見出し画像

ChatGPTなどの生成AIとは違う？AIエージェントとは【無料エージェント使ってみた】

ゆーま@1ヶ月でAI副業ゼロイチが達成できる限定記事配信中🦅

お疲れ様です、ゆーまです。

今回は「AIエージェント」という、2025年に注目されている最新のAI技術についてわかりやすくお話しします。

AIエージェントが何なのか、どんなことができるのか、もちろん無料で試せる簡易的なAIエージェントも紹介。

この記事を読めば、AIエージェントについてイノベーターになれるので仕事や副業はもちろん、人生の目標達成も人よりイージーモードで取り組めるようになります。


今年はAIエージェントに詳しくなりましょう。

★お知らせ
「AIをこれから勉強していきたい」「何なら個人でバリバリつかってマネタイズして豊かなスキルを手に入れたい」

今後の登録人数によっては期間限定とさせていただく場合がありますので、興味があれば今すぐご登録ください。
もちろん無料です。


AI エージェントとは

AIエージェントは、私たちの代わりに仕事を考えて進めてくれる、ちょっと賢いAIのことです。

たとえば、普通のAIは「これをしてほしい」と指示を出さないと動きません。

でも、AIエージェントは自分で「この仕事をやった方が良い」と考えて行動してくれるんです。

例えば、明日の予定を決める時に「明日はこれをすると良いですよ」とアドバイスをしてくれたり、何を準備すればいいか教えてくれたりします。
さらに、AIエージェントは文字だけじゃなくて、画像や音声も使ってお手伝いしてくれるので、勉強や仕事がもっと楽になります。


AI エージェントの仕組み


  1. 目標の設定
    まず、ユーザーからの指示や質問を受け取り、その目的や意図を理解します。例えば、「明日の天気を教えて」と依頼された場合、エージェントは天気情報を提供することが目標となります。

  2. タスクの計画と分割
    次に、その目標を達成するために必要な作業を計画し、複数の小さなステップに分けます。天気情報の例では、まず現在地を特定し、次に信頼できる天気予報のデータを取得する、といったステップが考えられます。

  3. 情報の取得
    計画に基づき、必要な情報をインターネットやデータベースから収集します。例えば、最新の天気予報データを取得するために、気象情報サイトにアクセスします。

  4. タスクの実行
    収集した情報をもとに、ユーザーの要求に応じた回答や行動を実行します。天気情報の場合、ユーザーに「明日の東京の天気は晴れで、最高気温は25度です」と伝えることがこれにあたります。

  5. フィードバックと学習
    ユーザーからの反応や新たな情報をもとに、自身の動作を改善し、より良いサービスを提供できるよう学習します。例えば、ユーザーが特定の情報を頻繁に求める場合、その情報を優先的に提供するようになります。


たとえば、音楽推薦のAIエージェントを考えてみます。

音楽ストリーミングサービスでは、ユーザーの好みに合わせて楽曲を推薦するAIエージェントが活躍しています。このエージェントは、以下のように動作します。

  • 目標の設定
    ユーザーが気に入りそうな楽曲を見つける。

  • タスクの計画と分割
    ユーザーの再生履歴や評価を分析し、類似した楽曲を探す。

  • 情報の取得
    音楽データベースから、関連するアーティストやジャンルの情報を収集する。

  • タスクの実行
    ユーザーにおすすめのプレイリストを提示する。

  • フィードバックと学習
    ユーザーの反応（例えば、スキップや高評価）をもとに、推薦の精度を向上させる。


このように、AIエージェントはユーザーのニーズに応じて柔軟に対応し、日常生活をより便利にする役割を果たしています。

AIエージェントの主な種類

https://aiagentsdirectory.com/landscape

AIエージェントは、特定の目的やタスクを自律的に遂行する人工知能システムであり、その種類は多岐にわたります。以下に主な種類を具体例とともに詳しく紹介します。

対話型エージェント

対話型エージェントは、ユーザーとの自然な会話を通じて情報提供や質問応答を行うエージェントです。例えば、スマートフォンの音声アシスタントであるSiriやGoogleアシスタントは、ユーザーの音声指示に応じて天気予報の提供やリマインダーの設定などを行います。また、ウェブサイトのチャットボットは、訪問者の質問に即座に回答し、カスタマーサポートを効率化します。

