本記事では、ウェブ上から構造化データを自動で収集するLLMエージェントの研究を紹介します。
自然言語での依頼を起点に、複数のエージェントが連携して調査・実装・検証を行う構成が特徴です。汎用エージェントや従来型の情報抽出手法とは異なる設計思想が採られています。
情報収集業務の自動化や設計を検討する際の参考材料として位置づけられる内容です。
背景
業務でデータを活用したいと考えたとき、多くの人が最初に直面するのが「必要な情報をどこから、どうやって集めるか」という問題です。ウェブ上のデータを集めるにも、その取得にはHTMLやAPIの理解、スクレイピングの実装など、専門的な作業がつきまといます。
最近ではエージェント型のAIサービスも登場し、「調べる」「書く」といった作業の支援はかなり進化しています。しかし、それらを使って「自然言語で指示するだけで、構造化されたデータセットが完成する」ところまで持っていくのは、まだ難しいのが現実です。途中で人が介入して設計したり、エラーに対応したり、動的なウェブの構造変化を確認したりする必要があります。
また、LLMベースの自動化を進めようとすると、すぐに別の問題も浮上します。処理にかかるコストです。ウェブ上の大量データを対象にすると、LLMのトークン使用量が跳ね上がり、時間や料金が無視できなくなります。部分的な自動化はできても、「業務で回し続けられる仕組み」にはなりにくいのです。
こうした中で、今回研究者たちは「自然言語による一文の依頼から、必要な情報をウェブ上で探し出し、構造化して返してくれる仕組み」を新たに提案しました。情報探索から実行コードの作成、データの収集・検証までを複数のAIエージェントが分担して行う仕組みです。コスト面にも配慮されています。
AI開発のためだけでなく、調査や分析、レポート作成など、さまざまな業務でデータを活かしたいと考える人にとって、注目すべきフレームワークです。
