膨大な量のデータをリアルタイムで確認できるようになり、財務、サプライチェーン管理、医療における対応時間が短縮されます。
- 従業員の強化: AIエージェントが単調な業務や管理業務に対応するため、従業員は創造的な業務、問題解決、イノベーションに集中できます。
- 継続的な運用: AIシステムは、疲弊することなく24時間365日稼働して、グローバルチームの生産性を維持できます。
- 安全性の向上: エージェンティックAIが人為的なミスを減らし、危険をリアルタイムで検知し、業界に適用される法律を遵守させます。
- 安全な職場: AIを活用した監視システムが危険な状況をリアルタイムで検知し、製造や建設などの高リスク業界における事故を最小限に抑えます。
- サイバーセキュリティ: AIボットがネットワークアクティビティを分析し、異常を検知し、データ侵害を防止します。
- 自律システム: 自動運転車とロボット自動化により、輸送や物流における事故を最小限に抑えます。
- 最高レベルのコンシューマエクスペリエンス: エージェンティックAIが状況を把握し、ユーザーのニーズに合わせて調整し、シームレスなインタラクションを実現することで、消費者のエンゲージメントと満足度を向上させます。
- パーソナライゼーションインタラクション: AI主導の推奨システムが情報、商品、サービスをカスタマイズしてユーザーエンゲージメントを向上させます。
- より効率的なカスタマーサービス: 自動AIエージェントが即座に応答することで、待ち時間を短縮して解決率を向上させます。
- プロアクティブな支援: オンラインショッピング、銀行や医療で問題が発生する前に、AIがクライアントの要求を予測して回答します。
エージェンティックAIが自律的に動作し、動的状況に適応することで、より効果的で安全な、お客様中心のビジネスプロセスが実現します。
企業におけるエージェンティックAIの使用事例
エージェンティックAIは、複雑な手順を自動化して意思決定を改善し、効率を向上させることで業界に変革をもたらします。さまざまな業界での使用事例をご紹介します。
- 金融サービスでは、エージェンティックAIがセキュリティ、効率、顧客エクスペリエンスを向上させています。
- 不正検知とリスク管理: AIが取引をリアルタイムで分析することで、不正行為を発見して不正を防止します。
- 自動取引: AI主導のアルゴリズムによって市場の動きを分析し、正確な取引を実行します。
- パーソナライズされた銀行業務とサポート: AI搭載のチャットボットが24時間365日、自動化とアドバイスを提供します。
- 製造業者は、AIを活用して効率を向上させ、無駄を省き、品質を向上させています。
- 予測メンテナンス: AIが機器の故障を予測し、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減します。
- サプライチェーンの最適化: AIエージェントが材料調達と在庫管理を最適化します。
- 自動化: AIを利用した目視検査で欠陥を発見し、製造の一貫性を確保します。
- 医療AIが患者の治療、診断、研究に変革をもたらしています。
- AI主導の診断: 医用画像や検査レポートを精査し、臨床医による病気の早期発見をサポートします。
- 治療計画: AIが患者の病歴と遺伝子データに基づいて治療法を提案します。
- 管理の自動化: AIがスケジュール設定、コーディング、保険金請求を簡素化します。
- 自動車: エージェンティックAIが自動運転、スマート製造、車両メンテナンスを実現しています。
- 自動運転: 自動運転車は、リアルタイムナビゲーション、危険の識別、意思決定にAIを活用します。
- スマート車両メンテナンス: AIが部品の故障を予測してメンテナンスを手配します。
- AI強化サプライチェーン: 自動車メーカーはAIを活用して製造、材料調達、物流を最適化しています。
- AIにより、ソフトウェアの開発、テスト、メンテナンスが変わりつつあります。
- 自動化: AIがコードの作成、デバッグ、最適化を行います。
- AIを活用したテスト: AIが展開前にソフトウェアの欠陥を検出します。
- DevOps自動化: ソフトウェアの展開、監視、インフラストラクチャのスケーラビリティを簡素化します。
法律事務所や法務部門では、調査、コンプライアンス、ケース分析にAIを活用しています。
- 契約書のレビューと分析: AIが法的文書をチェックし、重要な条件や危険について確認します。
