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こんにちは。最新AI情報を誰にでも分かりやすくお届けする、A.R. Labsのお時間です。
かあいさん、ちょっと聞いてくださいよ。 私、毎日のようにチャットGPTに向かってメールの下書きとか書類の整理を頼んでるんですけど、毎回こっちからこれやってって声をかけないと動かないじゃないですか。
あれ地味に手間で、見ていない間にも勝手に進めてほしい仕事って山ほどあるのに、どうすればAIが勝手に進めてくれるんですか?そもそも勝手に動くAIなんて怖くて安心して任せられないですよ。
リンさん、落ち着いてください。その切実な悩みすごくわかります。 実は今日の主役はアンソロピックが解説した、そんな手間を減らす常時稼働型のAIエージェントの作り方についての記事なんです。
ただ、いきなり全部を完全に任せる話にするのではなく、まずはその仕組みをしっかり知ってからどう使うかを考えましょう。
なるほど、仕組みからですね。でもずっと稼働しているって聞くと、会社のパソコンが一日中フル回転して電気代もかさむし、余計な手間が増えないか心配なんですけど、それって結局うちの仕事のどこが楽になるんです
か?
そこがポイントで、記事によると常時稼働エージェントは実際にはずっと起きているわけではないんです。それはあくまで僕たちユーザーから見た体験の描写にすぎません。実際のところはほとんどの時間眠っていて、
定期的に目を覚まして仕事をする仕組みになっています。
えっ、寝てばかりなんですか?それでどうやって仕事が進むんですか?
1回ごとの仕事の塊を、記事ではランと呼んでいます。AIがイベントを受け取ってタスクをこなして、終わったら記録を残してまた眠る。この繰り返しがずっと続くから、あたかも常に動いているように感じられるわけ
です。
なるほど。こまめに起きて作業してまた寝る、の繰り返しなんですね。それなら納得です。でも、その起きたり寝たりを支える裏側の仕組みってどうなっているんですか?難しそうだなぁ。
全体の仕組みを支えるために基本となる部品が5つあります。ここでは、AIはずっと起きているのではなく、必要な時だけ起きて引き継ぎノートでつないでいるんですが、その周辺を支える5つの基本部品について説明
しますね。
5つの部品ですね。なんだか工具のパーツみたいで気になります。どんなものがあるんですか?
はい。受信箱、タイマー、メモ、権限、そして送信箱の5つです。例えば、イベント受信箱は、何かが起きたという知らせを一旦貯めておく箱の役割をします。
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公務店の事務の感覚でいうと、それって受付の箱とか予定表、引き継ぎノートみたいなものですか?わからない部品もあるんですけど、1つ1つしっかり確かめさせてくださいね。
ええ、例えとしてはかなり近いです。ただ、完全に人間のやり方と同じというわけではないので注意が必要です。例えば、メモリと呼ばれる部品は、毎回の仕事をつなぐ記憶、つまり前回の続きを覚えるためのノートの
役割を果たします。
あ、人間の仕事の引き継ぎノートと同じですね。それならイメージしやすいです。そのメモには具体的にどんなことを残しておくものなんですか?
ユーザーからの指示やユーザーについてのメモ、すでに伝えたこと、そして作業の進み具合を残します。これがあるからこそ、次に起きたAIが前回の途中から作業を再開できるんです。
なるほど。前の人がどこまでやったか書き残すのと同じだから、AIが途中で迷子にならないんですね。私の職場でも、事務の引き継ぎでメモが不十分だとトラブルになるから、ここがしっかりしているのは安心かも。
でも、カイさん、見ていない間にAIが勝手に動き回るって、やっぱりちょっと怖い気がするんですが、勝手に変なことをされたらどうするんですか?
その不安はとても大事です。だからこそ、5つの部品の中にある権限の管理が重要になってきます。AIがやって良いことの線引きとして、自分で進めるか止めるか、人の承認を待つかをしっかり使い分ける仕組みにな
っています。
自分で進めていいことと、人間の確認が必要なことをちゃんと分けられるんですね。上手い話をすぐには信じない私としては、重要な決定には必ず人間がレビューできる仕組みがあると聞いて、少しほっとしました。
昔、僕もAIに作業を丸投げして、取引先から指摘されて、すごく恥ずかしい思いをしたことがあるんです。だからこそ、最後は自分が数字や内容を必ず確かめるのが心情になりましたが、AI側にも、承認を待つという
ブレーキがあるのは本当に心強い材料になりますね。
そうですよね。丸投げは禁物です。それに、仕事の途中でAIから何度も通知が来たりしたら、かえって仕事の邪魔になりそうですが、結果の届け方はどうなっているんですか?
連絡が多すぎるとうるさくなり、少なすぎると必要なことを見逃してしまいます。
記事では、最初は静かに始めて、徐々にユーザーの信頼を得てから連絡を増やしていくのが良いと述べられています。
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通知だらけになるのは困るから、最初は静かにっていうのはすごく現実的ですね。それなら私にもできそうな気がしてきました。分かる範囲から、まずは小さな作業で使ってみようかなという気持ちになってきましたよ。
その前向きな姿勢がいいですね。受信箱で受け取り、メモリを読み、権限の範囲で動いて送信箱で届ける。この循環がタイマーや次のきっかけで続いていくので、ずっと起きているように見えるんです。
でも実際は、AIはずっと起きているのではなく、必要な時だけ起きて引き継ぎノートでつないでいるんです。
さで、お次は今日のひとことニュースのコーナーですね。
ひとことニュースの一番目です。アーカイブに投稿された研究論文から、AIの人気ランキングに関する話題です。
AIの性能を比べるランキングってよく見かけますけど、それが操作され得るってどういうことですか?私たちの仕事選びに関係ありますか?
匿名のモデル同士を比べたり投票したりするアリーナ形式のランキングは、狙った投票や有利になる質問の選び方によって順位を上げられてしまうことが示されました。
ランキングの順位だけに頼らず、自分の仕事で実際に試して確かめる視点が大切になります。
数字や順位をそのまま信じちゃいけないってことですね。気をつけます。
一言ニュースの2番目です。
Googleリサーチが発表した、AIの複数のエージェントを人の専門家と組ませた取り組みについての話題です。
長い作業をAIに任せると、途中でミスをしないか心配なんですけど、どうやって正確さを保っているんですか?
それぞれの専門的なエージェントには、必要なファイルと道具だけを渡し、別のエージェントや検証ツールが自動でチェックする仕組みになっています。
AIに長い作業を任せるには、役割を分けて別の目で確認させる作り方が有効だとわかります。
人間と同じで、ダブルチェックの体制がしっかりしているんですね。
一言ニュースの3番目です。
NVIDIAのライブラリ、CUブラスのアップデートについての話題です。
計算が早くなるっていう話ですけど、私たちの毎日の事務作業とかにもすぐに影響があるものなんですか?
科学や材料の科学シミュレーションなどで使われる計算が、計算の正確さを保ったまま、より早いハードウェアで動かせるようになりました。
身近な事務作業への直接の影響は小さいですが、AIの裏側の計算が早く安くなる流れの一例です。
裏側の技術がどんどん進化しているんですね。勉強になります。
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今回は、毎回指示を出さなくても、自分で目を覚まして仕事を進めてくれる、常時稼働型エージェントの仕組みについてお届けしました。
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