Agentic AI（エージェント型AI）

急速に進化する人工知能（AI）および機械学習の分野では、常に新しいテクノロジーが登場しています。人工知能の革新的な利用方法の一つがエージェント型AIです。これは、他の種類のAIよりも自律的に動作します。

エージェント型AIは自律型AIやAIエージェントとも呼ばれ、人間による直接的な介入なしに、自律的に動作し、意思決定やアクションを行うよう設計されたAIシステムを指します。このシステムは、周囲の環境を認識し、推論を行い、経験から学び、特定の目標を達成するためにタスクを実行することができます。

エージェント型AIとは？

エージェント型AIの定義：エージェント型AIとは、人間の継続的な監視を必要とせず自律的に機能し、独自の判断を下すことができるという自律性を備えた人工知能システムを指します。

人間による直接的なコントロールや監視を必要とすることが多い従来のAIとは異なり、エージェント型AIは実行するアクションを自分自身で決定し、条件の変化に適応することができ、それによって自律的にタスクを実行し、目標を達成することができます。ただし、人間の監視を一切必要としない完全な自律性の実現は、依然として今後の目標です。

この分野における重要な進展の一つは、マルチモーダルエージェントの開発です。エージェントとは、環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するためにアクションを起こすことのできるソフトウェアエンティティです。このエージェントは、テキスト、音声、画像、動画など、さまざまなタイプのデータを統合することで、周囲の環境やユーザーとのやり取りについて、より深く正確に理解できます。

マルチモーダルエージェントは、複数のデータモダリティ（データ形式）を処理・解釈することで、AIの確実性と汎用性を高め、人間の自律性や判断力をより忠実に模倣することが可能です。このようなエージェントが学習・適応するにつれて、効率性、品質、業務エクセレンスが向上し、人間の能力を補完できるようになります。つまり、エージェント型AIにより、コンピューターシステムが人間の行動や思考を模倣できるようになります。こうしたエージェントは、学習と適応を繰り返すことで、人間に近い自律性や判断力を備えることができます。

エージェント型AIは、どのような仕組みで動作するのでしょうか？

エージェント型AIは、他の種類のAIとは一線を画す特長を備えています。以下のように、その動作によりそれぞれの特長を表すことができます。

• 自律性：エージェント型AIシステムは独立的に動作し、人間による直接的な介入なしに、独自に判断を下してタスクを実行します。こうした機能により、人間からの指示を待つことなく、複雑なシナリオに対処し、リアルタイムな変化に対応することが可能です。
• 適応力：エージェント型AIシステムは、新たなデータや状況の変化に応じてアクションを調整できます。そのため、絶えず変化する環境でも効果的に機能することができます。経験から継続的に学び、時間の経過とともにパフォーマンスを高めていきます。
• 目標へのフォーカス：エージェント型AIは、特定の目標を達成するように設計されており、多くの場合、その目標を効率的に達成できるよう行動を最適化します。可能な限り最良の結果が得られるよう、タスクに優先順位を付け、リソースを割り当てます。
• 記憶力：このシステムは文脈を保持し、過去の経験に基づいて将来への意思決定を行うことで、複雑なタスクを実行する能力を強化することができます。このような文脈認識力が、より正確かつ適切な意思決定に役立ちます。
• 計画性：エージェント型AIは、タスクをサブタスクに分解して処理しやすくするほか、目標の達成に向けて段階的な計画を立てることができます。潜在的な障壁を予測し、それに応じて計画を調整することで、タスクを無事に完遂できるようにします。
• 統合性：このシステムは、外部のツールやデータソースを使用して自らの能力を強化し、単なるデータ生成から能動的なタスク実行へと移行することができます。外部の要素を取り込むことにより、幅広いリソースを活用して自らの有効性を高めます。
• マルチエージェントコラボレーション：エージェント型AIは、他のAIシステムと連携し、インサイトを共有してタスクの分担を最適化することで、全体的な性能を改善することができます。この協調的なアプローチにより、より効率的な問題解決とイノベーションが可能になります。

エージェント型AIには、どのような歴史があるでしょうか？

エージェント型AIは、前世紀をとおして著しい進化を遂げました。AIのさまざまな分野における進歩を取り入れることで、独立した意思決定とアクションが可能な自律システムが開発されました。

エージェント型AIの歴史における主な節目を、以下にご紹介します。

• 1956年、ダートマス会議：「人工知能」という用語が初めて使用されたのがこの会議でした。これを機に、AIという研究分野が誕生しました。初期のAI研究により、自律システムの発展に向けた基礎が築かれました。
• 1980年代、エキスパートシステム：1980年代、エキスパートシステムが普及しました。このシステムは、ルールベースのアルゴリズムを用いて人間の専門家の意思決定能力を模倣するものであり、より高度な自律エージェントの先駆けとなりました。
• 1990年代、インテリジェントエージェント：1990年代には、インテリジェントエージェントという概念が注目を集めました。このエージェントは、Webクローリングや自動取引など、特定のタスクを自律的に実行するように設計されていました。
• 2000年代、強化学習：2000年代には、エージェント型AIの重要な構成要素である強化学習に、著しい進歩が見られました。エージェントは試行錯誤を通じて環境から学習し、特定の目標を達成するために自らのアクションを最適化できるようになりました。
• 2010年代、ディープラーニングとニューラルネットワーク：2010年代に入ると、ディープラーニングとニューラルネットワークの統合により、自律エージェントのパターン認識や意思決定の能力がさらに高度化しました。この時期には、自動運転車や高度なロボットも登場しました。
• 2020年代、マルチエージェントシステム：2020年代を特徴づけるのは、複数の自律エージェントが連携して複雑なタスクを遂行する、マルチエージェントシステムの開発です。この時期には、大規模言語モデル（LLM）がエージェント型AIに統合されたことで、LLMの持つ人間の言語を理解・生成する能力が向上しました。
• 2020年代半ば、一般への普及：エージェント型AIは、金融、医療、製造業など、さまざまな業界で一般的なテクノロジーとして広く活用されています。今では複数のステップを踏む複雑な業務を自律的に処理できるようになり、効率性とイノベーションの面で大きな進歩をもたらしています。

