はじめに
近年は、ChatGPTに次ぐ大規模言語モデル（LLM）の次世代の機械学習として、AIエージェントが注目されています。AIエージェント ツールとは、特定の目標を達成するために自律的にタスクを実行するプログラムです。
AIエージェント ツールは業務効率化に加えて、今まで分析ができなかった非構造データを分析することができます。ツールでは、テキストや音声・画像・動画といった整理が難しいデータを分析することができるようになり、より洞察が深い分析ができるのが特徴です。
例えば、「来週の東京の天気を調べて」と指示すれば、AIエージェントはインターネット上の天気予報サイトから情報を取得し、自身に結果を教えてくれます。しかし、AIエージェントの可能性はそれだけに留まらず、ビジネスの現場では、顧客対応の自動化やデータ分析などより複雑なタスクを任せられるようになってきています。
近年では、自社の業務を自動化を計画する企業が増えており、その中でAIエージェント ツールの検討が増えてきています。その注目度は日を追うごとに広がっていますが、AIエージェント ツールは何か・どんな種類があるのかといった業務に利用できるツールがあるのかを気になる方が多いはずです。
本記事では、AIエージェントツールの特徴と種類について詳しくご紹介していきます。
AIエージェントツールとは
AIエージェント ツールとは、複数の人工技術やデバイスを組み合わせ、従来のAIではできなかった複数のタスクを自動的に実行するシステムです。AIエージェント ツールは、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、データの分析から意思決定の支援・問題解決などの作業を実行します。
例えば、カスタマーサポートにおけるチャットボットやスマートスピーカーでユーザーからの質問に答えるといった特定のアクションがその一つです。これらのツールは、複数のAI技術やデバイスを組み合わせることで、従来のAIでは実行が難しかった複雑なタスクを実現し
ます。
AIエージェントのアーキテクチャは、複数のプログラムや物理構造を組み合わせて動作させる可能性があります。業務やタスクの自動化に特化しており、一連の作業を丸ごと任せたいケースに適しています。AIエージェント ツールは、人間の指示を待つだけでなく、状況に応じて最適な判断を下し、経験を積むことで性能が向上していきます。
つまりAIエージェントは、優秀なアシスタントのように与えられた業務を理解し、自ら考えて行動するAIシステムといえます。このようにAIエージェント ツールの適応力の高さは、変化の激しいビジネス環境において、需要予測の精度向上や在庫の最適化などに寄与すると期待されます。
AIエージェントツールの主な種類
AIエージェント ツールは、私たちの生活や業務の様々な場面で活用され始めており、その種類も多岐にわたります。その中で単純条件反射エージェントは、現在の入力に直接反応し、固定的にルールに基づいて動作する対応です。
単純条件反射エージェントは、設計が簡単でリアルタイム処理ができ、特定の条件がミーティングに満たされると、対応するアクションを実行するのが特徴です。また、目標指向型エージェントやモデルベース型条件エージェントなどがあります。
これらのAIエージェントは、即座の刺激に反応する単純な反応システムから学習適用が可能な複雑なモデルまで範囲は多岐に渡ります。AIエージェントの性能を最大限に引き出すためには、タスクに適したモデルを選択することが重要です。
例えば、複雑な推論な推論を必要とするタスクには、高度な推論能力を持つモデルが適しています。モデルの選択を誤ると、AIエージェントの性能が低下するだけでなく、開発コストや運用コストが増大する可能性があります。
そのため、自社にAIエージェントを導入する方は、基本タスクの自動化から複雑な結果の最適化まで、それぞれの特徴をチェックすることが大切です。
ここからは、AIエージェント ツールの主な種類について詳しくご紹介していきます。
単純反射エージェント
単純反射エージェントとは、あらかじめ定義された条件と行動のルールに従って単純なタスクを遂行するタイプです。このタイプは、単純反射エージェントは、エージェントは現在の知覚情報に応じて即座に行動し、過去の経験やメモリを保持しないのが特徴です。
