エージェンシー推論：意思決定と問題解決における役割

エージェント推論は、AIシステムが構築される際の基盤となりつつあります。特に、AIシステムが指示に従う以上のことを行う必要がある場合には、その傾向が顕著です。もはや、入力待ちのツールを求めている時代ではありません。思考し、適応し、次の手を打てるシステムが必要なのです。

今日、ほとんどのAIは依然として反応型です。質問に答え、タスクを自動化し、スクリプトに基づいて実行します。しかし、プロジェクトがより複雑になり、データソースが増加するにつれ、それだけでは不十分です。実行だけでなく、推論も必要です。

そこで登場するのがエージェンティックAIです。複雑なタスクを処理し、曖昧性をナビゲートし、企業データから情報を引き出してより賢明な意思決定を行います。「次に何をやればいいのか？」と尋ねるのではなく、すでに知っているのです。

興味深いと思いませんか？ それでは、エージェントAIの推論がどのように機能するのか、従来のシステムと何が違うのか、そして、それを効果的にワークフローに実装する方法について、さらに詳しく見ていきましょう。

エージェンシー推論の理解

エージェンティック推論とは、AIシステムが目標を設定し、意思決定を行い、行動を起こすことを指します。 常に指示を必要とすることなく、これらすべてを実行します。 これは、受動的な実行からインテリジェントな自律性への転換です。

実際の動作は、次の場面でご覧いただけます。

これらはハードコードされたタスクではありません。文脈を解釈し、目的に沿ったアクションを選択する推論モデルによってサポートされた目標主導の行動です。

それがエージェントAI推論を際立たせ、現代のインテリジェントシステムの基盤となっている理由です。

人工知能におけるエージェンティック・レリジョンの役割

より高度なAIモデルを扱うようになると、従来のロジックツリーや事前定義のスクリプトではリミットが出てきます。

必要なシステムとは：

エージェントAI推論が真価を発揮するのは、まさにこの場面です。AIエージェントは、特に企業検索、製品管理、大規模ソフトウェア開発などの複雑な環境において、意図と実行のギャップを埋めることができます。

また、時とともに改善するAIシステムの構築への扉を開きます。適切なアーキテクチャがあれば、エージェントモデルは継続的に改善し、優先度を調整し、仕事の内容に基づいて出力を洗練させることができます。

エージェント型システムと非エージェント型システム

現実世界のAIワークフローに適用した場合の2つのアプローチの比較は次のとおりです。

非エージェント型のワークフローは、主に反復的な自動化や狭い範囲のツールなど、一定の用途があります。しかし、複雑な問題解決、コンテキストの切り替え、戦略的実行などを目的として構築する場合は、エージェント型モデルの方がはるかに幅広い機能を提供できます。

AIにおけるエージェンティック・レリジョンのコアコンポーネント

エージェント型インテリジェンスの構築とは、既存の自動化にさらにレイヤーを追加することではありません。現実のエージェントが目標を設定し、進捗を評価し、時間をかけて適応していく方法を反映した推論プロセスを備えたAIシステムを設計することです。

エージェント型ワークフローを動かすために不可欠なコンポーネントは次のとおりです。

1. 目標の策定

あらゆる推論システムは、明確な目的から始まります。この目標は、ユーザー定義である場合もあれば、新しい入力や新たなパターンに基づいてエージェンティックAIシステム内で生成される場合もあります。

鍵となるのはイニシアティブであり、目標はただフォロワーとして従うだけではなく、自ら生み出し、評価し、改善していくものです。

2. プランニングと分解

目標が定義されると、AIはそれをより小さなタスクに分解します。これには、依存関係、利用可能なリソース、タイミングに関する推論が含まれます。

例えば、レガシーデータベースの移行を依頼されたエージェントは、以下のようなことを行うかもしれません。

これらのシステムは、ただステップを完了するだけではなく、最適な操作の順序を推論します。

3. 文脈記憶とフィードバック

記憶がなければ、適応は不可能です。エージェントAIには、過去のイベント、決定、外部の変化に関する持続的な理解が必要です。この記憶は以下をサポートします。

従来のロジックツリーとは異なり、エージェントモデルはうまくいったこととうまくいかなかったことを評価し、反復を通じて継続的に改善することができます。

4. 適応的な実行

実行は最終ステップではなく、継続的な進化プロセスです。推論エンジンは各タスクの結果を監視し、必要に応じて調整を行います。

例えば、文書要約のワークフローでは、エージェントは以下のような行動を取るかもしれません。

この柔軟性により、非エージェント型ワークフローは、独立して動作し、なおかつ正確で文脈を認識した応答を生成できるインテリジェントシステムと区別されます。

これらのコンポーネントが連携して仕事をする場合、学習し、適応し、複雑性に対応するより賢いシステムが実現します。 エンジニアリング、製品、またはナレッジマネジメントのためのAIアプリケーションを構築する場合でも、エージェント推論は一貫したインテリジェントな成果の基礎となります。