エージェント型AIは、その能力を強化するために新たなテクノロジーや手法を統合しながら、進化を続けています。将来の展望として、エージェント型AIの潜在的な応用範囲は非常に広く、人とテクノロジーとの関わり方や複雑なプロセスの自動化に革命をもたらすことが期待されています。

エージェント型AIは、どのように進化しているでしょうか？

エージェント型AIは、さまざまなAIコンポーネントや下位分野における進歩の集大成であり、高度な自律システムの実現に向けて進化しています。進化の過程は主に、以下の段階に分けられます。

• 機械学習の統合：機械学習（ML）の統合により、エージェントは膨大なデータセットから学習できるようになり、意思決定やタスク遂行の能力が改善されています。これはルールベースシステムからの大きな前進であり、エージェントは新しい情報に適応し、時間の経過とともに改善されるようになっています。
• 自然言語処理（NLP）の進歩：自然言語処理によって、エージェントは人間の言葉をより効果的に理解・生成できるようになり、より自然で直感的なやり取りが可能になりました。
• 強化学習の発展：強化学習の手法により、エージェントは試行錯誤を通じて環境から学習し、特定の目標を達成するために自らのアクションを最適化できるようになりました。
• マルチモーダル能力：テキスト、画像、音声など、さまざまな情報源からの情報を処理・統合する能力により、AIエージェントの有効性と汎用性が向上しました。
• 自律的な意思決定：こうした進歩の組み合わせにより、エージェント型AIシステムは、人間の介入なしで自律的な意思決定を行い、アクションを計画し、タスクを実行できるようになっています。

エージェント型AIは、どのように利用されているのでしょうか？

エージェント型AIが顧客サポートや金融の分野でもたらした変革のインパクトは、その自律性と意思決定能力に深く根ざしています。顧客サポートの分野では、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントが、自然言語処理と機械学習を活用して顧客からの問い合わせを自律的に理解し、応答しています。

このシステムは、複雑な問題については人間の担当者にエスカレーションしたり、顧客の履歴や好みに沿って対応したりするなど、臨機応変に判断を下すことができ、それによって効率的で細やかなサービスを提供できます。

金融の分野では、エージェント型AIシステムが高度なアルゴリズムを使用して、不正行為を自律的に検知しています。不正の兆候を検知するために、システムは取引パターンを分析し、リアルタイムで異常を特定します。さらに、自律取引では、こうしたAIシステムが市場データ、トレンド、予測型アナリティクスに基づき、資産の売買について瞬時に判断を下しています。

このレベルの自律的な意思決定は、セキュリティと精度を高めるだけでなく、最適なタイミングで取引を実行することで、運用パフォーマンスを最適化します。このような能力には、複雑な環境を自律的にナビゲートし、ビジネスの成功につながる的確な意思決定を行うエージェント型AIのパワーが如実に表れています。

マイクロンでは、エージェント型AIがスマートマニュファクチャリングにおいてきわめて重要な役割を果たしており、その自律的な判断能力を活用しつつ、シリコン製造プロセスのあらゆる段階を強化しています。このプロセスは、数ヵ月にわたる約1,500の工程を含む複雑なものです。そのため、エージェント型AIシステムにスマートセンサーを統合し、品質の監視や、リアルタイムのデータ収集を行っています。

ウエハーの製造工程では、エージェント型AIによって微細な品質のばらつきを検知し、最適な条件を維持できるようパラメータを自律的に調整することで、生産量と歩留まりを高めています。AIシステムは詳細な画像や動画を分析し、ウエハーの製造から組み立て、試験に至るまでの全工程で、非常に小さい欠陥でもリアルタイムで検出します。

エージェント型AIは予防的メンテナンスや品質管理にも活用されており、音響センサーやサーマル画像を使用して機械の不具合を早期に検知します。AIを活用したシステムは、損失の大きいシャットダウンを未然に防ぎ、作業員の安全性を高め、廃棄物やエネルギー消費量を削減することでサステナビリティに貢献しています。このようなエージェント型アプローチの導入により、効率性、品質、業務エクセレンスの改善が促されます。

こうしたAIシステムはすべて、データを自律的に分析し、リアルタイムで調整を行うことで、業務の最適化、精度の改善、生産性の向上を実現します。マイクロンではこうしたシステムを最大限に利用することで、歩留まり、品質、効率が大幅に向上しています。