AIエージェント特徴や種類とは？構成要素や今後の展開についてわかりやすく解説！
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皆さんはAIエージェントをご存じですか？プロンプトなどを用いてAIを動かす時代はもはや古く、これからはAI自らが考えてタスクをこなす時代になっています。AIエージェントにはどんな特徴や種類があるのか、気になる方も多いのではないでしょうか。
本記事ではAIエージェントにスポットを当て、AIエージェントの特徴や種類、構成要素などを解説していきます。
AIエージェントとは何か
AIエージェントとはどういうものなのか、AIエージェントに関する基本的な情報についてご紹介していきます。
AIエージェントの概要
AIエージェントを一言で表現すると、「人間に成り代わって働いてくれるAI」です。人間からの指示なしで、自律的に活動できるのがAIエージェントの特徴です。今話題のChatGPTなどはプロンプトがあることでその指示に従う形で動きます。
一方、AIエージェントはたくさんのプロンプトが不要であり、タスクさえ用意すれば、タスクを解決するために自律的な考えを行いながら、完成まで目指していくことが可能です。
AIエージェントには様々な種類があり、シンプルなシステムで動くものもあれば、学習を重ねていく中で成長を遂げるものも存在します。意外にもAIエージェントは幅広く、多様性があるのが特徴的です。
AIエージェントの特徴
ここからはAIエージェントの特徴についてご紹介していきます。
学習能力がある
AIエージェントは事前にプログラムが用意されており、学習した内容を踏まえて新しいことを行っていくため、行動を重ねていく中でパフォーマンス能力が高まっていきます。成長がなければ、新しいことを重ねて解決を目指すことはできません。
AIエージェントの場合は学習能力がある分、未知の状況にもできる限り対応が可能となります。今後期待されている人工汎用知能、通称AGIが開発されれば、AIエージェントの進化はかなり進むことでしょう。
環境への対応能力がある
AIエージェントは外部からの情報等を活用して、外部の状況を認識することが可能です。これらの情報をチェックすることで、環境に対する対応がしやすくなります。環境への理解が深まれば、その環境の変化にうまく対応し、新たな対策や行動がとりやすくなるでしょう。
ロボットなど周囲の動きに対応を変えなければいけない場合、自然環境の中に身を置く場合などはその状況に応じた対応に迫られます。自分自身で勝手に対応ができるのもAIエージェントの特徴と言えるでしょう。
修正能力がある
AIエージェントには修正能力があることも特徴の1つです。AIエージェントはタスクを実行してみて、目標を満たすためにやるべきタスクを増やし、新たな課題が見つかれば、その課題を克服するためのタスクを見つけて再び実行する流れがあります。
修正すべき部分が見つかれば、新たにタスクを追加する形で対応していくため、自律的な解決が見込めます。人間側が助け舟を出さなくても、AIエージェントは勝手に修正していくので頼もしい限りです。
AIエージェントの種類
ここからはAIエージェントの種類について代表的なものをまとめました。
反応型
反応型は外部の情報に反応する形で行動を変えていくタイプです。事前に行動に関する条件・ルールなどを決め、外部からの刺激に合わせて反応するというシンプルさが特徴的です。
できることは限られる一方、最大限シンプルにプログラムが組めるため、誰でも取り組みやすいタイプとも言えます。
モデルベースの反射エージェント
モデルベースの反射エージェントは、高いレベルでコントロールができるよう、異なるエージェントを用いて制御を行っているのが特徴的です。例えば、お風呂の温度をコントロールしたい場合、温度を調べるエージェントや一定の温度になったらお湯を足す仕組みなどが必要になります。
このようにいくつかの仕組みや条件を用いる形で複数のエージェントを活用していくのがモデルベースの反射エージェントの特徴です。
論理エージェント
論理エージェントは、知識ベースエージェントとも呼ばれ、知識を活用しながら意思決定を行っていくのが特徴です。論理エージェントでは知識ベースや推論エンジンなどが重要なカギを握り、知識を活用しながら論理的に意識決定を行っていきます。タスクの中でも知識と論理を要するような若干複雑なものの時に用いられやすいです。演
効用ベースエージェント
効用ベースエージェントは、様々なファクターを考慮しながら優先順位をつけて、最も効果がありそうなものを活用していくのが特徴です。単に目標をクリアすればよしではなく、その中でもベストを尽くし、効率よく達成できるものを選ぶようにします。効用の最大化を目指すことがベースにあるため、効用ベースエージェントと呼ばれるのです。
