現実の世界では静的なインテリジェンス以上のものが求められます
私たちはインテリジェントシステムの新しい時代に突入しています。この時代では、人工知能 (AI) は単にスマートであるだけでなく、積極的で協調的であり、現実世界に深く組み込まれています。 この変化は、自律的でコンテキストを認識し、目標主導型で、動的で分散された環境で動作するように構築された新世代の人工知能 (AI) エージェントによって推進されています。
エージェント型人工知能 (Agentic AI) の時代へようこそ。
従来型AIの問題点
今日のほとんどのAIは、依然として強力なアシスタントのように動作します。プロンプトに応じて応答し、静的データを処理して回答を提供します。 これは文書の概要や顧客とのチャットに適しています。 ミリ秒単位が重要で、システムが絶えず変化している現実世界では、その性能は十分ではありません。
現実の世界は質問を待っていません。 緊急事態や異常事態、機会が絶えず展開しています。 AIが真に有用であるためには、情報を分析するだけでなく、インテリジェントに自律的かつリアルタイムで行動を起こす必要があります。
そこでエージェントAIが登場します。
エージェントAIとは何ですか（意味は自律的なAIのことを指します）?
エージェントAIとは、AIエージェントから構築されたシステムを指します。このエージェントは、環境を感知し、目標について推論し、人間の継続的な監視なしに行動を起こす自律的なソフトウェアベースのエンティティです。
従来の自動化とは異なり、これらのエージェントは協働型のイベント駆動エコシステムの一部として動作します。 彼らは単にルールを実行するだけでなく、学習し、適応し、他のエージェントや人間とリアルタイムで連携します。 この調整（オーケストレーションとも呼ばれます）は、複数のエージェント、データストリーム、およびシステムが1つの統合されたインテリジェントなシステムとして一緒に動作することを可能にするものです。
AIエージェントのコア機能：
- 自律性 – 人間の介入なしに独立して動作
- 認識と反応性 – 状況を認識し、それに応じて対応する
- 目標駆動型行動 – 集中力と効率的な意思決定
- 環境との相互作用 – 環境や結果に動的に影響を与える
- 学習と適応性 – 経験に基づいて継続的に改善する
- コラボレーション – 他のエージェントや人間と協力して共有の成果を達成する
1人だけのエージェントではなく、多くのエージェント
真の知性は連携から生まれる。 エージェントAIシステムは単一エージェントモデルを超え、代わりに複数エージェントシステム共通の目標に向かって協力する これらの分散アーキテクチャにより、次のことができます。
- 複数のドメインや地域で同時に意思決定を行う
- 一元化されたボトルネックのないレジリエントな運用
- 複雑で変化する環境へのリアルタイムで適応できる能力
- 各担当者が専門知識を活かして最適な結果を導く
ドローンがホットスポットをスキャンし、気象担当が風向きを予測、インフラ担当が交通を調整、調整役が避難を優先するなど、すべてが同期して進む野火対応システムを考えてみてください。
反復的な状態から自主的な状態へ
最近の AI に関する話題の多くは、ChatGPT、Gemini、CoPilot などの生成 AI ツールに集まっていました。 これらのツールは素晴らしいものですが、それらは受動的なままです。 彼らはプロンプトを求めています。 彼らは待っています。
自体性 AI と自動化された生成 AI は、そのモデルを逆転させます。 これらのシステムは機能します主動的に、環境からの信号を検出し、アラートを発生させるか、プロセスを経由させるか、会話を始めるかなど、何をすべきかを決定します。
これは人間の決定を置き換えることではなく、人間の制御範囲を広げることです。 代理性を持つ AI システムは、人間が監視していない場合でも、適切な時に適切な行動が起こるようにします。
エージェント AI が活躍する場所
代理性を持つ AI が最も大きな影響をもたらす環境（リアルタイム、ハイリスク、分散）はまれにしか発生しないものではありません。 これらは世界が実際にどう機能しているかを示しています。
現実の世界は、静的で予測可能なプロセスに基づいて動いているわけではありません。 複雑さ、リアルタイムな情報、絶え間ない変化の上に稼働しています。 これらは人間が日々航行する状況であり、AI はそれに追いつくために進化する必要があります。
実際のユースケース：
- 医療 : 患者のバイタルサインの監視、治療の個別化、緊急対応の調整
- 防衛 : 自律車両の調整と現場での戦場情報の処理
- スマートシティ : 継続的な調整を通じた交通、エネルギー、公共安全の管理
- 災害対応 : ドローン、センサー、および救助隊を調整してリアルタイムでリスクを軽減
- 製造 : サプライチェーンの変化と予知保全に基づいたワークフローの適応
優れたエージェント AI プラットフォームとは何ですか？
エージェント AI システムの構築は、単によりスマートなモデルを構築することではありません。それはより優れた構造を構築することです。 最も効果的なプラットフォームは次のとおりです。
- イベント駆動型 – 現実世界の変化が起きたその瞬間に対応
- ローコード – 知識の障壁を大幅に低く抑えながら、迅速な開発、導入、運用を実現
- 統合 – IoT、データベース、レガシーシステム、大規模言語モデル (LLM)にシームレスに接続
- 分散型 – エッジとクラウドをシームレスに接続し、意思決定が必要な場所に近い場所で運用可能
- スケーラブル – 複雑さにより崩壊することなく、数千ものエージェントを調整できます
- ガバナンス – 安全で信頼性の高い自律性を確保するための指針とフィードバックループを組み込む
これらの特性により、AI は分析ツールから運用力へと変貌し、インテリジェンスを可能にするだけでなく、最も重要な瞬間においてAIを実用的かつ運用可能にします。 この変革の中心にあるのはリアルタイム調整です。これは、状況の進展に応じてエージェント、データ、システムを動的に調整する機能です。 調整は、正しい意思決定が行われることを保証するだけでなく、複雑な環境全体でその意思決定が正確かつ文脈に沿って迅速に実行されることを保証します。
新時代のための新しいアーキテクチャ
私たちは、従来の人工知能（AI）と集中型アーキテクチャが処理できることの限界に達しました。 エージェンティックAIは単にスマートなチャットボットであるだけでなく、現実のスピードに合わせて学習し、適応し、行動するインテリジェントシステムの基盤でもあります。
こうして、命を救い、災害を防ぎ、私たちの周りの世界を継続的に最適化するシステムを構築しています。
絶え間なく変化する世界では、知能は質問に答えるだけではなく、行動する必要があります。