タスク自動化エージェント

タスク自動化エージェントは、特定の業務プロセスを自動化するエージェントです。例えば、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールは、定型的なデータ入力やメールの振り分けなどの反復作業を自動で行います。これにより、従業員はより創造的な業務に集中でき、業務効率が向上します。

パーソナルアシスタントエージェント

パーソナルアシスタントエージェントは、ユーザー個々のニーズや嗜好に合わせて、スケジュール管理やリマインダー設定、情報提供などを行います。例えば、Googleカレンダーのリマインダー機能は、ユーザーの予定に基づいて通知を行い、重要なタスクの漏れを防ぎます。また、音楽配信サービスのレコメンド機能は、ユーザーの過去の視聴履歴に基づいて新たな楽曲を提案し、個々の嗜好に合った音楽体験を提供します。

ナレッジエージェント

ナレッジエージェントは、大量のデータや情報を分析し、ユーザーの質問に対して最適な回答を提供するエージェントです。例えば、企業内のFAQシステムは、従業員からの問い合わせに迅速に回答し、業務の円滑化を支援します。また、医療相談エージェントは、患者からの症状に関する質問に対して適切なアドバイスを提供し、医療機関の負担軽減に寄与します。

モニタリングエージェント

モニタリングエージェントは、システムやネットワークの状態を監視し、異常を検知した際にアラートを発するエージェントです。例えば、サーバーの稼働状況を監視するツールは、障害発生時に管理者へ通知し、迅速な対応を可能にします。また、セキュリティ侵害を検知するシステムは、不正アクセスをリアルタイムで察知し、情報漏洩の防止に役立ちます。

学習エージェント

学習エージェントは、ユーザーの行動や環境から学習し、より適切なサービスや情報を提供するエージェントです。例えば、オンラインショッピングサイトのレコメンド機能は、ユーザーの購買履歴や閲覧履歴を分析し、関連商品を提案します。これにより、ユーザーは自分の興味に合った商品を簡単に見つけることができます。

これらのAIエージェントは、日常生活や業務のさまざまな場面で活用され、私たちの生活をより便利で効率的なものにしています。

技術の進化に伴い、今後も新たな種類のAIエージェントが登場し、その応用範囲はさらに広がることが期待されます。

AIエージェントとChatGPTなどの生成AIとの違い

©ゆーま

AIエージェントとChatGPTなどの生成AIは明確に異なります。

ChatGPTのような生成AIは、ユーザーからの質問や指示に対して、自然な言語で回答や情報を提供するモデルです。

例えば、「AIエージェントとは何ですか？」と尋ねると、その定義や特徴を説明してくれます。

ただし、生成AIはユーザーからの入力に応じて応答を生成するだけで、自律的に行動を起こすことはありません。

AIエージェントとChatGPTなどの生成AIとの違い

自律性の有無
AIエージェントは自律的に行動し、ユーザーの目標達成のために必要なタスクを自動で遂行します。一方、生成AIはユーザーからの入力に応じて応答を生成するだけで、自ら行動を起こすことはありません。

タスクの実行能力
AIエージェントは、情報収集からタスクの実行、結果の報告まで一連のプロセスを自動化できます。例えば、スケジュール調整やメールの送信などを自律的に行います。生成AIは、情報提供や質問応答は得意ですが、具体的なタスクの実行は行いません。

応用範囲
AIエージェントは、業務の自動化や効率化、例えばカスタマーサービスの自動応答や在庫管理の最適化など、幅広い分野で活用されています。生成AIは、文章の生成や翻訳、要約など、主に言語処理に特化した応用が中心です。


  • AIエージェントの例
    例えば、スマートホームにおけるAIエージェントは、ユーザーの生活パターンを学習し、朝起きる時間に合わせてカーテンを開け、コーヒーメーカーを起動し、天気予報を知らせるなどの行動を自律的に行います。

  • 生成AIの例
    ChatGPTに「今日の天気は？」と尋ねると、天気情報を提供してくれますが、実際にカーテンを開けたり、コーヒーメーカーを操作したりすることはできません。


