AI エージェントでシステムの価値は データから ワークフローへ
こんにちは、世界中のすべてのビジネスにソフトウェアを届けたい、代表の榎本です。AIエージェントが急速に盛り上がってますが、今日はAIエージェントで今後どんなことが起きるのかをまとめてみたいと思います。
データからワークフローへ
これまでのSaaSはいかに正規化されたデータを収集し、データに価値をつけて経営判断に活かすかというのが提供価値でした。業務面では、SaaSに業務を合わせなくてはならず、ツールを人間が使う前提で、バイネームで営業事務の佐々木さんが、CRMに打ち込むのか、営業の山田さんが打ち込むのかなどどのように使うのかは各社に任せられ、SaaSの営業は機能の説明ばかりで、どう活用するかは各社に委ねられていました
AIエージェントはワークフローそのものをシステム化し、AIエージェントが主体的にワークフローを進行、人間の確認が組み込まれます。
イメージとして、大名商店からまんじゅう100個の在庫確認が来た際に、AIエージェントが自動で作業を行い、返信メールを作成、人間の確認を仰ぎます。人間はメールの内容を確認し送信するだけでよくなり、タスクの承認を行う上司役になります
また、人間の確認は、都度確認するマイクローマネージメント型より、AIエージェントに権限を委譲し作業の結果を確認するマクロマネージメントの方がAIの高速性の恩恵を受けやすくなります
弊社の提供するAIShainでは、カンバンでAIエージェントの作業状況を把握できるようにしています
また、看板から新しいタスクを依頼できるようにしています
AIエージェント開発 = ワークフローのシステム化
AIエージェントの開発は、各社のワークフローのシステム化でこれまでの、同じソフトウェアを複数の会社で使用するSaaSとは真逆の構造になります。SaaS以前の受託開発に近く、いかに開発コストを下げて提供できるかが利益を確保する重要な要素になります。開発フレームワークのように、ワークフローを構築するための汎用的なツールを使って構築し、高コストのエンジニアの手を返さずに構築できるとベターです。
例えばDifyは、ノードを配置し、線をつなぐだけでワークフローを構築できるソフトウェアで、LLM、ツールを組み合わせワークフローを構築できます
一方で論理的な思考が必要な点は否めず、コードは書けなくともエンジニア的な思想ができないと難しいソフトウェアです。
光の新星「コマンドスタック型」
ここで光の新星のように登場したのが「コマンドスタック型」です。コマンドスタック型は、箇条書きで業務フローを書くだけでAIエージェントを構築できます。下記の画面は弊社で提供しているAIShainでコマンドスタック型を採用し、簡単にワークフローを作成できるのが特徴です
コマンドスタックで構築されたエージェントは、手順を上から順番に実行します。実行結果を合わせてLLMに送ることで、タスクの進行状況をLLMが認識し、順次タスクを実行できます。
コマンドスタックの概念自体はGPT3.5のころから提唱されていたのですが、プロンプトの黒魔術を使う必要があり、なかなか制御が難しかったのですが、Sonnet3.5で気持ちよく動くようになりました。
あらかじめ定義されたツールをプロンプトで使用することで、AIエージェントがメールを送ったり、スプレッドシートに書き出したり、web検索したりと、単に文章を作るだけではなく、さまざまな業務を自動でこなせるので、会社の新戦力として投入できます。
状態を覚えるAIエージェント
コマンドスタック型の最大のメリットは状態の復元です。コマンドスタックを保存することで、状態を復元(Resume)し、作業を続きからおこなうことが可能になりました。
例えば在庫確認メールを送信したお客様から注文が来た際に受注処理に移るように、お客様のことを記憶するワークフローの構築が可能です。Dify型との大きな違いはこの点で、第三世代のコマンドスタック型は、短期記憶を活用して状態を保持できるのが特徴で、短期記憶がちゃんと動くようになったのもSonnet3.5の嬉しい点です。
まとめ
AIエージェントによってこれまでのデータのみならず、人材を採用するように会社の業務を行う新戦力を採用できます。コマンドスタック型を使うことで、簡単に業務を定義してAIエージェントを作成できるので、皆さんもぜひAIShain使ってみてください。