AI エージェント
- 最終更新日2024/11/18
AI エージェント
AI エージェント は、AI スキルと文脈に基づくアクションの両方を含む認知タスクを実行するために設計されたソフトウェア エンティティです。 AI モデルの機能と企業システムやデータソース(RAG)との対話能力を組み合わせて、ビジネス プロセスを自動化し、迅速化します。
主なメリット:
- エンドツーエンド プロセス オーケストレーション: 既存のビジネス プロセスで複数のシステムやアプリケーションにまたがり AI エージェント をシームレスに統合します。
- 迅速な AI エージェント開発: AI エージェント を迅速かつ簡単に構築および展開し、直感的な開発ツールと事前構築された AI スキルを活用します。
- 堅牢なコンプライアンスとコントロール: 当社の高度なガバナンスとコンプライアンス機能を使用して、AI エージェント のセキュリティ、プライバシー、および倫理的な使用を確保します。
- スケーラビリティと柔軟性: 変化するビジネス ニーズに適応し、AI ソリューションを増大する需要に対応します。
個人の生産性 AI エージェント とは異なり、Automation AnywhereのAI エージェントは、部門全体や企業のプロセスを変革し、KPI、顧客体験、そしてトップラインの成長において重要な改善を推進することに焦点を当てています。 これらのエージェントは、顧客の問い合わせに応答したり、在庫切れの際に最適な代替製品を決定したりするなどの判断業務を担当します。 彼らはまた、人間や他のAI エージェントと協力することによって、ビジネス プロセスを迅速化します。 彼らは、カスタマーサービス、マネーロンダリング防止、ヘルスケア、金融などの重要なプロセスを自動化することができ、新たなレベルの効率性と革新を引き出します。 以下の図は、AI エージェントの異なる主要コンポーネントを示しています。
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AI エージェントの主なコンポーネント
- AI スキル: AI スキルはエージェントの中核となるインテリジェンスであり、情報の処理と意思決定を担います。 さまざまな AI モデル、例えば Large Language Models (LLMs)、Retrieval-Augmentation Generation (RAG) 、その他の機械学習技術によって動作させることができます。 LLMs は、AI エージェントの自然言語のクエリや指示を理解し、応答する能力を向上させるために使用できます。一方、RAG は組織の特定の知識ベースやデータソースにアクセスして使用することを可能にします。
- アクション: アクションにより AI エージェントは現実世界と対話することができます。 これは、エンタープライズ システム内でのタスクの実行、ワークフローのトリガー、または人間が読み取れる出力の生成を含む可能性があります。
- UI & API オートメーション: このコンポーネントは、AIエージェントがユーザー インターフェースやAPIを通じてさまざまなエンタープライズ システムと対話することを可能にします。 さまざまなシステム間でのアクションを自動化するために、RPA Bot と API タスクを活用します。
- 人間参加型: このコンポーネントは、重要な意思決定や検証プロセスにおける人間の介入を可能にします。 それはガードレールを提供し、AIエージェントが倫理的および法的な境界内で動作することを保証します。
- オーケストレーション: オーケストレーション コンポーネントは、AI エージェントが複雑なワークフローを管理し、タスクをスケジュールし、イベントやトリガーに基づいて意思決定を行うことを可能にします。
- エンタープライズ データ: これは、AI エージェントの性能を訓練および向上させるために使用される会社のデータソースである検索拡張生成 (Retrieval-Augmentation Generation - RAG) を指します。
- 調整されたプロンプト: これは、AI スキルが望ましい出力を生成するための注意深く作成されたプロンプトです。
- セキュリティとガバナンス: このレイヤーは、エージェントが倫理およびセキュリティのガイドライン内で動作することを保証します。 検証、監視、トレーサビリティ、データ マスキングなどの機能が含まれています。
主な機能:
- オーケストレーション: 複雑なタスクを AI と効率的な実行のためのアクションを含む順序的なステップに分解します。
- 自然言語インタラクション: 自然言語プロンプトを使用してエージェントと対話します。
- LLM パワー: 大規模言語モデルの能力を活用して、高度な理解と応答生成を実現します。
- RAG 統合: 組織の特定のナレッジベースとデータソース(Retrieval Augmented Generation)にアクセスして使用します。
- 自律実行: タスクを独立して実行し、手動による介入を減らします。
- AI ガバナンス: AI エージェントの倫理的、安全かつコンプライアンス準拠を保証します。これには、データ プライバシー、バイアスの緩和、透明性などが含まれます。