このように、AIエージェントは自律的に行動しタスクを実行する能力を持つのに対し、生成AIはユーザーからの入力に対して情報を提供する役割を担っています。

両者の違いを理解することで、適切な場面でこれらの技術を活用できるようになります。

AI エージェントのメリデメ

あくまでも現状のメリデメです。
今後メリットはさらに大きく、デメリットは小さくなると思います。
もちろん、新たな課題が出てくる可能性もあります。


AI エージェントのメリット

作業の効率化
単純作業や反復的なタスクを自動化することで、時間を節約できます。
例: データ入力やスケジュール管理をAIエージェントが処理。

24時間稼働
人間と違い、休むことなく24時間タスクを実行可能。
例: カスタマーサポートのチャットボットが常に顧客対応を行う。

コスト削減
人件費を削減できる場面が多く、特に大量のタスクが発生する業務に適しています。
例: 複数のエージェントが同時に対応することで業務効率が向上。

自律性
自ら状況を判断してタスクを進めるため、細かい指示を出す必要がありません。
例: 予定変更に応じてスケジュールを自動調整。

ミスの削減
人間が行う際に発生するヒューマンエラーを防ぎ、正確な結果を提供します。
例: 数値計算やデータ分析で高精度な処理。

学習機能
ユーザーの行動やフィードバックから学習し、より良いサービスを提供します。
例: 音楽ストリーミングサービスがユーザーの好みに合わせた曲を提案。


AI エージェントのデメリット

初期導入コストが高い
開発やシステムの構築に多くのコストがかかる場合があります。
例: 業務に特化したカスタムAIエージェントを作成するには専門知識が必要。

技術的な制約
まだ対応できない複雑なタスクや不完全な動作をする場合があります。
例: 想定外の状況でエージェントが誤作動する可能性。

プライバシーとセキュリティの懸念
大量のデータを扱うため、情報漏洩のリスクがあります。
例: 顧客データが適切に保護されていない場合のトラブル。

ユーザーの理解が必要
使いこなすためにはユーザー側にある程度の知識や学習が必要です。
例: 操作方法や活用方法を知らないと効果を最大限に発揮できない。

柔軟性の欠如
特定の目的には優れていますが、想定外のタスクには対応できない場合があります。
例: 未定義の指示に対する対応が不十分。

感情的なサポートが難しい
機械的な対応に限られるため、感情を伴うサービスには不向きです。
例: クレーム対応で顧客の感情を汲むのが難しい。


無料で試せる簡易的なAIエージェント

ここまで読んで、AIエージェント使ってみたい！って思った人はお友達になりましょう。

現時点で無料で試せるAIエージェントを紹介します。


それはGenspark（ジェンスパーク）です。

Googleアカウントでログイン後、左メニューから「エージェント」を選択。

下にある高度なエージェントから、データ検索、またはファクトチェックが選べます。

今回はデータ検索を行ってみます。

タスクをクリック。
以下のように依頼します。

タスクの実行が始まりました。

以下の結果が表示されました。

AIエージェントとは、まるでデジタルの執事のように、私たちのために様々なタスクを自動でこなしてくれるAIシステムです。例えば、あなたが「明日の天気を教えて」と言えば、AIエージェントはインターネットを駆使して天気予報を調べてくれます。これが単なるチャットボットと違うのは、AIエージェントが自律的に意思決定を行い、複雑なタスクもこなせる点です24。
AIエージェントの具体例
お掃除ロボット: 家の中を自動で掃除してくれるロボットもAIエージェントの一種です。家具にぶつからないようにセンサーで周囲を感知しながら動きます。まるで「おっと、ここは通れないぞ！」と考えているかのようです4。
カスタマーサポート: 24時間対応可能なAIエージェントが、電話やチャットで顧客の問い合わせに答えます。人間のスタッフが寝ている間も働いてくれるので、「夜中に電話しても大丈夫かな？」という心配は無用です4。
自動運転車: 自動運転車は道路状況を認識し、安全に目的地まで運んでくれます。まるで「今日は渋滞だからこっちの道がいいね」と考えているかのようです4。

