最近、Agentic AI、AI Agent、Agentという言葉がよく出てくるようになった。正直なところ、データ・アナリストやサイエンティストであっても、業界の人々はこれまで、こうしたAI関連のトレンドやバズワードに少し抵抗があった。

テクノロジー分野の急速な発展は、時として人を圧倒し、時代に追いつき続けるべきかどうか悩み始めることがある。

しかし、無視できない現実がある。実務家がこれらの概念を理解しようと努めなければ、数年以内に業界から淘汰される危険性がある。これは明らかに望ましい選択肢ではない。

その結果、業界の専門家たちはこれらのコンセプトをさらに深く掘り下げることにした。

この記事の目的は、AIインテリジェンス、自律型AI、インテリジェンスの類似点と相違点を説明し、これらの概念をできるだけ簡潔かつ明快に説明することである。もしあなたがこの分野を初めて学ぶのであれば、この記事は有用な入門書となるだろう。

ある業界交流会で、専門家と同僚が自律型AI、AIインテリジェンス、インテリジェンスという用語について議論した。一見すると似たような意味に見えるが、実際には根本的な違いがある。以下は、これら3つの理解についての詳細な説明である。

代理店

最も広い意味で、知的な存在とは、次のようなことができるすべての人のことである。 知覚環境 さらに 行動を起こす に到達することを目指している。 特定ターゲット それはソフトウェアであったり、ハードウェアであったり、あるいは人間であったりする。 インテリジェンスの鍵は 自治 歌で応える 目標指向単純な自動タスクから複雑な意思決定プロセスまで、さまざまな環境で働くことができる。注目すべきは、インテリジェンスは必ずしもAI技術を必要としないということだ。単純なルールや事前に定義されたロジックに基づいてタスクを実行することができる。 インテリジェンスの概念は非常に汎用的で、最も単純な自動化装置から複雑なソフトウェア・システムまで、あらゆるものをカバーする。

例えば、こうだ。 サーモスタットは典型的なインテリジェンスである。周囲の温度を感知し（環境を感知し）、室温を設定されたレベルに維持する（目標を達成する）ために、あらかじめ設定された温度に従って暖房または冷房システムをオンまたはオフにする（行動を起こす）。サーモスタットは、これらの機能を実行するためにAIに頼るのではなく、あらかじめ設定されたルールに従うだけである。 このルールベースのインテリジェンスは、現在でも多くの自動化システムで重要な役割を果たしている。

AIエージェント

AIインテリジェンスとは、人工知能を搭載した知能のことである。単純なルールベースのシステムと比較して、AIインテリジェンスは、機械学習、自然言語処理、知識表現、推論などのAI技術を使用して意思決定を支援することで、より複雑なタスクを実行することができる。 AIインテリジェンスの核となる利点は以下の通りである。 学習能力 歌で応える アダプティヴ.

これらの知性をより高度なものにしているのは、一歩引いたところから見ることができるからだ。 データから学ぶ属新しい環境への適応そして、それを常に使う過程で 自らのパフォーマンスの向上これによりAI知能は、自然言語の理解や画像の認識など、より複雑で動的なタスクを処理できるようになる。 これにより、AI知能は、自然言語を理解し、画像を認識し、予測を行い、決定を最適化するなど、より複雑で動的なタスクを処理できるようになる。

例えば、こうだ。 バーチャルアシスタントSiriやAlexaは、典型的なAIインテリジェンスである。ユーザーの音声コマンドを理解するための自然言語処理、応答を最適化するための機械学習、リマインダーの設定や音楽の再生などのタスクを実行するためのその他のAI技術を使用している。 AI技術が進化し続けるにつれ、AIインテリジェンスは、カスタマーサービス、スマート・レコメンデーション、自動取引など、さまざまな分野でますます利用されるようになっている。

今日のAIモデルの多く（例えば、GPTのような大規模な言語モデル）は、ワークフローに統合されたときにインテリジェンスとして機能することができるが、モデル自体は完全に自律的ではない。

その結果、より高い自律性と意思決定能力を実現するために、自律型AIという概念が登場した。

自律型AI（エージェント型AI）

一方、自律型AIは、AIの知能の概念を新たなレベルに引き上げ、より高度なものにしている。 自治もっと見る 柔軟性 歌で応える 遠視自律型AI。 自律型AIは、AIインテリジェンスを学習・適応させる能力を持つだけでなく、次のような点を重視している。 自律的プランニングそして独立した意思決定 歌で応える イニシアチブ の能力である。

受動的に指示を待つ従来のAIインテリジェンスとは異なり、自律型AIは次のようなことができる。 自律的プランニングそして独立した意思決定人間の介入なしに。 イニシアチブを取る. 自律型AIの目標は、人間のように考え、推論し、行動できる知的システムを構築し、より複雑な環境でより高度なタスクを実行することである。

例えば、こうだ。 自律型AIシステムがスマートホームの管理に使われれば、室温を自動的に調節するだけでなく、日用品の在庫がない場合に積極的に注文したり、家電製品のメンテナンスをスケジュールしたり、エネルギー使用を最適化したりすることができる。 この自律的な管理機能により、スマートホームのインテリジェンスとユーザー体験のレベルが大幅に向上する。

別の例では、自律型AIはユーザーからのリクエストに応じてフライトを予約するだけでなく、プロアクティブに航空運賃をモニターし、最適な時期に予約するようユーザーに警告し、さらに、より良い価格が利用可能になれば、ユーザーのフライトを自動的に再予約することもできる。 この積極性とインテリジェンスは、ユーザーの時間と労力を大幅に節約します。

例えば、自律型AIは多くの分野で大きな可能性を示している：

• 自動化されたオペレーションとメンテナンス： システムの稼働状況を自律的に監視し、自動診断と問題解決を行い、資源配分を最適化する。
• スマートなピッチ： 市場データの自己分析、投資戦略の策定、トレーディング業務の遂行。
• 科学的探求： 自分で設計した実験プロトコルと実験データの分析により、科学的発見プロセスを加速させる。
• 無人だ： 自律的に環境を感知し、走行経路を計画し、車両を安全に運転する。

簡単に説明する： 一方、自律型AIは、複雑な問題を解決するために独自に考え、行動できる意思決定者に近い。

データ実務者（またはデータ実務者を目指す者）にとって、自律型AIへのトレンドを無視することは、将来的に遅れをとることを意味する。自律型AIシステムを統合する組織はますます増えており、自律型AIの仕組みをマスターすることは、実務家に大きな競争上の優位性をもたらす。 自律型AIの原理と応用を理解することは、データ専門家が将来の技術的変化や業界のアップグレードによりよく対応するのに役立つ。

また、AI分野への新規参入者にとって、自律型AIを理解することは、先手を打つ絶好の機会となる。今、自律型AIについて学べば、受動的なキャッチャーではなく、将来の業界の変化に参加できるようになる。 早くから自律型AI関連の知識やスキルを学び、習得することで、将来のキャリア形成に向けた確かな土台を築くことができる。