このエージェントツールは、現在の感覚入力に基づいて意思決定を行い、学習段階や記憶なしに即座に反応します。条件行動ルールに従って出力を生成し、特定の入力に反応することを目的としています。
例えば、工場設備の故障兆候のみを検知するエージェントや、メールのスパム判定を専門に行うフィルターなどがその一つです。
「エアコン操作で温度センサーの自動作動」や「特定のキーワードで自動応答するチャットボット」などが単純反射エージェントに該当します。温度センサーが一定の閾値に達すると、エアコンを自動で作動させ、「もし温度が27度を超えたら、エアコンをつける」という単純なルールに基づいて行動します。
単純反射エージェントは高度な専門性能が必要な領域で注目されることが多く、SNS分析以外にも医療画像の診断支援や金融リスク分析などの事例が報告されています。
単純反射エージェントは「条件-アクション」といった特定の条件が満たされると、対応するアクションを実行することが可能です。
このようなエージェントは、人間の介入なしに速やかに動作する必要があるシンプルなタスクに適しています。特に、環境変化のない閉じたシステムでは、これらのエージェントが効果を発揮します。
目標指向型エージェント
目標指向型エージェントとは、目標(ゴール)を設定し、その達成に必要な行動を自立的に選択して実行するタイプのAIエージェントです。現在の状況だけでなく、将来の結果を予測・推理しながら行動を選択するのが特徴です。
例えば、ユーザーが「指定のフォームに入力して送信する」などのゴールを与えれば、AI自身が画面の状況を認識することが可能です。AIが画面の状況を認識しながらカーソルを動かし、クリックやテキスト入力など、複数の操作ステップを組み立てて自動的に実行できます。
代表的な例として挙げられるのは自動運転システムで、現在位置から目的地までの最適なルートを計算し、交通法規を守りながら安全に走行するための一連の行動を決定します。
これらの動作は単なる条件反射ではなく「与えられた目標を満たすには、どの操作を行うのが適切か」を考えながら実行されるため、典型的な目標ベースエージェントの仕組みの一つです。
このような多様な機能が統合されることで、目標指向型エージェントは、多様な業界において、高度な自動化と適応能力を発揮することが可能になります。これにより、選択肢の中から最も望ましい結果を選定し、具体的な行動を決定することができます。このような機能は特に自動運転や意思決定理論に関連する分野で有用です。
効用ベースエージェント
効用ベースエージェントとは、行動の選択肢を評価し、期待される効果を最大化するように設計されたAIエージェントです。各行動の結果に対する「効用」の大きさを示す数値を割り当て、その数値が最大となるような行動を選択します。
効用ベースエージェントは、自動掃除ロボットや会員カード・スケジューリングシステムなどのユースケースを持っています。カード会員の場合は、目標を達成するために購入や請求書の支払い・特典の引き換えなどに成功や幸福を表す数値を割り当てる効用関数を使用します。
次に各状態におけるさまざまなアクションの結果を比較し、効用値に基づいてトレードオフの決定を行います。
例えば、自動掃除ロボットは家の最適なルートをAIエージェントが判断するシステムがその一つです。掃除ロボットは単に部屋をきれいにするだけでなく、掃除の進捗状況や障害物の位置など複数の要素を考慮して最適な掃除の経路を選択します。
自宅で掃除するとき、スピーディーかつ効率的で静かに掃除するなど複数の要素を検討し、成果の最大化に向けた判断と行動ができる点が特徴です。効用ベースエージェントは効用関数を使用して状態を実数にマッピングし、成功の尺度を提供します。
最短ルートや快適さ・ユーザーの好みなどの要素を考慮して、エージェントの全体的な成功を決定することが可能です。これには効用関数を用いて、異なる行動候補を評価し、最も望ましい結果を導くように意思決定します。金融市場などでの取引に使われるAIトレーダーに応用されています。
これにより、効用ベースエージェントは企業にとってある選択肢を取った場合に正確に満足度や将来の成長性といった情報を可視化できるのが大きなポイントです。
学習型エージェント
学習型エージェントとは、過去の経験や実行結果からフィードバックを得て、自己改善を行うタイプのエージェントです。機械学習などの技術を活用して、行動に対する結果を評価し、より良いパフォーマンスを出すために自分自身の内部モデルを更新できるのが特徴です。
