自律型AIエージェントの仕組みとは？使い方や活用事例、おすすめサービスを解説

「自律型AIエージェント」をご存知ですか？ChatGPTなどの生成AIに代わって「業務自動化の主役」になるとウワサです！たとえば貯金の管理を自律型AIエージェント「AutoGPT」に任せるという投稿が1.9万いいねを集めています。

I decided to outsource my entire personal financial life to GPT-4 (via the @donotpay chat we are building).

I gave AutoGPT access to my bank, financial statements, credit report, and email.

Here’s how it’s going so far (+$217.85) and the strange ways it’s saving money. (1/n): pic.twitter.com/JO9p1A5ipc

— Joshua Browder (@jbrowder1) April 29, 2023

自律型AIエージェントなら、長いプロンプトを与える必要はありません。！

この記事では、自律AIエージェントの機能や使い道を紹介しています。読めば競合に差をつける自動化手法が手に入ります。最後まで読んでみてください。

自律型AIエージェントとは

「自律型AIエージェント」とは、細かな指示が不要な次世代の生成AIツールです。タスクを与えるだけで自律的に手順を考えて完了する能力を持っており、「生成AIの応用型」として活用されています。

自律型AIエージェントは、人間の「PDCAサイクル」に似た仕組みを持っています。つまり、Plan（計画）→Do（実行）→Check（評価）→Action（対策）を、搭載された生成AIが繰り返します。具体的な挙動は次の通りです。

1. Do(実行)：タスクを一度実行
2. Check(評価)：実行の結果を振り返って、目標の達成度合いを評価
3. Action(対策)：目標達成に必要なタスクを追加で生成
4. Plan(計画)：追加したタスクに優先順位をつけて整理する

以降、目標を達成するまで1〜4を自律的に繰り返す。
人間が指示を出さずともどんどんタスクを完了させていってしまうわけですね。

次の項目で「自律型AIエージェントにできること」をみていきましょう！

自律型AIエージェントと生成AIの違い

生成AIと自律型AIエージェントの違いは、AIを使用する目的です。

• 生成AI：新しいコンテンツの生成
• 自律型AIエージェント：業務の改善や効率化

まず、生成AIは新しいコンテンツを作り出すことに焦点を当てています。テキスト・画像・動画・音声など、さまざまな種類に分けられますが、どのコンテンツを生成するかは人間が判断しています。

一方、自律型AIエージェントを使用するおもな目的は、業務の改善や効率化です。AIが自律的に判断して、ファイルの管理や検索などをしながら特定の目標達成に向けて動作します。

動作原理においても、生成AIは学習したパターンをベースにコンテンツを生成するのに対し、自律型AIエージェントは環境からのインプットを基に意思決定し、行動を選択します。生成AIが一方向に処理をする点に対し、自律型AIエージェントは環境と双方向にやり取りし、状況に応じて行動を変化させられるため、より柔軟性があります。

自動化と自律化の違い

自動化と自律化で大きく異なるのは、人間の判断が介在するか否かです。自動化は決められたルールに従いながら、同じ作業を繰り返します。

自動化のプロセスでは、所々で人間の判断が必要になるため、AI自身が判断して行動することはありません。

一方、自律化は決められた目標に向かって、AI自身が判断して、自律的に行動します。人間の判断なしにプロセスが完結するので、業務の効率化が大きく進むケースが多いです。

なお、生成AIについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

AIエージェントの仕組み

• 環境の認識
  まず、エージェントは自身が置かれた環境を認識します。この環境認識により、エージェントは相互作用の対象を特定し、必要な情報を把握できます。
• センサーによる情報収集
  次に、エージェントはセンサーを用いて環境から情報を収集します。これらのセンサーには、カメラやマイク、各種APIなどをイメージしていただけるとわかりやすいです。収集された情報は、エージェントの意思決定を支援する重要なデータとして蓄積されます。
• AIの個性
  エージェントには独自の個性が設定できます。例えば職業、年齢、性格といった要素にてエージェントの個性を指定し、それらはタスクの実行方法を決定する重要な要因となります。
• データなどの記憶
  AIエージェントは過去の経験やデータを記憶し、それをベースにタスクを遂行します。過去の経験を活かして、継続的に改善を重ねることが可能となるのです。
• 意思決定
  収集した情報を基に、エージェントは意思決定メカニズムを起動します。このプロセスでは、ルールベースのアルゴリズムや機械学習モデルを使用して、目標達成のための最適な行動を選択します。

