AIはもはや単なるバックオフィスツールではありません。あらゆる事業部門の意思決定を強化できる戦略的パートナーです。
運用オーバーヘッドの削減を目指す場合でも、大規模な顧客体験のパーソナライズを目指す場合でも、カスタムAIエージェントが鍵となります。
AIエージェントが企業全体に導入されるにつれて、その導入管理には綿密な戦略が必要になります。最初のステップは、高速でコスト効率の高い推論を最適化するようにエンタープライズAIインフラストラクチャを設計し、エージェントにタイムリーでコンテキストに基づいた情報を継続的に提供するデータパイプラインを構築することです。
リーダーが組織全体でデジタル人材を統括する中で、人材とハードウェアのリソース確保に加え、AIエージェントのオンボーディングは企業にとって中核的な戦略的機能となるでしょう。
AIエージェントチームのオンボーディング方法は次のとおりです。
1. タスクに適したAIエージェントを選択する
人間の従業員が特定の役割のために雇用されるのと同様に、AIエージェントも実行すべきタスクに基づいて選定・トレーニングする必要があります。企業は現在、言語、視覚、音声、推論など、それぞれ独自の強みを持つ多様なAIモデルを利用できます。
そのため、ビジネス成果を達成するには、適切なモデルの選択が不可欠です。
複雑な問題を解決し、答えを導き出すためのパズルを解くには、推論エージェントを選択します。
コード生成コパイロットを使用して、開発者のコード作成、変更、マージを支援します。
現場検査や製品の欠陥を分析するためのビデオ分析AIエージェントを導入します。
汎用的な基盤モデルではなく、特定の知識ベースに基づいたカスタマーサービスAIアシスタントを導入します。
モデルの選択は、エージェントのパフォーマンス、コスト、セキュリティ、そしてビジネスとの整合性に影響します。適切なモデルを選択することで、エージェントはビジネス上の課題に正確に対応し、コンプライアンス要件を満たし、機密データを保護することができます。不適切なモデルを選択すると、コンピューティングリソースの過剰消費、運用コストの増加、そしてエージェントの意思決定に悪影響を及ぼす不正確な予測につながる可能性があります。
NVIDIA NIMやNeMoマイクロサービスなどのソフトウェアを使用することで、開発者はニーズに応じて異なるモデルを交換したり、ツールを接続したりできます。その結果、ビジネス目標、データ戦略、コンプライアンス要件に合わせて微調整された、タスク固有のエージェントが実現します。
2. データ接続によるAIエージェントのスキルアップ
AIエージェントの導入には、強力なデータ戦略の構築が必要です。
AIエージェントは、担当するタスクと事業に特化した、一貫性のあるデータストリームで最大限のパフォーマンスを発揮します。
組織知識（組織内に蓄積された知恵と経験）は、従業員の退職や定年退職によって失われがちな重要な資産です。AIエージェントは、こうした知識を蓄積し、従業員が活用できるよう保存する上で、極めて重要な役割を果たします。
AIとデータソースの接続：AIエージェントが最大限のパフォーマンスを発揮するには、構造化データベースからPDF、画像、動画などの非構造化形式まで、様々なデータタイプを解釈する必要があります。このような接続により、エージェントは、スタンドアロンの基盤モデルの能力を超えた、状況に応じたカスタマイズされた応答を生成し、より正確で価値のある結果を提供できます。
知識リポジトリとしてのAI：AIエージェントは、データを取得、処理、再利用するシステムの恩恵を受けます。データフライホイールは、情報を継続的に収集、処理、使用することで、基盤となるシステムを反復的に改善します。 AIシステムはこのフライホイールの恩恵を受け、インタラクション、意思決定、問題解決アプローチを記録し、モデルのパフォーマンスと効率を自己最適化します。例えば、カスタマーサービス業務にAIを統合することで、システムはあらゆる会話から学習し、貴重なフィードバックや質問を捉えることができます。このデータは、応答内容の精緻化と、組織全体の知識を包括的にリポジトリとして維持するために活用されます。
NVIDIA NeMoは、強力なデータフライホイールの開発をサポートし、データとモデルを継続的にキュレーション、精緻化、評価するためのツールを提供します。これにより、AIエージェントは継続的な適応と学習を通じて、精度を向上させ、パフォーマンスを最適化できます。
3. 事業部門へのAIエージェントの導入
企業がAIエージェントをサポートするクラウドベース、オンプレミス、またはハイブリッドのAIインフラストラクチャを構築し、エージェントにタイムリーかつコンテキストに基づいた情報を提供するためのデータ戦略を洗練させたら、次のステップは、AIエージェントを事業部門全体に体系的に展開し、パイロット段階から大規模展開へと移行することです。
