AI エージェントの概要

AIエージェントとは

はじめに

AI エージェントは、目標を達成するために自律的にタスクを実行できる AI 主導のシステムです。大規模な言語モデル、ツール、外部システム、命令を使用して、リクエストを処理し、応答を返します。

スクリプト化された応答に従う従来のチャットボットとは異なり、AI エージェントは次のことができます。

サブ目標を設定し、複数ステップのワークフローを計画する
API、データベース、ブラウザー、外部サービスなどのツールを使用する
API リクエストの送信、データベースの更新、情報の取得などのアクションを実行する
要求の意図を特定する
コンテキストまたは以前のやり取りに基づいて動作を適応させる

主な機能

目標設定とタスクの分解: 複雑な目標を管理可能なサブ目標に分割します。
多段階計画: 計画を作成し、実行し、結果を確認し、行動計画を洗練します。
ツールと API の統合: 適切なツールまたはサービスを選択して使用します。
コンテキストメモリ:短期作業記憶とベクトルデータベースなどの長期記憶を維持します。
マルチエージェントの調整: 複雑なタスクのためにサブエージェントと協力します。

AI エージェントのしくみ

AI エージェントは継続的なサイクルで動作します。

入力の受信: 使用されているソリューションからの要求を受け入れます
Analyze and Plan: 目標を理解し、それをステップに分割し、使用するツールを特定します
アクションを実行する: API の呼び出し、データベースのクエリ、またはその他のツールを使用して計画を実行します
結果の評価: 目標が達成されたかどうか、または追加の手順が必要かどうかを確認します
結果を返す: 最終的な応答または出力を提供します

このサイクルは、複雑な複数ステップのタスクに対して複数回繰り返される場合があります。

一般的な使用例

簡単な質問への回答からマルチステップ操作の管理まで、さまざまなユースケースでAIエージェントを使用します。

ユースケースの例を次に示します。

製品の推奨: エンドユーザーが好みに基づいて製品やサービスを見つけられるように支援します。例: 高解像度カメラを搭載した 500 ドル未満の携帯電話を見つけます。
請求と支払いの管理: 請求に関するクエリ、支払いの更新、返金リクエストを処理し、支払いの問題についてユーザーをガイドします。
注文の追跡: 追跡番号またはエンドユーザー資格情報を使用して、リアルタイムのステータス更新を取得します。
FAQへの回答: 複数の知識ソースにアクセスして、複雑な質問に答えます。例: 内部データベース、ヘルプセンター、またはサードパーティのナレッジソース。
カスタマーサポートの提供: 問題をエンドツーエンドで解決します。
予約: スケジュール、スケジュール変更、キャンセルを行います。カレンダーと統合します。

AIエージェントの例

気象エージェント:エンドユーザーの位置を取得し、現在の天気を提供します。
調査エージェント: Web を検索し、ページを読み、事実を抽出し、レポートを作成します。

AIエージェントと他のシステムとの比較

AIエージェントと他のAIシステムの違い

次の表は、AI エージェントが他の AI システムとどのように異なるかを示しています。

特徴	その他の AI システム	AIエージェント
主な機能	狭いタスクの実行: 分類、予測、またはクエリへの回答	複数ステップのワークフローを実行し、計画に整理し、目標を達成する
技術基盤	特定のタスク用にトレーニングされたルールベースのシステム、統計モデル、または機械学習	LLM、計画、メモリ、ツールの使用
適応	動作を修正し、フィードバックの調整を最小限に抑えます	動的で、フィードバックと環境に基づいて適応します
例	スパムフィルター、画像分類器、レコメンデーションエンジン	リサーチエージェント、ワークフロー自動化チャットボット

AIエージェントとチャットボットの違い

制	特性
従来のチャットボット	スクリプト化された応答、シングルターンのインタラクション、コンテキストやツールの使用なし。多くの場合、FAQまたはメニュー駆動です。
ルールベースのチャットボット	決定木、キーワードの一致、柔軟性の制限、あいまいなクエリに苦労しています。
AIエージェント	複数ステップのタスク、ツールの使用、コンテキストメモリ、実際のアクション。例: カレンダーを更新します。

AIエージェントとAIアシスタントの違い

特徴	AIアシスタント	AIエージェント
主な役割	エンドユーザーリクエストのサポート:質問への回答、コマンドの実行、簡単なタスクの管理	自律的な問題解決:目標を追求し、ステップを計画し、独立して行動する
開始	リアクティブ: プロンプトが表示されたときにのみ行動します	積極的: サブ目標を設定し、進捗状況を監視し、作業を継続できます
タスクの範囲	短いタスク: リマインダー、FAQ、スケジューリング、デバイスの制御	複雑なワークフロー:調査、データ抽出、システムの更新、他のエージェントとの調整
例	NTT CPaaS AIアシスタント、Siri、Alexa、Googleアシスタント	リサーチエージェント、自律ワークフローチャットボット

