AIにおける知識ベースのエージェントの使い方

私たちは今、インターネット上で「AI革命」と呼ばれるものの真っただ中にいる。平凡なタスクの自動化から意思決定プロセスのパワーアップまで、私たちの仕事方法のほぼすべての側面に人工知能ツールが入り込んでいることにお気づきだろう。

新たなAIツールの中には、膨大な知識ベースを使用して回答や実用的な洞察を提供する知識ベースのエージェントがあります。

この記事では、AIにおけるナレッジベース・エージェントの仕組みと、それらがどのように職場を変革しているのか、そしてなぜナレッジベース・エージェントが先進的なチームにとって不可欠な存在になりつつあるのかについて説明する。

60秒要約

• 知識ベースエージェントは、知識リポジトリから適切な情報にアクセスし、分析し、提供する人工知能システムである。
• データを保存する知識ベースと推論を行う推論システムの2つの主要コンポーネントで構成される。
• 知識ベースエージェントは、入力を収集し、それらを解釈し、関連する知識を検索し、実用的な出力を提供する。
• その用途は、患者サポートのためのヘルスケア、即時ヘルプのためのカスタマー・サービス、コンプライアンス管理のためのファイナンスなどである。

知識ベースエージェントとは？

ナレッジベースエージェントとは、高度な**AIシステムです。

/知識ベースエージェントとは https://clickup.com/blog/ai-techniques// AI技術 /%href/

構造化された知識リポジトリから情報にアクセスし、解釈し、提供する。データを保存するだけでなく、これらのエージェントはデータベースに保存された知識を分析して問題を解決したり、実用的な洞察を提供したりする。

知識表現言語を通じて知識を機械可読フォーマットで表現することで、システムが知識を解釈し、推論し、意思決定することを可能にする。

知識表現言語には命題論理、一階論理、意味ネットワーク、フレーム、オントロジーなどの手法があり、それぞれ関係や実体を表現する方法が異なります。KRLはAIや情報システムにとって極めて重要であり、機械が知識を保存し、結論を導き出し、プラットフォーム間でコミュニケーションすることを可能にする。

他のAIエージェント（チャットボットやバーチャル・アシスタントなど）とは異なり、知識ベース・エージェントは複雑なクエリを処理することができます。また、時間管理と効率の大幅な改善も可能にする。以下の統計を見てほしい。

/参照 https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-social-economy マッキンゼー・グローバル・インスティテュート /%href/

:

例：ルーファス、

/参照 https://www.aboutamazon.com/news/retail/how-to-use-amazon-rufus AmazonのAIショッピングアシスタント /%href/

AmazonのAIショッピングアシスタントは、商品カタログ、カスタマーレビュー、Q&A、ウェブ情報などの膨大な知識ベースを活用することで、AI知識管理エージェントとして機能する。

自然言語処理を用いて、ルーファスはカスタマーのクエリを理解し、RAG（Retrieval Augmented Generation）を採用して関連情報を検索し、包括的な回答を生成する。このプロセスでは、知識ベースから適切なデータを取得し、ユーザーのクエリのコンテキストでそれを補強します。

ユーザーからのフィードバックと強化学習による継続的な学習により、ルーファスは回答を改良し、役立つ回答を提供する能力を向上させることができる。要するに、ルーファスはショッピング関連の知識を一元化し、整理し、普及させ、パーソナライズすることで、カスタマが十分な情報に基づいた購買決定を行えるようにする。

知識ベースエージェントの構成要素

人工知能におけるすべての知識ベースエージェントの中心には、2つの鍵コンポーネントがある：知識ベースと推論エンジンである。これらのコンポーネントは、インテリジェントでコンテキストを意識した洞察を提供するために一緒に仕事します。

知識ベース

知識ベースはエージェントの脳だと考えてください。知識ベースには、必要不可欠な事実、ルール、役に立つ豆知識がすべて保存され、必要なときにいつでも使えるようになっています。ナレッジベースは、エージェントに賢さを与えます。まるで百科事典のように、ただ棚に置かれているのではなく、積極的に意思決定を助けます。従来のデータベースとは異なり 知識ベース は成長し、進化する。新しい情報は追加され、古くなった詳細は適切な答えを提供するために置き換えられます。

