自律型AIとは？仕組みやメリット、生成AIとの違いを解説

自律型AIとは、あらかじめ設定した目標を達成するために、AIが必要な行動を自律的に選択・実行するシステムです。人間による指示が必要なくなるため、大幅な業務効率化につながります。

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本記事では、自律型AIの特徴や仕組み、導入メリットなどを詳しく解説します。

自律型AIとは、AIが自律的に必要な行動を選択し、自動的に処理を行うシステムです。「自律型AIエージェント」とも呼ばれています。

AIはインプットされた大量のデータから関連性や法則性を見出して結果をアウトプットします。人間は「プロンプト」と呼ばれる指示文で、AIがアウトプットを行うために必要なタスクを細かく指示しなければなりません。

自律型AIの場合は、あらかじめ目標を設定すると、目標を達成するために必要なタスクをAIが自律的に判断して実行します。人間による指示が必要なくなるため、アウトプットまでの時間や手間を大幅に短縮できます。また、AIが過去の行動を自ら評価し、修正・改善を繰り返しながら最適化できるのも特徴です。

生成AIとの違い

生成AIとは、プロンプトを与えることによって、AIが文章や画像、音声、動画などのコンテンツを自動で作成する技術です。インプットされたテキストデータや画像データなどの特徴を学習し、世の中にはないオリジナルのコンテンツを生み出せるメリットがあります。

自律型AIと生成AIは、活用の目的が大きく異なります。

自律型AIは、AIが自律的に意思決定を行うことで業務改善や効率化につなげることが主な目的です。データ検索の効率化や顧客対応の自動化、営業戦略の精度向上など、さまざまな業務の生産性を高める役割があります。

一方の生成AIは、クリエイティブ業務の効率化や質の向上が主な目的です。グラフィックデザインやマーケティングの専門知識がなくても独自のコンテンツを生み出すことができます。コラム制作やメールマガジンの本文作成、プレゼン資料に使用する画像制作といった形で活用が可能です。

ルールベース型AIや自動化システムとの違い

ルールベース型AIや自動化システムは、あらかじめ決められたルールに沿って動くのが特徴です。

例えば、次のような作業をシステムが行うには、人間の命令や判断が必要になります。

• Web上で特定の行動をとったユーザーに対してポップアップを表示する
• 商品の在庫量が一定量を下回ったら自動で再発注する

ルールベース型AIや自動化システムの具体的なツールとしては、RPA（ロボティックプロセスオートメーション）やMA（マーケティングオートメーション）、チャットボットなどがあげられます。

一方、自律型AIは人間によるルール設定が不要で、より効率的に工程を進められるため、ルールベース型AIや自動化システムよりも先進的な仕組みだといえるでしょう。
 

AIエージェントとの違い

AIエージェントとは、車の自動運転や、パーソナルアシスタントが可能なチャットボットなど、特定の領域でタスクを自律的に遂行するためのシステムです。

自律型AIもAIエージェントも、AIが自律的にタスクを遂行する点で共通していますが、自律型AIは、より人間の介入が少ないのが特徴です。金融業界の市場動向調査や物流ルートの最適化など、複雑な環境での判断を必要とするタスクにも対応しやすいのが自律型AIのメリットといえるでしょう。

「一定の範囲・特定目的に特化したタスク自動化ツール」がAIエージェント、「より広い領域での自律的な判断・実行を可能とする包括的な意思決定エンジン」が自律型AI、といった位置づけです。

ただし、自律型AIやAIエージェントは比較的新しい技術で、定義も明確に定まっていないのが現状です。

自律型AIを導入することで、主に次のようなことが可能になります。

• 段階的なタスクの実行
• データ分析・施策の提案
• レコメンデーション

それぞれの活用方法について解説します。
 

段階的なタスクの実行

自律型AIを活用すると、段階的なタスクを自動的に実行できます。営業活動で例えると、「予定確認→アポイントメント獲得→スケジュール予約→担当者のアサイン」のような流れが自動で完結します。

