AIエージェントの概要
データアナリストのリョッチです。データサイエンディストのたっちゃんです。 AIエージェントとAIワークフローちゃんと使い分けられますか?
何ですかそれは。いやまあAIエージェント、もうバズワードじゃない。 AIエージェントが大事だ、AIエージェントが大事だ、2025年はAIエージェントだと。
すごかったよね。なんか年末年始のさ、言いたがるじゃん。 今年の流れはこうだみたいなやつ。Xとかでね。
AIエージェントらしいですよやっぱり。 ちょっと前までね、せいせいAIだ、LLMだみたいな話だったのにね。
で、その時に仕事でも喋ってて、確かにそこの意識ちゃんと持たないと使い分けれねえなって思ったのが、 ワークフロー型とエージェント型のタスクの違いみたいな。
正直ワークフロー型あんまピンときてない。 えーと、そこをちょっと改めて言われると、確かになんか
エージェントだと思ってるけどエージェントじゃねえなみたいなのもあるわけよ。 簡単に言うとAIエージェントは
割と何でも柔軟に対応して、これ後ろうるさいかな。 どうなんだろうね。まあいいか。聞こえてたらごめんなさいって感じで、久々にね
渋谷のレンタルスペースで撮ってるから、あれなんだけど。 AIエージェントっていうのは、まあなんか
前のエピソードでさ、どんどんどんどんAGIみたいなところに繋がっていっているような、 人間をサポートしてくれる柔軟に対応してくれるアシスタントみたいな。
何でもできるAIみたいなね。 そうそうそう。っていう感じのものに対してAIワークフローっていうのは、そのAIにそれぞれのタスクをある程度の自由度で持たせながら
この人間が考えている範囲での業務の流れっていうのをやってもらうシステムみたいな。 システムなんだ。
というかまあまあどっちもシステムではあるんだけど、なんかその 仕事の頼み方の違いな気はしていて、あとそのフィードバックがちゃんと帰ってくるかっていうの
の2つ。 例えばなんかこうAIワークフローみたいな話で言うと、例えば何かの音声の書き起こし、例えばポッドキャストっていう
媒体があって、そのポッドキャストの媒体を 音源を渡したらAIが書き起こしをしてくれる。
で書き起こしをしたものをなんとなくブログ帳に書き換えてくれ。 でそれを反映できる形とかシステムを教えてくれみたいな。
でそれでワードプレスに勝手に上げてくれるシステムを作ってくれみたいな。 この一連の流れで一個一個のところにAIのモデルって挟めるじゃん。
そうだね。 でそれを組み合わせていった時にまるで人間ぽい動きをしてくれるわけじゃん。一つの。
でもこれはすごい人間ぽい仕事をしてくれるけど、エージェントではないんだよね。 なるほど。一つのタスクの道がある中に
AIをそれぞれに埋め込んでいって、一つのワークフローを完成させる。 これをAIワークフローっていう。それぞれ得意部位が色々あるAIの組み合わせて
一つの業務フローを実現するみたいな。 あ、そうそう。それに対してAIエージェントとかっていうのは、例えば
これもエージェントに含まれるよねっていう話で言うと、今の流れがあるじゃん。 今の流れが一連でバーってAIが全部やってくれたとして
これのフローをそのまま流れていったらAIワークフローなんだけど、その結果出た、例えばそのブログの反応であるとか
PV数の伸び方とかそういったところを踏まえて、この最初のステップからのやり方がどんどんチューニングされて変わっていくみたいな。
ここをどんどん最適的にというか、学習しながら最適なところで寄せていくみたいな、より柔軟な動きをしてくれるのが例えばAIエージェントって呼ぶよねみたいな。
何かのフィードバックをちゃんと得るっていうこの強化学習みたいな仕組みのところをちゃんと設計できているかが一応ワークフローっていう考え方と
エージェントっていう考え方の一番最初の違いになる。
だいぶ違うね、その差が。今の話聞く限りだったらAIエージェントは賢いじゃないけど。
自立性とサービス設計
でも実際に多分バズワード的に喋られている内容とかで言うと、もっと自律的なものになっていて、例えばさっきのタスクで言うとポッドキャストっていうものがありますと
それに対して二次利用する方法としてブログだったりっていうのに展開してくださいって言ったら勝手にやってくれるみたいな。
っていうぐらいまで自由にやってくれる方が自律型のAIエージェントっていう方により近づいている、より何か高尚なものというか。
ちょっと抽象的な指示でもそれを具体化してアクションに起こすとか、そういうことか。
ぐらいが実際多分言われているAIエージェントになってる。
でそれも結局その自由に考えるはこれまでのLLMとか、やろうといえばできたんだけど、それに対して意思決定をして行動して、その行動がちゃんとできてたかどうかっていうのをまた学んで次の行動にも活かしていくっていう、そのループもちゃんと大事だよねっていう。