AIエージェントの構成要素
AIエージェントの中心部分は大規模言語モデルが担っており、中でもプランニングやメモリに関してはAIエージェントには欠かせない要素です。プランニングの場合は難解なタスクをまず分解してみて、1つ1つ対応する際に大事な要素となります。
例えば、大きな目標があった場合には、いきなり大きな目標を目指すのではなく、小さな目標を設定していき、その目標に向かっていかに進めるかが大事です。小さな目標を設定することで一見すると難しそうなタスクをシンプルに処理していくことが可能になります。
また、メモリの存在は学習能力を高めるのに欠かせない要素です。この場合のメモリには短期記憶と長期記憶が存在し、長期記憶に大切な情報を保管し続けた上で、短期記憶を活用して学習を重ねていくことができます。こうした要素を兼ねそろえることで、AIエージェントが構成されていくのです。
AIエージェントのメリット・デメリット
ここからはAIエージェントのメリット・デメリットについてご紹介していきます。
AIエージェントのメリット
AIエージェントのメリットとして挙げられるのは、作業の多くをAIに委ねられる可能性が大きい点です。AIエージェントの中でも注目を集めるAutoGPMは、様々なものに応用でき、使い方によってはこれまでの作業を劇的に楽なものにさせるだけのポテンシャルを持っています。
AIエージェントは導入するための最初のハードルがそこそこ高いものの、そこさえクリアすれば後は使い勝手良く動かしていくことができます。
AIエージェントのデメリット
自律型エージェントとも言えるAIエージェントですが、ゼロから自律しているわけではなく、どうしても人間の存在が欠かせない点です。AIエージェントが暴走しないことを前提に様々な対応を委任しているものの、いつ何時AIエージェントが豹変するかはわかりません。
AIエージェントは確かに便利ではあるものの、100％完全に委任することはある種危険と言えます。セーフティーな要素をどれだけ用意しているかを事前に確認し、安全性などをどれだけ考慮しているかなども踏まえた対策が求められるでしょう。
AIエージェントの今後の展開
最後にAIエージェントの今後の展開についてまとめました。
多くの人に用いられやすくなる
AIエージェントは事前に役割などを与えれば、その役割を果たすために様々なアクションを起こしてくれます。そこには事細かなプロンプトなどは存在しません。プロンプトの質がAIの動きに影響を与えることになると、ユーザー側のレベルがそのままAIのレベルになってしまいます。
その点、AIエージェントはどんな役割を与えるかが大事であって、プロンプトは特に必要ありません。この手のリテラシー能力などは全く関係なく、「こんな問題を解決したい！」、「こんなことをやってほしい！」という要望を突きつけるだけでいいのです。
裏を返せば、特段スキルがなくても利便性を高めるような使い方ができるようになります。子供であろうがお年寄りであろうが、誰しもがAIエージェントをうまく活用しても何らおかしくない可能性を秘めていると言えるでしょう。
責任の所在が問題視される可能性
AIエージェントは確かに便利である一方、今後責任の所在が問題視される可能性があります。問題視される理由として、AIエージェントは自律的な対応ができるものの、AIエージェントが引き起こしたトラブルの責任を自律的に解決することは不可能です。AIエージェントのトラブルはそれを扱う人間がとらなくてはなりません。
AIエージェントに限らず、AIが起こした事件事故などの責任はだれがとるべきなのかというのが大きなポイントになっています。監督しきれなかったことを咎められるにしても、どのように咎めるのかも今後の課題と言えます。AIエージェントが便利になればなるほど、万が一の事態にどんな準備を行って対応できるかが問われるでしょう。
まとめ
AIエージェントは私たちの生活を大きく変えると言ってもおかしくない存在です。一方で、まだまだAIエージェントの伸びシロは大きく、現状ではAIエージェントの代表例は限られています。世間的にもまだ一般的な存在とは言い難く、この先にAIエージェントの本領が発揮される場面が訪れるでしょう。
AIエージェントをどのように使いこなすかもこれから検討される段階であり、企業によっては既に有効活用しているケースもあります。しかしながら、AIエージェントが何か問題を起こす局面はまだ出てきておらず、問題が起きた時に真剣な議論がされ始めるでしょう。その時に何が語られ、どんな意見が出て、どのように改良されていくのか、そのあたりにも注目です。
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