僕たちのサイト「AIと共に切り拓く、テクノロジーの未来」では、AI、特に生成AIがビジネスの現場でどう活用できるのか、その可能性を探求していますよね。最新の技術トレンドを追いかけながら、それをどう自分たちの仕事に落とし込むか、っていう視点をすごく大事にしていると思うんです。最近もOpenAIのGPT-4oやGoogleのProject Astraのニュースで持ちきりでしたけど、AIが単なるテキスト生成ツールから、もっと人間と自然に対話して、こちらの意図を汲み取って動いてくれる「パートナー」みたいになってきた感じがします。この流れを見ていて、僕が最近すごくワクワクしているのが「AIエージェント」という考え方なんです。今日はこのテーマについて、僕が個人的に考えていることを少し深掘りしてみたいと思います。

AIエージェントって、これまでのチャットボットと何が違うの？って思う人もいるかもしれません。僕のイメージでは、AIエージェントは「自律的にPDCAを回せるアシスタント」みたいな存在です。例えば、「来週の福岡出張、いい感じにセッティングしといて」と一言頼むだけで、AIエージェントが僕の過去の好み（窓側の席が好き、とか、駅近のホテルがいい、とか）を学習した上で、飛行機とホテルをいくつか候補出ししてくれて、承認したら予約まで済ませてくれる。さらに、現地の天気予報から「少し寒いみたいなので上着を忘れずに」なんてアドバイスまでくれる。そんな世界がもうすぐそこまで来ている気がするんです。単に指示されたタスクをこなすだけじゃなくて、目標達成のために自分で計画を立てて、必要な情報を集めて、タスクを実行し、結果を評価して次のアクションに繋げる。この「自律性」が、僕たちの働き方を根本から変えるんじゃないかと、本気で思っています。

「そんなSFみたいな話、まだ先でしょ？」って声が聞こえてきそうですが、実は今の技術でも、その片鱗を体験することができるんですよね。例えば、Microsoftが開発している「AutoGen」というPythonライブラリを使うと、複数のAIエージェントに役割を与えて、協力させながら一つのタスクをこなさせる、なんていうシミュレーションができます。コードを書く"エンジニアエージェント"と、それをレビューする"レビュアーエージェント"を作って、簡単なプログラムを自動で作らせる、みたいな感じです。試しに、最新のAIニュースを調べて要約してもらう簡単なエージェントを組んでみました。

# このコードはAutoGenの基本的な使い方を示すサンプルです
# 事前に pip install pyautogen を実行してください

import autogen

# APIキーなどの設定
config_list = [
    {
        'model': 'gpt-4',
        'api_key': 'YOUR_API_KEY', # ご自身のAPIキーを設定してください
    }
]

# LLMの設定
llm_config = {
    "config_list": config_list,
    "temperature": 0.7,
}

# ユーザーの代わりに指示を出すエージェント
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
   name="UserProxy",
   system_message="タスク実行者。プランを承認し、最終的な結果を受け取る役割。",
   code_execution_config={"last_n_messages": 2, "work_dir": "groupchat"},
   human_input_mode="TERMINATE"
)

# 調査と分析を行うエージェント
researcher = autogen.AssistantAgent(
    name="Researcher",
    llm_config=llm_config,
    system_message="あなたは優秀なリサーチャーです。与えられたテーマについてウェブで検索し、重要なポイントを要約してください。"
)

# グループチャットのマネージャー
groupchat = autogen.GroupChat(agents=[user_proxy, researcher], messages=[], max_round=12)
manager = autogen.GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)

# タスクの実行
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="最近発表された大規模言語モデル（LLM）のトレンドについて調査し、3つの主要なポイントを日本語で要約してください。"
)

こんな感じで、専門家チームに仕事を依頼するようにAIにタスクを投げられるようになる。もちろん、まだ完璧じゃないですけど、この方向性はすごく面白いですよね。

結局のところ、AIがどれだけ賢くなっても、AIエージェントが普及しても、最後に重要になるのは「AIに何を、どういう目的でやってもらうか」を考える人間の役割だと思うんです。このサイトでも常に語られているように、僕たちはAIに仕事を奪われるんじゃなくて、AIを「最高のパートナー」として使いこなす側にならないといけない。そのためには、こういう新しい技術のコンセプトを理解して、実際に触ってみて、「これなら自分のあの仕事に応用できるかも」って想像力を働かせることがめちゃくちゃ大事なんだと思います。僕もこのサイトで発信される情報をキャッチアップしながら、自分でも色々試してみて、未来の働き方を先取りしていきたいですね。皆さんは、AIエージェントにどんな仕事をお願いしてみたいですか？

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