- 法的調査と判例分析: AIが、関連する判例や法律に関する有益な情報を人間よりも短時間で特定します。
- 規制コンプライアンスの監視: AIがポリシーの変更を監視し、組織が変化する要件に準拠していることを確認します。
企業は、さまざまな分野でAIエージェントを統合することで、難しい手続きを自動化し、意思決定を改善し、生産性を向上させることができます。エージェンティックAIは、イノベーションと競争力に変革をもたらします。
エージェンティックAIのリスク
エージェンティックAIにはさまざまなメリットがありますが、企業はそのリスクを管理する必要があります。主な課題、考えられる影響、および緩和策は次のとおりです。
- 透明性とアカウンタビリティの欠如
- リスク: エージェンティックAIシステムは通常「ブラックボックス」であり、意思決定についての説明が困難になります。AIが間違いを犯したり、悪い結果につながる判断をしたりした場合、そのエラーの具体的な原因を見つけることが難しい場合があります。
- 影響: 金融取引、雇用、法的問題などの重大なビジネス上の選択をAIが行う場合、アカウンタビリティが不十分になる可能性があります。
- 緩和策: 企業は、意思決定プロセスに関する有益な情報を提供し、重要なアプリケーションに人間による監視を実装する、説明可能なAI (XAI) ソリューションを優先する必要があります。
- 偏見と差別
- リスク: AIアルゴリズムは過去のデータから学習しますが、そのデータには偏見が含まれている場合があります。こうした偏見が見落とされ、修正されないと、採用、資金調達、法執行などの分野でAIが偏見を永続させたり、増幅させたりする可能性があります。
- 影響: 偏見を放置すると、特定のグループに対する不当な扱い、法的責任、評判の失墜、消費者の信頼喪失につながる可能性があります。
- 緩和策: トレーニングデータとAIによる判断について、定期的に監査を行う必要があります。 多様で包括的なデータセットとバイアス検出ツールを利用することで、差別的な結果を減らすことができます。
セキュリティの脆弱性
- リスク: AIシステムが敵対的攻撃、データポイズニング、モデル操作などのサイバー攻撃の標的になり、誤った結果や悪意のある結果が生成される可能性があります。
- 影響: セキュリティ侵害により、機密性の高いビジネスデータや顧客データが漏洩し、金銭的損失、規制上の罰則、業務の中断が発生する可能性があります。
- 緩和策: 暗号化、敵対的テスト、リアルタイム監視などの強力なサイバーセキュリティプロトコルを実装して、脅威が被害をもたらす前に検出して軽減します。
- 運用上の依存性
- リスク: 企業が重要な業務の核心部分にAIを組み込むと、テクノロジーが故障したり、エラーが発生したり、時代遅れになったりした場合に困難に陥る可能性があります。
- 影響: AIに過度に依存すると、人間の専門知識や問題解決能力が低下し、AIシステムに障害が発生したり誤った結果が生成されたりした場合に組織が脆弱になる可能性があります。
- 緩和策: 人間の意思決定を置き換えるのではなく、補完するためにAIを使用することで、影響を緩和します。介入できるようにスタッフをトレーニングしておきます。
- リソースとコストの配分
- リスク: AIシステムの開発、維持、継続的改善には、ハードウェア、ソフトウェア、高度なスキルを持つ人材への多額の投資が必要となります。
- 影響: コストが高いため、特に中小企業で予算が逼迫し、AIプロジェクトが期待どおりの利益を生み出さない場合は非効率なリソース割り当てにつながる可能性があります。
- 緩和策: 企業は、AIを導入する前に費用対効果を分析し、スケーラブルなソリューションから始めるとともに、サービスとしてAIを利用することを検討する必要があります。
- 予測不可能な動作
- リスク: AIモデルと新しいシナリオにより、予期しない結果や意図しない結果が生じる可能性があります。
- 影響: 自動運転車や金融取引ボットなどのAI主導の自動化における予測不可能な動作は、経済的損失を伴う失敗、事故、または倫理的なジレンマにつながる可能性があります。
- 緩和策: AIのパフォーマンスを監視し、モデルを更新し、展開前に制御された状況でAIをテストすることが緩和策となります。
エージェンティックAI導入リスクの軽減
