キャップジェミニのレポートによると、以下の通りである。 米国企業の50％がジェネレーティブAIを使用している。 を使用している。これらのツールは進化しているが、多フェーズのワークフローを合理化したり、大規模なデータを人間の頻繁な入力なしに扱うことはできない。
しかし、もし今日、競争上の優位性を獲得できるとしたらどうだろう？複雑なプロセスを今すぐ自動化する方法があるとしたら？
ビジネスにおけるAI導入の次のフェーズ、AIエージェントの登場です！
AIエージェントを構築する方法を知ることは、長期的には非常に重要です。カスタムエージェントの構築方法を知れば、（顧客サービスや市場分析のような）タスクを人の手をほとんど介さずに自動化し、全体的なコストを削減することができる。
このブログでは、AIエージェントとは何かから開発方法まで、AIエージェントに関するすべてにお答えします。最後までお付き合いください。あなたのタスクやプロジェクト管理のニーズに合わせて、効率的でシームレスなAIエージェントをご紹介します！
60秒要約
- AIエージェントは意思決定能力を持つ自律的なAIツールである。
- 周囲の人間や技術ツールと相互作用できる
- AIエージェントは、eコマース、ヘルスケア、ビジネスプロセス自動化、クラウドコンピューティング業界ですでに利用されている。
- データサイエンティスト、UXデザイナー、機械学習、ソフトウェア開発の専門家とカスタムAIエージェントを構築することができます。
- プロジェクト管理にClickUpを使用している場合、すでに社内にAIエージェントが組み込まれています。
まずは基本的なことから始めましょう。
AIエージェントとは？
ウェブサイト上でAIアシスタントとチャットしたことがあるなら、あなたはすでに基本的なAIエージェントと対話したことがあるでしょう。今日、AIエージェントを見つける最も一般的な場所は、企業のサポートページで、カスタマーサポートのクエリに答えたり、サポートチケットを作成したり、ライブサポートエージェントとの通話を手配したりすることです。
しかし、AIエージェントの能力はカスタマーサポートの管理だけにリミットされているわけではない。以下に示すように、もっと多くのことをやることができます。
AIエージェントの定義
AIエージェントは、人間の介入を最小限に抑えながら、あらかじめ定義された機能を実行する自律的なプログラムです。目標達成を支援するために、環境内のさまざまなアクターや要素を認識し、相互作用することができます。
例えば、あなたが誰かに電子メールを送りたい場合、AIエージェントは、受信者の電子メールアドレス、電子メールのトピック、添付ファイルなど、必要な入力をあなたから受け取ることができます。そして、電子メールクライアントと連動して、次のような方法で電子メールを作成します。
/参照 https://clickup.com/ja/blog/238921/generative-ai-examples/ 生成AI /%href/
.
やることが完了すると、電子メールのプレビューが表示されるので、必要であれば変更して送信することができます。
AIエージェントの主な特徴
AIエージェントについて簡単に説明します：
1.人間の入力は必要最小限 2.継続的な学習と改善 3.コンテキスト認識と環境との相互作用能力 4.外部ソースからデータを読み取り、抽出し、修正する能力 5.人間の言語と行動の理解 6.訓練と学習に基づいて意思決定する能力
AIエージェントの種類
AIエージェントは、様々な要素（すなわち、デザインと機能）に基づいて分類することができます。ここでは、機能性に基づいてAIエージェントを分類し、現在組織で多く見られる2つの主要なタイプのAIエージェントを紹介します：
- 自律型 /AI エージェント: これらのエージェントは、通常、カスタマーを対象としており、高度なレベルを持つ。 /を持つ。 https://clickup.com/ja/blog/120427/ai-tools-for-decision-making 自律的意思決定 /能力を持つ。 能力を持つ。従業員が介入することなく、クエリを管理します。
- アシストAIエージェント: これらは内部的なものです。 /エージェントです。 https://clickup.com/ja/blog/144001/best-ai-apps/ AIを搭載したアプリです。 /アプリです。 複雑なタスクを完了するために従業員を支援する内部アプリです。社内用であるため、依存関係によってグラフィカルなUIを持つ場合と持たない場合がある。
AIエージェントの作り方
AIエージェントの構築は難しいものではありませんが、構造化されたアプローチと適切なプランが必要です。ここでは、ビジネス要件に合わせたカスタムAIエージェントを構築する際に、必ず踏むべき8つのステップを紹介します：
ステップ 1: エージェントの目的を定義する
