マルチエージェントAIの紹介
さて、今日私たちが注目するのは、8月5日の火曜19時からオンラインであるセミナーの情報ですね。
AIの適材適所で業務が変わる、と。最近よく聞くチャットGPTみたいな、ああいう単体のAI。
あれだけだと、なんかこう、精度とか柔軟性にちょっと限界があるなーって感じている方結構いるんじゃないですかね。
またに、そのもう一歩先を考えるのが、今回のテーマのマルチエージェント、AIということになりますね。
提供された資料によりますと、単体AIの限界、例えばあのRAG検索、外部の知識を参照して回答を作るAIですね。
あれが大事な情報を見落としちゃうとか。
ああ、ありますね、そういうの。
ええ。あとは複雑な分析をさせると、話の辻褄が合わなくなったり、決まった作業しか柔軟にできなかったりとか、現場でAIを使おうとすると、意外とこういう壁にぶつかること少なくないんですよね。
うーん、確かに。一つのAIに全部やらせるんじゃなくて、チームを組ませる、そういうイメージですか、そのマルチエージェントというのは。
そういうことです。単に数を増やすんじゃなくて、AIそれぞれに得意な役割を与えるんです。例えば、情報収集はこのAI、分析はこっち、文章作成はこっち、みたいに専門チームを作る感じですね。
なるほど。
ええ、ちょうどその分野の専門家が集まって一緒に仕事をするような。資料にはGoogleのA2Aとか、アンソロピックのMCPとか、AI同士がうまく連携するためのルール作り、標準化みたいな動きにも触れられていて、技術的な下地もだいぶ整ってきたのかなという印象です。
それは面白いですね。特に資料で名前が挙がってたMevoエージェントハブ、これはプログラミングがいらない、いわゆるノーコードで、そういう専門AIチームを作れるツールだと。これってつまり、ITの専門家がいなくても、現場の人が自分たちの仕事に合わせてAIチームを作れちゃうってことですか。
ええ、そうですね。そこが大きなポイントだと思います。このウェビナーでは、そのMevoを開発されたくぬぎさんという方が、まず、なぜ単体AIだけじゃダメなのか、その限界点と、じゃあマルチエージェントがどうやってそれを乗り越えるのか、その仕組みを解説してくださるそうです。
具体的な活用事例
ふむふむ。
ただ、理論だけじゃなくて、やっぱり実際にどう使われているのか知りたいじゃないですか。
ですよね。具体例がないとなかなかイメージが。
ええ。その点、後半では株式会社ココロミの森山さんという方が登壇されて、実際の業務、特にカスタマーサポートの現場で、このマルチエージェントをどう活用しているのか、かなり具体的な事例を紹介してくださるみたいです。
おお、それは聞きたい。
はい。導入のプロセスとか、運用のコツとか、そういう現場の生々しい話が聞けるんじゃないかと。自分たちの業務にどう活かせるか考える上ですごく価値があるはずです。
なるほど。じゃあ、このセミラーは今の業務プロセスをもっと良くしたいとか、AIにもっとうまく役割分担させたいとか、あるいは自社のデータを使ってAIソリューションを構築したいなとか、あとはそのマルチエージェントの具体的な成功例を知りたいと考えている方には、もうまさにぴったりってことですね。
そういうことになりますね。
しかも参加は無料で、オンラインで、Zoomで、アンケートに答えると講演資料ももらえると。これはちょっとチェックしておきたいですね。
そうですね。今日の資料を見て改めて思ったのは、マルチエージェントAIってもうなんか遠い未来の話じゃなくて、今まさに業務改善に具体的に使えるかなり実用的な選択肢になってきているんだなということです。
8月5日のセミナーは、その可能性を具体的に知るすごく良い機会になりそうですね。
最後に、ちょっとこれを聞いているあなたにも想像してみてほしいんですけど、もし今あなたが抱えている業務の課題をですね、それぞれ違う専門スキルも持ったAIエージェントたちがチームを組んで解決してくれるとしたら、あなたならどう役割分担させますか?
彼らが自律的に協力して問題を解決するために、どんな目標とかどんな指示を与えますかね?
このAIの適材適所っていう考え方、それがあなたの仕事にどんな変化をもたらす可能性があるのか、ちょっと考えてみるのも面白いかもしれませんよ。
