AIエージェントの開発には「何を」「どこまで」「どうやって」の3つの視点が重要であり、業務フローの整理や安全設計が求められます。
要約すると近年、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を活用した「AIエージェント」の実用化が進んでいます。
AIエージェントは、人間が負担を感じる繰り返し作業の自動化や非構造化データの活用を通じて新たな体験を提供しますが、想定外の出力や安全面のリスクも伴います。
この記事では、AIエージェントの開発において注力すべきポイントとして、主に「何を」「どこまで」「どうやって」の3つの視点が重要であると述べています。
まず、「何を任せるべきか」では、AIエージェントは目的ではなく課題解決の手段であるため、業務フローを整理し、AIを導入する意義を明確にする必要があります。
次に、「どこまで任せるべきか」では、AIにタスクを任せる範囲を明確にし、判断の幅や安全設計を整えることが求められます。
AIが誤った情報を出力するリスクを考慮し、予防策や対策を講じることが重要です。
最後に、「どう運用すべきか」では、AIエージェントは運用しながら育てる感覚が求められ、日々の利用データをもとに微調整を行うことで、性能を向上させることが可能です。
このように、AIエージェントの開発は試行錯誤の連続ですが、成功すれば大きな生産性向上を実現できるポテンシャルがあります。
今後の普及が期待されるAIエージェントについて、小さな範囲からトライアルを行うことが推奨されています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/6c7eb4e56413fcde6b8e66b8bc87a478aff598d1