AIエージェント構築支援 - NVIDIA

AIエージェントとは

AIエージェント元年と言われている背景：

AIエージェントとは、複数のAIやデバイスを組み合わせて従来のAIではできない複数のタスクや複雑なタスクを自律的に実行するための高度なシステムを指します。

特徴は、設定された環境やフィードバックに基づいて作業を実行し、データの分析、意思決定の支援、問題解決など多岐にわたる作業を実行します。

2024年に主要テック企業が大規模言語モデルの進化を相次いで発表し、特に2025年1月6日、NVIDIA CEO Jensen Huang氏はラスベガスで開催されたCESで、「Agentic AI」の時代が到来したと宣言し、AIエージェントが数兆ドル規模の産業を生み出す可能性を示唆したことが、さらにAIエージェントに火をつけました。

一連の発表と技術の進化により、2025年が「AIエージェント元年」と呼ばれています。

生成AIとの違い：

AIエージェントと生成AIは、人工知能技術の異なる分野で、それぞれ特有の特徴と役割を持っています。

目的と機能

AIエージェントは、特定の目標達成やタスク実行に特化し、自律的に意思決定や行動を実行します。

一方、生成AIは主にコンテンツの生成に特化しています。文章、画像、音声などのアイデアを生み出すことが主な役割です。

動作原理と相互作用性

AIエージェントは、環境と双方向にやり取りを行います。継続的な学習能力を持ち、経験から学んでパフォーマンスを向上させることができます。

生成AIは基本的に一方向の処理を行います。ユーザーからの入力に対して出力を返すだけの場合が多いです。

出力の性質

AIエージェントの出力は主にアクションや意思決定です。特定の業務目標の達成に直結するため、投資対効果の測定や成果の数値化が比較的容易です。

生成AIの出力は主にテキスト、画像、音声などのコンテンツです。クリエイティブな作業を行い、新しい情報を創出する役割を担っています。

AIエージェント導入によるメリット

AIエージェントを企業に導入することには、以下のような多くのメリットがあります。

1.業務効率化とコスト削減

定型業務や反復作業を自動化し、生産性を向上。

新しい業務プロセスへの迅速な対応が可能。

企業規模やニーズに応じた柔軟な運用が可能。

2.データ分析と意思決定の強化

膨大なデータを高速で分析し、精度の高い予測やインサイトを提供。

市場動向や需要予測などで戦略的な意思決定を支援。

3.顧客体験と付加価値の向上

チャットボットなどで迅速かつ的確な対応を実現。

パーソナライズされたサービス提供で満足度を向上。

単純作業から解放し、戦略立案や創造的業務に集中できる環境を提供。

AIエージェントの構築のハードル

ローカルLLMを活用したAIエージェントの構築にも、いくつかの課題があります。

技術的な専門知識
AIエージェントを構築するためには、機械学習や自然言語処理に関する深い理解が必要です。また、モデルのファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの高度な技術を駆使する必要があるため、専門的なスキルを持つ人材の確保が重要です。