本物のエージェントが持つ可能性と誇大広告
市場には多くのノイズがあるため、真のAIエージェントと、見栄えを良くしたLLMワークフローとの違いを見分けるのは難しいかもしれない。しかし、鋭い目で見ればそれは可能だ。スタンフォード大学名誉教授でAI21 Labsの共同設立者であるヨアヴ・ショハムがMITテクノロジーレビューで述べたように、「必ずしも厳格な基準は必要ありませんが、これらのシステムが何をすべきか、どれほど自律的に動作するか、そしてどれほど信頼性高く機能するかについて、より明確な期待の設定が必要」なのだ。
いくつかの重要な質問をするだけで、誇大広告を見抜くのに大いに役立つ。
確認すべき最も重要な点は、そのツールが人間による絶え間ない入力を必要とせずに、自律的な意思決定を行えるかどうかである。本物のエージェントは、何をすべきか指示されるのをただ待っているだけではない。状況を評価し、選択肢を比較検討し、文脈に基づいて行動方針を選択する。もし単に事前に設定されたトリガーに反応するだけなら、それは単なる自動化である可能性が高い。例えば銀行業務において、エージェントは不審な活動を特定できるだけでなく、指示されることなく適切な保護措置を講じるべきだ。
さらに、真のエージェントは時間とともに学習し、改善していくことを示さなければならない。ユーザーの行動に適応し、戦略を洗練させ、結果に基づいて調整を行う。システムが何度実行されても同じようにしか動作しないのであれば、それはマーケティングの策略にはまったというしるしだ。
最後に、ショハムは、いかに賢いエージェントであっても孤立していては役に立たないという重要な点を指摘している。「共有された語彙や文脈がなければ、連携は不安定なものになります」と彼は書いている。「それを大規模に解決することは、決して容易なことではありません」。もちろん、エージェントに交渉や協力を教えることはできるが、それは自動的に起こるわけではない。「ここには大いなる可能性があります」と彼は主張する。「しかし、私たちはその野心に、思慮深い設計、明確な定義、そして現実的な期待を伴わせる必要があるのです」。
最後に
エージェントウォッシングは、無害なマーケティング手法のように見えるかもしれない。しかし実際には、懐疑的な見方を助長し、導入を遅らせ、熱意を失望に変えることで、エコシステム全体を損なう。
ガートナーの調査結果は厳しいものであるが、楽観できる理由もある。同社は、2028年までに日常業務における意思決定の少なくとも15%がエージェント型AIによって自律的に行われるようになると予測しており、これは2024年の0%からの増加である。さらに、2028年までにはエンタープライズソフトウェアアプリケーションの33%にエージェント型AIが搭載されると予測しており、これは2024年の1%未満からの増加となる。
真にインテリジェントなツールが動かす未来を築きたいのであれば、私たちは明確さから始めなければならない。それは、流行語を追いかける衝動に抵抗し、その代わりに真の能力で現実の問題を解決することに集中することを意味する。
