AI エージェント コンパクトガイド

AIエージェントシステムを使用したGenAIアプリの本番運用へのスケーリング

生成AIは大きな可能性を秘めていますが、多くの組織にとって、パイロットプロジェクトから本格的に導入されたアプリケーションへの移行は依然として大きな課題です。最近のエコノミストのレポート「Unlocking Enterprise AI」によると、世界の企業の 85% がすでに生成 AI を利用しており、その数は 2027 年までに 99% に達すると予想されています。しかし、多くの組織は、これらのプロジェクトを効果的にスケーリングする上で課題に直面しています。また、このレポートによると、自社のインフラストラクチャがAIに対応できると確信している企業はわずか22%で、自社のGenAIモデルが本当に本番運用準備が整っていると考えている企業はわずか37%です。これらのギャップは、生成 AI アプリケーションが成功に求められる高い基準を満たせるように、堅牢なインフラストラクチャと高度なツールが必要であることを示しています。

多くの生成AIプロジェクトは、企業データとの統合に失敗し、不正確または無関係な結果につながるため、期待どおりの成果を上げていません。生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すには、企業はスタンドアロンのモデル以上のもの、すなわち自社の特定のデータとビジネスニーズに合わせてカスタマイズされた、包括的なAIエージェントシステムを必要とします。

Databricks Agent Bricks:あなたのデータを最適化した本番運用AIエージェント

Databricks Agent Bricksは、組織が高品質なAIエージェントを構築できるよう支援します。独自のデータとタスクを使用してカスタムベンチマークを構築し、すべての出力をそれらと照らし合わせて評価することで、品質と精度を向上させます。最新の研究と人間のフィードバックを活用して、Agent Bricksはパフォーマンスを自動的に向上させるため、エージェントはコストのかかる再構築なしで精度を維持できます。モデルに依存しないため、Agent Bricksは商用、オープンソース、ファインチューニングされたバリアントなど、あらゆるAIモデルを使用でき、イノベーションの出現に応じてそれらをスワップすることができます。

Databricksプラットフォームを使用すると、データに直接AIを適用し、既存のガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの管理を拡張できます。自動的に： 

• アクセスポリシーを適用
• レート制限を適用してコストを管理します
• 有害なコンテンツを防止
• エンドツーエンドのリネージを提供します 

これらすべてを、組織外にデータを移動させることなく行えます。

学習内容

このガイドでは、AIエージェントとそのシステム、その応用、そして効果的に構築する方法について包括的な理解を得られます。具体的には、以下のことを学びます。

• AIエージェントとエージェントシステムの基礎: 複雑なビジネス課題を解決するうえで、これらのシステムの主要なコンポーネント、機能、メリットについて理解します。 
• 実際のユースケース: 顧客サービスの自動化や高度な問題解決のためのマルチエージェント コラボレーションなど、実際に動作している AI エージェントの具体的な例をご覧ください 
• AI エージェント システムの構築とスケーリング: エンタープライズ データとシームレスに統合し、生成 AI と古典的 AI を組み込み、ビジネスニーズに適応する、スケーラブルでモジュール式の AI エージェント システムを設計する方法を学びます。

本ガイドで紹介する知見、ユースケース、実践的な戦略に従うことで、パフォーマンスが高く、統制が取れており、組織の目標に沿ったAIエージェントシステムをデプロイできるようになります。

AIエージェントとは何ですか?

AI エージェントは、タスクを自動化し、人間の生産性を向上させるために設計されたインテリジェントなアプリケーションです。情報を分析し、意思決定を行い、特定の目標を達成するためのアクションを実行することで、より戦略的な作業のための時間とリソースを解放します。

例をいくつかご紹介します。

• カスタマーサービス担当者:これらの担当者は顧客とやり取りし、クエリーを理解し、迅速かつ適切な回答を提供し、顧客満足度の向上と問題の効率的な解決を目指します
• キャンペーン生成エージェント：これらのエージェントは、データを分析してターゲットオーディエンスを特定し、ブランド認知度の向上や売上の促進といった特定の目標を達成するために、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを生成します。
• コード生成エージェント: これらのエージェントは、与えられた要件に基づいてコードの記述、デバッグ、最適化を行うことで開発者を支援し、ソフトウェア開発プロセスを合理化して生産性を向上させます。効果的な AI エージェントを構築してデプロイするには、単一のエージェントか、複数のエージェントが相互作用するかにかかわらず、AI エージェント システムが必要です。