これらの要素が連携することで、AIエージェントは自律的に複雑なタスクを実行できます。

自律型AIエージェントにできることは？

「次世代の生成AI」ともいえる自律型AIエージェントなら、生成AIでは難しかった以下のことが実現します。

• ソースコードの実行やWeb検索、ファイル操作なども含めた自動化
• 抽象的・大雑把な命令の達成
• 課されたタスクに対する、一貫性を保った挙動
• 途中経過（実行・評価・修正）の表示

さらに、自律型AIエージェントを使う際には、「プロンプト開発」が不要です。「エージェントの名前」と「タスク」を与えれば、あとは自律型AIエージェントに丸投げできます。具体的には以下のようなことをすべて、自律型AIエージェントが代行してくれるのです。

「AIを使った新規事業の発案」がタスクの場合

1. 事例をGoogle検索
2. 現状の課題を要約
3. 現実を反映したアイデアの生成

「ソフトウェア開発」がタスクの場合

1. 仕様を決定
2. コードをブロック単位で生成
3. エラーやバグの解消

このように生成AIと比べて、格段にできることが増えた自律型AIエージェントは実際の業務でも役立ってくれます。ただビジネスの現場で活用するには、次項で述べる「開発」の工程が欠かせません。

なお、生成AIの法人利用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

AIエージェントを利用するメリット

AIエージェントを利用することで様々なメリットがあります。ここでは各メリットについて解説します。

効率性アップ  

まず、業務効率が大幅に向上します。高速かつ正確なタスク処理により、スピードだけでなく品質も向上します。特にテキストデータ処理では結果が如実に表れるでしょう。

AIなら人為的ミスも発生しないため、高品質な結果が実現します。同時に、従業員の作業負担も軽減されます。AIが自律的に単純作業を処理することで、従業員はより高度な業務に専念できるのです。

顧客満足度の向上  

ビジネスにおいて非常に重要な「顧客満足度」の向上にもつながります。AIエージェントなら様々なシーンで迅速かつ的確に問題を解決。人手不足とも無縁なAIなら、人件費をかけずに充実した顧客対応が可能となります。

コスト削減  

コスト面での利点も見逃せません。自動化により長時間労働や人手に依存するコストが削減され、人的ミスも減少するため、企業の運営コストが低減します。

また、需要に応じた拡張・縮小が容易なため、企業の成長や市場変動に柔軟に対応できます。

データ分析による意思決定  

AIエージェントは大量のデータを迅速に分析し、正確で迅速な意思決定をサポートします。この点は、生成AIと最も違う点で、大きな利点ともいえます。

顧客データを活用し、個別のニーズに合わせた対応、そして分析による意思決定は様々なビジネスシーンで活躍すること間違いなしです。

自律型AIエージェントを利用するデメリット

多くのメリットをもたらす自律型AIエージェントですが、実は以下のようなデメリットも存在します。

• 導入や開発に多くのコストが必要
• 専門人材の確保が困難

以下でそれぞれのデメリットを詳しく解説していきます。

導入や開発に多くのコストが必要

自律型AIエージェントを開発したり、社内システムに導入したりする際は、多くのコストがかかります。導入や開発前に社内業務を見直す必要もあるので、単純に自律型AIエージェントの費用がかかるだけでなく、人件費なども多く必要です。

また、導入後は月額課金や従量課金などで運用コストがかかる点にも注意しましょう。そのため、自律型AIエージェントの開発や導入の際には、初期費用や運用コストを総合的に考慮してコストを抑えることが大切です。