例えば、ECサイトではレコメンデーションシステムで、エージェントが特定の商品や差０ビスに関するユーザーの行動や好みを追跡し、学習するのもその一つです。 学習型エージェントは単純反射型や目標ベース型と比較して、環境変化や新しいパターンにも柔軟に適応できるメリットがあります。
ただし、学習型エージェントはまだ進化過程で学習に必要なデータ量や計算リソースが大きいのが欠点です。実用的な性能を発揮するまでには、試行錯誤を繰り返す必要があり、開発期間が長期化する可能性があります。
これらのデメリットを避けるには、事前学習の実施を行うことが大切です。特定のタスクに特化した学習を行う前に、汎用的なデータセットで事前学習を行います。簡単なタスクから徐々に複雑なタスクへと段階的に学習初期段階での効率を高め、早期に性能向上を達成しやすくします。
このように学習型エージェントは、過去の経験から継続的に学習しながらデータが増えるほど、知識やスキルが蓄積されるようになります。 強化学習などを用いることで、エージェント自身が試行錯誤を通じて、より良い行動戦略を発見し、自己改善していくことができるのがポイントです。
階層型エージェント
階層型エージェントとは、異なる階層ごとに意思決定を行う複数のエージェントによって構成されるタイプです。複数の下位エージェントが特定のサブタスクをこなし、上位エージェントがそれらを調整して全体の目標を達成できるよう設計されています。
この構造により、大規模で複雑なシステムを効率的に管理することが可能です。
AIの階層エージェントは、生産ラインや航空規制など幅広い分野で用いられています。例えば、自動車製造ラインでは、各工程の生産スケジュールを最適化する仕組みが実現されました。
各工程を担当する下位エージェントが部品の組み立てや品質チェックを行い、上位エージェントが全体の仕組みが生まれました。このように階層型エージェントは、全体として大規模で複雑な問題に取り組むことが可能です。
製造業の生産ラインや自動車などで、多数のロボットが連携しながら業務を遂行するシステムなどが好例でしょう。上位の層が下位の層の指示をすべて把握する必要はなく、これらの層の意図を理解しているだけで、それぞれの役割分担が明確になるのがポイントです。
また、何か問題が発生した場合、どの層で問題が起きたのかを追跡しやすいため、メンテナンスにも有利です。この構造により、大規模で複雑なシステムを管理しやすいサブタスクに分割することで、問題解決の難易度を大幅に下げることができます。
モデルベース反射エージェント
モデルベース反エージェントとは、環境から得られる情報をもとに現在の状態に基づいた行動を決定するタイプのAIエージェントです。モデルベース反射型エージェントは過去の動向や経験を記憶して、現在と過去の事例を照らし合わせながら、最適な手段を導き出します。
新たな情報を取得するたびにモデルが更新され、より複雑なタスクに対応できるようになることも一つの特徴です。例えば、工場の生産ラインでセンサーデータから設備の状態を把握し、最適な運転条件を自動調整するシステムなどがあります。
工場の生産ラインにモデルベース反射エージェントを導入すると、環境の状態を内部モデルとして保持し、状況の変化に応じて適切な行動を選択することが可能です。また、ECサイトでこれまでの販売データを基にした在庫量を自動調整することもできます。
ECサイトで「在庫が次にどれくらい売れるか」をAIエージェントが推定して在庫量を自動調整するイメージです。これによって、品切れや過剰在庫といったトラブルを減らし、さらにコスト削減にもつなげることが可能になります。
このようにモデルベース反射エージェントは、過去の動向や経験から現在にかけた情報を活用して、より精密な推定と高度な意思決定を可能にすることで期待されています。自動運転車やEC業界・不正検知システムなどといった実世界のイノベーションを支えています。
マルチエージェントシステム
マルチエージェントシステム(MAS)とは、複数のAIエージェントが相互に連携し、協調しながら特定のタスクや問題を解決するためのシステムです。マルチエージェントシステムはデータ分析から企画・システム開発といった多様なタスクを連携して実行できる点が特徴です。
