AI エージェントとは？定義、例、種類

最近、 AI の話題から目をそらすことはできません。それは私たちが呼吸する空気にまで行きわたっています。

AI はすでにチャットボット、レコメンデーション・エンジン、音声アシスタントなど、ありとあらゆるものに搭載されています。しかし、カスタマーサービスとなるとどうでしょうか？

サポート・エージェントは、怒った顧客が発したチケットに手作業で対応しています。チームは殺到するチケットに対応しきれずにいます。

問題は、単に顧客がより迅速なサポートを求めているということではなく、よりスマートなサポートを求めているということです。彼らは今すぐ解決策を求め、パーソナライズされたものを望んでいるのです。

残念ながら、ほとんどの企業は、未だに遅れを取り戻そうと、既存のサポートモデルに頼っています。それが原因で解約が相次いでいるのです。

AI にはこうした状況を一変させる能力がありますが、それは私たちがその潜在能力をフルに活用しなければなりません。

潜在能力をフルに発揮するとはどういうことか？問題が起こる前にそれを前もって予測します。人間のチームでは決してできない方法でサポートを強化します。シームレスでパーソナライズされたカスタマーサービスを提供することで、問題を解決するだけでなく、長期にわたって顧客のロイヤリティを維持します。

それが AI エージェントが持つ可能性なのです。

このガイドでは、 AI エージェントとは何か、どのように機能するのか、そしてなぜ AI エージェントがカスタマーサービスにおける AI の未来において重要な役割を果たすようになったのかについて説明します。さっそく見ていきましょう。

AI エージェントとは何か？

AI エージェントは、人工知能を使用して、人間の介入なしに顧客からの問い合わせを処理し、対応するソフトウェア・プログラムです。スクリプト化されたルールに従う単純な AI チャットボットとは異なり、 AI エージェントはコンテキストを理解し、事前に定義された目標を達成するための意思決定を行うために膨大な量のデータを処理することができます。

これは未来の話ではなく、今ここにある。実際、ガートナーの予測では 2028 年までに、 GenAI サービスとのインタラクションの 3 分の 1 が、タスク完了のためにアクションモデルや自律型エージェントを呼び出すようになると言われています。

では、 AI エージェントは人間のエージェントに取って代わる存在なのでしょうか？その答えは、人生における多くの答えと同じように、イエスとノーの中間に位置しています。

例えば、 AI エージェントは 1 日中（または夜間）いつでも 1,000 件もの問い合わせに対応し、それぞれにパーソナライズされた回答を保証することができます。これは、人間のエージェントが単に効率的に処理できる規模の仕事ではありません。

しかし、 AI エージェントは、カスタマー・サポートに内在する人間の要素を代替する能力を備えていません。気難しい顧客への対応など、感情的な知性や微妙な判断が必要な場面では、人間のエージェントが不可欠なのです。

AI エージェントを代替品と考えるのではなく、戦力拡大の担い手と考えることが重要です。両者が力を合わせれば、一つの大きな力になるはずです：効率は AI 、深みは人間。

つまり、AI 対人間ではなく、 AI ＋人間なのです。

AI エージェントはどのように機能するのか？

AI エージェントは、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、大規模言語モデル（LLM）、データ分析などの人工知能技術をシームレスなプロセスに組み合わせることで、自律的に動作し、継続的に学習し、変化し続ける環境に適応します。

以下は、それらがどのように機能するかの詳細な説明です：

1) 目標の初期化： 目的の設定

すべての AI エージェントは、 AI エージェントの意思決定プロセス全体を導くために、人間のプログラマーやリーダーが設定した目標からスタートします。これらの目標は、顧客の質問に答えるような単純なものから、サプライチェーンを最適化するような複雑なものまであります。

例： AI エージェントは、カスタマーサポートの応答時間を 50％ 短縮したり、潜在的な請求問題が発生する前にフラグを立てるようにプログラムされるかも しれません。

2) 認知： 環境からの情報収集

AI エージェントは、顧客からの問い合わせ、ウェブサイトのアクティビティ、システムのパフォーマンス指標など、リアルタイムのデータを収集します。すべてのクリック、すべての質問、報告されたすべての問題は、貴重なインプットになります。

例： 顧客から「なぜデータが同期されないのか」と質問された場合、 AI エージェントはこの質問を即座に認識し、より深い調査が必要な潜在的なシステムの問題として理解します。

