ゴールデン百科｜エージェントAIとは？その仕組みとは？

執筆：オンカー・シン（CoinTelegraph）、編集：タオ・ズー（Golden Finance）

I.エージェント型AIの説明

エージェント型AIとは、自分自身に代わって行動するように設計されたAIの一種を指す。を指します。

このタイプのAIは、データを処理したり、コマンドに応答したりするだけではありません。その代わりに、目標を設定し、その目標を達成するために、多くの場合、人間を模倣した方法で意思決定を行うことができます。

これは、AIに目的意識を与え、人間の介入を最小限に抑えてその目標を達成する能力を与えるようなものだ。

この点が、通常機能するために人間の入力や事前に定義されたルールを必要とする従来のAIとは異なります。エージェントベースのAIは自己管理型であり、環境や目標に基づいてリアルタイムで意思決定を行うことができます。

2：エージェント型AIの仕組み

エージェント型AIは、高度な機械学習技術、意思決定アルゴリズム、継続的なフィードバックループを組み合わせることで機能します。

経験から学習し、その知識を使って将来の行動に影響を与えるロボットと考えることができます。

• Goal Setting: Agentic AIは、最初のプログラミングまたは継続的な環境入力に基づいて目標を決定します。サプライチェーンの最適化やユーザーのエンゲージメントの向上など、特定のタスクを達成するために設定されることもあります。

• 意思決定：その後、データを分析し、アルゴリズムを使用して、目標を達成するための最善の行動を決定します。

• 学習と適応：すべてのAIシステムと同様に、Agentic AIは成功と失敗から学びます。常に戦略を調整し、意思決定プロセスを最適化します。

ここで重要なのは、AIがリアルタイムの入力に反応して独自の行動方針を設定する能力であり、従来のAIシステムよりも自律的であるということです。では、なぜ人々はエージェントAIに興奮するのでしょうか？

エージェント型AIの利点

エージェント型AIは効率を改善し、人的ミスを最小限に抑え、シームレスに拡張できるため、継続的な最適化が必要な業界に理想的です。

• 効率性の向上：エージェント型AIは常に人間が監視する必要がないため、24時間365日稼働し、常に学習し、新しいデータに適応することができます。新しいデータに適応することができます。

• ヒューマンエラーを削減：エージェント型AIはデータとアルゴリズムに基づいて意思決定を行うため、人間の判断によるバイアスやエラーの影響を受けにくくなります。

• 拡張性：Agentic AIは、増大する運用ニーズに対応するために意思決定プロセスを拡張しながら、業界を問わず大量のデータと複雑なタスクを処理できます。

これらの利点により、Agentic AIは、継続的な最適化が競争力を維持する鍵となる、物流、医療、金融、カスタマーサービスなどの業界で特に魅力的な存在となっています。

IV. Agentic AI Applications

Agentic AIは、自律的で目標駆動型の意思決定を通じて、ヘルスケア、サプライチェーン、金融、カスタマーサービスを変革しています。

• ヘルスケア 医学研究では、エージェント型AIは自律的に患者データを分析し、治療法を推奨し、さらには創薬の新たな道を提供することができます。新しい創薬の道を提供することもできます。

• サプライチェーンの最適化：目標を設定し、ルートを最適化し、人間が直接介入することなく在庫管理を決定するAIシステムは、すでにグローバルなサプライチェーンの効率を向上させています。

• 金融：エージェント型AIは、金融目標を設定し、その目標を達成するために市場データに基づいてリアルタイムで意思決定を行うアルゴリズム取引に使用されています。

• カスタマーサービス：Agentic AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、質問に答えるだけでなく、顧客の問題を解決する決定を下したり、入力を待つことなく顧客体験をパーソナライズしたりすることができます。

Agentic AIアプリケーションのクリプト特有の例

• Crypto通貨取引とDeFi：エージェント型AIは、市場の動向を自律的に分析し、取引戦略を調整し、人間の介入なしに収益農業を最適化することができます。

• 不正検知とコンプライアンス：Agentic AIは不正取引を追跡し、潜在的なマネーロンダリングにフラグを立て、オンチェーンで規制コンプライアンスを実施します。