専門人材の確保が困難

自律型AIエージェントといっても、人間が何もしなくていいわけではありません。AIが正しく動作するよう目標を設定する必要があるほか、うまく動作しなかった際の修正対応などが必要です。

そのため、AIに詳しい専門人材の確保が求められますが、高度な知見や技術を要するため、専門人材は日本全体でも不足しています。

自社で専門人材を確保できない場合は、外部の会社に業務を委託するか、研修などを経て自社の社員を育てるなどの手段を検討しましょう。

自律型AIエージェントの作り方

やはり自律型AIエージェントの作り方は気になるところです。

作り方といっても、実際は「設計」「開発」「検証」のフェーズの流れでエージェントを開発する必要があります。

ここからは「自律型AIエージェントの開発方法」を説明していきます。

あくまで一例にはなりますが、弊社の生成AIツール開発を例に取って解説。弊社で用意している2つの開発プラン、「プロトタイプ開発」と「ソリューション開発」について詳しくみていきましょう。

プロトタイプ開発

「プロトタイプ開発」は既製の自律型AIエージェントや生成AIに微調整を加えていく開発プラン。「社内の業務自動化」を目指す場合に、おすすめです。

通常の開発手法よりも低コストで短期間に開発が可能であり、生成AIツールの開発を低リスクで行いたいという方におすすめです。

具体的な流れは、以下のとおり。

設計
検証要件の確定：PoC開発でどの機能を検証するのかを確認する
テストデータ準備：機能の検証に必要なデータを収集する

開発
データクレンジング：生成AIがデータを読み込みやすいように事前にデータの処理を行う
チューニング：エンべディングやファインチューニングなどの手法を使って、生成AIに学習をさせる
ロジック開発：開発するサービスの全体設計を行う

検証
検証要件ごとにテスト：約1ヶ月かけて機能の効果測定を行う
結果報告：検証結果をもとに、実現可能性の高いシステムを提案する

検証後に機能の実現可能性が確認でき次第、その機能を組み込んだシステムの全体像を提案。その上で、開発を行いたいと判断された場合は、弊社で続けて開発を承っております。

もし機能の実装が困難な場合は追加検証を行い、最適な提案をさせていただきます。

弊社は、生成AI開発において大手企業様との取引実績があり、またメディアを通して日本最速で生成AIの最新情報を提供。

助成金や補助金を活用した開発のご相談も承っており、負担額を最大75~80%減らすことが可能です。
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気になる方は、まず無料相談から承っておりますので、ぜひこちらからご相談ください。

ソリューション開発

ソリューション開発では、生成AIツールや自律型AIエージェントをイチから開発。社内への導入も弊社に一任いただけます。

こちらがソリューション開発の流れとなります。

弊社では、設計と検証はウォーターフォール方式で行い、各機能の開発はアジャイル方式で行うハイブリット方式を採用。設計に1ヶ月、開発・テストに4ヶ月、検証に2ヶ月、実際の導入に2ヶ月と、設計から導入まで8ヶ月間を開発の目安としていますが、これは機能やサービスによって変動する可能性があります。

弊社は、全ての開発を自社で行っており、スピード感のある生成AIサービスの開発が可能です。
急ぎの開発などのご要望にもお応えします。

おすすめの自律型AIエージェントサービス10選を紹介

ここからは、導入するだけで業務をあらかた代行してくれる「自律型AIエージェント」を紹介。パイオニア「AutoGPT」を超える、新進気鋭の自律型AIエージェントを10個ピックアップしました。

まずは在米日本人が開発した、「AGI（汎用人工知能）の赤ちゃん」を名乗る自律型AIエージェントからみていきましょう。

BabyAGI

BabyAGIは与えられたタスクを一度受け取ると、その完遂まで全自動で処理する自律型AIエージェントです。元祖の「AutoGPT」ではタスクごとに人間の返答が必要でしたが、BabyAGIではタスクごとの返答が不要です。初めのタスクと最終的なゴール目標を指示するだけで、その後は自律的に実行と軌道修正を行います。。