特定の目的や能力を持つそれぞれのエージェントが他のエージェントや環境とやり取りをお子ながら、計算機上で模擬的に再現することで一定の解を求めます。現状のAI技術では汎用型AIの実現が難しく、複数の専門AIを組み合わせることで、より最適な解を導き出すアプローチが注目されています。
例えば、企業向けのCrewAIのマルチエージェントシステムを提供して複雑なタスクを自動化するプラットフォームを提供しています。CrewAIはドラッグ&ドロップ式のビジュアルインターフェースで、プログラミングスキルを持たないユーザーでも直感的に構築できます。
外部ツールのネイティブ統合で既存システムとの干渉を最小限に抑え、タスク自動化をスムーズに進められるのが魅力的です。これらのような機能を持つことで、CrewAIはサプライチェーンにおける在庫管理やHRタスクの自動化などといった幅広いユースケースで業務効率化に貢献することができます。
このようにマルチエージェントシステムは、過去データとリアルタイム情報の統合処理が可能なので、より複雑で高度な問題を解決することが可能です。そのため、これまで人の経験や勘に頼っていた業務プロセス内の多くのタスクをAIに代替でき、複雑性の高い業務において生産性が向上します。
インテリジェントエージェント
インテリジェントエージェントとは、環境と対話し認識された情報に基づいて確立された目的を達成するために動作するAIエージェントです。環境から情報を分析し、それに基づいて意思決定を行い、目標を達成するためにアクションを実行することができます。
ビジネスでは、仮想アシスタントやロボット工学・顧客サービスなどの分野に導入されていて、大幅な改善につながりました。仮想アシスタントはSiriやGoogleアシスタントなどのモバイルデバイスやスマートスピーカーで使用され、音声コマンドに基づいて回答を提供したり、基本的なタスクを実行したりします。
インテリジェントエージェントは、仮想エージェントと物理エージェントの両方に対応することが可能です。他にもユーザーの質問に答えるオンラインチャットボットや家事を行うロボットなどがその例です。これらの仮想エージェントは、単純な情報要求から複雑な問題解決タスクまでといった幅広い問い合わせに対応します。
Bank of AmericaのAIアシスタントEricaは、毎日100万件を超える顧客からの問い合わせに対応しています。Ericaは口座残高の確認や支出パターンの追跡などのタスクで即時の支援を提供し、より複雑な問題に取り組めるようにしています。
これらエージェントはさまざまな分野で作業が容易かつ効率的になり、時間とリソースにつながっているのが強みです。インテリジェントエージェントの用途は多岐にわたり、シミュレーションを通じて潜在的な結果を予測することもできます。
今後は業界を問わず、インテリジェントエージェントは人間の知能を増強し、人間の頭脳では対応できないタスクをうまくこなします。これらのAIアシスタントと連携することで、企業側がよりデータに基づいた効果的な意思決定を行いやすくなるのがポイントです。
おすすめAIエージェントツール10選
AIエージェントは人工知能を活用して業務の自動化を支援するAIエージェントを構築するためのサービスです。AIエージェント ツールを導入することで、特定の業務を一部を自動化したり、カスタマイズ性の高い独自のAIエージェントを短時間で開発することができます。
生成AIの機能がテキストや画像・動画といったコンテンツの生成であるのに対して、AIエージェントは業務の自動化の遂行に主軸が置かれています。
しかし、AIエージェント ツールには外部ツールとの連携や特定の業務によって機能が異なるのが注意点です。AIエージェント ツールは特定の業務を効率化するために設計されており、用途に合わないツールを選ぶと期待した業務自動化ができない可能性があります。
例えば、データ分析業務なら、BIツールと連携可能であったり、SQLの構築までできる機能を備えたツールが適しています。データ分析や開発工程における単純作業の自動化によって、開発者は本質的な設計や最適化に時間を費やすことができるようになります。
自社でAIエージェントを選ぶ際は、ツールの機能や外部ツールとの連携・セキュリティ面などを把握しながら選ぶことが大切です。ここからは、おすすめAIエージェント ツールについて詳しくご紹介していきます。
GPT-Engineer