• スマート・コントラクト・セキュリティ：脆弱性を検出し、スマート・コントラクトを監査し、疑わしい取引をリアルタイムで特定してエクスプロイトを防止します。

• NFTとメタバース資産管理：非同質トークン（NFT）と仮想資産には、評価、キュレーション、流動性管理が必要です。エージェント型AIは、市場動向を評価し、資産評価を予測し、デジタル資産の最適な売買戦略を推奨します。

V. Agentic vs. Autonomous AI

Agentic AIは自ら目標を設定し調整しますが、Autonomous AIはあらかじめ定義されたパラメーターの中で動作します。この2つの用語はしばしば同じ意味で使われますが、明確な違いがあります。

自律型AIは、人間の介入なしに動作するAIシステムですが、通常は人間が定義した一定の枠組みや目標の中で動作します。自動運転車のようなものですが、あらかじめ定義されたパラメーターに従います。

一方、エージェントベースのAIは、自律的に動作するだけでなく、環境から学習しながら目標を設定し、再定義する。自律型AIがGPSに従う車のようなものであるのに対し、エージェントベースAIは、リアルタイムの交通データなどに基づいて最適なルートを決定し、目的地を調整することができる車です。

エージェントベースAIと自律型AIの違いをまとめてみました。

第6回、エージェントベースAI、AIエージェント、生成AI：どちらが強力か？

生成型AIは入力に基づいてコンテンツを作成し、AIエージェントは命令に基づいてタスクを実行します。エージェント型AIは自ら目標を設定し、意思決定を行い、現実世界のフィードバックに適応します。

生成型AIの要点は、テキストであれ、画像であれ、音楽であれ、動画であれ、作成することです。決定や目標を設定することはなく、単に受け取った入力に基づいてコンテンツを生成します。

例えば、ChatGPTは生成型AIだ。例えば、ChatGPTは生成型AIであり、記事、詩、コードを書くように依頼すれば、それを生成しますが、何を書くべきかは自分で決めません。

対照的に、AIエージェントは命令に応じて特定のタスクを完了するように設計されている。創造的なアウトプットを生み出すジェネレーティブAIとは異なり、AIエージェントは、情報の取得、プロセスの自動化、ユーザーのリクエストの実行といったアクションに重点を置いています。

SiriやAlexaはAIエージェントの一例です。アレクサにアラームをセットしたり、曲を流したり、電気を消したりするように頼むと、アレクサはそれを効率的に実行する。しかし、あなたが明示的にプログラムしない限り、アラームが必要なときや、あなたの気分に合ったプレイリストを自分で決めることはありません。

エージェントベースのAIはさらに一歩進んでいる。ジェネレーティブAIのようにコンテンツを作成したり、AIエージェントのようにコマンドに従うだけでなく、自ら目標を設定し、意思決定を行い、実世界のフィードバックに基づいて調整することができます。

例えば、AIを搭載した投資ボットを想像してみてほしい。従来のAIエージェントであれば、暗号通貨を買うように指示すれば買うことができますが、エージェントベースのAIであれば、市場を分析し、投資戦略を立て、人間の介入なしにアプローチを調整することができます。先のことを考え、過去のパフォーマンスから学び、時間をかけて戦略を洗練させていく。

エージェント・ベースのAIは、タスクに取り組むだけでなく、どのタスクが追求する価値があり、どのように改善するかを決定する、自己主導型の起業家だと考えてください。これはAIの自律性の次のレベルです。

以下に、ジェネレーティブAI、AIエージェント、エージェントベースAIの目的と自律性の違いをまとめます。

しかし、どちらがより強力なのでしょうか？

それはユースケースによります。コンテンツが必要なら、おそらくジェネレーティブAIが最適でしょう。タスクの実行が必要なら、AIエージェントは信頼できます。

しかし、思考し、計画し、適応できるAIが必要なら、エージェントベースのAIがおそらく最善の策でしょう

本当のブレークスルーは、3つすべてを1つのシステムに統合すること、つまり、自分で意思決定を生成し、実行し、最適化するAIになるでしょう。AIが向かう先は、そこにあるようだ！