本記事では、AIエージェントの構造や課題、技術的な進展について紹介します。

対話型LLMの登場以降、業務支援の手段としてエージェント型のAIに関心が集まっていますが、実際の運用にはまだ設計上の検討が必要です。本稿では、最新の研究を踏まえて、導入にあたって注意すべき点や検討すべき技術要素を整理します。

業務への適用を視野に入れている方が、構築や活用の判断材料を得られることを目的としています。

背景

業務にAIを取り入れようとする動きが広がるなかで、「単なるツール」ではなく、状況を理解しながら自律的に動く仕組みに注目が集まっています。2022年11月にChatGPTが登場して以降、いわゆるエージェント型のAIへの期待が一気に高まりました。

ただ、この流れは、何もないところから始まったわけではありません。もともとAI分野では、マルチエージェントシステムやエキスパートシステムのような、ルールベースで動作する仕組みが長く使われてきました。たとえば、医療診断のMYCINや、スタンフォードカートと呼ばれる初期の自律走行車、サプライチェーンの最適化やゲーム内キャラクターの挙動なども、事前に定められたルールに従って動作するものです。

こうした従来型の仕組みには限界もあります。環境の変化に柔軟に対応したり、自分で学習しながら成長したりすることができなかったのです。その限界を超えるかたちで、対話型LLMの登場以降、エージェントは大きく変わってきました。非構造な入力にも対応し、自らの振る舞いを調整しながら継続的に性能を高めていく。そんな動的なふるまいが実現しつつあります。

このような進化を背景に、本記事では論文を参照しながら、現在注目されているエージェント型AIの全体像を描き出し、従来の仕組みとの違いや設計・評価のポイントを掘り下げます。AIをどのように実務に取り入れていくかを考えるうえで、立ち返るべき土台となる内容を目指します。

以下で詳しく見ていきましょう。