従来、このような自動的なワークフローを構築するには、それぞれのタスクをプログラムすることで人間が指示を与える必要がありました。ワークフローを構築する方法は手間や時間がかかるだけでなく、プログラムされていないイレギュラーな事態の対応にも不向きです。

その点、自律型AIは最終的な目標を設定するだけで、ゴールに至るまでのプロセスを自ら判断でき、その処理も自動的に行われます。人間の介入範囲が最小限に抑えられるため、より効率的なワークフローの構築やタスクの遂行が可能です。

データ分析・施策の提案

膨大な量のデータを効率良く処理することも自律型AIの得意分野です。顧客情報やニーズ、市場動向などに関するデータを学習させることで、データ同士の関連性や法則性にもとづいた分析を行えます。

分析後の作業を自律的に実行できるのも特徴です。本来、データを分析した後は、グラフや表を使って結果を可視化したり、分析結果をもとにアクションプランを策定したりするのが一般的です。適切な目標が設定された自律型AIなら、分析作業からタスクの選択・実行までを自動的に処理できます。
 

レコメンデーション

レコメンデーションとは、顧客一人ひとりに対して、おすすめ商品・サービスを提案できる仕組みです。顧客の属性や行動傾向といったデータを分析することで、各顧客のニーズや嗜好が明らかになり、それをもとに最適と考えられる商品やサービスを提示できます。

本来、レコメンデーションの仕組みを構築するには膨大な量のデータを処理する必要がありますが、自律型AIなら効率的な処理が可能です。また、提案に対する顧客の反応を評価しつつ、より良い提案を行えるのも強みだといえるでしょう。

自律型AIを用いたレコメンデーションを実施することで、販売効率や顧客満足度の向上といった効果が期待できます。
 

自律型AIを導入するメリットは次の通りです。

• 業務効率化や生産性向上につながる
• 状況にあわせた臨機応変な対応が可能
• データドリブンな意思決定を行える
   

業務効率化や生産性向上につながる

自律型AIは、自動的に業務を遂行できるため、業務効率化や生産性向上につながります。

人間の介入が少なくなることで業務の遂行にかかる時間が減り、節約できた時間でコア業務に注力できるようになります。
 

状況にあわせた臨機応変な対応が可能

自律型AIは優れた拡張性を持ち、状況の変化に応じて臨機応変な対応が可能です。

大量のデータを迅速に分析し、高精度な意思決定を行うことで、変化の激しい市場環境や顧客のニーズの変化といったトレンドも踏まえたうえで、タスクを決定できます。

また、24時間365日稼働でき、営業時間外であっても定型的なメッセージの返信に留まらず、AIが柔軟に対応してくれます。
 

データドリブンな意思決定を行える

ビジネスを成功させるには、感覚や過去の経験だけで判断するのではなく、客観的かつ正確なデータにもとづいた意思決定が不可欠です。自律型AIは、大量のデータを高速かつ正確に分析する能力を持ち、企業が直面するさまざまな課題に対して最適な解決策を提供できます。

データドリブンな意思決定の仕組みを構築するには、膨大な量のデータを処理しなければなりません。これを人間だけで処理しようとすると、高度なスキルを持った人材を新たに採用・教育したり、データ収集や分析などの作業量が増大したりと、大きなコストや手間が発生します。

一方、自律型AIは一連のプロセスを自動的に処理し、意思決定に必要なデータを素早く整理できます。このような利点を活かせば、データドリブンな意思決定の環境を構築しやすくなります。
 

自律型AIを活用する際は、いくつか押さえるべきポイントが存在します。それぞれのポイントを理解して、自律型AIを最大限に活用しましょう。
 

「AIは間違えることがある」と認識する

進化を続けるAIのなかでも、特に自律型AIは比較的新しい技術に位置します。現状ではまだ技術が確立されていないことから、AIがミスを犯すことも考えられます。

自律型AIを導入すると、生産性の向上やコスト削減といったさまざまなメリットをもたらしますが、隠れたリスクもあるため、出力結果をどのように活用するかは人間が判断することが大切です。