エージェントは、推論のための頭脳としてLLMを使用します。

AI エージェントシステムとは何ですか？

AI エージェントシステムは、複数の相互作用するコンポーネントを組み合わせることで、複雑なタスクを実行できるエージェントやエージェントのセットを構築し、運用することを可能にします。エージェントシステムは、単一のモデルを使用する範囲を超えて、大規模言語モデル（LLM）、従来の機械学習（ML）モデル、企業データ、特定の目標を効率的に達成するためのツールなど、さまざまな構成要素を統合することで機能します。さらに、エージェントシステムには、システムが設定された目標に対して高品質に提供し、システムの全ての構成要素にわたって完全に管理された方法で動作することを保証するための評価技術とガバナンスも組み込まれています。

AI エージェント システムを開発、管理する主な段階は次のとおりです。

• データの準備: データを整理して前処理を行い、エージェントの意思決定とインタラクションにアクセスしやすく、関連性があるようにします。
• エージェントの構築: 生成AI モデル、従来の機械学習 モデル、ツールを組み合わせて特定のタスクを実行します。 
• エージェントのデプロイ: エージェントを実環境に実装して、ユーザーやシステムとやり取りさせ、安全で効率的な運用を確保します 
• パフォーマンスの評価：エージェントの出力と進捗を測定・評価し、目標を達成し、フィードバックを通じて改善されるようにします。
• オペレーションの管理: エージェントのアクティビティを追跡して説明責任を確保しつつ、セキュリティ、コンプライアンス、倫理基準を維持します 

AIエージェントシステムの例として、検索拡張生成 (RAG) アプリケーションがあります。これは、LLMとデータ検索システムを組み合わせて、正確でコンテキストを認識した応答を提供します。これらのシステムは、データベースから関連ドキュメントを検索することで、顧客からのクエリーに回答するなど、非構造化データタスクに優れています。

古典的な機械学習モデルも、特にテーブル、Logs、時系列のような構造化データを扱う際に、エージェントシステムにおいて重要な役割を果たします。機械学習モデルは、予測、分類、異常検知などのタスクのための特化したツールとして機能します。例えば、システム内のMLモデルは、在庫需要を予測したり、リスクの高いトランザクションにフラグを立てたりすることがあり、これは、正確なデータドリブンな知見に焦点を当てることでLLMを補完するものです。

AI エージェント システムの体系的なアプローチは、多様な AI コンポーネントの統合を保証し、エージェントが複雑で自律的なタスクを効果的に実行できるようにします。このモジュール式のフレームワークにより、AI エージェントはカスタマー サポート、データ分析、ワークフローの自動化などのユースケースで多用途に再利用できるようになり、単純な応答者から意思決定者、さらには行動実行者へと変貌を遂げます。

AIエージェントのユースケースとは？

AIエージェントは、様々なビジネス機能に適用でき、効率、精度、生産性を大幅に向上させます。AIエージェントの活用方法に関する実用的な例をいくつか紹介します。

カスタマーサポートの自動化

AIエージェントは、チャットボットや仮想アシスタントを通じて顧客とのやり取りを自動化し、定型的な問い合わせに迅速かつ正確に回答できます。これにより、人間のエージェントの負担が軽減され、より複雑な問題に集中できるようになります。例えば、AIエージェントが一般的なサービスのクエリーに対応する一方で、人間のエージェントはエスカレーションされた、または専門的なサポートニーズを担当するといった使い方が考えられます。

営業およびマーケティング支援

AIエージェントは、リードの認定、フォローアップEメール、データ入力などの反復的なタスクを自動化することで、営業チームやマーケティングチームを支援します。さらに、顧客データを分析して知見や推奨事項を提供し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略に役立てることができます。たとえば、AIエージェントはフォローアップに最適なリードを特定したり、顧客の好みに基づいてパーソナライズされたプロモーションを提案したりできます。

