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細かい指示を出さずとも自分で考え自立的にタスクをこなすAIエージェント。これを使っている人にこんな質問をしました。
「あなたにとってAIエージェントとは？」
その答えは24%が「同群」。しかし76%大多数は「同僚」と答えました。ここまで身近に感じている人がいる一方で、実際にはまだ様子を見ている人が多いのも事実だと思います。
今日はAIエージェントをどう使っていけばいいのか、メリット、そしてリスクも考えます。ゲストは企業などにAIソリューションを提供しているシナモンAIのCEO、平野さんです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
まずは生成AIとAIエージェントの違いを見ていきます。
ChatGPTなどでもおなじみの生成AIは、利用者が質問や指示を出したことに対し、回答や画像などを生成してくれます。
一方でAIエージェントは、利用者が目標などを設定するだけで、具体的な指示がなくとも自ら学習や計画などを行いタスクを実行します。
例えば、ある企業の利用者が「ざっくりとヨーロッパの売上が落ちているので改善したい」とAIエージェントに相談します。するとAIは自立的にインターネットから情報を収集し、社内の業務データを分析、説明資料まで作成し、売上低下の原因分析から改善の提案までを行います。
平野さん、AIエージェントの魅力どんなところにあると考えていますか？
「あの、自分がやらなければいけなかった作業っていうのをこうやってくれるので、やっぱりこう生産性はもう10倍ぐらいにはなっていると思うんですよね。」
「はい。」
「です、ま、何かこうしといけない作業をこれまではう、人に頼んでたっていう時もあの、ま、どうしてもう人に頼むとこう、あ、今忙しいかなとか、こう相手のことちょっとこうケアしないといけないというか、精神コストみたいなのもかかると思うんですけれども、ま、AIにこうやってって頼むだけだともう別に何も気にせずこうパッとお願いできるじゃないですか。気は楽ですよね。」
「うん。」
「うん。」
「生産性だったり、ま、人間関係としてもその辺りはこうまくいっていく、そういうその役にも立つということなんでしょうか？」
「そうですね。例えば夜中だとだとかにそのメンバーにお願いできないじゃないですか。けどAIだったらもう夜中にでも四六時中パッとお願いできたりもするので、そういったところはあのやりやすいなって思いますね。」
「うん。」
「そのAIエージェントの市場なんですけれども、4年後の2030年には今の4.3倍に成長するという予測があります。平野さんは多くの企業を顧客にお持ちだと思いますけれども、今企業からはAIエージェントに対してどんな要求や期待が寄せられてるんでしょうか？」
「ま、労働力不足といったところが大きいと思います。ま、今だとも人手不足倒産だとか、そういったことも起きてるぐらいなので、ま、企業からすると基本的にも慢性的な労働力不足なんですよね。人が足りないので、じゃ、その部分をAIエージェントにやってもらおうというのが、ま、すごくあの、期待としては大きいなという風に感じています。」
「うん。」
「結構急いでる企業もありそうですね。」
「そうということ。」
「そうですね。あの、急がなきゃいけないんだけれども、でもなかなかそのAIをこう導入しようとすると、ま、時間もかかったりするので、そこはちょっとこうタイムラインがどうしても出てきてしまうところかなとは感じます。」
「世界ではその日本は企業としてAIエージェントを取り入れてるっていうのを世界の企業で見ると遅れてるんでしょうか進んでるんでしょうか？」
「やっぱり進んでいるのはアメリカと中国。この2カ国がもうAI業界で言うともう覇権争いをしていても圧倒的なんですよね。で、アメリカなんかとこう比べると民間がAIに投資をする額って1/100以下なので、もう少しこう、ま、日本企業もこう頑張っていきたいなっていうところです。」
「うん。」
「ただ実際にそのAIエージェント導入してる企業もいるということで、こちらどう使われているのかというのを食品卸売業者の例で平野さんに解説していただきたいんですが、え、こちらまずFAXで注文書が届くということなんですけれども、お客さんからの注文っていうのはまだ紙でFAXで届くところが多いんでしょうか？」