独自のAIエージェントの構築を始める前に、そのエージェントで何を達成したいのかを明確に定義する必要があります。そして、正式な文書化の話です。
確かに、あなたはAIエージェントにやってほしいことの大まかなアイデアを持っているかもしれませんが、見落としがないようにするためには、あなたがAIエージェントに求めるすべての機能と能力を文書化する必要があります。
さらに、開発チームがエージェントの環境や期待を理解したいときに参照できる中心的なドキュメントを作成します。
ステップ 2: チームの構築
次のステップ（これは非常に重要なステップです）は、AIエージェントを構築するためのチームを編成することです。堅牢なものを構築するには、以下のような異なるフィールドの専門知識が必要だからです：
- データサイエンスと分析
- 機械学習（ML）
- UIデザイン
- ソフトウェア開発
これらすべてのフィールドの専門家を巻き込むまでは、欠陥のあるAIエージェントを構築してしまうかもしれない。それよりもまず、専門家チームを編成することだ。
ステップ3：技術スタックを特定する
チームを組んだら、AIエージェントとなるテクノロジーを議論して決めましょう。
/として機能するテクノロジーを議論し、決定する必要がある。 https://clickup.com/ja/blog/220062/ai-platforms/ AIエージェントのプラットフォームとなるテクノロジーについて議論し、決定する必要がある。 /%href/
.これには以下が含まれます：
- プログラミング言語（Java、Pythonなど）
- ホスティング環境
- 自然言語処理（NLP）ライブラリ（Gensim、NLTKなど）
- データ解析ライブラリ（Plotly、SciPy、NumPyなど）
- MLモデル（GPT、BERT、Llamaなど）
- 特定の機能に基づく技術（コンピューター・ビジョン、音声認識、ロボット・プロセス自動化など）
その他、必要と思われるライブラリやフレームワークのための余地を残しておく必要がある。
AIエージェントの技術スタックに必要なこれらの要素をすべて特定し、選択すれば、強力な基盤を構築することができます。
ステップ 4: デザインを検討する
使用したい技術スタックを特定することに加えて、AIエージェントを開発する前に考慮すべき設計上の考慮事項があります。それらは以下の通りです：
1.アーキテクチャ
カスタムAIエージェントのアーキテクチャには2つのアプローチがあります-モジュラーとコンカレントです。一方、コンカレント・アーキテクチャは、全てのパーツを同時にトレーニングし、構築するものです。
2.ユーザーインターフェースとエクスペリエンス（UI/UX）
AIエージェントに一般向けのユーザーインターフェースを持たせたいのであれば、UI/UXに含める要素も考慮する必要がある。これには、ブランディング、マスコット、付けたい名前などが含まれる。
3.データの取り扱い
カスタムAIエージェントが関連データをどのように受け取り、どのように仕事するかは、あなたが行うべきもう一つの重要な検討事項です。これは、最初から最後までのデータフロー全体をクリアされた形で定義することを意味します：
- ユーザーから受け取るデータ/情報
- サーバーから抽出されるデータ/情報
- 抽出されたデータに対して実行される機能
- ユーザーへの最終結果の提供
データ処理プロセスの各ステップを詳細に記述する。
4.フィードバックの仕組み
AIエージェントシステムにフィードバックメカニズムを含めることを検討しましょう。アンケートであれ、評価方法であれ、単純な「いいね！」「嫌い」ボタンであれ。ツールを継続的に改善するためには、ユーザーからエージェントに関するフィードバックを受け取ることが不可欠です。
ステップ5: 学習データのラベル付けとクリーニング
エージェントの準備とトレーニングに使用できるデータソースは、エンドユーザによって3種類あります：
- 組織の運用データ
- サードパーティソースから取得した外部データ
- ユーザーによって生成されたデータ。
どのような生データでモデルをトレーニングするにしても、トレーニング前にラベル付けとクリーニングを行う必要があります。ラベル付けとクリーニングとは？簡単に概要を説明しよう：
- ラベリング： AIエージェントが理解できるように、人間が手作業でデータを分類し、タグを付け、ラベルを付けることです。これは、エージェントで使用されるAIモデルがデータポイント間の接続を構築し、各タイプのデータが何を表しているかを正しく認識できるようにするために完了します。
- Cleaning:これは、空の行、誤った表現や欠損値、エラーなど、データセットから異常を取り除くことを指します。これらを取り除くことで、AIエージェントが欠陥のあるデータで訓練される可能性を排除します。