GPT-Engineer(ジーピーティー・エンジニア)とは、自然言語を通してプログラミングができるAIエージェントツールです。GPT-Engineer(ジーピーティー・エンジニア)はコーディング作業を依頼するというコード生成が可能ですが、よりプログラミングに特化して扱いやすくしているのが特徴です。
コーディング作業では、目的の処理をコードに起こし、タイピングする工程を繰り返しています。GPT-EngineerにはChatGPTの技術を基盤としており、ユーザーが自然言語でアプリの仕様を伝えることで、自動的にアプリ開発を行います。
自然言語でどのようなアプリを作りたいかについて仕様を伝えることで、わずか数分程度でアプリ開発を実現することができます。そのため、これまでのアプリ開発と比べて開発者がコードを生成する時間を大幅に削減できるため、大幅に効率化につながるのが強みです。
ビジネスでは、プログラミングの専門技術が不要で、簡単なプログラムであればエンジニアのいないユーザー企業でも作成が可能です。例えば、自社内の打ち合わせや開発ベンダーとのイメージ共有を目的としたデモアプリケーションを簡単に作成できます。
このAIエージェントではJavaScriptやTypeScriptなど、複数のプログラミング言語に対応しているため、さまざまなプロジェクトに柔軟に対応できます。
プログラミングではGPT-Engineerでコードの改善案やバグ修正も指示すれば、少ないコーディングで完成に近づけることが可能です。これにより、開発者は自分の得意とする言語を指定してプロジェクトを円滑に進めることが可能です。
このようにGPT-Engineerは、全てのコードを一度に作る必要はなく、要所で上手く活用すれば全体の開発コストを削減できます。
AutoGPT
AutoGPTとは、自然言語処理技術を利用しており、人間が書いた文章のような自然な文章を生成できるAIエージェント ツールです。AutoGPTはユーザーが設定した目標に基づいて、自動的に文章を生成でき、その文章を元にタスクの実行を実現できるのが特徴です。
例えば、AutoGPTに「株価の最新情報を調べて」と指示すると、Webサイトから株価の最新情報にアクセスできます。AutoGPTは株価の最新情報についてGoogle FinanceやYahoo Financeなどの金融情報サイトにアクセスし、最新の株価情報を取得します。
これにより、ユーザーは株価の最新情報を常にチェックすることができるようになり、意思決定を行うことが可能です。これまではChatGPTでチャットのように毎回プロンプトを入力しなければいけませんでした。
業務で毎回プロンプトを考えたり、打ち込んだりするのは少々手間に感じる方が多かったのが課題でした。そこで、AutoGPTは文章の生成や要約・翻訳などのタスクの自動化を行い、業務効率を向上させることが可能です。
AutoGPTであれば、インターネット検索やデータ保存などの作業まで自動で行うことができます。このようにAutoGPTは、インターネット上にある最新の情報にアクセスでき、調べた情報を保存し共有できるのがポイントです。
Google Agentspace
Google Agentspace(グーグル・エージェントスペース)とは、Googleのもつ高度なAI技術と検索技術を組み合わせ、企業のもつさまざまなデータソースを分析できるプラットフォームです。従業員は単一のインターフェースから企業内のあらゆる情報にアクセスし、必要な情報を迅速に見つけ出すことができます。
例えば、全体の情報にアクセスできる単一のマルチモーダル検索エージェントを提供することで、従業員は必要な情報を簡単に見つけることができます。その中で、営業部門が顧客とのやり取りで得た情報をマーケティング部門が製品開発に活かすことができます。
Google Agentspace(グーグル・エージェントスペース)ではGoogleの最先端モデルであるGeminiを活用することで、企業内のさまざまなデータソースから、関連性の高い情報を迅速かつ正確に見つけ出すことができます。特にドキュメントやメール・データベースなどのあらゆる情報を横断的に検索し、必要な情報が収集しやすいのが強みです。
例えば、マーケティング部門ではAIエージェントが過去のキャンペーンデータを分析し最も効果的な広告コピーを作成したりターゲット顧客の興味関心に基づいて、パーソナライズされたメールを自動送信することができます。