ところをちゃんとサービスとして組み込めるかどうかが、このエージェントみたいなところをちゃんと自分用にチューニングするというか、AIをただタスクをさせるものとしてじゃなくて、ちゃんと思った通りの仕事をさせる機械として扱っていけるようにするかみたいなのの違いになってくるのが、
明確には本当に違うのか定かじゃないんだけど、この2つちゃんとワークフローとエージェントってこう違うっていうのを頭の中に入れとくと、サービス設計の仕方が意外と変わる。
なんかこれは別にエージェントではないよな、みたいな。ワークフローだから別に今の時代にやらなくてもこれまでもできたんだな。けどやるかっていう話になるか、いやこれはもっと今っぽく寄せなきゃいけない、エージェントっぽくしなきゃいけないって言ってまたどんどん違う方に変えていくかとか、っていう風にしていくような。
そういう今の話を聞く限りだと、今の生成AIが新しく手に入れた推論の力ってあるじゃないですか。あれをどこまで引き出すかみたいな話なのかなと。
ああまあそれもあるんじゃない?推論。 きがしてて。
得られた結果からこっちの方がいいんじゃないかって、推論って結局仮説思考みたいな感じじゃん。
だから得られたAIのタスクやった後に、それが良かったのか良くなかったのかっていうのを、ちゃんとフィードバックの観点まで考えて、サイクルが回っていくような。
なんかそこの推論させる余地みたいなものを、サービスだったりプロダクトに組み込めていったら、ちゃんとAIエージェントを使ったサービスになるのかなと思ったし。
一方でなんかこうやるべきタスクはシンプルで、具体こうやってAIが動けばいいんだよぐらいの、なんか指針もすでに決めてしまったサービスなのであれば、推論する余地がないから、それなんかAIワークフローとして動くのかなとか。
サービスデザインとかのところで人が、AIにどんな役割をさせたいかっていうところで結構変わってくるのかなっていう。
AIエージェントで話されるのがその自立性みたいな。AIがどれだけ自立的に動いているかみたいな話になってきて、でその自立性って、
例えば何だろうな、評価指標も別に自分で考えていいよみたいなぐらいでもいいし、あとはここの指標を見てちゃんと改善するフローを回して、
流れをちゃんとサイクルを作ってねみたいなのをやって、じゃあどこをどう調整しようかみたいなのをAI側が勝手に考えていくみたいな。
っていうので、どんどんどんどん人間がやっているようなタスクに近くなるというか、これやっといてって言われて仕事をして、
じゃあなんか結果出しました、ってなって誰かに報告しますみたいな。レポートラインがあって、レポートした先で反応が良かったら次もそうやって持っていけばいいし、
なんか結構突っ込まれたんだよねってなったら、人間って自立的に物事を考えるから、次の仕事の仕方ってそこの報告先の反応で変わるじゃん。
ここをちゃんとチューニングできるかどうかが自立性の話になってくるから、これをちゃんとAIに自由に考え、ある程度のルールの下考えさせられるのが
AIエージェントみたいな。 なるほどね。
けど、なんかもうAIに全部任せようと思って筋書きを書きまくったりして、このタスクはAIにこうやらせてってやってると、
ワークフロー型になりやすい。 なりやすいね。 気を利かせすぎてね。そうそうそうそう。っていうその決められた順序で動くAIじゃないものをどううまく
組み合わせて作っていくかみたいなのが、多分2025年の前半はどっちかっていうとそっちになるんじゃないかなみたいな。
サービスを作る上で。 ワークフロー型って。 いや、ワークフローから一歩出た自立性を持ったシステムというか。
そうだよね。今ある世の中のサービスで、これはAIエージェントが組み込まれているサービスでってあんまり自分の中でピンとこなくなる。
デビンぐらいじゃないかな。 そうなんだ。どちらかというとワークフロー型で動いているサービスがあるのかな。
そうそうそうそう。デビン以外にも全然エージェントっぽいやつはあるんだけど、
有名どこでよく見るのはそこかなって感じで、そうで今言ったみたいに ワークフロー型のものを
上手く設計してるから真似できなくて、そのサービスのお金を払うみたいなのが多分今のAIサービスのある程度のもの
になっているところからだんだんじゃあ向こうが提案したことをそのまま使ってるのか 改変したのかどうかっていうところもちゃんと見て次の
提案にはその人が手を加えたであろう場所に対してのチューニングもされている状態で AI側が提供してくれるとなってくると
自立性が上がるというか。そこには推論のパワーが大事になってくる。 から今までのAIのモデル、LLMのモデルだとできなかったことが推論ができるようになったから
自立的に次の行動を自分で決められるみたいな。 からAIエージェントっていう言葉が