💡Pro Tip: SuperAnnotate、DataLoop、Encordのようなツールは、これらのステップを支援します。
ステップ6：エージェントの構築と訓練
さて、AIエージェントの構築とトレーニングを開始します。必要なMLライブラリとフレームワークを全てインストールし、トレーニングツールを起動し、データをロードします。
⚠️ 重要: 全てのデータを一度にロードしないでください。データを2つのサブセットに分け、1つだけをロードする。もう1つの設定はテスト用に取っておく。
データをロードしたら、ステップ3で選択したMLモデルを初期化します。学習パラメーターを設定し（選択したモデルによって異なるので、ここで具体的に説明するのは難しい）、学習プロセスを開始する。
学習プロセス中、損失や精度などのメトリクスを追跡し、モデルの学習状況を把握する。うまく学習できていない場合は、トレーニング・パラメーターを微調整する。
同時に、UI開発者は、AIエージェントのUXを設計し、構築する必要があります。
ステップ 7: エージェントのテスト
トレーニングプロセスが完了したら、モデルをテストする番です。ここで、テスト用に確保したデータセットの残り半分（ステップ6）が登場します。
AIエージェントを起動し、テスト用データセットのクエリを実行し、結果を分析します。 データセットの各データ・ポイントに対して、AIエージェントがどれだけ正確に目的の機能を実行したかを観察してください。また、それらのアクションを実行するのにかかった時間も観察してください。
もしエージェントが意図したとおりに仕事するならば、さらに3種類のテストを行う必要があります。これらは以下のとおりです：
- ユニットテスト: AI エージェントの各モジュールまたはユニットを個別にテストし、それらが適切に機能することを確認します。
- ユーザテスト: エージェントのターゲットユーザを招待し、あなたの観察下でそれを試してもらうことで、ユーザがそれをどのように使い、それぞれのシナリオでどの程度正確に仕事をするかを分析することができます。
- A/Bテスト: エージェントの2つのバージョンを並べて比較し、どちらがよりよくやることを確認する。
これらのテストはそれぞれ、あなたのAIエージェントのパフォーマンスを最適化し、実際のシナリオでうまく機能するようにします。しかし、テスト中にうまく動作しない場合は、パラメーターを調整したり、より大きなデータセットでエージェントを再トレーニングする必要があるかもしれません。
ステップ 8: エージェントのデプロイとモニタリング
最後に、私のAIエージェントが意図したとおりに仕事するようになったら、それをデプロイする時です。 既存のシステムと統合し、ウェブサイトやアプリにデプロイします。ユーザーのログや、AIエージェントに内蔵されたフィードバックメカニズムから送られてくるフィードバックを分析することで、ユーザーのクエリにどれだけ正確かつ迅速に対応できるかを監視します。
改善の余地があれば、ユーザーから指摘された問題に対処することで、エージェントの新バージョンをロールアウトします。
カスタムAIエージェントの実装と使用例
その AIの使用例 (各業界において、AI（特にそのエージェント）の活用事例は計り知れない。現在、AIがその足跡を残している主な分野は4つある。
1.eコマースにおけるAIエージェント：AIコンサルタントとカスタマーサービス・エージェント
eコマース企業におけるAIエージェントは、一般的に2つの鍵を達成することを目指している：
- 需要変動の予測： 履歴データと市場動向を分析することで、EコマースAIエージェントは需要変動を予測し、ビジネスが先手を打つのを支援する。
- カスタマーサポート・タスクの処理： EコマースAIエージェントはまた、正確な解決のためにカスタマー・インタラクションを分析する。
例：
/例 https://www.china-speakers-bureau.com/2021/07/14/how-shein-keeps-an-edge-on-its-competitors-matthew-brennan/ シェインのバーチャルアシスタント /%href/
は、変化する市場動向を評価するためにAIエージェントを使用した優れた例である。実際、消費者のニーズに基づいて最大60万ものアイテムをリストアップし、そのすべてが世界市場向けに提供されている！
2.ヘルスケアにおけるAIエージェント：予知保全とバーチャルアシスタント
AIエージェントは、医療機器の健康状態を継続的に監視・分析することで、ヘルスケア企業が機器の故障を防ぐのに役立つ。これにより機器の寿命が延び、また機器の交換時期が近づくと組織に警告を発する。
さらに AIを搭載したバーチャルアシスタントとチャットボット は、経過観察のリマインダーや予約のスケジューリングで患者を助けている。また、医療データを分析して治療法を提案したり、医師の診断に役立てたりすることもできる。その様子をご覧ください。👇