エージェンシー推論の導入

仕事をやることだけを考えるAIの設計は簡単です。 仕事の内容とやり方を決定するAIの設計こそが、興味深いものです。 そこでは、エージェンティック・レリジョニングが単なる機能以上のものになります。 アーキテクチャとなるのです。

それをあなたのスタックに実装するために必要なものは次のとおりです。

スクリプトではなく、意思決定の境界を定義する

エージェントシステムにステップバイステップの指示を与えるわけではありません。エージェントが触れることができるもの、追求すべき目標、探索が許可される範囲などの境界を定義します。

つまり：

これにより、システムは柔軟性を備えることになります。予期せぬ入力、プロジェクト範囲の変更、不完全なデータにもフローを中断することなく対応できます。

プランニングと優先順位の変更が可能な推論エンジンを構築する

実装の中心となるのは、推論エンジンです。ロジック層は、目標をタスクに変換し、フィードバックに適応し、アクションを動的に順序付けする役割を担います。

これを設計するには、次のものが必要です。

AI内部にプロダクトマネージャーを構築するようなものだと考えてみてください。当初に要求されたことだけでなく、今何が重要かを常に評価するものです。

適応型ワークフローをサポートするツールと統合する

ほとんどの導入が失敗する理由は、非エージェントシステムの上にインテリジェントエージェントを構築していることです。エージェント的行動を硬直した直線的なワークフローに組み込んでも、うまくいきません。

お客様の環境がサポートしている必要があります。

そこでClickUp Brainの出番です。ただ自動化するだけでなく、エージェントがタスク、ドキュメント、データ、依存関係をまたいで推論することを可能にします。エージェントが仕様書が古くなっていると判断した場合、あなたが気づくのを待たずに、そのドキュメントにフラグを付け、タスクを再割り当てし、スプリント目標を調整することができます。

ClickUp Brainは、分析、整理、実行可能な洞察の提供という機能により、意思決定と問題解決において重要な役割を果たします。以下はその例です。

AIによるタスクの推奨機能やワークフロー自動化機能を活用することで、目標の設定や進捗管理、タスクの自動化、情報に基づいた意思決定を簡単に行うことができます。ClickUp Brainは、目標の設定と進捗管理を簡素化し、戦略目標との整合性を確保します。

ClickUp Brainの中心には自動化があり、反復的なプロセスがシームレスに処理されるため、価値の高いタスクに集中することができます。

ClickUp Brainは、リアルタイムの洞察と推奨を提供することで、データ主導の意思決定を可能にします。

ClickUp Brainをワークフローに統合することで、より高い効率性、明瞭性、集中力を実現できます。野心的な目標の設定、反復的なタスクの自動化、戦略的決定など、ClickUp Brainは究極の推論パートナーです。

AIによるタスク推奨やワークフロー自動化などの機能が組み込まれたClickUp Brainは、エージェントが実行だけでなく、インパクトにも集中できるようにサポートします。

完璧ではなくフィードバックを考慮した設計

エージェントは最初から正しく機能するわけではありません。しかし、学習するように構築されたシステムであれば問題ありません。フィードバックループこそが、エージェント型AIの能力を向上させるのです。

あなたの仕事は次のとおりです。

チームやプロジェクト全体にわたってスケーリングできるシステムを求めるのであれば、柔軟性と関連性のトレードオフを考慮する必要があります。

エージェンティック・レリジョンは、単にインテリジェンスに関するものではありません。それはインフラストラクチャに関するものです。目標、プランニング、フィードバック、環境に関する選択が、エージェントが思考する以上のことをやれるかどうかを決定します。

また、ClickUp Brainのようなツールを使用すれば、古いワークフローに推論を無理やり取り付ける必要はありません。チームの動きと同じくらい素早く意思決定ができるシステムを構築できます。

AIシステムにおけるエージェンティック・レリジョンの応用

エージェンティック・レリジョニングは、ロジックツリーや静的な自動化が機能しない生産環境で実装されています。これらは、複雑性、曖昧性、戦略的意思決定を解決するライブシステムです。

実際の動作は次のようになります。

1. スコープと妨げとなる要因を管理する製品デリバリーエージェント

5つの製品チームにまたがる毎週のスプリントを実施しているフィンテック企業では、エージェンティックシステムが導入され、スコープの肥大化とスプリントの速度を監視しています。

エージェント：

それは、時間、依存関係、進捗データ全体にわたって推論を行い、プロジェクトのメタデータだけでなく、

2. 社内での解決策を訓練されたエージェントのトリアージをサポート

B2B SaaS企業では、L2サポートエージェントが繰り返しエスカレーションに追われていました。エージェントは、社内チケットスレッド、ドキュメントの更新、製品ログについてトレーニングを受けていました。

現在：

時間が経つにつれ、繰り返されるパターンから製品のバグが浮上し始めた。チャネルが断片化しているため、人間には見つけられなかったものだ。

3. 展開パイプラインにおけるインフラ最適化エージェント

モデルの展開（MLFlow、Airflow、Jenkins）を管理するAIインフラチームは、過去の失敗に基づいてトレーニングされたDevOpsエージェントを実装しました。

