この記事は ノバセル Advent Calendar 24日目です。
こんにちは。ノバセルにてエンジニアをしております、浅田健太朗です。
この記事はこんな方向けです。
- AIエージェントについて興味がある人
- AIエージェントを使って業務をAX(AIトランスフォーメーション)したい人
はじめに
現代のビジネス環境はますます複雑化し、変化のスピードも加速しています。こうした状況下では、企業が迅速かつ的確に意思決定を行うことが不可欠です。近年注目を集めるAIエージェントは、この課題に対応できる有力なソリューションとして期待されています。
AIエージェントの最大の特徴は、人間のように「観察し、記憶し、計画を立て、行動する」能力を備えていることです。この柔軟な特性によって、従来のシステムでは対応が難しかった複雑なタスクや動的に変化する環境にも適応しやすくなります。結果として、業務プロセスの最適化やサービス品質の向上など、多様な領域で革新的な成果が期待されているのです。
本記事では、まずAIエージェントを構成する主要技術とアーキテクチャを解説したうえで、具体的にどのような業務領域で活かせるのか、特にBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）の分野を例に挙げながらご紹介します。
AIエージェントの構造と機能
AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を核とし、下記の4つの主要モジュールによって構成されます。
引用: A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents
個性（Profile）
- エージェントの属性や性格、社会的立場などを定義するモジュールです。この設定によって、エージェントの意思決定や行動パターンが変化します。
- たとえば、マーケティング担当エージェントに「大胆かつリスクテイキングな個性」を付与すると、新商品のPRでは斬新なデザインや刺激的なキャッチコピーなど、攻めの施策を打ち出す傾向が強まります。一方、「堅実で信頼重視の個性」を持つエージェントなら、既存顧客へのアップセルや綿密な定量分析をベースにしたキャンペーン設計を重視するでしょう。
- このモジュールは、後述する記憶・計画・行動と連携し、エージェント全体としての整合性を保ちます。
記憶（Memory）
- エージェントの過去の行動や観察結果を蓄積するモジュールです。短期・長期の両面で情報をストックし、将来の意思決定に生かします。
- 単にデータを蓄えるだけではなく、履歴を分析・統合することで高度な洞察を導き出します。たとえば、過去のキャンペーンで好成績を収めた要因を学習し、次回の戦略立案時にその知見を適用します。
- 記憶モジュールによって、エージェントは自発的に学習と修正を繰り返し、変化の激しい環境でも適切な行動を取り続けることができます。
計画（Planning）
- 設定された長期・短期目標を達成するため、具体的なステップを策定するモジュールです。
- たとえば、新商品の市場投入を想定したシミュレーションでは、消費者の反応を予測し、最適な価格戦略や広告施策を選び出して計画を立案します。
- 計画はリアルタイムの状況変化を考慮し、必要に応じてアップデートされます。これにより、柔軟かつ動的なプロジェクト遂行が可能になります。
行動（Action）
- 計画モジュールで立案されたステップを具体的に実行するモジュールです。外部APIの呼び出し、ツール操作、データベースとのやり取りなどを担います。
- 実行結果は記憶モジュールに再度蓄積され、次のアクションや計画修正に反映されます。
- このモジュールを通じて、エージェントは効率的かつ適応的に実務をこなすことができるようになります。
これら4つのモジュールが相互に連携することで、AIエージェントは一貫性を保ちながら高度なタスクを実行し、かつ変化への柔軟な対応を可能にしています。
BPO分野におけるAIエージェントの応用
近年、日本をはじめとする多くの国で構造的な人手不足が深刻化しています。企業が持続的に成長を目指すうえでは、限られた人材リソースをいかに効率的に活用するかが重要な課題となりました。
そこで注目されるのが、専門領域のアウトソーシングを通じて生産性向上を図るBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）です。コア業務にリソースを集中させながらも、間接部門のプロセスを外部化し、多様な知見やスキルを活用できるメリットがあります。
一方で、BPOでは業務内容が複雑化しやすく、委託先との情報共有や品質管理が課題となりやすいのも事実です。こうした課題を解決し、さらにBPOの可能性を広げる存在として、「AIエージェント」が注目されています。
以下では、前述したAIエージェントの特性をどのようにBPOに生かせるのかを見ていきましょう。
業務プロセスの最適化シミュレーション
AIエージェントを活用すると、プロセスの最適化や事前シミュレーションを容易に行えます。これにより、現場でのボトルネックを洗い出し、改善策をスピーディに検討できるようになります。
- 複数のAIエージェント同士を“仮想の担当者”とみなし、タスクの割り振りや進捗状況を共有・議論させることで、リアルタイムのプロジェクト管理ツールと連携しながらリソース配分やスケジュール調整が可視化されます。
- 異なるワークフローやアウトソーシング先を組み合わせた場合の生産性やコスト効果を事前にシミュレートし、最適なパートナー選定の判断にも役立ちます。
実際、複数のAIエージェントを活用してシミュレーションを行う「Generative Agents」のような研究も進んでおり、今後は人間主体のシミュレーションに代わってAIエージェントが主役となる可能性が高いと考えられます。これが実現すれば、BPOにおけるプロセス改善のスピードと精度は飛躍的に高まるでしょう。
サービス品質の向上
AIエージェントを導入することで、サービス品質のさらなる向上も見込めます。
- カスタマーサポート向けのエージェントを導入すれば、問い合わせ対応のスピードや正確性を自動で評価し、その結果をもとにトレーニングやマニュアル改善を提案できます。人間のサポート担当者と協働することで、顧客満足度を高い水準で保つことが可能です。
- データ処理業務においては、エージェントが入力から検証までをリアルタイムでモニタリング・最適化し、エラー率や処理コストを大幅に削減できます。これらのフィードバックは記憶モジュールに蓄積され、以後のプロセス改善に活かされます。
このように、AIエージェントはBPOにおける繰り返しが多く煩雑な業務を効率化するだけでなく、継続的に品質を高める仕組みづくりにも貢献します。前述した4つのモジュール（個性・記憶・計画・行動）が連動することで、複雑な業務状況にも対応し、成果を最大化する革新的なソリューションを提供できるのです。
最後に
AIエージェントは、BPOをはじめとする多様な分野で効率性と革新性をもたらす技術として注目を集めています。生成AIの進化と、先述した4つのモジュールを組み合わせることで、人間のような柔軟性と適応力を持ったシステムを構築できる点が最大の魅力です。
これらの技術を真に活用するためには、以下のポイントが重要になります。
- モジュールの最適化
- 個性・記憶・計画・行動を連動させ、全体として最大のパフォーマンスを引き出す仕組みづくり。
- バイアスの考慮
- 大規模言語モデル由来のバイアスを認識し、必要な補正や監視体制を整える。
- 性能評価と改善
- 使い始めて終わりではなく、長期的なモニタリングと定期的なアップデートを行う。
今後、AIエージェントがBPO業務の中核を担うだけでなく、マーケティングやカスタマーサポートなど多くの領域にも展開される可能性があります。めまぐるしく変化するビジネス環境において、その革新性はますます注目を集めることでしょう。企業のAX（AIトランスフォーメーション）を加速させるカギとして、AIエージェントがどのような未来を切り拓いていくのか、今後も目が離せません。