さらに、BabyAGIは過去の失敗や成功を次回以降のタスクに反映。使うほどに成長し、賢くなっていく自律型AIエージェントなのです。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ビジネスマン全般、高度な学習機能からタスク管理
おすすめ度	★★★★
利用場面	自分のタスクを自動で最適化してもらう時に使用します。

下記の記事でBabyAGIについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

LangChain

LangChainは、既製の生成AIと組み合わせて複雑な処理を行いたい場合に役立つライブラリ。ChatGPTと組み合わせることで、Webサイト・PDF・ドキュメントの参照や、一連のプロンプトの一括入力などが可能となります。※1

さらに機能のひとつ「Agents」を選べば、自律型AIエージェントとして使うこともできるのです。

そんなLangChainが本領を発揮するのは「アプリの自動開発」です。PythonやJavaScriptに対応しており、開発したいアプリとその仕様を伝えるだけで、自律的にWebサイトやファイルを調べてソースコードを生成してくれます。

日本語対応	対応可能
使う職業	・プログラマー&ビジネスマン全般、ChatGPTを用いたPDFの要約自然言語でのアプリ開発など
おすすめ度	★★★
利用場面	仕事でPDFの書類を要約するときに使用します。

下記の記事でLangChainについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

Open Interpreter

Open Interpreterは、既製の生成AIと組み合わせて利用するライブラリで、自律型AIエージェントの機能を備えています。開発したいアプリとその仕様を提示するだけで、自律的に環境構築からコーディングまでを行います。

このOpen Interpreterの強みは、アップロードできる「ファイルのサイズ」に制限がないことです。加えて、ブラウジングも可能であり、生成AI単独ではできなかったことを実現できます。

さらにPythonやJavaScript、bashなどに対応しており、各言語に付随するパッケージやライブラリも、任意のものを使用できます。

日本語対応	対応可能
使う職業	・プログラマー&ビジネスマン全般、ChatGPTを用いたPDFの要約自然言語でのアプリ開発など
おすすめ度	★★★★
利用場面	PDF書類の要約、サイズの大きなファイルを参照する処理

ちなみにOpen Interpreterについては、以下の記事が「実践付き」で詳細を解説しております。

MultiOn

MultiOnは、自律型エージェントとして機能する革新的なツールです。Chrome拡張機能として利用可能で、ウェブ操作やタスクの自動完了を実現します。※2

このツールの主な特徴は、例えば在庫の注文やソーシャルメディア管理などの日常的なタスクを自動化し、ユーザーの労力を節約できる点です。MultiOnは状況を分析し、適応してタスクを効率的に完了させ、学習能力もあります。現在はChrome拡張機能やモバイルアプリとして利用可能で、将来的には他のプラットフォームへの拡張も予定されています。

ただし、MultiOnはまだベータ版であるため、不具合がある可能性があり、一部のウェブサイトでアクセスが制限される点は考慮しておくべきでしょう。いずれにせよ、自律型エージェントとして広く普及する可能性のあるMultiOnに注目です。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ビジネスマン全般
おすすめ度	★★★
利用場面	情報収集、反復作業の実施、オンラインプラットフォームの管理

Devin

Devinは、米国のAIスタートアップCognitionが発表した、革新的な自律型AIソフトウェアです。従来のAIアシスタントとは一線を画し、コーディングサポートにとどまらず、バグ修正から実装まで開発プロセス全体を自律的に処理できます。※3

Github Copilotなどの既存のAIツールと異なり、Devinはエンドツーエンドで開発を行う能力を持っている点は驚きですね。使用方法は非常にシンプルで、チャットボックス型のインターフェースにプロンプトを入力するだけで、Devinが詳細な計画を立てて作業を進行してくれます。Devinは検索からサイト公開までを自律的に実行できます。また、作業中はリアルタイムで進捗を報告し、必要に応じて人間が修正命令を出すことも可能なため、より実務に近い感覚で業務を進められるのではないでしょうか。