自身が生成したい質問から文脈を理解し、社内でバラバラに管理されていたメールやドキュメントなどのデータを検索することが可能です。これにより、Google Agentspaceは組織内に蓄積された膨大なデータを横断的に検索できるのがポイントです。
SalesCloser AI
SalesCloser AI(セールスクローサー)とは、顧客対応や商談のプロセスを自動化・効率化するAIエージェント ツールです。SalesCloser AIはプレゼンテーションやデモなどを自動化することで、顧客ごとに最適化された提案資料やメッセージを自動生成できるのが特徴です。
AIが現場で得られるデータを分析し、そこから得た情報をCRMなどに記録したうえで、会話内容の継続的な分析・改善を行うことができます。このツールは、企業が効率的に販売プロセスを管理し、見込み客とのインタラクションを最適化するために設計されています。
営業開発担当者は定期的な製品デモを実施し、基本的な質問に答えることができます。例えば、コンサルティングのスケジュール設定やパーソナライズされたクライアントとのやり取り・顧客データの分析を行うことが可能です。
SalesCloser AIはAIによる質問を行いたい際、これらの要素を質問することができ、サービス提供の改善とより強固な関係の構築を支援します。
また、分析した営業・販売データから成約率を改善するための施策や具体的なヒントも提供してもらうことが可能です。SalesCloser AIは営業時間外でも問い合わせに対応し、金融規制についてトレーニングされたAIを使用して複雑なプロセスを顧客をガイドします。
これにより、営業経験が浅いメンバーでもSalesCloser AIのアドバイスを活用することで、商談を進めることができチームのパフォーマンスを向上させることができます。
COTOMI
cotomi(コトミ)とは、NECが開発した高い日本語処理能力で生成するAIエージェント ツールです。cotomiは、高度な言語モデルで大量のデータを効率的に処理し、高精度な解析結果を提供しているのが特徴です。
このモデルは、NECの先進的なNLP技術を活用して、テキストデータの解析と生成を行います。日本語の文脈理解や専門用語の処理において、cotomiは90%以上の正確性を示しており非常に高い精度での処理が可能です。
例えば、ECサイト運営でレビュー分析にかかった時間を短縮し、マーケティング戦略を立てることが可能になりました。これまではECサイトの企業は、膨大な商品レビューの分析に多大な時間を費やしていました。
しかし、cotomiでこれらの作業を自動化させると、レビュー分析にかかる時間を短縮し、よりリピート率が向上できるようになりました。
従来のAIエージェントや生成AIツールではできなかった複雑な文章構造の生成でも、cotomiは文脈を正確に捉えることができます。適切な回答やデータ抽出が可能となり、企業のカスタマーサポート業務やデータ分析を大幅に効率化ができるのがポイントです。
cotomiには、クラウドストレージサービス「NEＣ Cloud Storage」を活用していて、機密性の高いデータを安全に乗せることができます。NECがこれまで培ってきた知見やノウハウをもとに、生成AIを導入する企業や組織に対して、セキュリティ対策のサポートを行っています。
このようにcotomiは、各企業の業種や業務の特性に応じて幅広い利用ができるのがポイントです。AIでの学習を工夫することで、さまざまなタスクでの高精度な推論を
実現しており、精度の高い回答を得ることができます。
従来に生成AIを活用しているが回答速度が物足りない方や機密情報を扱いたい方にとっておすすめです。
Zendesk
Zendesk(ゼンデスク)とは、導入企業数10万社以上を誇るカスタマーサポートと営業支援CRMを効率的に行うためのAIエージェント ツールです。Zendeskはカスタマイズ可能なワークフローと自動化機能を搭載しているのが特徴です。
カスタマーサポートではお客様からの問い合わせに対応し、相応しい回答のやり取りの積み重ねを管理した上でよりよいサポート環境を構築していくことが求められます。
例えば、顧客からの問い合わせを異なるチャネルから問い合わせしたり、Slackなどに通知したりすることが可能です。同じ顧客からの問い合わせはメールや電話・チャットといった異なるチャネルからの問い合わせであっても、一つの画面で管理されます。