データ分析とレポート作成

AIエージェントは、データの収集、分析、レポート作成の自動化に優れています。これは、大量のデータを迅速かつ正確に処理する必要があるビジネスにとって特に役立ちます。AIエージェントは、複数のソースからデータを取得して週次の売上レポートやパフォーマンスダッシュボードを生成し、手作業なしでチームにタイムリーで実用的な知見を提供できます。

レコメンデーションをパーソナライズ

AI エージェントは、ユーザーの行動と好みを分析することで、パーソナライズされたおすすめを提供できます。これは、e コマース、エンターテイメント、その他の業界で、個々のユーザーに合わせた商品やコンテンツを提案するためによく利用されています。例えば、AIエージェントは、閲覧履歴に基づいて製品を推奨したり、過去の視聴パターンに基づいてストリーミングサービスでコンテンツの提案を行ったりします。

業務におけるタスクの自動化

AI エージェントは、スケジュール管理、在庫管理、注文処理などの定型的な業務タスクを代行できます。これにより、人為的ミスの可能性が減り、業務効率が向上します。例えば製造業では、AI エージェントが在庫の更新を自動化し、在庫レベルが低下したときに再注文アクションをTriggerすることがあります。

不正の検知と防止

AIエージェントは、リアルタイムで取引やアクティビティを監視することで、不正を検知し、防止できます。パターンを分析して異常を特定することにより、企業がリスクを軽減するための予防的な**ステップ**を講じるのを支援します。たとえば、金融機関はAIエージェントを導入して不審な取引を特定し、損害が発生する前に詳細な調査のためにフラグを立てることができます。

これらの例は、AI エージェントがさまざまなビジネス プロセスに統合され、自動化を推進し、意思決定を強化し、生産性を向上させることで、いかにして組織にとってかけがえのない資産となりうるかを示しています。

AIエージェントを構築する

効果的なAIエージェントを作成するには、信頼性の高いパフォーマンスを発揮し、ビジネス目標と整合性をとれるようにするための、体系的なアプローチが必要です。プロセスを主要な段階に分解することで、組織は、正確でスケーラブル、かつガバナンスの効いたエージェントを設計、デプロイ、管理できるようになります。以下では、AIエージェントを構築するための主要な構成要素について解説します。

1. データの準備

AIエージェントを構築するための最初のステップは、データを適切に整理し、アクセス可能にすることです。エージェントは、情報に基づいた意思決定を行うために、高品質で関連性の高いデータを必要とします。データ準備には、簡単にアクセスできるようにするためのデータのクリーニング、処理、インデックス作成といったタスクが含まれます。ベクトルデータベースなどのツールを統合することで、エージェントが効果的に対話し、学習できる形式でデータを保存・取得できます。

さらに、エージェントは特定のエンタープライズデータで動作するようにカスタマイズできます。AIエージェントは、データを複製するのではなく、本番データから直接ベクトルインデックスと機械学習特徴量を生成することで、リアルタイムのインサイトを提供し、エージェントの意思決定プロセスへのデータのシームレスな統合を保証します。

2. エージェントの構築

AIエージェントシステムの中心には中央エージェント、つまり事前に定義された目標に基づいて入力を処理し、アクションを実行する意思決定エンジンがあります。通常、これは自然言語プロンプトを理解し、応答できる事前学習済みの大規模言語モデルです。しかし、ペルソナと専門知識を定義することで、エージェントを特定のタスクを処理するようにカスタマイズできます。 

エージェントが確立されると、メモリが追加され、時間の経過とともにコンテキスト情報を保持できるようになります。このメモリは、進行中のタスクのための短期（ワーキングメモリ）であることもあれば、過去のインタラクションを保存するための長期（エピソード記憶）であることもあり、これによりエージェントは以前の決定を思い出し、その経験から学習することが可能になります。短期記憶と長期記憶を組み合わせることで、エージェントはユーザーとの対話を続ける中で、より関連性が高く、パーソナライズされた応答を提供できるようになります。