「全然多いですね。あの、食品だったり、医療だとか、あと貿易だとか、やっぱりまだまだこうね、紙というところが、ま、今日のテーマってこうAIエージェントという、こう新しいものではあるんですけれども、まだ実際のところはこう紙が使われているっていうところが多いなと感じます。」
「うん。」
「それで届いた注文書を読み込んで画像にする。」
「そうですね。」
「えっと、ま、画像にするのは、あの、ま、これまでのこうスキャナーだとかうの機能としてあるんですけれども、ま、この後あの次の画面に行く時にですね、あのOCRっていう技術があるんですけれども、その紙から文字をデータ化するということができるんですよね。なので、あの、ま、以前1つ前だと紙だったと思うんですけれども、この画面だともう、あの、Excelにこうコピペできるような、こう状態になってるっていうようなイメージです。」
「それをその後AIエージェントが例えばお客様があのこれまでこう支払いの遅延があったかだとか、そういった与信大丈夫なのかだとか、もしかこう発注があってじゃそれがこう在庫があるのかみたいなところをこう確認して、でまこういったところAIエージェントでこう作っていくんですよね。」
「はい。」
「で、こういった細かいことをましようとする結構大変だったんですけれども、ま、今だとこうAIエージェントでも簡単にけれるようになっていて、で、この5番目のところでですね、こう発注手配みたいな、こうボタンがあって、それこうピッてクリックするだけでもうあの与信をこう確認したりだとか、在庫がある方とかそういったこう人がこれまでやっていたことももうボタンをこうピッと押すだけっていうようなそんなこう簡単な感じになってます。」
「じゃ、格段に、ま、時間も早くなるということですね。」
「圧倒的ですよね。」
「平野さんがCEOを務めるシナモンAIですけれども、具体的にはどのようなAIエージェントを顧客に提供してるんでしょうか？」
「そうですね、あの、3つぐらいご紹介できればと思うんですけれども、例えば1つで言うと、あの、生命保険会社ですね。」
「で、あの、例えばこう入院があったっていうことが起きると、じゃあ保険金をするっていうことが起きるんですけれども、そこであのじゃ人間がこう保険金をする代わりにいくらお支払いするかだとか、そこのあのプロセスのところをAIエージェントが行うですとか、あとはあの日やりハット予測だとか、あの製造の現場で使われておりまして、あのどうしてもこう製造系だとその事故がなかなかこう起きちゃ嫌だよねというのがあって、であの事故報告書であっ たりだとか、ヒヤリハットが起きたようなそういったこう文書だったり、こんな対策をしましたとかそういった文書ってもうすごいたくさんあるんですよね。で、たくさんありすぎてもうなかなか使えないみたいなところがあるんですけれども、あのそれをこうAIエージェントが見て、ま、今日こういう作業をするんだったらこういうことに気をつけた方がいいですよっていうことをこう教えてくれたりとか。」
「それはその過去のそういう問題のレポートとかそういう大量に溜まってるやつをまずAIに学習させて。」
「うん。」
「で、そっからあの、あ、こういう場合は例に当たるから気をつけた方がいいよみたいななんかレクチャー出してくるようななんかそういうイメージですかね。」
「でもそのレポートって紙だったりしますよね。」
「そうですよね。」
「それまたやっぱりかけてなんか読むさにまさに紙だったらスキャンをかけるし、そのWordだとかPDFであればそのままこうデジタルでこう処理できるし。」
「あ。」
「ま、そこちょっと手間がかかりそうな感じですね。」
「そうですね。あの連携できるような形にしています。」
「うん。」
「その他研究開発部門での先行研究文献の抽出なども行ってらっしゃるというお話なんですが、例えばですね、あの先ほどお話にあった生命保険会社の場合、AIエージェントの導入でどれぐらいの社員の業務というのを削減できるものなんでしょうか？」
