NinjaTech AIのCEO、ババック・パーラヴァンが、この急成長を遂げているAIエージェントの現象に光を当てています。このテクノロジー主導の世界で日々のやりとりを改革することの複雑さと意味を垣間見ることができます。

最近、「AIエージェント」に関する宣伝が加速しています。2023年11月、ビル・ゲイツは自身のブログで、AIエージェントがいかにして私たちのコンピューターの使い方を根本的に変えるかについて書きました。2023年2月、CNBCは、ここ数週間、マイクロソフトのサティア・ナデラ、メタのマーク・ザッカーバーグ、アルファベットのサンダー・ピチャイなどの大手テクノロジー企業のCEOが、それぞれの決算発表で、自社のAIエージェントへの注目と投資の高まりについて何度も話し合ったと報告しました。

また、最近、ヤフーファイナンスのブライアン・ソッツィが2024年2月に報告したように、顧客サポート用のAIエージェントの構築に焦点を当てているブレット・テイラーの会社Sierraを含め、資金が豊富なAIエージェントのスタートアップがステルス運用から生まれるのを見てきました。AI エージェントの投資、注力、導入は急速に進んでいますが、AI エージェントとは正確にはどのようなものなのでしょうか。

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アシスタントや副操縦士を超えた進化

AIエージェントの意図は似ていますが（つまり、ユーザーの生産性を高めるため）、タスクを完了するために非同期または自律的に操作できるという点で、AIエージェントはアシスタントや副操縦者とは異なります。AI エージェントを支える次世代テクノロジーにより、AI エージェントはダイナミックに仕事を引き受けることができます。 より複雑な推論を可能にする連鎖問題。

技術的でない言い方をすれば、AIエージェントは、作業中に同時にユーザーを支援するのではなく、ユーザーのタスク全体を引き継ぐことで、各ユーザーの時間と費用を節約し、生産性を高めることができるということです。多くの点で、AI エージェントは特定の問題を解決するパーソナルアシスタントやエグゼクティブアシスタントがいるようなものです。

SDR のワークフローの 3 つの一般的なコンポーネントを使用して、営業開発担当者 (SDR) の例を見てみましょう。

  1. 販売する見込み客の調査と選定
  2. それらの見込み客へのメールアウトリーチの実施。
  3. 関心のある見込み客との電話またはデモの予約時間

副操縦士は、パイロット（つまり、SDR）がこのワークフローを進める際に役立つように設計されています。副操縦士は、見込み企業をリアルタイムで調査したり、送信準備中にアウトリーチ用のメールを作成したりすることで、特定の段階で同時にSDRを支援することができます。

AIエージェントを使えば、チェーン全体や大きなピースを自律的に処理することで、このワークフローを自動操縦できます。SDR は AI エージェントに、上位 10 人の見込み客を調査したり、見込み客ごとに独自のメールを作成したり、見込み客に通知したりといった指示を与えることができます。 SDR 分析とメールの準備ができたら、SDRが承認したらメールを送信し、メールに返信する見込み客とのミーティングを予約します。副操縦と自動操縦のどちらの例でも、時間の節約と生産性の向上につながります。

主な違いは、副操縦士は作業中のユーザーの生産性を高めるのに対し、自律型AIエージェントはSDRの作業を引き継ぐことができ、副操縦士よりも時間を節約できることです。はっきりさせておきたいのは、本質的に同期的なタスクと非同期になるタスクがあるため、副操縦士と自動操縦の両方が必要になるということです。

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AI エージェントタスクのリストは急速に増加しています

2024年と2025年には、AIエージェントが爆発的に増加する見込みです。ベンチャー資金がこの分野に急速に流入するにつれて、AI エージェントの新興企業の波が押し寄せてきており、新しい市場マップが定期的に作成されています。おそらく最も勇気づけられるのは、こうした人工的な「ニッチ」インテリジェンスエージェントを構築するために必要なトレーニングや推論に必要な、希少で高価なカスタムチップに代わる、柔軟性のある代替品をスタートアップが見出していることです。

間違いなく、小規模でカスタム化された大規模言語モデル（LLM）と、自己学習と検証の驚異的な進歩により、AIエージェント企業、ひいてはそのユーザーにとって、ますます魅力的な経済性がもたらされるでしょう。この来るべき地殻変動を見越して、ある大手カスタムチッププロバイダーが、AI エージェントの成功を可能にする伸縮自在なコンピューティングモデルで中心的な役割を果たすことが予想されます。

今後2年間で、消費者とビジネスの生産性を向上させる強力な力として、AIエージェントが取り組むことができるタスクの範囲が急速に増えるでしょう。短期的には、AI エージェントが自律的に取り組むタスクが、個人ユーザーおよびビジネスユーザーにとって最も管理上の負担となる可能性が最も高いと考えられます。

最近を見る マッキンゼー そして ゴールドマン 研究によると、管理タスクの問題は重大であり、平均的な従業員の時間のほぼ30％を占めており、これらのタスクの推定50％はAIによって対処できます。AIエージェントの最も直接的なユースケースには、会議のスケジュール設定、調査の実施、旅行、ショッピング、カスタマーサポートの予約などがあります。

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AI エージェント導入のハードルを乗り越える

未来は目前に迫っています。AIエージェントの導入波がその可能性をうまく引き出すために克服しなければならないハードルがいくつかあります。

信頼

すべてのライダーが自動運転車に慣れているわけではない自動運転車と同様に、すべてのユーザーが AI エージェントがワークフローのコンポーネントを自律的に引き継ぐことにすぐに満足するわけではありません。信頼は、繰り返し成功するタスクを通じて築かれる必要があります。AI エージェント企業は、タスク遂行において信じられないほどの正確さを目指さなければなりません。幸いなことに、この分野で登場した自己検証技術は驚異的な進歩と成功率をもたらし、すぐに信頼を築くことができます。

オーバーセレクション

近い将来、非常に多くのAIエージェントが登場する可能性が高いため、顧客は選択肢の津波に圧倒される可能性があります。デジタルストリーミングサービスと同様に、ユーザーはすぐに多数のサブスクリプションを利用していることに気付くでしょう。ユーザーは、各タイプのタスクのすべてのオプションを評価し、複数のエージェントを選択できるようになっていなければなりません。各カテゴリーで勝者が現れるにつれて、AI エージェントの拡大と最終的な統合の波が押し寄せるでしょう。

オンボーディングとトレーニング

AIエージェントは、このような歴史的な生産性の課題に取り組む斬新でユニークなテクノロジーです。職務別であれ業種別であれ、AI エージェントが管理タスクに取り組むすべての方法を十分に活用するには時間がかかります。上記の SDR の例では、可能なことのほんの一部に過ぎません。AI エージェントの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーがこれらすべての可能性を探求できるようにすることが不可欠です。

上級管理職、個人起業家、サポートセンターに問い合わせてきた顧客、次回の出張を予約する個人ユーザーなど、AIエージェントはテクノロジー体験にすぐに組み込まれます。エージェントの重要性を理解し、その有用性を最大化する準備を整えることで、生産性が大幅に向上し、次世代のユーザーエクスペリエンスが実現します。

AIエージェント導入のハードルに備え、その成長ポテンシャルを活用するための戦略を実施するにはどうすればよいでしょうか？についてお知らせください フェイスブック、 X、および LinkedIn。あなたからのご意見をお待ちしています！