このように、Devinは開発プロセスを大幅に効率化し、ソフトウェア開発の新たな可能性を切り開く存在として注目されています。

日本語対応	対応可能
使う職業	・プログラマー&ビジネスマン全般
おすすめ度	★★★★
利用場面	システム開発、オンラインプラットフォームの管理

下記の記事でDevinについて詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

Twitter Personalitye

Twitter Personalityeは、Wordwareが開発したAIエージェントツールで、ユーザーのTwitterアカウントのツイート分析ができます。※4

個性や性格、強みや弱みをユーモラスに批評した診断結果が面白く、現在話題になっているツイート分析ツールです。使い方は簡単で、ユーザーネームを入力して「Discover」をクリックするとツイート分析の診断結果が表示されます。様々な芸能人のツイート分析結果がXに投稿され、その辛辣な診断結果が人気を集め、X（旧Twitter）で一時的なトレンドにもなりました。

現在では無料診断が困難な場合もあるようですが、興味がある方はツイート分析を試してみてはいかがでしょうか。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ウェブマーケター、SNSが好きな方
おすすめ度	★★★
利用場面	tweetの分析

SuperAGI

SuperAGIは、自律型エージェントを構築、管理、実行するための開発者向けオープンソースAIエージェントフレームワークです。これにより、企業や開発者はAIエージェントを活用してビジネスプロセスの自動化を実現できるでしょう。※5

使い方としては、自律的なエージェントのワークフローを作成し、エージェントの機能を拡張します。GitHub、Jira、Slack、Notionなどのツールとも連携できるため、複数のモデルやツールキットから選択しましょう。また、マーケットプレイスからエージェントテンプレートやモデルを選び、エージェントシステムの動作テレメトリを取得できる点も見逃せません。

SuperAGIのメリットとして、オープンソースのAGIインフラストラクチャを提供し、カスタムエージェントワークフローの作成と広範なツールライブラリの拡張が可能です。また、複数のモデルを選択でき、エージェントのパフォーマンスを監視できます。SuperAGIの技術的側面として、Pythonで構築され、GPT-3.5のサポートにより自然言語処理の能力を持つ点が挙げられます。これにより、便利で信頼性の高い自律型エージェントを迅速に構築できるでしょう。

日本語対応	対応可能
使う職業	・プログラマー&ビジネスマン全般
おすすめ度	★★★
利用場面	自律エージェントの構築、開発

Godmode

Godmodeは、Auto-GPTとBabyAGIにインスパイアされたウェブプラットフォームで、これらの技術を活用して動作します。このプラットフォームはウェブUIが公開されており、AgentGPTとは異なり、APIキーなしでも試すことができますが、未入力の場合は処理回数に制限がある点は注意が必要。※6

Godmodeでは、目標から生成されたタスクリストの中から実行するタスクをユーザーが選択でき、エージェントがタスク処理を行う際には、その考えや根拠を示してユーザーの承認を求めます。また、ユーザーがフィードバックを与えることも可能です。使用するモデルはGPT-4及びGPT-3.5-turboで、APIキーがあれば制限なく利用できます。

その他の機能として、実行結果をテキストファイルに保存する機能や、エージェントのアクションを制御する機能も備えています。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ビジネスマン全般
おすすめ度	★★★
利用場面	ビジネスプロセスの自動化、特定の問いに対する答えの提供

Genspark Autopilot Agent

Genspark Autopilot Agentは、複数のタスクを同時に処理できる非同期の自律型AIエージェントです。チャット・画像生成・翻訳のほか、データ検索やファクトチェックといった高度なタスクもこなせます。※7

情報を検索する際は、およそ70の情報源を並列で処理して、調査結果の精度を高めているのが特徴。ライターやマーケターをはじめ、さまざまな職種に対応できるので、ぜひ利用してみてください。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ライター&マーケター&商品開発など
おすすめ度	★★★
利用場面	市場調査や分析、情報のファクトチェックなど

JAPAN AI AGENT

JAPAN AI AGENTは、日本企業向けに実用性を重視して開発された自律型AIエージェントです。市場分析・資料作成・議事録作成といった、職種を問わずに頻発する業務に幅広く対応できます。※8

