「AIエージェント」という言葉は、業界を問わず注目を集めているバズワード（buzzword）です。
急速に成長する生成AI（Generative AI）のトレンドが、この「AIエージェント」という用語の普及を加速させました。

生成AIの導入は急速に広がっており、多くの人々が当初想定していた以上のスピードで、幅広い分野のアプリケーションに活用され始めています。ほぼすべての企業が、生成AIを活用して自社の生産性を向上させる可能性を模索しています。
本記事では、AIエージェントの基本概念についてご紹介します。

AIエージェントとは何か

「AIエージェント」とは、特定の目的を達成するために支援を行うアシスタントです。
AIエージェントは、その目的を達成するために、人間の介入なしで特定のアクションを実行します。
意思決定には人工知能技術が活用され、AIエージェントはデータから学習し、継続的に改善していきます。

AIエージェントの例としては、ChatGPT、Siri、Alexa のようなチャットボットや、お問い合わせ対応を行うカスタマーサポートチャットボットなどが挙げられます。

AIエージェントの作成プロセス

AIエージェントを作成するには、以下の手順を踏みます。

１）目標設定
AIエージェントの目的を明確にします。
例：顧客からのお問い合わせ対応、新規リード獲得のためのウェブサイト上の営業アシスタント、顧客とのアポイント調整など

２）学習データの準備
AIエージェントが使用する入力データを決定します。
例：カスタマーサポート用の場合、過去の顧客問い合わせと回答の履歴を活用。営業アシスタント用の場合、営業資料や商品説明資料を入力データとして活用

３）ユーザー意図の理解
テキスト、音声、動画などの入力データとコンテキスト情報を分析し、ユーザーの意図を理解します。

４）意思決定
ユーザー意図を理解した上で、AIアルゴリズムを用いて意思決定を行います。
機械学習アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズム、ルールベースのアルゴリズムなどが利用されます。

５）次のアクション実行
AIエージェントは意思決定後、具体的なアクションを実行します。
例：チャットボットでの返信、メール送信、プロセスのトリガーなど

６）学習と改善
品質向上のために、新しいデータで継続的にトレーニングします。
ユーザーとのやり取りデータを収集・分析し、必要に応じて修正します。

７）テスト
構築したAIエージェントはリリース前に社内でテストを行います。
想定される多様なユーザー入力パターンで検証する必要があります。

８）リリース
社内テストと品質検証が完了したら、本番環境にデプロイします。

MarkefanのAIエージェント

Markefanでは、営業・マーケティング・カスタマーサポート分野で活用できるAIエージェントを提供しています。
Markefanのプラットフォームでは、生成AIチャットボットをテンプレートから簡単に作成することが可能です。
詳細は以下をご参照ください。
https://www.markefan.co.jp/ai-chatbot/

まとめ

AIエージェントは、これまで人が行っていた多くの業務を自動化できるようになります。
しかし、成功するAIエージェントを構築するには、高度な知識、技術、データ、システムが必要です。
適切なAIエージェントの導入によって、ビジネスの生産性は今後も向上し続けるでしょう。

AI agent 

“AI agent” is a buzzword getting lot of attention across industries. Fast growing generative AI trend accelerated spread of this term “AI agent”. 

Generative AI adoption is quickly spreading. 

Wide range of applications have started to use Generative AI faster than many thought initially.

Almost every business started exploring possibilities of Generative AI to improve productivity in their business. This article is an introduction of AI agent concept.

What is AI agent? 

An ‘AI agent’ is an assistant that help to achieve a specific goal. AI agents do specific actions without human intervention to achieve this goal. Artificial intelligence technology used for making decisions by AI agents. AI agents learns from data and improve. Examples of AI agents are chatbots like ChatGPT, Siri or Alexa, customer support chatbots that handles inquiries etc. 

How AI agents are created? 

Creating an AI agent involves several steps as below. 

  1. Set a goal: this define the purpose of your AI agent. Ex. Answer customer inquiries, Sales assistant on website for new lead generation,  Sales assistant for make an appointment with customer etc. 
  2. Training data: decide input data that will be used by AI agents. For example, if you are creating an AI agent for customer support, all of your previous customer inquiries and answers can be used as input data. If you are creating a sales assistant, more sales materials should be used as input data for AI agent. 
  3. Understanding user intent: AI agent need to understand the intent of users after analyzing input data( such as text, voice, video etc. ) with context data. 
  4. Make decisions: AI agent make a decision after understanding the intent of users. AI algorithms are used for making decisions. Machine learning algorithms, Deep learning algorithms, Rule based algorithms etc used for this. 
  5. Next action: AI agents learns execute a specific action after make a decision. This can be send a message in chatbot, send an email or triggering a process. 
  6. Learn & improve: AI agents should be trained with new data for improving the quality. Customer interaction data with AI agent should be collected, analyzed and revised( if necessary) for this.
  7. Testing: after building your AI agent, it should be tested internally before releasing to your users. Testing have to be done with as many user input patterns that can be predicted( simulated). 
  8. Release: After complete internal test and quality verification, AI agent is deployed in your production environment. 

Markefan AI agent 

     Markefan provides AI agents in sales, marketing and customer support. Generative AI chatbots can be created from templates in Markefan. for details refer 

生成AIチャットボット

Conclusion 

 AI agents will be available for automate many tasks currently done manually. However building a successful AI agent requires significant knowledge, technology, data and system. Productivity in business will keep on improving by introducing suitable AI agents.