プランニングは、エージェントを構築するためのもう 1 つの重要なコンポーネントです。この機能により、エージェントは思考の連鎖や階層的な意思決定のような推論手法を適用して、複雑なタスクを管理可能なステップに分割し、最善の行動方針を決定できます。プランニング機能により、エージェントは多面的な問題に効果的に対処し、必要に応じてアプローチを調整できます。

最後に、ツールを使用すると、エージェントは API の呼び出し、コードの実行、情報の取得などの特定のタスクを実行できます。これらのツールはエージェントの機能を拡張し、外部システムと連携して目的の達成に必要なデータを収集したりアクションを実行したりしながら、自律的に動作することを可能にします。 

Databricks NotebooksやLangChainなどのツールを使用すると、これらのツールをシームレスに設計、テスト、デプロイできます: 

• Databricks Notebooksでは、開発者はツールをカスタム関数として定義し、Unity Catalogに登録し、企業データを直接活用してワークフローに統合できます
• LangChainを使用すると、ツールを連携させて複雑なクエリを処理したり、外部システムと対話したりする動的なタスクパイプラインを構築できます。

3. エージェントのデプロイ

エージェントが構築されたら、次のステップはデプロイです。この段階で、エージェントは目標を達成するためにユーザー、システム、データと対話しながら、実世界のタスクを遂行します。デプロイプロセスには、適切なアクセス制御と安全対策を導入し、エージェントが安全かつ効率的に動作するようにすることが含まれます。 

エージェントはエンタープライズシステムと対話する中で、新しい入力や進行中のタスクに基づいて、その挙動を継続的に調整できます。ReActやReflexionのような計画およびフィードバックメカニズムを使用することで、エージェントは反復学習に基づいて意思決定を洗練させ、時間とともにパフォーマンスを向上させることができます。

4. エージェントの評価

AIエージェントが高品質な結果を提供していることを確認するためには、効果的な評価が鍵となります。エージェントのパフォーマンス評価には、出力品質の測定と、エージェントが目標を達成していることの確認が含まれます。評価ツールは、ベンチマークに対するエージェントのパフォーマンスを追跡・評価し、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。

カスタム評価により 、AI支援の審査員と人間のフィードバックを活用してエージェントの能力をファインチューニングし、回答を採点します。品質に問題が検出された場合、根本原因を迅速に特定し、潜在的な修正策を評価してエージェントを再デプロイすることで、リアルタイムでの継続的な改善を確実なものにできます。

5. エージェントの管理

ガバナンスはAIエージェントにおいて、セキュリティ、コンプライアンス、倫理的な運用を確保するために極めて重要です。データ、モデル、ツールにまたがり、アクセス制御の執行、コスト管理、有害なコンテンツの防止、データリネージなどを行っています。強固なガバナンスはリスクを軽減し、透明性を維持し、エージェントが責任ある行動をとることを保証する。

たとえば、機密性の高いユーザーのクエリを処理し、注文の追跡や支払い処理などのタスクのために外部APIにアクセスするカスタマーサービスエージェントを考えてみましょう。AI GatewayのようなDatabricksのガバナンスツールを使用すると、ペイロードを監査できます。これにより、すべてのリクエストとレスポンスが詳細な推論レコードとともにLogsされ、完全な監査証跡が作成されます。たとえば、顧客が応答に異議を唱えた場合、エージェントの出力につながった正確なデータと意思決定のパスを追跡できます。

データの準備、エージェントの構築、デプロイ、パフォーマンスの評価、運用のガバナンスというライフサイクルに従うことで、自律的な意思決定と継続的な改善を促進する堅牢なAIエージェントシステムを構築できます。その一方で、管理、透明性、倫理基準を維持するためには人間の監視が不可欠であり続けるようにします。

エンタープライズAIエージェント向けの事前構築済みパス

従来、本番環境に対応したAIエージェントの構築とは、データパイプライン、検索システム、オーケストレーションロジック、評価フレームワーク、ガバナンスなど、それぞれが個別に構築・維持される多くのばらばらなコンポーネントを組み立てることを意味していました。 