IDCが125人の最高情報責任者（CIO）を対象に実施した最近の調査によると、企業がエージェントAIの統合を検討している上位3つの分野は、ITプロセス、業務運用、カスタマーサービスです。
AIエージェントは、各分野において、ITエンジニアのチケット発行プロセスを自動化したり、従業員が顧客対応に役立つデータに簡単にアクセスできるようにしたりするなど、既存の従業員の生産性向上に貢献しています。
企業におけるAIエージェントは、次のような用途にも活用できます。
通信事業においては、AmdocsはamAIzプラットフォームを用いて垂直統合型AIエージェントを構築し、販売、請求、サポートなど、複雑で多段階的なカスタマージャーニーに対応しています。これにより、最適化された計画から効率的な導入まで、自律型ネットワークを進化させています。これにより、ネットワークとそれがサポートするサービスのパフォーマンスを確保しています。
NVIDIAは、エンタープライズソフトウェア企業のServiceNowや、Accenture、Deloitteなどのグローバルシステムインテグレーターなど、様々な企業と提携し、ユースケースや事業部門全体でビジネスインパクトを最大化するためにAIエージェントの構築と導入を行っています。
4. AIエージェントへのガードレールとガバナンスの提供
従業員が業務を円滑に進めるために明確なガイドラインが必要であるように、AIモデルも信頼性と精度の高い出力を提供し、倫理的な境界内で動作することを保証するために、明確に定義されたガードレールが必要です。
トピック別ガードレール：トピック別ガードレールは、AIが正確な回答を提供できない領域に逸脱するのを防ぎます。例えば、カスタマーサービスAIアシスタントは、顧客からの問い合わせの解決に集中し、アップセルやオファーといった無関係なトピックに逸脱しないようにする必要があります。
コンテンツセーフティガードレール：コンテンツセーフティガードレールは、プロンプトと応答を安全か危険かに分類し、安全でない場合はカテゴリごとに違反をタグ付けすることで、人間とLLMのインタラクションを調整します。これらのガードレールは不要な言語をフィルタリングし、信頼できる情報源のみを参照するようにすることで、AIの出力を信頼できるものにします。
ジェイルブレイクガードレール：機密情報にアクセスできるエージェントが増えるにつれて、エージェントは時間の経過とともにデータ侵害に対して脆弱になる可能性があります。ジェイルブレイクガードレールは、敵対的な脅威に対処するだけでなく、LLMを標的としたジェイルブレイクやプロンプトインジェクションの試みを検出・ブロックするように設計されています。悪意のあるプロンプト操作をリアルタイムで特定することで、AIインタラクションの安全性を確保します。
NVIDIA NeMo Guardrails は、柔軟でプログラム可能なフレームワークを提供することで、AI エージェントを組織のポリシーに準拠させ、承認されたトピック内で一貫して動作させ、安全基準を維持し、推論時のレイテンシを最小限に抑えながらセキュリティ要件を遵守できるようにすることで、企業がドメイン固有のガイドラインを設定・適用できるようにします。
AI エージェントのオンボーディングを開始
優れた AI エージェントは、汎用的なものではありません。カスタムトレーニングされ、目的に合わせて構築され、継続的に学習します。
ビジネスリーダーは、AI エージェントのオンボーディングプロセスを開始するにあたり、次のような問いかけをすることができます。
AI にどのようなビジネス成果をもたらしたいか？
AI はどのような知識とツールにアクセスする必要があるか？
協力者や監督者は誰か？
近い将来、あらゆる事業部門が、それぞれのデータに基づいてトレーニングされ、それぞれの目標に合わせて調整され、コンプライアンスのニーズに合わせて調整された専用の AI エージェントを持つようになるでしょう。綿密なオンボーディング、安全なデータ戦略、そして継続的な学習に投資する組織は、企業変革の次の段階をリードする準備が整っています。
このオンデマンドウェビナーでは、企業全体でAIエージェントの導入、微調整、拡張を行うためのフィードバックを継続的に収集する自動データフライホイールの作成方法をご紹介します。
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カテゴリー：ジェネレーティブAI | ソフトウェア
タグ：Agentic AI | AI On | NVIDIA NeMo | NVIDIA NIM
出典: 元記事を読む
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