例： IBM ワトソン・オンコロジー は、がん治療のフィールドでプロアクティブなAIエージェントとして機能する。がん専門医が十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう支援するために設計されており、患者データ、拡張機能付きの医学文献、関連する臨床試験を分析し、エビデンスに基づく治療法の推奨を生成する。
最終的には医師の意見を必要とするが、Watson Oncologyは潜在的な治療選択肢を積極的に提示し、適切な研究結果を強調することで、重要な情報を提供することで意思決定プロセスに積極的に貢献する。
3.ビジネス・プロセス自動化のためのAIエージェント：レコメンダー・システムとロボティック・プロセス自動化
ビジネスが好んで使用するのは
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツールで仕事をする場合。例としては以下のようなものがある：
- コンピュータ・ビジョンとデータ分析を利用した保険会社による保険金請求の自動決済
- 金融会社における履歴データ分析による不正検知と不正トランザクションの自動化ブロック
- /参照 https://clickup.com/ja/blog/503/ai-machine-learning/ AIとML /(参考) -過去データに基づく文書分類の自動化
例： 富国生命保険相互会社 例： アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、AIエージェントを使用してコンピューティング・パワー要件を予測している傑出したインスタンスだ。履歴データを利用して、AIシステムは効率的にリソースを割り当て、コストを節約する。これにより、使用量が急増しても、AWSのシステムがダウンタイムに直面することはない。
プロジェクト管理のためのAIエージェント
最後にAIエージェントを紹介すると言ったのを覚えているだろうか？そして、それを構築する必要すらないことをメンションしただろうか？簡単に言えば 生産性のためのAI これが競争力へのショートカットである。
このAIエージェントは ClickUpブレイン :
- 他のアプリから情報を取得する: Googleドライブからファイルを見つけ、タスクにリンクされていますか？クリックアップチャットで関連するプロンプトを使用してください（クリックアップアカウントにドライブを接続することを忘れないでください）。
- クイックキャッチアップ：しばらく離れていましたか？キャッチアップをクリックするとスレッドの要約が表示されます。
- タスク作成：* チームメイトと通話中にタスクを作成する必要がありますか？チャットウィンドウを離れることなくやることができます。また、AIを使って各タスクをターゲットプロジェクトや関係するチームメンバーに自動的にリンクさせることができます。
クリックアップチャット内でチームとミーティング議事録を共有し、AI機能で各チームメンバーにアクションアイテムを割り当てます。
社内AIエージェントとしてClickUpチャットを使用するメリット
社内AIエージェントとしてClickUpチャットを使用するメリットはたくさんあります。しかし、目立つ主なものは以下の通りです：
ワークフローを合理化: チャット内でタスクやドキュメントをリンクされ、仕事や関連する会話を管理するためにアプリを切り替える必要がなくなります。
✅ 効率と生産性の向上: チャットから簡単にアクセスできるタスク、ビュー、依存関係、アナウンス、ディスカッションにより、あなたとチームの生産性を向上させます。
データプライバシーとセキュリティの向上: プロジェクト管理データを一箇所に保管し、最高のセキュリティ基準で保護します。
クリックUpチャットをAIエージェントとして、私の仕事を楽にしましょう。
タスク管理やカスタマーサービスなどのビジネスプロセスは、近い将来高度なAIエージェントによって処理されるようになるでしょう。企業が定型タスクやワークフローにカスタムエージェントを導入するのも、そう遠くはないでしょう。
競合他社に先んじたいが、カスタムAIエージェントの構築にリソースを費やしたくないという方は、ぜひClickUpをご利用ください。ClickUpの既製品であるClickUpチャットは、チームコラボレーション、プロジェクト管理、またはカスタムサービスを効果的に処理し、一元化されたシステムを通じてビジネスプロセスを変革します。
ビジネス効率を最大化する準備はできていますか？
/参照 https://clickup.com/signup ClickUpにご登録ください。 /クリックアップ
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