そのため、顧客は安心してその時の好みの方法で問い合わせることが可能です。顧客の元にもサポート開始の通知が自動で送信され、対応時間などをモニタリングできるため、顧客満足度の向上が見込まれます。
ZendeskはChat機能で顧客と直接やり取りした場合、コンバージョン率が3倍にまでアップするとの結果が出ています。これまではメールや電話でそれぞれの問い合わせに対応する必要がありますが、チャットなら複数の問い合わせに同時対応が可能です。
リアルタイムで複数の問い合わせに対応すれば、よりスピーディーな回答ができるようになり、回答速度を早めることもできるでしょう。このようにZendeskは問い合わせ管理だけでなく、AIエージェントが自らパフォーマンス改善したり回答精度の向上を図るなどといったオペレーターの負荷軽減につながるのがポイントです。
ClickUp
ClickUp(クリックアップ)とは、プロジェクト管理ツールであるClickUpに搭載された人工知能(AI)を活用したAIエージェントです。ClickUp(クリックアップ)は本来、チームが目標達成するためにプロジェクトを管理し、リアルタイムで共同作業をサポートします。
このエージェントは単なるライティングアシスタントではなく、タスクの自動化とコンテキストデータ処理にAIを使用している点で優れています。ClickUp AIの機能は、ClickUpのインターフェース内に統合されており、タスクの作成画面やドキュメント編集画面などにAIアシスタントのアイコンが表示されるようになるのが特徴です。
また、文章生成だけでなく、GoogleカレンダーやSlackといった主要な外部サービスとシームレスに連携することで、業務効率を大幅に向上させます。
リアルタイムで操作するすぐに使えるエージェントを提供し、タイムリーな洞察や即時のコンテンツ生成を提供することが可能です。
これにより、ClickUpはGoogle DriveやSalesforceなどとも統合されており、ツールを切り替えることなく共同作業を効率化できます。
ClickUpは多様な料金プランを提供しており、貴人から大規模な企業まで幅広いユーザーに対応しています。無料プランを含む4つのプランが用意されており、タスク管理やプロジェクト管理を効率化するために柔軟に選択することが可能です。
AIエージェントは、ワークフローを合理化し、チームの効率化と手作業による単調な作業を大幅に削減できます。ClickUpはワークフローの自動化とデータ主導の意思決定に最適なAIエージェント ツールとして注目されています。
LangChain
LangChain(ラングチェイン)とは、GPTなどの大規模言語モデルを活用したアプリケーション構築を簡素化するAIエージェントです。このAIエージェントは、LLMと外部リソースを組み合わせて、より高度なアプリケーションやサービスの開発をサポートすることができます。
LangChainでは、ユーザーが以前に述べた興味や好みを考慮することで、より関連性のある回答を提供できます。
LangChain(ラングチェイン)は、最新の情報に対応した文章生成やAPIを使った高機能システムができるのが特徴です。従来のAIエージェントや生成AIは、学習データが2021年までや最新の情報を含めた回答が難しい場合がありました。
そこで、LangChainを導入すると、過去から現在の情報を踏まえた精度の高い応答が可能になります。例えば、情報検索モデルと要約専用モデルを組み合わせることで、ユーザーの要求に合わせて最適な応答を提供できます。
社内のデータを取り込んで、社内用チャットボットを作成したり、長文のPDFを読み込んでその内容を答えさせるなどの機能を実現することが可能です。言語モデルに外部データを取り込むことで、より専門的な内容やある文書データに関する内容に関する質問に対応できるようになります。
これにより、LangChainは業務に必要なデータベースやAPIとの連携がスムーズに行えるのがポイントです。このようにLangChainはさまざまな用途に応じたアプリケーションの開発をサポートし、効果的なソリューションを提供します。
開発者は、自社のニーズに応じて最適なモデルを選択し、応答の質を向上させることができます。
Genspark Autopilot Agent
Genspark Autopilot Agentとは、非同期に作業を進める世界初のAIエージェントです。