だんだん出てき始めているみたいな。 AIエージェントって言葉も先走って言っててまだプロダクトだったりサービス自体は
ちょっとまだできていない。 あんまりない。なかったっていうのが実際のところなんですね。 でも今結構AIエージェントの組み込み方みたいな感じで
でそれが一応実はチャット型が一番相性がいいんじゃないかみたいな例えば なんか飛行機の予約してとか
なんかどっか行きたいんだけどとかっていうふうになったらそれに最適なものを じゃあこの3つあるけどどの選択肢で行く
みたいな言ってくれてこれで行くわってなったらその先のやつをまたことも考えて くれてとか
飛行機を予約してくれたりとか その先の観光地の案内してくれたりとかとかとかとか
そうか確かにね これそれって今まで
あの JTBとか行ってやってたこととか彼らがパッケージとして提供していたものっていうのを
なんかこいつのデータフォルダ読み込んでったら旅行行った時めっちゃテラ行くな みたいになって多分そのデータが読み込まれている
AIエージェントがアテンダーになってたら 多分ジーンを回るコースとかが提案されるわけだよ
そうか面白いね とかね
それって多分 人間のアテンダーみたいなやつがいたらデータフォルダ見せられたらもうさすがにそれ言ったり
するし だから友達に相談するとテラめっちゃ好きじゃんとか 世界遺産絶対行くタイプじゃんって言って言ってくれるみたいなのって
向こうが自律的に考えて教えてくれている状態だから それをどうAIにやらせるかみたいな
じゃあやっぱりデータへのアクセスってめちゃめちゃ大事ですね 多分大事になってくるんだと思うんだよね
それかまあそれの上でやってた人間の行動をどんどん 学習してチューニングしていくようにするかみたいな
なるほどね っていうのでなんか最近AIエージェントのシステムを作ろうと思った時に
仕事仲間からそれワークフロー型じゃねって言われて あーまあ確かになみたいな
何のループも回ってないというか 毎回同じような結果返してくるなこのままじゃみたいな
だからなんか最近はなんかこうAIを活用するサービスみたいなのとかをとか 自分の仕事の中にAI組み込もうとした時に
エージェントっぽくするにはどうすればいいんだろうみたいなのを 考えたりする時の最初の分岐にこの
AIの期待値と過保護
エージェントかワークフローかみたいな その視点めちゃめちゃ大事ですねなんかこれまでAI関連で働いている人ほど
ワークフローが落ち入りやすいかなっていうのもありますね AIに対する期待値っていい意味で低いから
AI開発してる人たちってこれくらいしかできないんだろうなっていうくらいの期待値で プロダクトを作っていくと結構特化型のAIを各サービスとかに当てはめていって
実現する一つのシステムを作っちゃうと そうなるとワークフロー型になって 過保護なんだよね
理解が強い人ほどAIに対して過保護になっちゃうから そうすると過保護になりすぎると子供が自分で考えないから自立性が失われてみたいな
ある意味なんだろう賢い親ほどダメな子供になってしまうみたいな そうそうそう反逆しないだけで そうかもしれない
もっと自由にのびのび子供にやらせた方が自由な発想で いろんなところに興味持って
いいものが育っていくみたいなところがAIエージェントだと必要ってことですよね それやってよかったんだっけ
ぐらいでとどめておくと 結構大事ですねこれは
でもなんかそのエージェントは多分どんどん勝手にやってくれるようになっていくわけよ 多分これからの先 だからなんか今のそのエージェントとAIワークフローを
ただ それが絶対的な指標じゃなくて最初の考え方のベースに置いといてねっていうだけでいいと
すごく大事だと思う これね新年年末から新年にかけての俺の中での あっていうなんかAIサービスの考え方の変化点になって
改めて考えてみると AIってそういうもんだよなっていうそのAIは最初に
我々が学んだ時ってAIに対する期待値めちゃめちゃ高かったじゃないですか あの時の発想が改めてその
今回このAGI的なAIが生まれてきたからこそ実現できるようになったというか あの時の期待値をより実現できるものがようやく生まれたというか
でもなんか1個そこどうやってチューニングするんだろうってまだ分かってないのは
例えばオープンAIのプロンプトエンジニアリングのコツみたいなのって公式のウェブページに いっぱい書いてあるんだよね
なんかこう ゼロショットの時は事例をめっちゃ渡した方が
AIは回答しやすくなるとか あとはこれ1個へーって思ってるのは
禁止ワードというかこれはしないでくださいってあんまAIに聞かないんだよ
聞かないんだ ではやり方が無限にある中で最適なものを出そうとするから
これをやらないでくださいって無限にあるパスのうちの1個を切ったにすぎないから 別にそんなに出力に影響がないっていう話があって
