AIエージェントとは？今すぐ使い始める方法

TL;DR

AIエージェントは、目的に応じて自ら手順を考え、複数段階の処理や外部ツールの操作まで進めるAIである。まず無料枠もあるディープリサーチを使い、検索、検討、再調査を繰り返す調査業務から導入すると、従来の一回検索との違いを確かめやすい。

Transcript

山田研究所です。今回は今すぐ使えるAI エージェント最前線と題してお話したいと 思います。え、皆さんAIエージェント 元念と2025年言われていますが、実際 に日々使ってらっしゃいますでしょうか? おそらく多くの方はニュースであったりと かいろんなところでAIエージェント耳に するけれどもよくわかんないなと。まあ 2025年念と言われてるし、ま、今年 ちょっとずつ出ながら徐々に使えるように なってきて来年再来年ぐらいに使ったら いいのかなと思ったりしてるんじゃない でしょうか。大間違いです。25年3月の この時点でも実際に使えるAI エージェント多数ありまして、私も実際に もう毎日何十回と使いまくっており、非常 に役立ち、これを使うか使わないかで自分 ができること全然違います。え、今日は そ... Read More

Key Insights

• AIエージェントは、与えられた目的に対して自ら手順を考え、許可された範囲内で判断と行動を進めるAIであり、自然な文章を返すだけのチャットボットとは役割が異なる。
• 自律性は、人間が処理手順を逐一指定しなくても、AIが必要な作業を判断して進める性質であり、AIエージェントを特徴づける最も基本的な要素である。
• 多段処理は、一度の依頼に一度答えて終わるのではなく、検索、分析、判断、実行などを何段階も連続して処理し、目的の達成まで進める能力である。
• 実行能力は、情報の生成にとどまらず、ウェブページの閲覧、社内データの取得、データベースの更新、メール送信、資料作成などへ処理を広げる能力である。
• ディープリサーチは、質問に対して検索を一度だけ行うのではなく、調査と検討を繰り返して回答を構築するため、手作業による情報収集を減らせるエージェント機能である。
• RAGは、ユーザーの質問に関連する社内データを取得し、その情報を基に回答を生成する仕組みであり、エージェントを社内業務へ接続する基盤になり得る。
• マルチモーダル対応は、文章だけでなく画像、PDF、音声、動画、画面情報も扱えるようにし、操作案内、会話練習、料理支援、周囲の物の説明などを可能にする。
• 小規模言語モデルは、用途を限定すれば実用水準に達するものがあり、外部へデータを出さずに機密情報を処理し、必要に応じてクラウド側へ結果を渡す構成に利用できる。
• 🎬 このチャンネルの他の動画:
  • Geminiで編集可能な資料を作成する方法
  • o1をビジネスの施策選定に活用する方法
  • Geminiの100万トークンを仕事で活用する方法
• 📺 このチャンネル: いけともch

Questions & Answers

Q: AIエージェントとは何ですか？

AIエージェントとは、目的に応じて自ら手順を考え、複数段階の処理や外部ツールを使った行動まで進めるAIである。自然言語の理解や文章生成は前提機能であり、中心的な違いは自律的な判断、行動中の学習、多段処理、検索や更新などの実行能力にある。

Q: AIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？

主な違いは、チャットボットが依頼への回答を返して終了することが多いのに対し、AIエージェントは目的達成までの作業を自ら組み立てて実行する点である。ただし両者の境界は明確ではなく、チャットボットに近いものから自律性と実行能力の高いものまで連続的に存在する。

Q: AIエージェントを今すぐ使い始める方法は？

最初はディープリサーチへ具体的な調査課題を依頼し、検索、検討、再調査を繰り返して作られた回答を確認する方法が取り組みやすい。紹介時点ではGemini、Perplexity、Gensparkに無料利用枠があるとされ、ChatGPTでは有料プラン向けの利用枠が案内されている。

Q: ディープリサーチとは何ですか？

ディープリサーチとは、ユーザーの質問を受けて一度だけ検索するのではなく、必要な情報を何度も調べ、途中で考え直しながら回答を構築する機能である。通常のAI検索よりも広い範囲を調査できるため、複数の情報を集めて整理する手作業の代替として紹介されている。

Q: AIエージェントが自律的に行動するとはどういう意味ですか？

自律的に行動するとは、達成すべき目的を受け取った後、AI自身が必要な手順を考え、与えられた権限の範囲内で処理を進めることである。人間が各段階を逐一指示する方式とは異なり、途中で得た情報や環境の変化を取り込み、次の行動を修正できる点も含まれる。

Q: AIエージェントは社内データをどう活用しますか？

AIエージェントは、RAGと呼ばれる仕組みを通じて質問に関連する社内データを取得し、その内容を根拠として回答や処理を行う。公開ウェブ情報だけでなく社内情報にも接続できれば、社内固有の質問への回答や業務支援が可能になるが、動画では精度向上が課題とも述べられている。

Q: ローカルAIをエージェントに使う利点は何ですか？

ローカルAIの利点は、インターネットや外部サービスへデータを送らず、手元の環境で情報を処理できることである。動画では、小規模言語モデルに社内の機密情報を担当させ、そこで処理した結果を必要に応じてクラウドの大規模言語モデルへ渡す構成が示されている。

Q: マルチモーダル化でAIエージェントは何ができますか？

マルチモーダル化により、AIエージェントは文章に加えて画像、PDF、音声、動画、パソコン画面などを判断材料として扱える。具体例として、ユーザー画面を見ながら操作方法を教える、英会話を練習する、料理中に手順を案内する、部屋にある物を説明する用途が挙げられている。

Summary & Key Takeaways

• AIエージェントの中心的な特徴は、自然な文章を生成することではなく、目的に向けて自律的に判断し行動することである。構成要素として、自律性、行動中に情報や環境変化を取り込む学習能力、複数段階の処理、検索やデータ更新などを行う実行能力が挙げられる。ただしチャットボットとの境界は明確な二分法ではなく、能力の程度が連続的に異なる。

• 実用化を支える要因は、基盤モデルの知能向上、扱える情報源の拡大、マルチモーダル化である。インターネット検索に加え、RAGによって社内データを取得し、画像、PDF、音声、動画、画面情報も扱えるようになると、エージェントが判断に使える材料と実行手段が増える。小規模言語モデルは、用途を絞ればローカル環境での機密情報処理にも利用できる可能性がある。

• 今すぐ試せる代表例としてディープリサーチが紹介されている。通常のAI検索が一度の検索で回答しがちなのに対し、質問に応じて検索、検討、再調査を反復し、広く質の高い回答を組み立てる。紹介時点ではChatGPTに有料枠、Gemini、Perplexity、Gensparkに無料利用枠があるとされるが、料金や回数は変化し得るため、実際の利用時には各サービス上の条件確認が必要である。