NTT CPaaS AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、Answersチャットボットなどのユーザー向けエントリーポイントで使用する必要があります。

使用した技術

AI エージェントは、大規模言語モデル (LLM) をコントローラーとして使用し、プランニング、メモリ、ツール実行機能も備えています。

AI エージェントは、AI アシスタント、インテント検出、プロンプト要素などの他の AI 機能と同じコアテクノロジーを使用します。違いは、このテクノロジーの適用方法にあり、AI エージェントは複数ステップの自律ワークフローを実行できます。

システムアーキテクチャ

プロセスは次のとおりです。

NTT CPaaS ソリューションは、エンドユーザーから要求を取得し、オーケストレーターエージェントに転送します。
Orchestrator は複数のツールと AI エージェントを調整し、それぞれが特定のタスクを実行します。Orchestrator エージェントは、要求に役立つ 1 つ以上の AI エージェントとツールを識別します。
ツールと AI エージェントは、Orchestrator エージェントに応答を返します。
Orchestrator エージェントは、NTT CPaaS ソリューションに応答を返します。
ソリューションは、応答をさらに処理するために使用するか、エンドユーザーと共有します。

例

エンドユーザーがチケットを購入したいと考えています。

Answers チャットボットは、エンドユーザーから要求を取得します。
ソリューションは Orchestrator エージェントを呼び出します。
Orchestrator エージェントは、アポイントメントエージェントに連絡して空き状況を確認します。
1. 予定エージェントは、カレンダーコンポーネントを呼び出して、利用可能な日時を取得します。
2. 予定エージェントは、Orchestrator エージェントに応答を返します。
Orchestrator エージェントは認証エージェントに接続して、エンドユーザーの ID を確認します。
Orchestrator エージェントは支払いエージェントに連絡して支払いを処理し、注文の詳細を生成します。
Orchestrator エージェントは、注文の詳細をチャットボットと共有します。
チャットボットは、注文の詳細をエンドユーザーと共有します。

用語

このセクションでは、AI エージェントに使用される主要な用語を定義します。

AIエージェント

目標を達成するためにタスクを実行する自律型 AI システム。詳細は、 AIエージェントとはをご参照ください。

オーケストレータ

複数のサブエージェントを調整して複雑なリクエストを完了するAIエージェント。

オーケストレーターの機能

オーケストレーターは、次の処理を行います。

タスクを最も適切なサブエージェントにルーティングします。
タスクを正しい順序でシーケンスします。
メモリ、アクセス許可、再試行、およびログを管理します。
複数の AI エージェントの結果を組み合わせます。

オーケストレーターを使用する場合

オーケストレーターは、目標を達成するために複数の AI エージェントが連携する必要がある場合に使用します。

オーケストレーション、アーキテクチャ、およびワークフローの例の詳細については、オーケストレーションを参照してください。

サブエージェント

1つの目標に集中した自己完結型のエージェント。計画、ツールの呼び出し、独自のローカルメモリの維持を行いますが、他のエージェントの調整は行いません。

ツール

AI エージェントがタスクを実行したり、システムと対話したりするために使用する外部機能。

ツールには、次のタイプがあります。

Answers components: 特定のタスクを実行できる再利用可能なAnswersブロック。
MCP サーバー: モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用する外部システム
Exchange 統合: NTT CPaaS Exchange マーケットプレイスからの [統合]。例: Shopify からエンドユーザーデータを取得します。

詳細については、エージェントの設定およびAIエージェントでAnswersコンポーネントを使用するを参照してください。

コンポーネント

情報の取得やアクションの実行などのタスクを実行する再利用可能な Answers ブロック。コンポーネントは、AI エージェントがツールとして使用できます。

詳細は、コンポーネント設計(/ai-agents/advanced-topics/component-design)をご参照ください。

MCP サーバー

AI エージェントがカレンダー、CRM、データベース、API などの外部サービスに接続できるようにする外部システム。

MCPサーバーとユースケースの詳細については、MCPサーバーを参照してください。

次のステップ

最初の AI エージェントを作成する準備はできていますか?次の手順を実行します:

アカウント設定:NTT CPaaSアカウントを作成し、無料トライアルを開始します
Create your first AI agent: テンプレートからエージェントを作成するためのクイックスタートガイド
Plan your implementation: 本番システムを構築する前に

AIエージェント AI エージェントを使用する場合