だから何々しないでくださいってみんな入れがちなんだけどあんまり意味ないっていうのが オープンAIのプロンプトエンジニアリングの
ティップスみたいに書いてあるの けどAIエージェントに自由に考えさせる中でこっちにはいかないようにするみたいなのって
多分制御しなきゃいけないんだろうなって思っていて だけど禁止ワードってLLMにとってそんなに意味のない
制御だからどうやってそこって制御するんだろうみたいな でも道を決めすぎると
なんか窮屈になるし自立性が失われるから そこがまだ見えてない
難しい話をする 確かにね これがエージェントにしようとした時の
なんかネックな気もしてて考えすぎな気もしてるみたいな いらない心配な気もしてるんだけど
でもAIのその思考のさせ方を知ってるからこそ どうしてどうやって指示をするかっていう
難しさを感じてると思う 推論がめっちゃできるようになったら 実はプロンプトエンジニアリングの
ハウトゥーティップスとしての 禁止はあんまり重要ではないみたいなのが崩れるのか
こう考えてはいけないみたいな規制があった方が推論しやすいのか なあみたいな
AIエージェントの未来
教えてほしい 聞いてる人にでもいいか 推論ができるっていうあのチェーンオブソートの考え方
どんどん繰り返し思考を深くしていくみたいな進め方をするから なんか無限にそもそもこう
枝葉を広げるみたいな考え方からちょっとまた変わってきてる そうなんだよね 思考の仕方がね
だからね むずいんだよ 最終的にはAIエージェントって多分何も考えないで依頼すれば終わりなんだけど
これ吉谷にやっといてみたいな もうすでにチャット型の生成AIとかは倫理的にNGの話とか
政治とか宗教の偏った話ってしてこなくなってますもんね だめなんだよこの間画像生成でさ宇宙の話題で
冥王星の冥王星って月持ってるんだけど 冥王星の衛星があってそれがなんか
ネイチャーの論文にキス&キャッチっていうタイトルで載せたの でそれの画像生成させようと思ったんだけど
ブログの記事とかにしようとしてそうしたら キスっていうワードが多分ダメで
セクシャル的なところで引っかかるんすか キスさせてくんないんだよね AI キスするじゃんと思って
俺ら少なくとも君たちでその母国語英語の人たちのキスもうちょっとラフじゃないみたいな 確かにね
俺ら 日本人にとってのキスとまた違いますもんね 日本人にとってのキスぐらいの感じで捉えちゃってるじゃんみたいな
日本人になってますよね ちょっと違いますよね レロレロしてる感じで捉えられてるの超やだなぁと思って
そういうぐらいセンシティブなとこに あそこらへんのその排除してる領域はあるわけで
そういうところでもしかしたらお気に入りかな 禁止ワードとあったり禁止な領域っていうのをちゃんと定義できてるわけですよ
そこにヒントがあるのかなと思う そんな感じでちょっと最近悩みながらやってるんだけどこの考え方は
大事なんだなと思って 今時点ではね少なくとも2025年の前半の時点では超柔軟なAIエージェントがないからこそ
自分からAIエージェントを迎えに行くにはワークフロー型にならないようにするみたいな そうだね大事だね
まあでもね多分3ヶ月ぐらいだと思うよこんな話してんのも どうなるんですかねAIエージェントのサービスってもう誰もが作れるような状態になるのか
各社がプロダクトとして出せるぐらいの とかはあの
チャットボットがめちゃめちゃ心地よく使えるとか
人が流石になんかAIダメになって人が買い始めたのかなって思うぐらい変わるん じゃない
まあちょっとAIエージェント系を考えようとしている人はワークフローとの違いちゃんと考えてねっていう 社内エージェントみたいなものを作るって話は結構いろんなところで耳にするんで
もしかしたらこれこれ聞いている人たちはそういう仕事をしているかもしれない そうね
あとは何か言葉としてはねワークフロー型とラグ型っていう捉え方もある まあだから知識を蓄えていくからラグ型ではあるんだよね
それが今のエージェントっていうワードと本当にイコールなのか定かではないけど 似たような区分であったりするからちょっとなんか
AI組み合わせたからエージェントだと思った時に一旦立ち返ってくださいって感じ ワークフロー型がダメなわけでもないですダメなわけではない全然それが当てはまったり
うまく機能することもありますね そうそうそうそう
っていう感じでございました 気づきですね 気づきこれはもう単なる気づき
はい 面白いね
いくつか大事なんだろうなぁ 隣のデータ分析屋さん今回も面白いと思ったらフォローレビューよろしくお願いします
番組の関数や質問はハッシュタグ 隣の分析屋 隣のがひらがなで分析屋は漢字でお願いします
また概要欄に貼ってある手紙フォームからコメントを寄せください ではまたバイバーイ