🤎 ご存知ですか? ナレッジベースは、構造化データ(スプレッドシートのような)と非構造化データ(電子メールやチャットログのような)の両方を保存できるため、あらゆるタイプのクエリに対応できます。

推論エンジン

推論エンジンは、知識ベースの問題解決パートナーのようなものです。情報を引き出すだけでなく、論理的な推論を適用してデータを分析し、結論を導き出し、エージェントの知識に基づいて情報に基づいた意思決定を行います。

推論エンジンは、知識ベースエージェントに "推論 "能力を与え、スマートで文脈を考慮した答えを提供します。

推論エンジンは、以下の人工知能技術を使用して、洞察と解決策を提供します：

📖 続きを読む::続きを読む チームのための社内ナレッジベースの作り方

知識ベースエージェントの種類

知識ベースAIエージェントには様々なフォームがあり、それぞれが特定のニーズや環境に取り組むように設計されています。知識ベースエージェントの主な種類と、それらが異なるシナリオでどのように優れているかを説明しましょう：

単純な反射エージェント

単純な反射エージェントは、AIの「if-this-that」エキスパートのようなものです。あらかじめ定義されたルールに従い、特定の入力に対して、以前のイベントを気にすることなく即座に反応します。予測可能で反復的なタスクに最適な、信頼できるわかりやすい仲間だと考えてください。

例：*医療診断システムは、医師が入力した症状に基づいて、"発熱、発疹、関節痛があれば、デング熱を勧める "というルールで病気を提案する。

しかし、ここで問題がある：単純反射エージェントは柔軟性に欠ける。あらかじめ定義されたルールにのみ依存しているため、物事が複雑になりすぎたり、変化し始めたりすると、これらのエージェントは適応できない。上記の例からすると、患者に発熱や発疹以外の症状がある場合、AIエージェントはその条件を判断できない可能性がある。

モデルベース・エージェント

モデルベースのエージェントは 意思決定のためのAIツール は、環境のメンタルマップを構築することで、次の論理的レベルに到達する。この内部モデルは、詳細がわからない場合でも、何が起きているのかを把握するのに役立つ。

📌 例：* スマートホームシステムは、温度、湿度、占有率などの要素を含むホーム環境の内部 表現を維持する。温度がユーザーの好みの設定を超えたことを検知すると、サーモスタットを調整することができる。

目標ベースのエージェント

これらのエージェントは、望ましい目標に対して行動を評価することによって、特定の結果を達成することに焦点を当てる。彼らは異なる選択肢を秤にかけて、成功への最善の道を決定する。例えば

/を想像してほしい。 https://clickup.com/ja/blog/212203/ai-knowledge-base/ AI知識ベース /%href/

プロジェクトチームが期限を守るのを支援する。背景知識に従って質問に答え、プロジェクトを軌道に乗せるためのステップを積極的に提案する。

📌 例: GPSナビゲーション・システムは、目標（場所に到達すること）と交通量や距離などの要素を考慮して目的地までの最適なルートを計算し、効率的に目標を達成するために動的にルートを更新する。

ユーティリティベースのエージェント

ユーティリティベースのエージェントは、以下のようなマルチタスクエージェントである。

/のマルチタスク・エージェントである。 https://clickup.com/ja/blog/159540/ai-in-the-workplace/ 職場におけるAI /%href/

.さまざまなことが起こり、複数の目標を両立させなければならないとき、これらのエージェントは、最善の行動を見つけ出すためにステップを踏む。彼らは可能なことだけを追求するのではなく、全体として最も価値を高めることに集中する。

例： 📌 リソース割り当ての状況では、効用ベースのインテリジェント・エージェントはオプションを評価し、時間とお金の両方を節約する決定に優先順位をつけることができる。それは、リソースを最大限に活用する最も賢い方法を常に見つけるAIチームメイトを持つようなものだ。

