用語集: サイバーセキュリティ用語と定義

エージェンティック AI とは何ですか?

エージェント AI は、システムが相互に対話し、自律的に意思決定を行う能力を与える人工知能の専門分野です。 これらの「エージェント」は、単に静的なルールに従うのではなく、環境を認識し、学習するためのデータを積極的に探し、それに応じて行動を調整し、許可されている場合はアクションを実行します。これらはすべて、人間の関与を最小限に抑えて行われます。 このアプローチにより、インテリジェント テクノロジーは、デジタル サービス、ロボット工学などの分野で、課題に積極的に取り組み、最適な結果に向けてリアルタイムで対応できるようになります。 

エージェント型AIについて理解する

画像認識や言語翻訳など、単一のタスクに重点を置く従来の AI ツールとは異なり、エージェント AI は継続的な学習と意思決定を重視します。 従来の機械学習ソリューションでは、さまざまなソースやモデルから情報を収集して照合し、その結果に基づいて意思決定を行うために、人間の介入が必要になることがよくあります。 対照的に、「エージェントインテリジェンス」とも呼ばれるエージェント AI は、独自のロジックとアクションを継続的に改良します。 この相互接続された動的なフィードバック駆動型のプロセスにより、これらのシステムは周囲とより効果的に相互作用できるようになり、新しいレベルの「AI エージェンシー」が生まれます。

エージェント型AIの例は何ですか？

エージェント AI は、特定の好みや要件に基づいて旅行を計画する旅行代理店と同様に機能します。 たとえば、ユーザーは旅行日、予算、希望する航空会社、特定の場所のビーチ近くのホテルの希望、到着翌日の午後 7 時にホテル近くで 2 名でのディナーの予約などを示すことができます。 

エージェント AI は、この入力を個別のタスクに分割し、特殊な大規模言語モデル (LLM) に委任します。 まず、選択した航空会社に関連付けられた LLM に接続し、予算の制約、ロイヤルティ ステータス、深夜便の選択などのユーザーの好みを考慮して、適切なフライトを特定します。 AI は到着時間に基づいてホテルの予約日を決定し、深夜便の到着の翌日からのみ宿泊が必要であることを認識します。 次に、ホテルベンダーの AI モデルに接続し、保存されている支払い情報を使用してビーチ近くの部屋を予約します。これにより、機密データはベンダーではなく AI によって安全に保護されます。 

次に、AI は予約したホテルの位置情報を使用して、近くでディナーの予約を行います。 事前に設定されたタイムライン（夜間飛行のため予約は旅行の 2 日目に行う必要があることを認識）を考慮し、特定の予約サービスの AI モデルと連携して予約を完了します。

このプロセスは、エージェント AI が複数のドメインにわたってタスクをインテリジェントに調整し、複雑なユーザー要求を効率的に満たす方法を示しています。

それが重要である理由

エージェント AI は単なる自動化を超えて業界を変革しています。 自動化されたワークフローは通常、反復的なタスクを処理しますが、エンドツーエンドのワークフローには不十分であり、真の自律性に欠けています。 一方、エージェント AI システムは、新しいデータを取り込み、変化する状況を解釈し、戦略的な選択を行うことができます。 ネットワーク管理から金融サービスに至るまで、変化の激しい環境において、この俊敏性は、高いパフォーマンスを維持し、脅威を迅速に封じ込め、市場の変化を活用するために不可欠です。 エージェント AI を導入する企業は、業務効率を最大化し、オーバーヘッドを削減し、よりパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供できます。

実世界のapplications

  • 健康管理： 病院はエージェント AI を活用して患者のバイタルサインを監視し、タイムリーな介入を提案します。 インテリジェントエージェントは、リアルタイムの健康指標を処理することで、医師が治療計画を即座に調整するのを支援します。 
  • ロボット工学: 自律型マシンは、高度な意思決定アルゴリズムを使用して、工場、倉庫、または危険な環境内を移動します。 継続的な相互作用と学習を通じて、人間による直接の指示なしにタスクを調整し、検査を実行し、メンテナンスの問題を検出できます。 
  • 財務: エージェント AI アルゴリズムは、取引を実行し、ポートフォリオを管理し、信用リスクを迅速に評価します。 変動するデータを数ミリ秒単位で解釈する能力により、収益性とリスク軽減の新たな可能性が開かれます。 
  • サイバーセキュリティ: 高度な脅威が増加する中、エージェント インテリジェンスは、セキュリティ チームが手動で対応するよりもずっと前に、異常を検出し、悪意のあるアクティビティを隔離し、即座に対応することができます。

課題を乗り越える

その可能性にもかかわらず、エージェント AI は障害に直面しています。 エージェント/LLM の相互運用性とレガシー データ ソースへのアクセスには、アクセス制御とセマンティクスに関する共通の合意が必要です。 これらの自律エージェントは影響力のある決定（機密データや重大な結果が関係する場合もある）を下す可能性があるため、意思決定には倫理的な考慮が求められます。 さらに、継続的な学習プロセスを実行するための計算要件はかなり大きく、堅牢なインフラストラクチャと慎重なリソース管理が必要になります。 組織は、明確なガバナンス フレームワークを確立し、リアルタイムのインテリジェンスを維持するスケーラブルなシステムに投資することで、これらの問題に対処する必要があります。

今後の見通し

ハードウェアのコストが下がり、アルゴリズムが進化するにつれて、エージェント AI の採用は増加するばかりです。 AI システムがある領域の知識を別の領域に適用することを学習するメタ学習と転移学習の研究は、より多用途で人間のような知能の実現を約束します。 さらに、説明責任、プライバシー、信頼に関する業界のガイドラインとポリシーを設定することで、このテクノロジーの責任ある成長を継続的に形作っていくことになります。

F5はどのようにしてエージェント型AIを実現するのでしょうか？

F5 は、AI システムとアクセスが必要な分散データ ソース間の安全で高性能な接続を提供することで、エージェント AI を実現します。 F5 の統合ネットワークおよびセキュリティ機能 (ポリシーベースのアクセス制御、転送中の暗号化、高度なトラフィック管理など) は、エージェント AI が効率的かつ安全に動作するための強固な基盤を構築します。 F5 は、データへのシームレスなアクセスを容易にすることで、組織がエージェント AI の潜在能力を最大限に引き出し、インテリジェントな意思決定と優れた運用を実現できるようにします。

F5 がエンタープライズ AI 導入をどのように実現するかについて詳しくは、当社の AI ウェブページをご覧ください。