また、自社の業務に合わせてAIエージェントをカスタマイズできるのも魅力です。無料の併走サポートも付いているので、AIの利用に詳しくない方でも安心して利用できます。

日本語対応	対応可能
使う職業	・ビジネスマン全般
おすすめ度	★★★
利用場面	市場分析、資料作成、議事録作成、メッセージの返信など

なお、ChatGPT APIの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

自律型AIエージェント活用事例7選

ここからは「ビジネスの現場」における、自律型AIエージェントの活用事例を7つ紹介。以下に示す実例を読むだけで、社内業務に自律型AIエージェントを導入するための予習ができます。

株式会社Wrexiv

株式会社WrexivはAIサービスの開発を手がけ、自律型AIエージェント「BabyAGI」を組み込んだサービスを先行リリースしています。※9

そのリリース先は、食品の海外展開を支援するSaaS「jetGee」で、各機能のうち業界の最新情報を取得する「AIリサーチ機能」にBabyAGIが組み込まれています。

BabyAGIによって単純なタスクから海外の専門家とのやり取りまで、高度な自動化が実現。さらに海外とのチャット履歴を参照とすることで、現地のトレンドに合わせたタスクの生成まで可能となりました。これにより、jetGeeはより効率的に海外展開を支援し、最新の情報を取得するサービスとして機能しています。

株式会社エクスプラザ

キャンプ・登山ギアの口コミアプリ「EXPLAZA」を運営している株式会社エクスプラザは、自律型AIエージェントの元祖「AutoGPT」の試運転を実施。顧客目線で自律型AIエージェントの使い勝手を評価しています。※10

試運転では「ユーザーが好むテントの紹介」をタスクに設定。その結果「Web上の情報を参照とした、実在商品の紹介文」を得ることに成功していました。

DoNotPay

誰でも簡単に法律の知識へアクセスできるAIサービス「DoNotPay」では、自律型AIエージェント「AutoGPT」を導入。ユーザーインタフェースをGPT-4からAutoGPTに刷新しています。※11

DoNotPayはすべてのお客様のためにiMessageにAutoGPTを導入します。A.I/GPT-4時代のユーザーインターフェースは時代遅れです。

払い戻し、定期購入のキャンセル、信用調査機関との戦い、その他多くのロボット弁護士製品は、友人にメールを送るのと同じくらい簡単であるべきです。

元来「不当な違反切符の報告」や「過払い金返還請求」に向けて解決策を生成するサービスを提供していたDoNotPay。AutoGPTの導入により、弁護士を介する必要があったタスクのほとんどがチャット上で完結するようになりました。

Salesforce

Salesforceは、完全自律型AIエージェント「Einstein Service Agent」を発表しました。このシステムは、事前プログラムなしで幅広いサービス問題に対応し、カスタマーサービスの効率化を図ります。※12

大規模言語モデル(LLM)と連携することで、コンテキストやニュアンスを理解し、Salesforce CRMデータをベースに会話型の応答を生成します。さらに、各企業のブランドボイスやトーンに合わせてカスタマイズできます。Einstein Service Agentは24時間365日、自然言語で顧客対応を行い、必要に応じてオペレーターに引き継ぐことができます。現在パイロット段階にあり、2024年後半に一般提供される予定です。

ユーザーフレンドリーなインターフェースを採用しており、簡単に設定できるのが特徴です。Salesforceのキシャン・チェタン氏は、Einstein Service Agentがサービス業務の効率と生産性を大幅に向上させると期待を寄せています。

Virtuals Protocol・Animoca Brands

Virtuals ProtocolとAnimoca Brandsの両社は、自律型AIエージェントとゲームの融合を促進するための共同投資イニシアチブを発表しています。※13

自律型AIエージェントを搭載したゲーム技術の開発を加速させるプロジェクトを支援して、ゲーマーにこれまでよりも没入感のあるゲーム世界を提供することを目的にしているとのことです。

