近年のAIの進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル(LLM)の登場以降、自然言語処理をはじめとする領域で顕著な技術革新が進んでいます。こうした動向を受け、企業がAIを活用する際のアプローチも劇的に変化してきています。その中でも注目を集めているのが 「AIエージェント」と呼ばれる自律的に学習・判断しながら複数のタスクを並行して実行するシステムです。
本資料では、AIエージェントを実現する技術、ビジネスメリット、主要ユースケース及び海外事例を通じて、AIエージェントの導入に向けたインサイトを提供します。詳細は、ぜひ本資料をご覧ください。
AIエージェントの概要
AIエージェントとは、環境からのデータを基に自律的に学習・判断し、タスクを遂行するシステムです。従来のRPA等が定型業務の自動化に限定されていたのに対し、AIエージェントはリアルタイムで状況を分析し、最適なアクションを選択できる点が大きな特徴です。本資料では、AIエージェントの進化を支える技術として、大規模言語モデル、強化学習とオンライン学習、マルチエージェント・システム等の重要性を取り上げています。
AIエージェントのビジネスインパクトと主要ユースケース
AIエージェントの導入は、単なる業務効率化にとどまらず、企業のビジネスモデル変革にもつながります。特に以下の分野において、大きなインパクトが期待されています。
- カスタマーサポート
- ソフトウェア開発
- サプライチェーン・ロジスティクス
- 営業・マーケティング支援
- バックオフィス業務
- 人事・採用での活用
海外AIエージェントの事例
本資料では、AIエージェントを活用する代表的な海外企業の事例を紹介しています。
- Agentforce
- Devin
- Harvey
- Decagon
AIエージェントは業務の効率化だけでなく、新たなビジネスモデルや価値の創出という大きな可能性を有しますが、その導入には適切な準備と戦略が重要となります。事例で挙げたAIエージェントの内容や特徴、AIエージェントの導入戦略につきましては、本資料をご覧ください。