編集者注：この記事は、エージェント型AI、チャットボット、コパイロットの最新技術と実世界における応用例を探求する「AI On」ブログシリーズの一部です。このシリーズでは、高度なAIエージェントを支えるNVIDIAのソフトウェアとハードウェアについても取り上げています。これらのAIエージェントは、AIクエリエンジンの基盤となり、洞察を収集してタスクを実行し、日常の体験を変革し、業界を再構築します。
AIエージェントは、今後3年以内にほとんどのビジネスタスクに活用されると予想されており、人間とエージェントの効果的な連携により、高価値タスクにおける人間の関与が65%増加すると予測されています。
AIエージェントは、状況や結果に基づいて学習、推論、調整することで、効率目標の達成と上回りに貢献します。AIエージェントがビジネス戦略においてますます中心的な存在になるにつれ、AIがどのような分野で効果を発揮し、投資を正当化するのかを理解することは、リーダーにとって不可欠です。
エージェント型AIがチームのパフォーマンスを向上させる6つの方法と、その効果を測定するための実用的なヒントをご紹介します。
1. AIエージェントによるソフトウェア開発の加速
AIエージェントはインテリジェントなコパイロットとして機能し、コード生成、テスト、デプロイメントの自動化を支援します。
AI によってキュレートされた情報とドキュメントのコンテキストを提供することで、エラーを早期に特定し、高品質で迅速なリリースを実現します。また、新規エンジニアのオンボーディングを迅速化できます。
例えば、NVIDIA ChipNeMo は、カスタム大規模言語モデル (LLM) 上に構築され、NVIDIA 社内のチップ設計データでトレーニングされた専門エージェントのチームです。このエージェントは、設計、検証、ドキュメント作成を担当する 5,000 人の NVIDIA エンジニアの作業時間をわずか 1 年で 4,000 日短縮しました。
導入以来、ChipNeMo は以下の成果を上げています。
NVIDIA Nemotron を使用したエージェントの構築と、NVIDIA NeMo Agent Toolkit を使用した AI コード生成の改善についてご覧ください。
2. データに基づく意思決定の促進
エージェントは、あらゆる業界の企業が、投資や事業戦略など、重要な意思決定に必要な複雑で時間的制約のあるデータから容易に洞察を引き出すことを支援します。
ブラックロックのAladdin Copilotは、数百の金融機関で数千人のユーザーに利用されている組み込みAIアシスタントです。このアシスタントにより、チームはシンプルなテキストプロンプトを通じてポートフォリオの洞察を獲得し、投資リサーチを評価し、利用可能な現金残高を監視することができます。これにより、リサーチ時間を数分から数秒に短縮し、データに基づく投資判断を強化しました。
VAST Dataは、エージェントを使用して社内外のソースから情報を迅速に収集・統合しています。これにより、営業チームは顧客アカウントに関する有用で最新の洞察に迅速にアクセスできます。
3. IT運用の最適化
エージェントは、インフラストラクチャのプロアクティブな監視や意思決定の自動化など、IT運用の維持に優れています。
IT運用におけるAIエージェントのメリット：
変化の激しい通信環境において、エージェントはリアルタイムのパフォーマンス指標を分析し、サービス障害を予測することで、ネットワーク管理を支援します。例えば、Telenor Groupは、通信ネットワーク構成向けのNVIDIA Blueprintを統合し、5G以降のパフォーマンス要件を満たすインテリジェントで自律的なネットワークを展開しました。
4. 産業および製造オペレーションの効率化
現実世界とインタラクションできるビデオ分析AIエージェントは、組立ラインを監視し、品質チェックや異常検知を行うことができます。
ペガトロンは、PEGA AI Factoryプラットフォームを開発し、過去4年間で全社的なAIエージェント開発を400%加速させました。さらに、同社のデジタルツインプラットフォームPEGAVERSEはNVIDIA Omniverseプラットフォーム上に構築されており、エンジニアは生産ラインを建設する前に仮想的にシミュレーション、テスト、最適化できるため、工場建設時間を40%短縮できます。
ペガトロンはまた、ビデオ検索と要約のためのNVIDIA AI Blueprintを搭載したビデオ分析AIエージェントを使用して組立プロセスを強化し、組立ラインあたりの人件費を7%削減し、不良率を67%削減しました。
シーメンスは、Industrial Copilotを通じて生成AIをソリューションに導入し、リアルタイムの工場データを活用して保守技術者や現場のオペレーターを支援しています。メンテナンスエンジニアへのインタビューによると、これによりリアクティブメンテナンス時間を平均25%削減できる可能性があることが示されています。
Foxconnは、デジタルツインとAIエージェントを活用して生産ラインを最適化し、導入時間を50%短縮するとともに、ロボットのシミュレーションを行い、品質と安全性をリアルタイムで監視しています。