3) データ処理： 入力を理解する

AI エージェントは環境を認識すると、 NLP を使ってその情報を処理し、入力の背後にある意図を理解します。これは、エージェントが顧客の苦情を処理し、頻繁に発生する問題を特定し、さらには会話のトーンを理解することを含むかもしれません。

例： 先ほどの例に戻ると、顧客が「データが同期されない」といった問い合わせをした場合、 AI エージェントはシステム統合の失敗の文脈を把握し、それを解決するためにどのようなアクションが考えられるかを理解しようとします。

4) 意思決定：最善の行動を選択する

AI エージェントは必要なデータをすべて入手すると、意思決定機能を実行します。事前に定義されたルール、学習された経験、確率モデルに基づいて、最適な行動方針を決定します。以前うまくいった解決策があれば、再びそれを優先する可能性が高く、新しいデータがより良いアプローチを示せば、それを採用することもできます。

例： AI エージェントは、同期の問題が API の制限を超えたことに起因していることを認識した場合、問題の解決を通じてユーザーを導くか、より深いトラブルシューティングが必要な状況であれば人間にエスカレーションすることを決定することができます。

5) 選択した行動を実行する：必要なステップを踏む

決定が下されると、 AI エージェントは行動を開始します。行動とは、顧客にソリューションを提供すること、タスクを自動化すること、システム内のプロセスを調整することなどが考えられます。

例： カスタマーサービスでは、「 API コールの上限を超えたため、データの同期に失敗しました。 API クオータを増やすか、同期頻度を調整しますか？" といった応答を返します。より技術的な環境では、クラウド・インフラストラクチャを管理する AI エージェントが、リアルタイムのモニタリングに基づいて、トラフィックの増加に対応するためにサーバー・リソースを自動的に調整するかもしれません。

6) フィードバックループ：成果から学ぶ

継続的な学習こそが AI エージェントが優れている点なのです。 AI エージェントは行動を起こすたびに、その結果を評価します。問題はうまく解決したのか？顧客は満足したか？特定のソリューションが他を上回ったか？このフィードバックは、 AI エージェントが時間をかけて意思決定を改善できるようにするため、非常に重要です。

例： ある顧客が同じ問題に繰り返し遭遇した場合、 AI エージェントはその顧客の過去のやりとりを記憶するだけでなく、将来、より迅速で効率的な解決を提供するためにアプローチを調整できるようになります。この学習はリアルタイムで行われるため、 AI エージェントは使用するたびにインテリジェントになっていきます。

7) 適応と改良： 時間の経過とともにより効率的になる

AI エージェントは順応性があり、時間とともに進化します。より多くのデータを収集し、より多くのフィードバックを処理することで、戦略を洗練させていきます。これは、顧客のニーズや行動が時間とともに変化する、カスタマーサポートのような複雑でダイナミックな環境において、特に威力を発揮するでしょう。

例： カスタマー・サクセスのために導入された AI エージェントは、ある業界の顧客が常に特定の機能を求めていることに気づくかもしれません。エージェントは対応を調整し、将来の顧客にその機能を先回りして案内することで、将来のチケットを減らすことが可能になります。

AI エージェントの種類

AI エージェントは、単純反射エージェント、モデルベース反射エージェント、目標ベースエージェント、効用ベースエージェント、学習エージェントの 5 つの主要なタイプに分類されます。これらのエージェントは、環境を認識し、変化に適応し、行動を起こす方法が異なります。

それぞれのタイプは、あらかじめ定義された単純なタスクから複雑な意思決定プロセスまで、さまざまな問題に取り組むように設計されています。それぞれの AI エージェントについて詳しく見ていきましょう：

1) 単純反射エージェント：

単純な反射エージェントは、 AI の最も基本的な形態です。単純な「条件-行動」のルールセットで動作し、知覚したことに基づいて現在の状況に直接反応します。記憶や学習能力を持たないため、過去の経験に基づいて判断したり、将来の状態を予測したりすることはできません。

2) モデルベース反射エージェント：

これらの AI エージェントは、現在起きていることと過去に起きたことに基づいて意思決定を行うことができます。環境の内部状態を維持することで、すぐには見えない情報を推測することができ、これは全体像がすぐには把握できない複雑なシナリオでは極めて重要になります。