投資対象には、以下のようなものが含まれます。

• 無限のストーリーを創造できる自律型NPC
• 人間プレイヤーと競争できるAIゲーマー
• デジタルツインとして機能するAIアバター

ゲーム業界は、今でもかなり規模が大きく注目されていますが、自律型AIエージェントとの融合によって、さらに人気が高まりそうですね！

NTTデータ

NTTデータは、2024年11月から営業部門向け自律型AIエージェントの開発を進めています。※14

おおまかな依頼内容から提案書を自律的に作成できるほか、ほかのAIに指示を出せるのも魅力です。

たとえば、訪問予定の顧客企業を自律型AIエージェントに伝えると、AIが過去の商談やWeb上に公開されている財務データを検索して顧客の経営課題などを抽出し、解決が期待できる商材やサービスを調べて提案書を自動作成してくれます。

上記のプロジェクトと並行して、AI人材の育成にも注力していくとのことなので、こうした取り組みは真似していきたいですね！

株式会社ブレインパッド

株式会社ブレインパッドは、自律型AIエージェントを搭載したアノテーションエージェントサービスを提供しています。※15

アノテーションエージェントサービスでは、業界や企業特有の知識や文脈を理解した「専門的アノテーション」を可能にするとのこと。業界に詳しい担当者が手作業で実施していたタグ付けをAIが代行できるようになったので、業務の効率化が期待できます。

アノテーションエージェントサービスは、株式会社ブレインパッドが今後提供する自律型AIエージェントの第一弾にすぎないため、今後の動向にも注目しましょう。

AIエージェント【AgentGPT】の使い方

では、AIエージェントはどうやって使うのでしょうか？ここでは一例として「AgentGPT」の簡単な使い方をご紹介します。

AgentGPTとは  

 AgentGPTはAIエージェントのひとつです。完全自動型AIで、業務の効率化をサポートしてくれます。

作りは非常にシンプルでわかりやすいです。 

AgentGPTを利用するには、サイトにアクセスしログインする必要があります。

アクセスとログイン  

 – 下記AgentGPTのサイトにアクセスし、ログインします。

あわせて読みたい

AgentGPT: Autonomous AI in your browser 🤖 Assemble, configure, and deploy autonomous AI Agents in your browser.

ログイン方法は「Google」「GitHub」「Discord」から選択可能。

設定と実行  

  エージェントの「名前」と「目標」を設定し、実行を開始。

  例: エージェント名「YouTubeに挑戦」　目標「YouTubeでチャンネル登録数1万人を達成する」などのタスクを設定。

あとは実行ボタンを押すだけです。

実行プロセス  

タスク実行中の進行状況が表示され、完了まで待機。

通常のChatGPTでは目標を達成するまで、何度も質問を繰り返す必要があり、自身でどのような情報が必要なのか適時考える必要があります。しかしAgentGPTなら、一回のジョブで目標を達成するまでのフローをある程度導き出してくれます。 

※「Max loops of 5 exceeded, shutting down.」というエラーが発生して途中で止まる場合があります。これは、AgentGPTのウェブサイトはベータ版ということもあり、最大ループ数は5で止まってしまうようです。それでも概ね解答を得られるため、AIエージェントのメリットを体感できます。

結果の出力  

  – 実行結果は「画像」「コピー」「PDF」の形式でエクスポート可能。

  – 結果はコピーでテキスト形式として出力できます。

なお、自律型AIエージェントのまとめが知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

ひと足先に、自律型AIエージェントを導入してみよう！

今回は生成AIの弱点を克服した、「自律型AIエージェント」について解説しました。

自律型AIエージェントなら、ベースの生成AI以上に高度な業務自動化が可能。ひとことタスクを命じるだけで、あとは勝手に実行から完遂まで動いてくれます。今後生成AIに代わって、ビジネスの現場で主役となることは間違いありません。

ただ生成AI共々、不安定な挙動をみせることもあるため本格的な実用化はまだ先のこと。今のうちに自律型AIエージェントを使ってみて、迫る「生成AI時代」に備えていきましょう！

最後に

いかがだったでしょうか？

自律型AIエージェントを導入すれば、業務自動化の精度と効率を飛躍的に向上が目指せます。競合が先行する前に、最適な活用方法を検討しましょう。