次のベストプラクティスに従うことで、エージェンティックAIをビジネスオペレーションに安全に統合できます。
- 人間による監視: 特に金融、法律、医療などの機密性の高い業界では、AIによる選択が人間によって評価されるようにします。
- 規制コンプライアンス: AI関連の法律について常に最新の情報を入手し、データ保護およびAI倫理のガイドラインを遵守します。
- 確実な検査と監視: 定期的な監査、ストレステスト、リアルタイム監視を実施して異常がないか確認し、システムの信頼性を高めます。
- AI倫理のフレームワーク: 偏見を排除し、公平性を促進し、透明性を高めるためのAI倫理ポリシーを策定し、実施します。
- フェールセーフの仕組み: バックアップシステムと手動オーバーライドオプションにより、AIに障害が発生した場合でもビジネスの継続性が確保されます。
企業は、上記のリスクにプロアクティブに対処することで、潜在的なデメリットを最小限に抑えながら、エージェンティックAIの潜在能力を最大限に活用できます。
HPEとエージェンティックAIで連携
- HPE GreenLake - サービスとしてのAI: HPE GreenLakeのスケーラブルなクラウドベースのAIインフラストラクチャを利用すれば、企業は初期費用なしにAIワークロードを効率的に実行できます。ハイブリッドクラウド機能により、オンプレミスとクラウドの設定を統合してパフォーマンスと柔軟性を最適化できます。従量制課金方式によって財務コストと運用コストが減り、AIの導入が簡素化されます。企業は、HPE GreenLakeを利用することでAIの導入までの時間を短縮し、コストを削減できます。
- HPE Ezmeral - AI/データ分析プラットフォーム: 包括的なAIおよび分析プラットフォームであるHPE Ezmeralを使用することで、企業は膨大な情報を処理し、リアルタイム インサイトを取得できます。 AIモデルの作成、展開、監視が簡素化される一方で、データのガバナンスとセキュリティは維持されます。企業は、自動化と機械学習を活用してワークフローと意思決定を改善できます。Ezmeralは汎用性に優れており、オンプレミスアプリケーションとクラウドベースのAIアプリケーションにおけるシームレスなAI運用をサポートします。
- HPE Cray SupercomputingのハイパフォーマンスAIコンピューティング: HPE Crayスーパーコンピューターがディープラーニングや大規模モデルトレーニングなどの高度なAIタスクをサポートします。AIのトレーニング時間を大幅に短縮し、AI主導の意思決定の精度と効率を向上させます。銀行、医療、自律システムでは、その驚異的な処理能力がメリットとなります。HPE Crayが膨大な量のデータを高速で処理し、AI主導のイノベーションを加速します。
- HPEのAIに最適化されたストレージ: HPE AlletraおよびHPE Apolloストレージシステムは、迅速、安全、かつスケーラブルなAIデータ管理に最適です。 これらのシステムは、規制コンプライアンスとセキュリティを維持しながら、AIトレーニングデータへの高速アクセスを実現します。 インテリジェントなストレージ階層化によってAIモデルのトレーニングおよび推論データを管理することで、コストが削減されます。 企業は、AI向けのストレージソリューションを組み込むことで、AIのプロセスとパフォーマンスを強化できます。
- HPE ArubaのAI主導のネットワーク最適化: HPE Arubaは、AIを活用した自動化により、AI主導のアプリケーションのネットワーク速度、セキュリティ、接続性を最適化します。 分散したAIワークロードの通信を合理化し、ネットワークの信頼性と効率性を向上させます。 AI主導の脅威検知および対応により、ネットワークをサイバー攻撃から保護します。HPE Arubaが高速で安全なAIインフラストラクチャネットワークを提供します。
- HPEにおけるAIの倫理とセキュリティのフレームワーク: HPEは、AIによるセキュリティとAI倫理のフレームワークを通じて、偏見、データ保護、コンプライアンスの脅威に対処しています。 こうした手法によってAIの透明性と責任あるAI基準へのコンプライアンスが確保され、予期しない結果を回避できます。AI主導の脅威の識別と継続的な監視により、企業を脅威から保護します。企業は、HPEのセキュリティ対策が実施されたAIの導入について信頼し、責任を負うことができます。