3) 目標ベースエージェント：

これらの AI エージェントは、単に反応するだけではなく、能動的に目標を達成しようとします。目標に到達するための行動シーケンスを探索し、行動する前にこれらの行動を計画します。例えば、目標ベースの AI エージェントに、顧客の新規導入プロセスを管理するという目標が与えられたとします。新規顧客がプラットフォームを完全に統合するために必要なステップを完了していない場合、 AI エージェントはパーソナライズされたチュートリアルやサポートを提供し、積極的に働きかけることができます。

4) 効用ベースエージェント：

効用ベースのエージェントは目標を追求するだけでなく、それぞれの結果がどれだけ望ましいかを評価します。これは、エージェントが各決定がどの程度成功するか、あるいは有益かを測定するのに役立つ効用関数によって行われます。複数の可能な行動に直面したとき、効用ベースのエージェントは、計算された選好尺度に基づいて結果を最大化するものを選択します。

5) 学習エージェント：

これらのエージェントは、あらかじめプログラムされた知識だけに頼るのではなく、経験から学習して適応します。また、環境に対する理解を深め、パフォーマンスを向上させるためのフィードバックメカニズムも組み込まれています。

AI エージェントの 5 つの利点

AI エージェントは、組織内のチーム全体のワークフローを改善することで、顧客満足度を高め、お客様の解約率を低下させることができます。カスタマーサポートのプロフェッショナル、ソフトウェア開発者、営業担当者、製品マネージャーなど、どのような方でも、 AI エージェントを活用することで、業務をより効率的に遂行することができます。

異なるチームのメンバーが直面する問題をいくつか紹介します：

• サポート・マネージャーは、 サービスレベル合意（SLA）違反の根本原因の診断に苦慮しています。
• サポート担当者は、長く退屈なオンボーディングプロセスに直面します。
• 開発者は、新製品の機能拡張を開始するために、ドキュメントの山をあさって貴重な時間を失います。
• 営業担当者は、デモの準備不足を感じることがしばしばあります。
• プロダクトマネージャーは、スプリントを計画する際に問題の優先順位付けに苦労します。

これらの課題は実際に起こっていることなのです。そのせいで、作業のスピードが遅くなります。チームを悩ませます。しかし、 AI エージェントを使えば、状況は一変するでしょう。その方法は以下の通りです：

1) AI エージェントが業務効率を改善

AI エージェントは膨大な量のデータをリアルタイムで分析する能力を持ち、ビジネスの効率化を促進します。繰り返し発生する問題、パフォーマンスのボトルネック、あるいは SLA 違反の原因となりうる個々の顧客からの苦情など、パターンを即座に浮き彫りにすることができます。

例えば、 API の障害によって全体的に遅延が発生しているとします。この問題を手作業で解決する代わりに、 AI エージェントがチケットのバックログをスキャンし、遅延の原因となった具体的な技術的障害を特定し、ダッシュボードに詳細なレポートを表示することができます。

AI エージェントは問題をより早く発見するだけでなく、プロアクティブに解決策を提案するため、サポート・マネージャーは SLA 違反に対して即座に是正措置を講じることができ、さらに顧客に対する事前予測サポートも提供することも可能になります。

2) AI エージェントがオンボーディング・プロセスを強化

新しいサポート担当者の採用には、長時間の書類審査、先輩エージェントのシャドーイング、会社のプロセスのニュアンスを学ぶのに数日から数週間を費やす必要があります。このような学習に費やす時間はすべて、顧客の問題解決に費やした方がよいのではないでしょうか？

このような場合、 AI エージェントが迅速かつリアルタイムのガイダンスを提供します。新人担当者は、トレーニングマニュアルを読み漁る代わりに、 AI に 「この状況でチケットをエスカレーションするにはどうすればいいですか？」と尋ねることができます。生成 AI の検索機能により、 AI エージェントは正しい手順を教えるだけでなく、なぜその手順なのかも説明することができます。

3) AI エージェントが開発ワークフローを加速

新しい製品の改良に着手する開発者にとって、バグレポート、顧客からのフィードバック、以前のコードの反復など、果てしないデータの渦に放り込まれたように感じることがよくあります。プロジェクトを開始するために必要な情報を見つけるには時間がかかり、正直なところフラストレーションが溜まります。