「そうですね。あの、定型業務が1800時間ぐらい、あの、削減できそうというところが見えていますというのと、あの、これ面白いのがですね、この保険金っていうのはやっぱり保険会社からするとその利益に直接ヒットするところなので、もうあの、いくつもこう査定のプロセスがあるんですよね。で、0次査定、1次査定、2次査定、3次みたいな風にあるんですよ。で、今回私たちがこうしたことっていうのは、[咳払い] 0次査定に使ったんですね。」
「というのも後ろの方の工程でAIエージェント化してしまうとその間違えた時のそのクリティカル度っていうのが大きいじゃないですか。でもゼロ次査定みたいなその前の方でやると間違えてもそんなに問題ではない。」
「うん。」
「で、ゼロ次査定ってその、ま、簡単なものであれば新人にやってもらうし、その難しいものであればあのベテランにやってもらうっていうことをこうしているんですけれども、それこれまでベテランしかできなかった。」
「はい。」
「どれが難しくて、どれが簡単かと判断するのはやっぱりベテランじゃないとできなかった。そこをAIが。」
「そうはい。」
「ボトルネックになっていたところをAIが行うようにしたっていうそんなことをしています。」
「うん。」
「では実際のそのAIエージェントどういったものがあるのかということで、まずは日本での提供は未定ですがGoogleが今月発表しましたGemini Spark、そしてAnthropic社のClaude 2.1がありますが、平野さんま簡単にそれぞれどんな特徴があるんでしょうか？」
「はい。あの、まず進化の順で言うとこの中で言うと1番最初がDだったんですね。で、あのDというのはあの業務向けで使われることっていうのが多くて、そのワークフロー業務だと、まずじゃこれをしたら次にこうします。その次にこの場合はこう、この場合はこうみたいな形でそのワークフローをこう箱みたいな箱と矢印でこう定義していくみたいな形なんですよね。で、ただ少しこれは開発者向けだったというのがあります。」
「で、その後にそのClaudeがあの様々なツールと連携したというのがこれが2024年4月に起きたことなんです。」
「そう、Slackだったり。」
「そうです。SlackとかGmailとかもう1万ぐらいの世の中のこうサービスとあの簡単にこう連携ができるようになっているので、その各サービスにあるようなデータっていうのをこう使って、例えばこうGmailでえっと繋いで返信を書いてもらうとか、そういうことをこうしてもらう。で、これあの個人でもこう簡単にこう使えるものですね。」
「で、ただこのClaudeであのAIエージェントこう使おうとすると人間が指示をしたらやるっていうような状態だったんですよ。でも常にこうやってほしい時ってあるじゃないですか。で、それがGemini Sparkでその、ま、留守番をしてくれるみたいな形なんですよね。なのでこう人間が寝ている時っていうのもどんどんそのあの簡単なものであればそのメールをこう返信してくれたりだとか、そういったことをこうしてくれるようになったりそんなこう進化の順番ですね。」
「はい。」
「今日はAIエージェントについて特集しています。ビジネス面でのメリットが取り上げられることの多いAIエージェントですが、私たちの生活をどう変えていくのか、いくつか例を上げます。」
「まず1つ目、時間の使い方。面倒な旅行などの計画から予約決済までを済ませてくれるというものです。」
「2つ目が健康。体のデータをAIが判定し、未病や病気の早期発見が可能に。」
「そして3つ目が学びで、誰もが専属家庭教師を持てるようになり、」
「最後は家電や家事で、例えば食材の自動購入や管理なども行えるかもしれません。」
「これらあくまで例としてあげたものなんですが、平野さん、その生活面とAIエージェントの関わりどのように捉えてらっしゃいますか？」
「あの、AIエージェントは基本的に作業を代替してくれるので、もう全てをこう仕組み化できてくるんですよね。で、ま、日常的に色々なこう、ま、あの、ま、定常的にこうしないといけないタスクってあると思うんですけれども、ま、そういったこう無駄を省いてくれるものかなという風に思います。」
「平野さんにその家庭など生活面でAIエージェントが変えることができるものというのをあげていただきました。」
「え、それがこちらの2つですね。認知の負荷減、そして情報知識の獲得ということで、情報知識の獲得はなんとなく分かるんですが、その認知の負荷の軽減というのはどういうことなんでしょうか？」
「Ja.」