📖 続きを読む:：を読む AIコラボレーションツール10選

知識ベースエージェントの仕事

知識ベースのエージェントがどのように機能するか、ステップバイステップで説明します：

ステップ1：環境の認識

エージェントが最初にやることは、環境から入力を収集することです。 これは、ユーザーのクエリ、センサーの読み取り、または他のシステムからのデータかもしれません。カスタマーサポートのシナリオを考えてみよう：誰かが、"アカウントのパスワードをリセットするにはどうすればいいですか？"と尋ねる。エージェントはその入力を受け取り、可能な解決策を見つける準備をする。

ステップ2：入力の解釈

ここで自然言語処理（NLP）の魔法が働く。エージェントは入力を分析し、ユーザーが何を必要としているかを正確に把握します。リセット」や「アカウントパスワード」のような鍵フレーズをピックアップし、クエリがトラブルシューティングのリクエストであることを認識します。と タスクを自動化する/AI このように、ユーザーは余計なやり取りをすることなく、迅速かつ正確なレスポンスを得ることができる。

ステップ3：ナレッジベースへのアクセス

次に、エージェントは

/に飛び込みます。 https://clickup.com/ja/blog/220113/knowledge-management-system-examples/ 知識管理システム /%href/

または

/または https://clickup.com/ja/blog/6070/best-knowledge-base-software/ ナレッジベース・ソフトウェア /%href/

を使用して、最も関連性の高い情報を見つけます。ナレッジベースは、保存されている事実、ルール、その他の役立つデータを調べ、必要な情報を正確に特定します。この場合、パスワードのリセットに関するステップ・バイ・ステップのガイドを引き出すかもしれない。このように、よく整理された知識ベースのシステムを持つことが、すべての違いを生むのです。

ステップ4：推論と意思決定

さて、エージェントは真に知性を発揮する。推論エンジンを使って、検索された知識に論理的なルールを適用し、適切でカスタマイズされた応答を提供します。もしユーザーが「リセットしてみたんだけど、まだ仕事してないんだ」とメンションした場合、エージェントは電子メールのエラーやロックされたアカウントのチェックを提案するかもしれません。単に答えを与えるだけでなく、最適な解決策を提供するために、問題を通して考えるのです。

ステップ5：アウトプットの提供

最後に、エージェントは明確で実行可能な方法で回答を提供します。これは、シンプルなテキスト返信、視覚的なステップバイステップガイド、またはパスワードリセットメールのトリガーのような自動化されたアクションである可能性があります。適切なAIを搭載したナレッジベース・ソフトウェアを導入することで、これらのタスクはシームレスに処理され、ユーザーとチームの両方の時間を節約することができます。

ナレッジベース・エージェントの最も初期のアプリケーションの1つは、ヘルスケアでした。 マイシン 1970年代にスタンフォード大学で開発されたMYCINは、細菌感染を診断し、治療法を推奨するために設計された。その正確さにもかかわらず、当時の倫理的、法的な懸念から広く採用されることはなかった。

知識ベースエージェントの利点

AIにおける知識ベースエージェントの利点は以下の通りである：

迅速な意思決定

知識ベースの

/参照 https://clickup.com/blog/connected-ai// 接続AI /%href/

これらのエージェントは、膨大な知識リポジトリをスキャンし、必要な情報を瞬時に提供します。

例：*サーバーの問題をトラブルシューティングしているITチームを想像してみてください。古くなったマニュアルをめくる代わりに、エージェントがナレッジベースから正確な解決策を数秒で引き出し、誰も気づかないうちにシステムをオンラインに戻すことができます。

一貫性の保証

現実を直視しましょう-ヒューマンエラーは起こり、時にはワークフローに古い情報が紛れ込むこともあります。しかし、ナレッジベースのエージェントは違います。検証された最新のソースから情報を取得し、どんな状況でも信頼できる正確な対応を保証します。

