多くの最新の人工知能 アプリケーションの中心は、大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルのような大規模な生成モデルである。これらのモデルは膨大な量のデータで学習され、何十億ものパラメータを含むことがある。ジェネレーティブ人工知能 （GenAI）は、テキスト、画像、コード、オーディオ、ビデオなどのコンテンツを生成することに優れた、変革をもたらすテクノロジーである。消費者と企業はその能力に熱狂しており、アナリストの予測によると、2025年のGenAIへの世界的な支出は総額6440億ドルで、2024年から76.4％増加する。GenAIアプリケーションは基本的に反応型のシステムで、指示や質問に反応し、その入力とトレーニング中に学習したパターンに基づいて新しいコンテンツを生成する。そして、人間のユーザーは、意図した結果を提供するために、そのコンテンツをレビューし、キュレーションし、改良する。
我々は今、人工知能 エージェントの台頭を見ている。これは、コンテンツを生成するだけでなく、ユーザーに代わって定義されたタスクを実行するように訓練された人工知能 モデルである。人工知能エージェントは多くの場合、定義されたツールやデータソースを利用し、限られたタスクを実行するように訓練されている。 人工知能エージェントは、最近非常に人気があり、成功した例としては、カスタマーサポートの問い合わせを自律的に処理できるエージェント、返金の処理、パスワードのリセット、コードスニペットの作成、サプライヤーへの在庫発注などがある。
人工知能 エージェントの台頭は、その力を巧みに組み合わせ、複雑で多段階の問題に対する洗練された解決策を提供する、部分の総和よりも大きなものを作り出す方法を探求することにつながった。これはエージェント的人工知能知られている。 パワーの組み合わせというと、これを読んでいる90年代の子供たちには、プラネティアの上にキャプテン プラネットが誕生するビジョンが浮かぶだろう。そして、この例えは悪くない。各プラネティータ（エージェント）は、目的を持って一緒にチャネリングされたとき、強力なスーパーヒーロー（我々の場合は、強力な多段階エージェントシステム）を形成する、単一の洗練された力を持っている。エージェント型人工知能 次のフロンティアであり、単にコンテンツを生成するだけでなく、プロアクティブな行動をとるようになる。エージェント型システムは、すでに高度な推論と反復的なプランニングが可能で、複数の専門化された人工知能 エージェントの行動をオーケストレーションすることで、複雑な課題に自律的に取り組むことができる。複雑な目標を管理可能なサブタスクに分解し、一連の行動をシーケンス化し、満足のいく解決策が達成されるまで出力を反復的に改良するために、多様な専門エージェントを選択的に使用し、動的に調整する能力である。
世界の人工知能 エージェント市場は、2025年の約79億ドルから、2034年には2360億ドルに急増すると予測されており、これは45%以上という驚異的な年平均成長率を反映している。この爆発的な成長は、自動化、効率化、よりスマートな意思決定の必要性によって促進され、人工知能 エージェントはワークフローに革命をもたらし、具体的なROIを実現している。実際、2025年には企業の85%が人工人工知能 エージェントを導入すると予想されており、このテクノロジーがいかに急速にオペレーションの卓越性と競争優位性の基盤になりつつあるかを物語っている。
大手企業が人工知能 エージェントを活用し、複雑なプロセスを自動化し、顧客体験をパーソナライズし、新たな収益源を開拓する中、人工知能 エージェント戦略をまだ策定していない企業は、インテリジェントオートメーションが急速に成長とイノベーションの標準となりつつある市場で遅れをとる危険性がある。
自律的行動の力を理解する
エージェント型人工知能 、定義された目標に向かって主体的かつ自律的に行動できる知的システムの次のフロンティアを表しています。エージェント型人工知能システムは、「エージェント型人工知能5つのA」と呼ばれる一連の基本原則に基づいて動作し、それぞれが、複雑なビジネス環境の中で自律的かつ適応的に機能することを可能にする、これらの注目すべきシステムの中核的な特徴を捉えています。
- 自律型- 独立して動作するAgentic人工知能 、最小限の人間のガイダンスで意思決定を行います。信頼できるアシスタントのように、常に監視を必要とすることなく状況を判断し行動するため、人間はより高度なタスクに集中することができます。
- 行動志向- 許可を待つことを避け、主体的に人工知能 取り、ニーズを予測し、機会を捉え、外部からの働きかけなしに前進を促す。
- 熱望- 徹底的に目標志向のエージェント型人工知能 、複雑な問題を論理的で実行可能なステップに分解することで目標を追求する。成功への明確な道筋を描く計画を構築します。
- 適応性- 経験から学んだAgentic人工知能 、ダイナミックな環境で成功するために戦略を調整し、新しいシナリオやデータに適応するために継続的な学習モデルを活用します。
- エージェンシー- ツール、データセットにアクセスし、リソースを制御し、影響力のある意思決定を行う権限を与えられています。会議のスケジューリングであれ、データの管理であれ、その領域内で決定的に行動する力を行使します。
