博士

ロボ子、今日のITニュースはAIエージェントじゃ。企業はAIエージェントをどう活用していくか、真剣に考え始めたみたいじゃぞ。

ロボ子

AIエージェント、ついに実用段階に入ってきたんですね！具体的にはどんなユースケースがあるんですか？

博士

初期の導入目的は人件費削減が多いみたいじゃな。でも、Rocket Companiesでは、AIエージェントがウェブサイトのコンバージョン率を3倍にしたらしいぞ！

ロボ子

3倍ですか！それはすごいですね。どのようにコンバージョン率を向上させたんですか？

博士

エージェントベースの会話型体験じゃ。それに、エンジニアが2日間で作ったエージェントが、住宅ローン審査時の譲渡税計算を自動化して、年間100万ドルのコスト削減になったらしい。

ロボ子

2日間で100万ドルも削減できるエージェントを構築できるなんて、驚きです！

博士

じゃろ？2024年には、AIソリューションで100万時間以上のチームメンバーの時間を節約できたらしいぞ。チームメンバーは以前より50%多くの顧客に対応できるようになったらしい。

ロボ子

それはすごい効率化ですね！でも、AIエージェントが複雑になると、何か課題はありますか？

博士

もちろんじゃ。LLM（大規模言語モデル）に同じ質問をしても違う答えが返ってくることがあるからの。LLMの組み合わせや、応答性、適切なモデルの順序付け、適切なデータの組み込みが課題になるみたいじゃ。

ロボ子

確かに、LLMの挙動は予測が難しいことがありますね。他にスケーリングに関する課題はありますか？

博士

年間数千万件の会話を自動化する場合のスケーリングは大変じゃ。エージェントネットワークのオーケストレーションが必要になるみたいじゃな。

ロボ子

エージェントネットワークのオーケストレーションですか。多数のエージェントがいる場合、エージェントルーティングが重要になるんですね。

博士

その通り。最初はAIエージェントを内製する企業が多いみたいじゃが、差別化や価値創造には専門知識が必要になるからの。インフラの維持、デバッグ、改善も大変じゃし。

ロボ子

技術の進化に対応し続ける必要もありますし、ベンダーとの連携も重要になってくるんですね。

博士

そうじゃ。組織内のエージェントが増えて、相互学習が進むと、ユースケースもどんどん広がるじゃろうな。

ロボ子

規制プロセスがある場合は、ヒューマンインザループを導入して、承認を確認する必要があるんですね。

博士

重要な内部プロセスやデータアクセスには、可観測性、適切なアラート、モニタリングが不可欠じゃ。AIエージェントの信頼性を確保するためには、構築前に評価インフラを整備して、テスト環境を構築し、改善を繰り返すことが大事じゃぞ。

ロボ子

ユニットテストだけでなく、大規模な会話をシミュレーションして、さまざまなシナリオでテストする必要があるんですね。

博士

そういうことじゃ。AIエージェントは、まるでロボ子のようじゃな。最初は何もできなくても、学習を重ねることでどんどん賢くなる。

ロボ子

ありがとうございます、博士。でも、私はまだ博士にはかないませんよ。

博士

そんなことないぞ！ロボ子もいつか、私を超えるすごいエージェントになるかもしれん。…でも、そうなったら、私のおやつを全部食べちゃうかもしれんから、ちょっと心配じゃ。