Hello there, ('ω')ノ
～「話すAI」から「動くAI」への進化～
ChatGPTなどのAIは、これまでは「質問→回答」のやりとりに特化していました。 しかし今、多くの企業や開発者が目指しているのは、「会話するだけでなく、動けるAI」＝AIエージェントの活用です。
ここでの“動く”とは、
- 情報を探す
- 外部ツールを使う
- 複数ステップの処理をこなす といった実作業の一部をAIが代行することを意味します。
🤖 エージェント的LLMとは？
✅ 一言で言うと：
考える（推論）＋ 行動する（ツール実行）＋ 結果を見て判断し直す というループを自律的に繰り返せるLLMのこと。
つまり、以下のような力を持つAIです：
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 思考 | タスクを理解し、最適な手順を考える（Reason） |
| 行動 | 必要な操作を実行する（Act） |
| 観察 | 実行結果を受け取り、内容を分析する（Observe） |
| 再思考 | 結果に応じて次の行動を選ぶ（Re-plan） |
これが、ReAct構造を発展させた「LLMエージェント」の基本構造です。
🧭 実例：営業支援AIエージェントの流れ
目的：新規リードにメールを送り、反応に応じて営業日程を調整する
- リード情報をCRMから取得（ツール呼び出し）
- 相手に合わせた提案文を作成（LLM生成）
- メールAPIで送信（外部実行）
- 数日後に返答が来たら内容を要約（再入力）
- 日程調整ツールと連携して、候補日を提示（自動処理）
➡ AIが複数のツールやデータを連携しながら“働く”ことが可能になります。
🔧 実装に必要な構成要素
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| タスク実行ループ | Reason → Act → Observe のループ設計（ReAct構造） |
| ツール群 | API・データベース・ファイルアクセスなど外部実行手段 |
| 実行制御モジュール | 実行状況の管理（例：LangChain、Autogenなど） |
| 状態保持とログ | セッションや中間結果を管理し、過去の文脈を反映 |
| 安全設計 | 実行前の承認フローや制限設定（例：意図しないメール送信防止） |
💼 エージェント的LLMの活用シーン
| 業務カテゴリ | 活用例 |
|---|---|
| 人事 | 面接日程調整、求人文作成、応募対応 |
| 総務 | 会議室予約、社内問い合わせ対応、備品管理 |
| 情報システム | システム利用申請処理、アカウント作成支援 |
| 営業 | リード整理、資料生成、顧客フォロー自動化 |
| 経理 | 請求データの処理、ミスチェック、仕訳提案 |
🧠 人とAIの“役割分担”がポイント
AIが完璧に全ての作業を代行するわけではありません。 大切なのは、次のような“人との協調”を意識した設計です。
| 項目 | 例 |
|---|---|
| AIが得意な部分 | 定型処理、情報整理、文書生成、API実行 |
| 人が確認する部分 | 最終判断、重要通知の確認、感情の判断 |
| 協調の仕組み | 「人間の承認を挟む」「Slack通知だけ送る」など |
🚀 実装ツール例（参考）
| ツール | 用途 |
|---|---|
| LangChain | マルチツール連携・エージェント構成支援 |
| OpenAI Functions | 外部ツール呼び出しの関数設計 |
| AutoGPT / AgentOps | 自律的なタスク遂行＋ログ管理 |
| Zapier / Make | ノーコードのワークフロー自動化 |
| Slack / Notion / Google Workspace | 実際の業務ツールと連携可能 |
✅ まとめ：「話すAI」から「働くAI」へ
- エージェント的なLLMは「考える＋動く」を繰り返すAI
- 外部ツールとの連携により、実務を巻き取るAIアシスタントに進化
- ポイントは「段階的な実行」「ツールとの橋渡し」「安全な制御」
- 人との協業が前提となる実装設計が重要
Best regards, (^^ゞ