例:*🌻 ある医療機関は、患者の質問に答えるために知識ベースのエージェントを使います。服薬指導から手術後のケアまで、アドバイスは常に最新の医療基準に沿っている。

コスト削減

反復タスクを引き受けることで、エージェントは人間のチームの負担を軽減する。つまり、平凡な質問に費やすリソースを減らし、戦略的優先度を高めることができる。一番の利点は？品質は決して落ちません。

例:*🌻 エージェントに頼っているカスタマーサービスチームは、簡単な問題を即座に解決することができます。例えば、注文の最新情報を提供することで、人間の担当者はより複雑なリクエストに対応することができます。余分なストレスはありません。

事実確認:*✅ 平均して、労働者は1週間のうち約28%を電子メールの管理に費やし、ほぼ1週間を電子メールの管理に費やしている。 20%

プロジェクト管理のための知識ベースAIエージェント

AIにおける知識ベースエージェントの最良の使用例の1つは、プロジェクト管理である。

プロジェクトチームはしばしば情報過多、不正確なデータ、知識の保持に悩まされる。ナレッジベースのエージェントは、インテリジェンスの中心的なハブとして機能し、チームが軌道に乗り、情報に基づいた意思決定を行うために必要な洞察とサポートを提供することで、これらの複雑さを簡素化します。

そこで

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ClickUpは、現代のチームのための究極のソリューションとしてステップインします。プロジェクト管理、ナレッジマネージャー、チャットが一体となった「仕事のための何でもアプリ」であり、AIがあなたの仕事をより速く、よりスマートにサポートします。

/参照 https://clickup.com/ai ClickUp Brain（クリックアップ・ブレイン /%href/

ClickUpの強力なAIアシスタントであるClickUp Brainは、チームのインテリジェンス・ハブとして機能する、ダイナミックな知識ベースのエージェントです。ClickUp Brainは単に知識を蓄えるだけでなく、能動的に考え、推論し、適応することで、あなたの仕事をよりスマートに、よりハードにサポートします。

ClickUpがどのようにプロジェクト管理を効率化するかをご紹介します：

共同知識リポジトリ

/参照 https://clickup.com/features/knowledge-management ClickUp ナレッジ・マネジメント /ナレッジマネジメント

機能は、社内ナレッジベースを簡単に作成するのに役立ちます。あらかじめ作成されたWikiテンプレートや、他のツールからドキュメントやスプレッドシートをインポートし、お好みのフォーマットでプロセスを開始することができます。

ClickUpナレッジマネジメントを使って社内のナレッジベースを作成する。 クリックアップドキュメント は、金融サービス企業の規制コンプライアンスを支援するAIアシスタントである。規制コンテンツを集約し、実用的なインサイトを提供する。

ITと技術：トラブルシューティングの簡素化

ナレッジベースのエージェントは、クイックリファレンスの専門家として機能することで、ITおよび技術分野の問題解決を合理化します。ネットワーク問題、ソフトウェアエラー、ユーザーオンボーディングに関する質問を即座に解決できるよう、チームを支援します。

例:_🌻。 ServiceNowの仮想エージェント はナレッジベースのチャットボットで、一般的な技術的問題やクエリに対して自動化された回答を提供することで、ITサポートチームを支援します。

ClickUpを使ってナレッジベースを作成する

AIシステムにおける知識ベースのエージェントは、リアルタイムの洞察を提供し、チームが意思決定プロセスを自動化できるようにすることで、チームの生産性とコラボレーションを変革しています。

これらのエージェントはインテリジェントな行動を示し、過去のパターンや現在の市場動向を分析することで、ビジネスが課題を予測し、チャンスを活かすことができるようになります。ClickUpは、このような意思決定サポートシステムのパワーを直接ワークスペースにもたらします。

ClickUp BrainやConnected Searchなどの機能により、ワークフローを簡素化し、チームが関連文書、プロジェクトの詳細、履歴データを簡単に検索できるようにする一元化されたナレッジベースにアクセスできます。

このシームレスな統合により、チームに情報が提供され、生産性が大幅に向上します。次のステップへ-。

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