AIエージェントとは？新しい働き方を実現する最新AIを解説
AI技術は急速に進化し、私たちの働き方や生活を劇的に変えつつあります。中でも「AIエージェント」は、業務の自動化、意思決定の支援など幅広い分野でその能力を発揮し、新たなビジネスモデルを生み出すことで、産業構造において変革を起こそうとしています。
本記事では、今後流行する「AIエージェント」について理解するため、特徴や生成AIとの違い、業界での活用、そして今後の社会への影響について詳しく解説します。
AIエージェントとは
AIエージェントとは、ユーザーの目的を理解し、最適なアクションを自動で行う人工知能システムで、簡単に説明すると、「自分で考えて行動するAI」のことです。
従来のAIは、与えられたデータに基づいて、決められた範囲内でしか動作できませんでした。一方、AIエージェントは、より複雑な状況に対応でき、人間のように柔軟な行動が可能であり、環境や状況を把握し、自律的に判断・行動する点が大きな特徴です。また同時に、経験から継続的に学習し、リアルタイムで複雑なタスクを自動で実行する能力を持ちます。
言葉の観点からも見てみましょう。
AIエージェントは、「エージェンティック AI」とも言われています。「エージェンティック」という形容詞は、一般的には主体性、能動性、行為主体性といった意味合いを持ちます。そのため自律性や自己指向、特定の目標達成に向けて独立した行動を取る能力やフィードバックから学習する性質を備えたAIシステムであることを指しています。 また「エージェント」という名詞は、代理人を意味します。人間の代理人として、人間が指示を出すことなく与えられた目標を理解し、自律的に達成行動に移すAIシステムであることを指しているのです。
当初のAIは主に「データの分析と予測」が中心でしたが、AIエージェントはそれに加えて「タスクの実行」や「問題解決」にまで踏み込むため、業務効率化や日常生活の便利性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
AIエージェントの特徴は以下です。これらの特徴によって、さまざまなタスクを自動化し複雑な業務プロセスの効率化を図ることができます。
生成AIとの違い
生成AIは2010年代後半から急速に進化し、特に2022年に登場したChatGPTによって一般にも広く普及しました。現在では、ビジネスや教育、エンターテインメントなど、さまざまな分野で活用されています。生成AIとAIエージェントは混同されがちですが、明確な違いがあります。
つまり、生成AIは「与えられた情報やデータに基づき、新しい結果やコンテンツを生成するAI」、AIエージェントは「目的に応じて自ら学習しながら、問題を解決し目標を達成するために行動するAI」と言えます。
どちらのAIが優れているかというのは、どのようなタスクに用いるかによって異なります。また両方のAIを組み合わせることで、より高度なタスクを実現できる可能性も考えられます。
atarayoの支援内容
ステップ1.分析の要件定義
企業様のビジネス目標と課題、想定のお客様層、お客様への提供価値などの前提情報をヒアリングさせていただいた上で調査を行い、それに基づいて分析の要件を定義します。 どのデータを収集すべきか、分析の目的を明確にし、最適なディメンション（データ分析軸）・指標・フィルタ条件などを定義します。これにより、効果的なデータ分析と改善施策の基盤を確立します。
ステップ2.データ基盤構築
企業様が多様なデータを効果的に活用するための基盤をデータレイク、データウェアハウス、データマートの3層を中心に整えます。 BtoB企業様では、広告データ、サイト内行動データ、MAツールのデータ、SFAツールの案件情報を統合することで、データを一元化。施策単位での分析を可能にしました。 EC企業様では、広告データ、サイト内行動データ、MAツールのデータ、購入ログを統合し、CRMを構築。顧客の履歴や属性、行動データまで顧客情報を一元化し、的確な訴求の打ち出しができるようにしました。
ステップ3.データの可視化・分析・活用
データ基盤構築後は、データを可視化、分析することによって、データを活用して成果を向上させます。 BtoB企業様では、案件情報を統合、Looker Studiodにて可視化したことで、マーケティング施策単位で、商談、受注にどのくらい寄与しているのかを算出し、リード獲得だけではなく、受注までを考慮した施策の評価・分析ができるようにしました。また、各マーケティング媒体それぞれの予算配分をシミュレーションし、売上が最大化される最適な予算配分の提案を行いました。 EC企業様では、CRMを構築したことで、複数の顧客情報に関するツールのデータをまとめて可視化、分析ができるようになったため、データが広告からの流入の訴求に合わせてニーズをタグづけし、メールやプッシュ配信に活用できるようにしました。さらに、サイト内のコンバージョンデータを学習データとし、購入確度の高いターゲットへの広告配信など、データが媒体を横断して活用できるようにしました。
ご支援後の成果
- BtoB企業様
- マーケティング施策を受注まで横串で追うことにより、マーケティング施策のROIが改善
- 最適な予算配分により、同じマーケティング費用での受注数も増加
- EC企業様
- サイト内コンバージョンデータを機械学習させたオーディエンスへの広告配信により、顧客獲得単価が2/3に
- 広告データやサイト内行動データを元にしたメールのセグメント配信、ステップ配信により、メール経由の売上が1.6倍に
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