上記結果についてファクトチェックもやってみます。

開始すると、エージェントがタスクを実行します。


しばらくすると結果が表示されます。
今回は10分ほどかかりました。

※実際にはもっとたくさんの情報が出力されますが割愛しています。


96の情報源を検討した結果、AIエージェントがデジタルの執事のように機能するというステートメントは部分的に支持されています。AIエージェントは、天気予報の確認や顧客サポートなどのタスクを自律的に実行する能力を持つことが確認されましたが、具体的な例としてのお掃除ロボットや自動運転車については、証拠が限定的です。AIエージェントが人間のように考えて行動するかのように見えるという主張については、証拠が限定的であり、慎重に解釈する必要があります。今回のラウンドでは、Swarm Weather Agentの例が追加され、AIエージェントが特定のタスクを自律的に実行できることが確認されました。これにより、AIエージェントの能力に関する理解が深まりましたが、すべての要素を網羅するにはさらなる証拠が必要です。


最後にファクトチェックのために調査した結果が表示されます。
今回は145のソースを探ってくれたようで、もし人間がやった場合は9時間分の読書が必要になるようです。


これだけ見るとまだまだ”エージェント”というには物足りないかもしれません。
しかし、今後の進化を考えると、あらゆる分野で人が時間や手間をかける部分を代わりに請け負ってくれる強いパートナーになること間違いなしです。

それはぼくらが思うよりもはやく実現します。


その恩恵を享受するためにも今からAIエージェントを触っておきましょう。

注目のAIエージェント

これから注目すべきAIエージェンをいくつか紹介します。

OpenAIの「Operator（オペレーター）」

コンピューター操作を手伝うAIです。コードの作成や旅行の予約など、人に代わって行動することができるAIエージェントです。

Googleの「プロジェクトマリナー」

https://deepmind.google/technologies/project-mariner/

Googleの「プロジェクトマリナー（Project Mariner）」は、最新のAIモデル「Gemini 2.0」を基盤としたAIエージェントで、ユーザーのブラウザ操作を自動化し、複雑なタスクを効率的に遂行することを目的としています。

ブラウザ内での自動操作： ユーザーの指示に基づき、ウェブサイトのナビゲーションやフォーム入力などを自動的に行います。

複雑なタスクの遂行： 例えば、スプレッドシートに記載された企業名を基に各企業のメールアドレスを検索し、まとめるといった作業を自動化できます。

ユーザーとの対話： 指示が不明確な場合、追加の確認を求めるなど、ユーザーとの円滑なコミュニケーションを重視しています。

安全性と制御： クレジットカード情報の入力やウェブサイトのクッキー受け入れなど、ユーザーの権利や財産に直接影響を与える操作は制限されており、ユーザーがエージェントの動作を常に把握できる設計となっています。

現在、プロジェクトマリナーは研究プロトタイプの段階であり、一部の信頼できるテスターによって検証が進められています。


Anthropicの「Computer use」

Anthropic社は、AIモデル「Claude 3.5 Sonnet」に新たな機能「Computer Use」を搭載しました。この機能により、AIが人間のようにコンピューターを直接操作できるようになり、マウスの移動やクリック、キーボード入力といった動作を実行することが可能です。この技術により、ユーザーは繰り返し行うタスクを自動化し、作業効率を大幅に向上させることが期待されます。

「Computer Use」は、ユーザーの指示を受けてAIが自律的に動作する仕組みを備えています。例えば、ウェブブラウザを開いて必要な情報を検索したり、スプレッドシートにデータを入力するなど、手間のかかる作業を自動で処理することができます。特にソフトウェア開発者向けに設計されており、複雑なタスクもAIが効率的にこなすことで、開発現場での生産性向上が期待されています。



まとめ：AIエージェントによって目的やゴールをよりはやく達成できるようになる

AIエージェントは、みなさんの生活や勉強、仕事をもっと便利にしてくれる力を持っています。

今回紹介したAIなどを試して、AIエージェントの可能性を体験してみてください。

さらに進化したAIエージェントが次々に登場するので、今から少しずつ慣れておくといいです。
それだけで上位1％です。

これからも便利なAIツールや最新情報を紹介していくので、いいね＆フォロー宜しくお願い致します。


いいなと思ったら応援しよう！