AIエージェント

AIエージェントが実際に行うこと

言語モデル単体はテキストを生成するだけです。エージェントにはさらに2つの要素が加わります。呼び出せるツールと、各ステップの後に目標を達成できたかを確認するループです。これにより「答えを書いてください」という指示が「ここで何が当てはまるかを調べて、対応してください」という指示に変わります。

日常の例を挙げます。メールで請求書が届いたとします。固定的なプロセスであれば、決まったルールに従って保存するだけです。エージェントの場合は、請求書を読み取り、システム内で対応する注文を探し、金額に差異があることに気づき、確認のためにその案件を提示し、差異の内容を書き添えます。これらの中間ステップは、どこにも定められていませんでした。

導入が見合う場面と見合わない場面

エージェントが見合うのは、プロセスに例外が多い場合です。従来型の自動化が行き詰まるのはまさにこの点です。例外が発生するたびに個別のルールが必要になり、やがて誰もルール集を保守しなくなります。

常に同じ手順で進む業務には見合いません。毎日同じデータをAからBへ移すだけの作業であれば、固定的な自動化の方が良い結果を得られます。速く、コストも低く、エラー発生時にも追跡できます。ルールで済むはずの作業をエージェントにやらせるのは、高くつく偶然にすぎません。

2つ目の限界は追跡可能性です。監査など、判断の根拠を説明しなければならない場面では、エージェントが自ら選んだ解決の道筋はかえって不利に働きます。その場合は、固定的なプロセスか、すべてのステップを記録するログのどちらかが必要です。

導入の前提条件

最初のエージェントを本番投入する前に必要な3つのことです。

1. アクセス可能なシステム。 エージェントの有用性は、利用を許可されたインターフェースの範囲に左右されます。すべてが画面操作だけで完結する環境では、動きが鈍くなります。
2. 明確な境界線。 エージェントが自ら判断してよい範囲はどこまでで、どこから確認を仰ぐべきかをあらかじめ決めておきます。この境界線は最初の導入前に定めておくべきもので、後から決めるものではありません。
3. 測定可能な事例。 基準値がなければ、後になって効果があったかどうかを判断できません。