それは自律的に：

これにより、インシデント対応が手動のアラートから自動化された推論とアクションに移行し、構築のダウンタイムが削減されました。

4. 企業検索における知識の統合

数千件もの社内メモ、契約書、規制の更新を管理する法律事務所では、検索が膨大な量に耐えられず失敗していました。

現在、検索エージェントは：

違いは何か？キーワード一致ではない。構造化データと非構造化データの両方に対して、ユーザーの役割とケースのコンテキストに合わせて推論を行う。

5. 運用チームと戦略チームのOKRエージェント

急速に市場を拡大するヘルステック企業では、経営陣は四半期ごとのOKRを適応させる方法が必要でした。

プランニングエージェントは、以下を行うように訓練されました。

これにより、四半期内の目標を適応させることが可能になり、以前はリトロスペクティブプランニングに限定されていたことが可能になりました。

これらの応用例から、これらのエージェンティック推論システムが、AIを実際のビジネスロジック内で動作させることが可能であることが明確に示されています。静的なルールやワークフローでは対応できない場合でもです。

課題と考慮事項

エージェントAIの構築は、アーキテクチャの転換を意味します。そして、それには現実的な摩擦が伴います。潜在的な可能性は非常に大きいものの、エージェント推論を実用化するには独自の課題が伴います。

導入を真剣に検討している場合は、これらの制約を考慮して設計する必要があります。

1. 自律性と制御のバランス

エージェントシステムは、独立して行動することを約束していますが、それにはリスクもあります。明確な境界がなければ、エージェントは間違った目的のために最適化したり、十分な文脈なしに行動したりする可能性があります。

必要なもの：

完全な自由が目標なのではありません。安全で目標に沿った自律性が目標なのです。

2. 質の悪い訓練データ = 予測不可能な動作

エージェントは、その基盤となるトレーニングデータが優れているほど優れており、ほとんどの組織では、断片化された、時代遅れ、または矛盾したデータセットが依然として存在しています。

信頼できる信号がなければ、推論エンジンは以下のように動作します。

これを修正するには、データソースを統合し、標準を強化し、ラベル付けされたデータセットを継続的に改善する必要があります。

3. 推論は静的なインフラストラクチャではスケールしない

多くの企業が、柔軟性のない適応性のないシステムにエージェント機能を無理やり取り付けようとしていますが、すぐに壊れてしまいます。

エージェントシステムに必要なもの：

現在のスタックが適応できない場合、エージェントがどれほど賢くても限界にぶつかります。

4. 推論のないRAGシステムは壁にぶつかる

Retrieval-Augmented Generation（RAG）は強力ですが、エージェント的ロジックがなければ、ほとんどのRAGシステムは受動的なままです。

問題が生じるのは、以下の場合です。

このギャップを埋めるには、RAGシステムが何を取得すべきか、なぜそれが重要なのか、そしてそれがどのようにタスクに適合するのかを推論する必要があります。そして、見つけたものからただテキストを生成するだけではなく、検索エンジンではなく戦略家のように機能するようRAGシステムをアップグレードする必要があります。

5. 組織での導入が最大の障害となることがよくあります。

たとえ技術がうまく機能しても、人々はAIに優先順位付け、プランニング、または部門横断的な調整を任せることに抵抗を感じます。

必要なもの：

導入はモデルよりも、明確性、制御、透明性の方が重要です。

6. エージェントは構造化されたフィードバックなしでは適応できない

エージェントの適応能力は、何を学習するかによって決まります。フィードバックループが適切に機能していない場合、エージェントは停滞してしまいます。

つまり、それは次のことを意味します。

エージェンティックAIシステムは、常に改善を続けることを目的としています。フィードバック構造がなければ、停滞してしまいます。

エージェンティック・レージョンは、プレッシャーのかかる状況下でも推論できるように構築された、モデル、ロジック、制約、ワークフローのシステムです。単なる自動化レイヤーのように扱うと、失敗します。

しかし、関連性、フィードバック、制御を考慮して設計すれば、システムはただ行動するだけでなく、考え、常に改善し続けます。

思考できるシステムが未来を担う

エージェント推論は、現実世界環境におけるインテリジェントシステムの新しい標準となりつつあります。 大規模な言語モデルを使用して複雑なクエリを処理したり、意思決定の自動化にAIソリューションを導入したり、ツール、データ、チーム全体にわたってタスクを実行できるエージェントを設計したりする場合、これらのシステムは現在、新たな課題に直面しています。 これらのシステムは、コンテクストと意図を考慮して推論、適応、行動する必要があります。

最も関連性の高い文書を浮上させることから、断片化された企業知識を理解し、適切な文脈で複雑なタスクを実行することまで、適切なタイミングで関連性の高い情報を提供する能力は、もはやオプションではありません。

ClickUp Brainを使用すると、タスクを完了するだけでなく、仕事を目標に一致させるエージェンティックなワークフローの構築を開始できます。今すぐClickUpをお試しください。