費用対効果を慎重に検討する

自律型AIの導入には、初期投資や時間的リソースが必要です。既存の業務プロセスやシステムとの連携を図るための準備や調整にも工数が掛かります。

導入コストを最適化するためには、以下のような戦略が有効です。

• 段階的な導入：全社的な一括導入ではなく、特定の部門や業務から試験的に導入し、効果を検証しながら拡大することで、リスクとコストを抑える
• クラウドベースのサービス活用：オンプレミス型のシステム構築に比べ、費用や導入工数を抑えられるクラウドベースのAIサービスを利用し、初期投資を削減
• 見積もりで費用を事前に確認：導入予定のベンダー複数社から事前に見積もりを取り、各社の機能や費用を比較

これらを組み合わせて導入に伴うコストを抑えつつ、効果を最大限引き出しましょう。
 

AIに学習させるデータの精度を高める

自律型AIは膨大なデータをもとに動作するため、事前のデータ準備と品質管理が欠かせません。データに欠損や誤りが多いと、AIのパフォーマンスが十分に発揮されず、予測を誤ったり、アウトプットの精度が下がったりします。

AIに学習させるデータの精度を高めるには、データのクレンジングを徹底し、正確なデータ収集を行うことが不可欠です。さらに、個人情報など機密性の高いデータを扱う場合は、不正アクセスや情報漏洩のリスクを最小限に抑えるため、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
 

AIに精通した人材が運用する

自律型AIは、一定のタスクを自動で実行する能力を持っていますが、完全な自律性には限界があります。特に、目標設定や異常時の対応など、AIが苦手とする領域では人間の介入が不可欠です。

とはいえ、AI技術に精通した人材の確保は容易ではありません。もし、社内にAIのノウハウを持つ人材がいない場合は、外部の専門機関やパートナー企業との協力が効果的です。例えば、ITコンサルティング会社やシステムベンダーの支援を受けることで、社内に専門人材がいなくても自律型AIの運用が可能となるでしょう。
 

自律型AIは、製造や物流など、さまざまな業界で活用が進んでいます。ここでは、自律型AIの活用事例を業界別に紹介します。
 

製造｜製造プロセスの自動化・最適化

製造業では、生産現場で蓄積された幅広い種類のデータを活用し、製造プロセスの自動化や最適化が可能です。自律型AIは基幹システムや生産管理システム、作業ロボットなどと連携できるケースが多く、それらのシステムや機器からデータを効率良く収集・分析できます。データを活用すると、品質検査の自動化や生産計画の最適化、予知保全などにつながります。
 

物流｜自動運転・配送ルートの最適化

物流業では、自動運転や配送ルートの最適化などに自律型AIが活用されています。センサーやカメラから道路の状況や周辺環境を把握し、それに合わせて自動走行が可能なので、配送の効率化や、運転手の疲労によるケアレスミスの予防などにつながります。また、自律型AIの分析によって明らかになった交通情報をもとに、最適な配送ルートを導き出すことも可能です。
 

金融｜投資戦略の提案

目的に沿って膨大な量のデータを処理できる自律型AIは、金融業における市場のデータ解析や調査レポートの作成に役立ちます。自律型AIを活用すると、文献や資料、Webサイトなどから効率良く情報を収集することが可能です。金融機関における迅速な意思決定をサポートしたり、金融市場における投資戦略の最適化につながったりと、さまざまな効果をもたらします。
 

医療｜診断・処置の補助

医療分野では、さまざまな医療データにもとづいて患者のデータを分析できます。それにより、一人ひとりの患者に適した治療方法を提案できるメリットがあります。また、診察中に会話内容をテキスト化し、カルテの記録や紹介状の作成など、さまざまな自動化に対応したツールも登場しています。
 

自律型AIは、目標達成に向けて必要な一つひとつの作業を自ら判断して実行できるのが利点です。機械に対する指示や条件の設定といった機会を抑えられるため、より効率的に目標達成へと近付けます。

自律型AIは新しい概念で、進化の途中でもあります。また、隠れたリスクも存在するので注意が必要です。AIを初めてビジネスに導入するなら、「AIをもっと手軽に」がコンセプトのHubSpotの「Breeze」を検討してみてはいかがでしょうか。

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