Agent Bricksは、一般的なパターン向けの、事前に構築されたエンタープライズ対応のブループリントを提供することで、エージェントシステムライフサイクルのステップ1～5を合理化します。これらのマネージドワークフローは、データ取り込み、知識の統合、デプロイ、評価、ガバナンスを、単一のエンドツーエンドのエクスペリエンスに統合します。

以下に例を挙げます: 

• 情報抽出エージェント： PDFと構造化フォームの解析に最適化されています
• ナレッジアシスタント：組み込みのメモリとフィードバックループを備えた、事前設定済みのRAGシステム
• スーパーバイザー エージェント: 複数のエージェントを統括し、複雑で多段階のワークフローにおけるタスクのルーティング、実行、評価を処理します

標準的なエンタープライズ ユースケースを構築するチームの場合、Agent Bricks を利用すればゼロから始める必要がなくなり、モデル全体で精度、ガバナンス、柔軟性を維持しながら価値実現までの時間を短縮できます。

結論と一般ガイドライン

AI エージェントは、企業の自動化、適応、革新のあり方を大きく変えています。生成 AI、古典的なMachine Learning、専用ツールを組み合わせることで、これらのシステムはよりスマートで、よりスケーラブルなソリューションを実現します。そのポテンシャルを最大限に引き出すには、次の 3 つの主要な原則に焦点を当てます。

1. データに基づいて推論するエージェント: エージェントをエンタープライズ データに直接接続し、正確でコンテキストに応じた意思決定を実現します。データの重複を避け、ツールを活用して知見と特徴量を効率的に生成します。
2. ユースケースに合わせたカスタム評価: ヒューマンインザループのフィードバックなど、カスタマイズされた評価方法でエージェントのパフォーマンスを定期的に評価します。特定のビジネス目標に合わせてエージェントを継続的に改良し、品質を確保します。 
3. データ、モデル、ツールにわたるガバナンス: あらゆるレベルでガバナンスを実装することで、透明性とセキュリティを維持します。アクセス制御を徹底し、リネージを追跡し、コンプライアンスを監視することで、信頼できる倫理的な運用を確保します。 

これらのガイドラインに従うことで、企業はAIエージェントの力を最大限に活用して複雑な課題を解決し、意味のある成果を生み出すことができます。

AI エージェントの構築を始めるには、次のステップは何ですか？

AIエージェントの構築を始める準備はできましたか？これらのリソースでは、モジュール式で信頼性が高く、エンタープライズ対応のAIアプリケーションを設計するための、ステップバイステップのガイダンス、実用的なヒント、高度な戦略をご紹介しています。 

Agent Bricksでドキュメントを構造化された知見に変換 

Databricks 上の Agent Bricks + MCP 統合 

信頼できるAIエージェントの構築: 自信をもって選択、ガバナンス、拡張するための新機能 | Databricksブログ

高品質なAIエージェントを構築 — その方法をご覧ください

自律的で適応性があり、ビジネスニーズに合わせてカスタマイズされたAIエージェントを設計およびデプロイする方法をご覧ください。カスタマーサポートの自動化から高度なアナリティクスまで、データ、モデル、ツールをガバナンスの効いたスケーラブルなフレームワークに統合する方法を学びましょう。世界中の組織が業務を効率化し、イノベーションを推進するためにDatabricks Agent Bricksを信頼している理由をご覧ください。Databricksを無料でお試しください

データブリックスについて

Databricks は、グローバルで唯一のデータ ＆ AI 企業です。adidas、AT&T、Bayer、Block、Mastercard、Rivian、Unilever、Fortune 500の60%以上を含む、世界中の20,000以上の組織がDatabricksを利用して、データとAIアプリ、アナリティクス、エージェントを構築・拡張しています。サンフランシスコに本社を置き、世界中に30以上のオフィスを構えるDatabricksは、Agent Bricks、Lakeflow、Lakehouse、Lakebase、Unity Catalogを含む統合データインテリジェンスプラットフォームを提供しています。詳細については、DatabricksのLinkedIn、X、YouTube、Instagramをフォローしてください。