｢AIエージェント｣って、今までと何が違うの？ ～次のAI大変革～
AI業界の進化が止まりません！
次の大変革として注目されいてる「AIエージェント」の話題が盛り上がっているので、
少し、私なりに整理してみたいと思います
AIエージェントとは？
これまでは、文章や画像を「生成」（コンテンツ作成）してくれるだけでした
これだけでも、凄いことなんですが、
AIエージェントは、さらに進めて、「実行」 までやってくれます
たとえば、パソコン上の複数のソフトを使って、
一連の作業をやってくれる
メールを受信して、簡単な内容については、適切に返信までやってくれる
日程調整の依頼に対して、空き時間を調べて返信、スケジュール帳の入力までやる
など
どこまで任せてOKなのか？
パソコン操作までやらせるとなると、
それは、決まったルールの中でやらせるのか
その時々で判断しながらやることまで、任せてしまうのか
ここは、人間側の選択です
判断まで任せるのは、人間の部下に任せるのと同じ
もしミスしたら、その責任は指示した側にあります
人と同様に、AIが判断ミスしない保証はなく、
どの範囲だったら任せて良いのか、
人間側の戦略が重要になってきます
Anthropic ClaudeのAIエージェント 「Computer Use」
Claudeが先行していて、
YouTubeなどで、解説動画がいくつも公開されています。たとえば、
だいたい、どんなことができるか解説しています
まだ専門知識が必要な段階で、実際に使ってみるまでのハードルが高く、
素人が手を出せる状態とは言えません
こちらでは、動作環境の構築手順まで解説していますね
まだ実験的な公開のようです
さらに専門的な情報も色々解説ページが出来ています
OpenAIも｢AIエージェント｣を準備中
来年2025年になりそうですが、
OpenAIからも「AIエージェント」機能が公開になる模様です
最初は専門家、技術者・開発者向けに限定公開から
AIエージェントの核は自律的にタスクが実行できるという点です。
何をやって欲しいかを伝えると、
｢具体的にどうやるか｣を自分で考え、
かつ実際に実行するのです。
ほとんど人の手を離れてユーザーのためにタスクを本当の意味でこなしてくれる存在になるんです。
抽象的な指示を、具体化する能力
抽象的な指示を、
具体的なタスクにブレークダウンして、
それを着実に実行する
このタスクブレークダウンを自律的に行うのが、
AIエージェントの重要な機能ですね
どういう考え方、判断基準で、実行タスクに変換したか、
１つ１つ細かく確認していたのでは、任せた意味がありません
ザックリ、抽象的な指示と
具体的なタスクの間に、意味的な齟齬がないか？
どうやって確認するかが、今後の課題になりそうです
これは、人間同士の仕事でも同じこと
指示出しする側のマネジメントスキルが求められます
AIが構想力、企画力を持つ？
AIエージェントの手前として、
抽象的な要望を、具体化する
構想力、企画力は、ChatGPTのo1-previewでも垣間見られます
o1-previewは推論能力を持った、と言われていますが、
複数の推論結果を並べて、さらに比較評価まで繰り返すと
そのタスクは、構想、企画に近い内容になります
ゴール設定
課題定義の判断基準
好奇心の方向性
などは人間から与える必要がありますが、
うまく使えば、ある程度の未来構想を描いて提案してくれます
noteでも、そんな話題がいくつか出ています
AIエージェントを 「雇う」 、 「任せる」 、時代へ
「AIエージェントはコスト削減にも売り上げ拡大にも有効だ」
（NEC 取締役 代表執行役社長 兼CEOの森田隆之氏）
従来、企業のシステム投資は、主にコスト削減に振り向けられていた
という衝撃的な話を、ある方から聞いたことがあります
コスト削減って、昭和の発想では？？
と、私は思っていたのですが、
コスト削減効果を示すことが、投資対効果として一番わかりやすい、ということで、
多くのシステム開発の成果指標としてコスト削減率（額）を挙げているとか
なるほどねぇ、それは思考停止というものです（バッサリｗ）
今後は、推論機能や構想力、企画力を引き出して、
売上アップに寄与するシステム投資が注目されると、いいな
と思います
ただし、企画構想や、実行まで任せられるようになると、
AIは暴走しないのか？
という不安がよぎります
AIが暴走しないためには、何が必要なのか？
ウィスコンシン大学マディソン校で助教授を務めるリーは、
「分布外（OOD）検知」と呼ばれるAI安全機能の草分け的存在だ。
こうした機能は、訓練されていない状況にAIモデルが直面した際に、
行動を慎むべきタイミングを決めるのに役立つとリー助教授は説明する。
想定外の状況を察知して、「何か変なことが起きてる！ 気を付けなければ！」
と自分で気づく機能ですね
問題が起きているのに、「言われた通りにやっておきました」、
と平然と言ってのける新人君みたいにならないように
AIには予め、汎用の危機察知能力を埋め込んでおく必要がありそうです
多くのAIトラブルの背後には、
自分が「知っている」ものと「知らない」ものを確実に理解できない
というAIの弱点がある。
やはり、想定外の状況である、異常事態だ！
と判断させるのは、簡単では無いようです
人間の赤ちゃんも同様です
好奇心旺盛で、色々なものを口に入れようとする
常に親が見ていないと、色々と危険なことを、やらかします
そうやって色々トライする中で、
高度な知識、経験を蓄積して、成長していくわけで
トライを禁止したら、まともに成長しません
AIも同様に、学習能力が非常に高いので、
自由にやらせれば、凄いスピードで成長していく
しかし、勝手にやらせると、間違った方向に行きやすい
丸っと任せたいけど、そう簡単に任せられない
このあたりのジレンマ解消が、今後のテーマになりそうです
「最終的な目標は、信頼できる、安全な機械学習を担保することです」
丸っと任せて、自由にのびのびとトライできる範囲が広がると、
学習速度は飛躍的に上がります
人間と同様、AIも自由にさせておくのが、一番！
好奇心と自由にしていい領域を得たAIは無敵です！
おそらく（笑）
この記事を書いたのは、
収益の柱を増やす「未来実現パートナー」 川原茂樹
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