そもそもGensparkとは、2023年にMicrosoftとGoogle・Baiduの元社員たちによって設立されたAI駆動の新しい検索エンジンです。
GensparkはAIエージェントが膨大なデータの中から適切な情報を収集し、ユーザーのニーズに合わせて最適化されたコンテンツを提示します。このエージェントは、人間がこれまで手動で行っていた調査やデータ収集・情報のクロスチェックなどといった時間のかかる作業を自動で行うことができます。
ユーザーが他の重要な作業に集中している間にAIエージェントが調査を行い、信頼性の高い情報を提供します。従来の検索エンジンでは、正確な情報を得るのに何度もキーワードを変えて検索し、リンクを確認しなければならないことが多いことが一般的でした。
そこでGenspark Autopilot Agentであれば最初に1つの指示を出すだけで、複数の信頼できるソースを調べて結果をまとめてくれます。例えば、「全てジェームス・ボンド役者がシェイクスピア作品に出演しているか？」という質問を問いかけたとします。
この質問に対して、エージェントは複数のデータベースをチェックし、「完全には確認できない」という答えとともに根拠を示してくれます。Genspark Autopilot Agentは、信頼できる結果が短時間で得られやすく、結果を待たずに他の作業に集中できるのが大きな強みです。
これにより、ユーザーは長時間のタスクを設定した後、結果を待たずに他の作業に取り掛かることができます。このようにGenspark Autopilot Agentは、ユーザーにとって使いやすく、効果的な情報収集がしやすいAIエージェントとなっています。
Crew AI
Crew AIとは、大規模言語モデル(LLM)をベースとした複数のAIエージェント同士が連携し、協力してタスクを処理するためのAIエージェントです。Crew AIは企業内にある膨大な独自資料を検索して回答することができます。
説明書類や手順書などの社内文書をアップロードし、その内容に基づいて回答することが可能です。例えば、WordやExcel などのファイルを読み取ることができ、OCRで読み取ることができます。
この機能は、同様の作業が繰り返される場合や、新入社員や異動者のオンボーディングトレーニングなどにも利用できます。これまではAIエージェントの中で実行プロセスが複雑になったり、追加のデータ収集が必要になったときに思ったように成果が出ない場合がありました。
そこで、Crew AIは役割に応じたエージェントが設計されていて、エージェント間のやり取りをスムーズにやり取りすることが可能です。Crew AIではプロンプトテンプレートには独自にチューニングをしており、テンプレート未使用時の質問よりも回答精度が高まるように設計されています。
これにより、Crew AIは容易な統合性と効率的なタスク処理によって従来時間がかかっていたタスクでも素早く処理できるのがポイントです。
まとめ
本記事では、おすすめのAIエージェントツールの種類について詳しくご紹介しました。AIエージェント ツールとは、複数のAI技術やデバイスを組み合わせた高度なAIシステムです。従業員が設定したゴールに対して、自ら必要なデータを収集してタスクを決定し、目標達成に向けて遂行することができます。
AIエージェント ツールは従来の生成AIと異なり、業務やタスクの自動化を得意としており、一連の作業を一括で任せるケースに適しているのが特徴です。特に単純反射エージェントでは、事前に入力された条件と行動のルールに基づいて動作します。
例えば、カスタマーサポートにおける電話応対をAIエージェントで24時間問い合わせすることもその一つです。AIエージェント ツールを導入すると、これまで人間が対応してきた業務を任せることができ、人件費の削減につながります。
AIエージェントの導入に際しては、まず自社の課題を明確に把握し、目的に応じた適切なタイプの選択が重要です。
このようにAIエージェント ツールは学習に基づいて業務を正確に実行するため、人的ミスが軽減され、業務品質や顧客満足度が期待できます。今後、AIエージェントはさらに進化し、より多くの業務領域で活用されることが予想されます。
現在ではビジネスコンサルティングからAIによる開発・運用・そして保守にいたるまで、OCR・ビッグデータ・機械学習に関する豊富な経験を持つHBLABのAIエキスパートがお客様のビジネスニーズに合わせたソリューションを提供しています。
