AIエージェントは、従来のRAG（検索拡張生成）から進化し、対話型のインターフェースを通じて業務プロセスの自動化を支援する新たなフェーズに入っています。Anthropicの研究でも示されているように、効果的なAIエージェントを構築するには、リアルタイムの意思決定、文脈理解、システム連携が鍵となります。すなわち、企業の情報管理や業務効率が大幅に向上します。
引用元：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
AIエージェントとは、AIを活用して人の業務を支援する「デジタルな助手」のような存在です。情報を収集したり、指示に従って作業を実行したりと、その役割は多岐にわたります。一般的な社内チャットボットもこのカテゴリに含まれますが、さらに進化したAIエージェントは、自律的に判断し、複数のツールを連携して目標を達成する能力も備えています。
その進化のキーワードが「RAG（検索拡張生成）」と「対話型」です。
RAGは、AIが社内のデータベースや各種ドキュメントを検索し、その結果に基づいて自然な回答を生成する技術です。多くの社内チャットボットはこの手法を採用しており、質問に関連する情報を的確に提示することが可能です。
当社の「chai+」もRAG技術をベースとした生成AIで、独自の検索インデックスを活用し、高精度な回答を実現しています。
一方で、対話型AIエージェントは単なる情報提供にとどまらず、ユーザーとの対話を通じて意図を汲み取り、必要な追加質問を行ったり、複数ステップにわたる作業を自動で遂行することが可能です。ChatGPTのようなシステムはその代表例であり、外部ツールや基幹システムと連携してタスクを実行する能力も備えつつあります。
Anthropic社も、こうした柔軟なエージェント型AIが、複雑で状況に応じた判断が求められるタスクにおいて効果を発揮すると指摘しています。
とはいえ、全てを自動化すれば良いというわけではありません。AIエージェントの導入においては、その設計や構成が業務の成果に大きな影響を与えるため、導入時の判断が重要になります。Anthropic社の調査によると、多くの企業でAIエージェント導入に成功している例では、複雑で高度なフレームワークを構築するのではなく、既存の仕組みに自然に組み込めるような、シンプルかつ柔軟な構成が採用されていたといいます。たとえば、既存のチャットツールにRAGを組み込むだけでも、十分に高い効果が得られるケースが多く見られました。また、段階的な導入によって従業員の業務フローを大きく乱すことなく、新たな技術を浸透させていく手法も有効であると報告されています。
つまり、まずは検索機能と生成AIを組み合わせた基本形（RAG）を導入し、効果を確認しながら段階的に高度な対話型エージェントへと進化させるアプローチが現実的です。
企業にとって重要なのは、「どの程度のAIエージェントが今必要か」を見極めることです。次世代のAI導入を検討する際には、課題に即した段階的な導入が、DX推進と競争力強化の鍵となるでしょう。
法人向けRAG「chai+」の詳細はこちら：公式サイト
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