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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。

はじめに 近年では、普段の手動で行っている業務では、ロボットに代行させることができるタスクが増えています。その中でRPAによるデータを別のシステムに転記するようなルーティン業務をロボットに任せるシステムが世界中のトレンドとなっています。 RPAとは、コンピュータ上の作業をロボットによって自動化する技術です。RPAでは、業務を自動化することによって、工数の削減やそれに伴う稼働時間の創出・人的ミスの防止などさまざまな効果があります。一方、自社で細かな単純作業や手作業を自動化したいと悩んでいる方が多いはずです。 特に中小企業・大企業では、膨大な業務量や複雑な基幹システムなどといった業務効率化を妨げる課題が数多く存在しています。そこで、現在のこうした課題を解消する手段として注目されているのがRPAツールPower AutomateとUiPathです。 自社の業務を効率化したいときにどのようなRPAを選べばいいのか分からない方もいるでしょう。RPAツールのPower AutomateとUiPathは多くのユーザーや企業で活用されています。 UiPathは乱雑なデータ処理や音声認識などでの効率化に特化していて、Power Automateはロ―コードでのアプリ開発やワークフローの自動化などを行うことが可能です。この記事では、中小企業や大企業に特化したRPAツール導入のメリットや選び方のポイントなどについて解説します。 本記事では、UiPathとPower Automateの比較について詳しくご紹介していきます。 RPAツールのUiPathとPower Automateとは RPAとは、ソフトウェア上のロボットを利用して定型的なPC作業を自動化するシステムです。RPAツールは経理や人事部門などのバックオフィス業務を効率化するためのシステムとして、働き方改革に取り組む企業などから注目を集めています。

DeepSeekモデルは、DeepSeekMoEからDeepSeek-V2、DeepSeek-V3とバージョンを経て進化し、現在は推論において優れたパフォーマンスを実現するDeepSeek-R1バージョンに到達しています。DeepSeekのアーキテクチャはすべてMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャに基づいています。では、DeepSeek-R1はどのようにトレーニングされたのでしょうか? 1. Deepseekの概要 DeepSeek-V3の場合、教師ありファインチューニング（SFT）には、論理的および非論理的データを含む監視データが必要です。これにより、モデルは基本的な質問に答える能力を持ち、多量のデータが必要です。 一方、DeepSeek-R1-Zeroは、教師ありファインチューニング（SFT）をスキップし、モデルに直接強化学習（RL）を適用します。これにより、モデルは継続的な学習を通じて自ら進化し、論理的推論を学習することができます。 DeepSeek-R1-Zero の報酬モデルはルールベースであり、他のアルゴリズムで一般的に使用されるような回答にポイントを与えるモデルは使用しません。報酬は正解に対するものと、サンプルの正しい形式に対するものの2種類に分かれています。 GRPO をトレーニングした結果、DeepSeek-R1-Zero には長い CoT を認証、反映、生成する能力があることがわかりました。このモデルは、正しい答えを出すための注釈付き教師データを必要とせず、RL のみで推論スキルを自動的に開発できます。さらに、RL ステップの反復回数が増えると、モデルは自動的に回答を再検討し、反映し、他の可能な解決策を探索し始め、推論能力が向上します。