AIエージェントの次の段階：2025年に注目すべきトレンド

(cbinsights.com)

13 ポイント投稿者 xguru 2025-03-07 | 1件のコメント | WhatsAppで共有

AIエージェントは、ユーザーに代わって複雑な業務を最小限の介入で実行するLLMベースのシステムであり、企業活動において急速に増加している

1. 汎用AIエージェント分野を支配するビッグテックと主要LLM開発企業

ビッグテック企業および主要LLM（大規模言語モデル）開発企業は、2025年により低コストで高性能なAIエージェントを大衆化させる見込み
モデルコストは毎年約10分の1に低下しており、オープンモデルとクローズドモデル間の性能格差も徐々に縮小しているため、エージェント開発に有利な環境が整いつつある
特にOpenAIは、週間アクティブユーザー4億人のChatGPTを基盤に独自のAIエージェント**'Operator'をリリースする予定で、KlarnaやUberのような企業はすでに顧客サポート向けAIエージェント**をOpenAIと協力して構築中
LyftはAnthropicと協力して顧客サポートエージェントを導入し、問題解決時間を87%短縮する成果を上げた

AIエージェントのスタートアップは、顧客データと深く連携した特化型ソリューションを開発することで競争力を強化していくと見られる
現在は顧客サポート、コーディング、営業、一般的な企業ワークフローなどの汎用分野が主流であり、今後はこれらの分野でデータと統合ワークフローを深く活用する企業が差別化を実現すると予想される
特に業界別バーティカルソリューション（例：ヘルスケア、金融サービス）が急速に成長する見込みであり、規制が厳しくデータ感度の高い分野で、業界別の専門性を備えたAIエージェントが広がっていくとみられる
ヘルスケア分野のHippocratic AIはデータ統合と説明可能なAIで注目を集めており、Norm AIはコンプライアンスワークフロー特化でCiti Venturesなどから投資を誘致している

現在分散しているAIエージェントの開発・管理環境は徐々に構造化され、分野別に特化したソリューションが登場している
主なインフラ分野:
- データキュレーション(Data Curation): 企業の非構造化データをAIが利用できる形に変換するソリューション(LlamaIndex, Unstructured など)
- Web検索とツール活用(Web Search & Tool Use): AIベースのWeb自動化ツール(Browserbase など)
- 評価とモニタリング(Evaluation & Observability): AIエージェントの信頼性と正確性を継続的に監視するツール(Langfuse, Haize Labs, Coval など)
また、すべての機能を一度に提供する統合AIエージェント開発プラットフォームが注目を集めており、特にノーコードおよびローコードソリューションを通じて、AIの専門知識がないユーザーでも簡単にエージェントを開発できるよう支援している

調査によると、企業の63%がAIエージェントを今後12か月以内に非常に重要な戦略と見ており、単純な実験から本格的な導入段階へと移行している
Twilioのような既存の企業向けソフトウェア企業が、自社製品や社内業務にAIエージェントを統合し、市場の成熟度を高めている
しかし、次のような主要課題が存在する:
- 信頼性とセキュリティ（回答者の47%が主要な懸念事項として指摘）
- 技術的実装の難しさ（41%）
- 人材およびスキル不足（35%）
企業はデータプライバシー、既存システムとの統合の問題を解決し、AI導入のための専門人材の確保に注力する必要がある
**'Human-in-the-loop'（人間が介在するAI監督方式）**を活用したり、データインフラを堅牢に構築したりすることが、AIエージェント導入成功の鍵となるだろう

konsent 2025-03-07

現在でも業務・個人の両方のケースでAIを非常にうまく活用していますが、エージェントがどうなるのかも楽しみです