5. カスタマーサービスの強化
エージェントは大規模なカスタマーサービス対応に優れており、数千件もの問い合わせを同時に処理することで顧客の待ち時間を短縮しています。
AT&Tの従業員と契約社員は、「Ask AT&T」と呼ばれる生成AIソリューションを使用しています。このソリューションには100以上のソリューションとエージェントが運用されています。NVIDIA NeMoとNIMマイクロサービスによって提供されるLLMで構築されたAsk AT&Tは、関連ドキュメントの取得と日常的な問い合わせの自動解決を支援します。
24時間365日対応のパーソナライズされたサポートを提供するAsk AT&Tは、メール、会議、過去の取引から組織情報を呼び出し、状況に応じた提案を提供します。また、エージェントのパフォーマンスを継続的に向上させるために、データフライホイールを用いたリアルタイムフィードバックループがシステムに組み込まれています。
これらの自動化サービスにより、コールセンターのトランスクリプト分析コストが84%削減されました。
6. パーソナライズされた教育の提供
AIエージェントは、個別学習支援をよりアクセスしやすく、拡張性と効果の高いものにすると同時に、教員がより深い指導に専念できるようにします。
クラス規模の急増とTA（ティーチングアシスタント）不足に直面したクレムソン大学は、NVIDIA Blueprint for retrieval-augmented generation（検索拡張生成）を使用して構築されたAI搭載TAを開発し、学生が難しい概念を理解できるよう支援します。
この仮想TAは、単に答えを提供するだけでなく、学生に問題を段階的に解説することで、積極的な問題解決と批判的思考を促し、より深い理解と学問的誠実さを促進します。
このTAはまた、コースの内容、課題の締め切り、学生の提出物に合わせて、フィードバックとヒントを個別に提供します。24時間365日稼働し、登録人数に関係なく、すべての学生にタイムリーでカスタマイズされたサポートを提供します。
AIエージェントの成功はどのように測定できるでしょうか？
AIエージェントの影響を測定することは、単なるチェックリストのチェック項目ではなく、投資効果を最大化するために不可欠です。ユーザーが成功をどのように定義するかが、これらのシステムがどれだけ価値を提供するかを直接左右します。多くの場合、企業は明確な測定フレームワークなしにエージェントを導入するため、投資収益率の証明や改善領域の特定が困難になっています。
評価戦略を策定する際には、目標達成に最も重要な指標を検討する必要があります。例えば、次のようなものです。
採用とエンゲージメント：テクノロジーが受け入れられているかどうかを追跡します。指標には、エージェントとやり取りする対象ユーザーの数、頻度、セッションの長さなどが含まれます。エンゲージメントが高いということは、エージェントが日常的に効果的なサポートを提供していることを意味します。
タスク完了：使用状況だけでなく、成果にも着目します。エージェントが処理するタスクやリクエストの数と、人間の介入なしに完了する部分を測定します。ソフトウェア開発においては、自動コード生成率を測定することで、ソフトウェア開発のどの程度がエージェントによって行われているかを確認できます。自動タスク完了率が高いということは、従業員がより価値の高い作業に時間を割けることを意味します。
生産性と効率性の向上：節約された時間を定量化します。 IT 問題解決時間、意思決定のためのレポート生成時間、カスタマーサービスインタラクションの平均処理時間といった指標は、明確な効率性の向上を示すのに役立ちます。
ビジネス成果：エージェントのパフォーマンスを収益に結び付けます。これは、サポートにおけるインタラクション単価、ソフトウェア開発における市場投入時間、IT 運用における計画外ダウンタイムの削減など、さまざまな意味を持ちます。
高品質なユーザーエクスペリエンス：システムが信頼性と効率性の両方を備えていることを保証します。開発者向けのコード品質スコア、データに基づく意思決定における予測精度、サービスシナリオにおける顧客満足度スコアなどを検討してください。
重要なポイント：AI エージェントの成功は、単なる数字で測るだけでは測れません。導入率、効率性、精度、そしてビジネスへの影響がすべて重要です。適切な指標の組み合わせを事前に選択することで、企業は成功を検証しながら、エージェントが価値を提供する方法を継続的に改善・向上させることができます。
お客様が AI アプリケーションを導入して日常業務を変革し、投資収益率（ROI）を向上させている事例については、こちらをご覧ください。
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カテゴリ: データセンター | ジェネレーティブ AI | ハウツー
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