あらかじめ定義された静的なタスクに限定された従来のオートメーションとは異なり、エージェント型人工知能 システムは、能動的に環境を認識し、複雑なシナリオを推論し、特定のビジネス目標を達成するためにマルチステップワークフローを自律的に実行することを目的としている。これにより、エージェント型人工知能 、より高い効率性、よりスマートな意思決定、運用コストの削減を促進することで、ビジネスに変革的な価値をもたらすことができるはずだ。
接続された人工知能
グローバル規模でエージェント型システムを実現するには、モジュール性、スケーラビリティ、相互運用性、継続的学習戦略の実装に必要なデータ転送をサポートするエンタープライズグレードのアーキテクチャが必要になる。分散型クラウドアーキテクチャの重要な役割は、企業のエージェント型人工知能 ワークフローへの移行を可能にすることであり、特に、シームレスなエージェント体験を提供するために必要な低レイテンシの閾値を満たすエッジ中心のデプロイメントを実現することである。モジュール化されたスケーラブルなエージェント型アプリケーションのデプロイは、応答性を念頭に置きながら独立してスケールする必要がある最新のマイクロサービス・アプリケーションのデプロイに似ています。 さらに、パフォーマンスを評価し、継続的に改善するには、効果的なデータ管理が必要です。これらの概念については、ブログでさらに詳しく説明しています：分散人工知能 推論：成功のための戦略
相互運用性は、エージェント型人工知能実現し、多様な企業システムやテクノロジーとのシームレスな統合を可能にし、強力なツールやデータセットへのアクセスを可能にするために不可欠である。この分野は技術革新に満ちており、急速に進化している。エージェントとツール、データソース、企業システム、さらには他のエージェントとのシームレスな接続を可能にするいくつかの重要なプロトコルが登場し、自律的な行動を促進するダイナミックでインテリジェントなネットワークを構築している。
- Anthropicによって開発されたモデルコンテキストプロトコル(MCP)は、人工知能 エージェントとデータソース、ビジネスツール、開発環境間のセキュアな双方向接続のための一般的なオープンスタンダードです。MCPは、断片的な統合を普遍的なプロトコルで置き換えるように設計されており、エージェントが効率的に企業データにアクセスし、行動することを可能にします。MCP の詳細についてはこちらをご覧ください。また、アカマイのクラウド上での MCP の使用例についてはこちらをご覧ください。
- エージェント間プロトコル（A2A）：Googleが他の様々な技術パートナーと共同で開発したA2Aは、自律人工知能 エージェント間のシームレスなコミュニケーション、発見、コラボレーションを可能にするために設計された、ベンダーニュートラルなオープンスタンダードです。エージェント間のマルチモーダルなコミュニケーションと協調的なタスク実行をサポートし、エンタープライズスケールのワークフロー向けに設計されています。
- エージェント・コミュニケーション・プロトコル（ACP）：IBM Researchによって開拓されたACPは、エージェント間通信のための標準化されたフレームワークを提供し、自律人工知能 エージェント間のシームレスな相互運用性を可能にします。ACPは、エージェント間のメッセージング、タスクのハンドオフ、ライフサイクル管理に共通の「ワイヤ・フォーマット」を提供します。
要約すると、MCPはエージェントが外部のデータソースやツールに接続することを可能にする。ACPは、同じプラットフォームのエコシステム内でのエージェント間通信を可能にし、ベンダーにとらわれない方法で、異なるエコシステム間でのエージェント間通信を可能にする。これらのプロトコルはすべて、エージェントシステムを進化させるものであり、業界に受け入れられている。
未来は共同作業
最もパワフルでインパクトのある人工知能 システムは、ジェネレイティブ・アプローチとエージェント・アプローチの両方の長所を兼ね備えている。エージェントはインテリジェントな共同作業者として行動し、いつジェネレイティブ能力を使用して選択肢を探索し、いつエージェント的アクションを使用して行動方針にコミットし、複雑なタスクを実行するかを理解する。複数の専門化されたエージェントが、インテリジェントな「リーダー」によって指揮されながら協働し、印象的なソリューションを提供する。
分散型クラウドのインフラ 、複雑なエージェント型システム内に人工知能 エージェントを導入するための理想的な基盤を提供します。広範なエッジネットワークを備えた世界で最も分散型クラウドであるアカマイのクラウドと提携することで、企業は安全かつ確実に拡張できる、コスト効率に優れた高パフォーマンスの人工知能 ソリューションを構築し、提供することができます。アカマイを利用することで、企業は堅牢なガバナンスと安心感を備えたエージェント型システムが将来に向けて構築されていることを確信することができます。
未来は共同作業。未来はエキサイティングだ。未来はエージェント的である。
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