しかし、 AI エージェントは、開発者が混乱を切り抜けるのに役立ちます。何千ものサポートチケットやカスタマーレビューを検索する代わりに、 AI エージェントが最も関連性の高いデータを収集します。 AI エージェントは、その機能に関する顧客からの上位の苦情を特定し、関連するバグ修正を表示し、さらに最も一般的な使用パターンを強調表示します。これにより、より早くコーディングを開始し、期限内に改善を提供することができます。

4) AI エージェントが営業準備を効率化

営業担当者にとって、見込み客との 2 回目、 3 回目の電話には常に大きなプレッシャーがかかります。すでに見込み客の興味を引きつけていますが、今度は相手の具体的な問題点を掘り下げ、あなたの製品が彼らの問題をどのように解決できるかを具体的に示す必要があります。

しかし、 CRM データ、過去の E メール、デモ会議のメモなどに目を通し、特にスケジュールが詰まっている場合には、このような電話の準備に追われることになります。

しかし、 AI エージェントは、関連するすべてのインサイト（過去のやり取り、製品の使用状況、最も閲覧されたウェブサイトのページなど）を自動的に集計することができます。一瞬にして、見込み客にとって何が最も重要かを包括的に把握することができます。

その結果、あなたのセールストークが顧客のニーズに関連したものになり、成約の可能性が高まります。

5) AI エージェントがスプリントの優先順位付けを改善

プロダクトマネージャーにとって、スプリント計画はしばしば仕事の中で最も難しい領域です。機能リクエスト、バグフィックス、カスタマーフィードバックのバランスを常に取りながら、チームが過負荷にならないようにしなければなりません。それはバランスを取る行為であり、適切なツールがなければ、まるで空回りしているように感じてしまいがちです。

そこで AI エージェントの活用です。 AI エージェントは、受信したチケット、顧客からのリクエスト、チームのパフォーマンスメトリクスを分析し、データに裏打ちされたスプリントのロードマップを提供します。

例えば、特定のバグが複数の優良顧客に影響を及ぼしているとします。 AI エージェントは自動的にこの問題に優先順位をつけ、次のスプリントで確実に修正します。一方、新しい機能リクエストが顧客からのフィードバックに基づいて増えている場合、 AI はそれを取り上げ、スプリントのゴールと顧客の要望を一致させる手助けをします。

顧客サービスの未来はエージェント型

著名なコンピューター科学者であり、機械学習のパイオニアであるAndrew Ng 氏は、講演の中で AI エージェントについて次のように述べています： 「 エージェント的なワークフローによって、AI ができるタスクの範囲は飛躍的に拡大するでしょう」

AI エージェントはその将来性を期待され、世界中の組織が AI エージェントの導入に躍起になっています。Capgemini Research Institute 社の調査によると、調査対象組織の 82％ が 1～3 年以内に AI エージェントを統合する意向であることが明らかになりました。

つまり、私たちの未来の仕事体験は、 AI エージェントが私たちに代わって自律的に作業を行うものになることは明らかだということです。 AI エージェントは、現代の組織が顧客をサポートし、製品を構築し、収益を上げる方法となるでしょう。

この大きな変化を可能にするために、 AI エージェントは、商品や顧客に関するデータや情報を一元化してコンテキストを提供し、ワークフローの統合をシームレスにするプラットフォームを必要とするでしょう。そして、そのプラットフォームが DevRev なのです。

DevRev の最も重要な点は、堅牢なナレッジグラフであり、レガシーシステムからのデータは、顧客、製品、従業員、作業、ユーザー、およびセッションレコードの相互リンクネットワークにリアルタイムで継続的に転送されます。構造化データおよび非構造化データからなるこの構成により、作業と製品および顧客との関係が結び付けられます。

DevRev のナレッジグラフは、人間と AI エージェントを 1 つの統一されたシステムでつなぐ AgentOS プラットフォームを支えるデータレイヤーです。

エージェントは、幅広いタスクを効率的に実行するために必要なデータとツールで強化され、人間は、エージェントのスキルを簡単に定義し、リアルタイムでエージェントと共同作業するための最新のアプリケーション・インターフェースが提供されます。

その結果、顧客チケットの解決時間を最大 50% 短縮し、エージェントの生産性を高めることができます。

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