エージェント型AIとは？ストアの実務でわかる具体例

エージェント型AIとは、答えを出すだけでなく、目的を受け取って手順を立て、ツールを使って実行し、わかったことに応じて調整するAIです。オンラインストアなら、返品のしくみをお客様に説明するだけでなく、注文を調べ、返品ポリシーと照らし合わせて、返品を受け付けられます。

この言葉は今やほとんど何にでも使われていて、製品が実際に何をするのか見分けにくくなっています。このガイドでは、ストアで毎日発生する仕事を例に、エージェント型AIをわかりやすく説明します。本物と、宣伝文句を変えただけのチャットボットを見分けるための質問も紹介します。

エージェント型のシステムの多くは、仕事が終わるか人が必要になるまで、次のシンプルなループを繰り返します。

• 1. 目的を理解する：相手が本当に求めていることを読み取ります。
• 2. 手順を立てる：何を調べ、何を行うか、その順番を決めます。
• 3. ツールを使う：注文を検索する、ポリシーを読む、計算する、ページを開くなどです。
• 4. 結果を確認する：返ってきた内容と、それが妥当かどうかを確かめます。
• 5. 調整するか終える：必要なら別の手順を試し、人に聞くべきなら聞き、そうでなければ報告します。

チャット画面との違いを生むのがツールです。大規模言語モデルは、単体では文章を生成するだけです。調べる力と操作する力、そしてそれをいつ使ってよいかのルールを与えると、仕事を進められるようになります。

固定の自動化は、エージェントに置き換えられる古いやり方ではありません。すべての手順が事前にわかっているなら、ワークフローのほうが安く、予測しやすいことがよくあります。選び方はShopify FlowとAIエージェントの比較を、カスタマーサポートでの同じ問いはAIエージェントとチャットボットの比較をご覧ください。

実際のストアの仕事では、このループは次のようになります。

お客様から、靴のサイズが合わないとSMSが届きます。エージェントは本人確認をして注文を見つけ、返品期間を確認し、返品できるものを示して、お客様が選んだ商品の返品を受け付けます。ポリシーで先に交換を案内することになっていれば、交換を提案します。返金は行いません。Conciergeでは、エージェントがお金を動かすことはないので、チームメンバーが承認します。

チームメンバーが「先週はなぜ落ちたの？」と尋ねます。これに直接答えるレポートはありません。エージェントは注文を取得し、前の週と比較し、変化を商品別に分けます。そして1つの商品が減少の大半を占めていると気づくと、在庫切れがなかったか確認し、調べた過程を示しながら結果をまとめます。各手順で見つかったことによって次の手順が決まる。これがエージェント型といえる理由です。

毎朝、エージェントがフルフィルメントで止まっている注文を探し、昨日のリストと比較します。変化がなければ何も知らせません。新しい問題があれば短いメモを書きます。リストの作成は固定ルールでもできますが、知らせるべきかどうかを決めるには判断が必要です。AI従業員の定期タスクをご覧ください。

エージェントが仕入れ先のポータルで価格表を読みます。ブラウザを開き、あなたが自分でサインインできるよう画面を渡します。そのあとページを読み、価格をスプレッドシートの原価と比較してファイルを返します。これには複数のツールと、人だけが行うべき1つの手順を担当する人が必要です。

• 自信を持って間違えることがある：モデルは誤った内容を事実のように述べることがあり、これをAIのハルシネーションと呼びます。操作を行うとなると影響が大きくなるので、回答には出典と確認が必要です。
• 指示に左右される：ポリシーが1人の頭の中にしかなければ、エージェントはそれに従えません。
• 費用が変動する：手順の多い仕事は、一般に手順の少ない仕事より費用がかかります。そのため、利用量は定額料金より予測しにくくなります。
• だまされることがある：ウェブページやメッセージに、エージェントを狙った指示が含まれていることがあります。これをプロンプトインジェクションと呼びます。アクセスできる範囲とできることを制限してください。
• 人の判断力はない：お客様との繊細な状況や仕入れ先との交渉には、今も人が必要です。

エージェントは実際に操作を行うので、安全ルールはモデルと同じくらい重要です。次の点を確認してください。

• 限定されたアクセス：各エージェントは、仕事に必要なツールだけを持ちます。
• 操作についての明確なルール：どの操作が依頼されれば実行され、どれが先に確認を求め、どれが禁止なのかを把握しておくべきです。
• 影響の大きい手順には人を置く：人による確認を組み込む設計をご覧ください。
• すべての手順の記録：何を読み、何を行い、なぜそうしたのかを監査証跡で確認できます。
• 止める手段：仕事を止めたり、会話を引き継いだりすることがいつでもできます。

• 回答以外に何ができますか？操作の一覧を見せてください。
• 前の結果によって次の手順が変わった仕事を見せてください。
• ツールが失敗したときや、普段と違う依頼が来たときはどうなりますか？
• 実際の仕事で行ったすべての手順を確認できますか？
• 単独で実行できる操作はどれで、どう制限できますか？
• 製品が自社に代わって操作した結果の責任は誰が負いますか？

ヘルプセンターをもとに答えることしかできない製品は、どう説明されていてもチャットボットです。それがまさに必要なものという場合もありますが、費用も評価もチャットボットとして考えるべきです。

この2つは似て聞こえます。エージェント型AIは技術全般を指します。エージェンティックコマースは通常、買い物をする人自身のAIアシスタントが、本人に代わって商品を探して購入することを指します。そちらについてはエージェンティックコマースと定期購入の記事で取り上げています。この記事は、自社のために働くエージェントについてのものです。

見つかった内容によって手順が変わり、ミスに気づきやすい仕事を探してください。社内の質問やレポートは、最初の候補に向いています。結果を信頼できるようになったらお客様の質問へ、次に操作へと進みましょう。

設定ガイドでは最初の午後にすることを、30日間のプランでは信頼に合わせてエージェントの仕事を広げる方法を説明しています。

Conciergeは、エージェント型AIをデジタル従業員としてストアに届けます。デジタル従業員は、チャネルをまたいでお客様の依頼を解決し、ビジネスの質問に答え、仕事ごとに専用のコンピューターとブラウザを使い、すべての手順を記録します。プランは料金プランをご覧ください。

次に読む：AI従業員とは、AIエージェントは自作か導入か、AIエージェントのセキュリティチェックリスト。用語集：エージェント型AI、AIエージェント、AIの安全ルール。

エージェント型AIとは、手順を立て、ツールを使い、途中で調整しながら目的に向けて動くAIです。やり方を説明するだけでなく仕事そのものを行い、通常は人が決めたルールの範囲で動きます。

返品の依頼に対応するエージェントがよい例です。お客様を確認し、注文を見つけ、ポリシーを確認して返品を受け付け、返金はチームメンバーの承認に回します。

使い方によります。質問に答えるのは生成AIです。アシスタントがツールを使い、目的に向けて複数の手順を実行するなら、エージェント型の動きをしています。大切なのは、自社のシステムで実際に何ができるかです。

密接に関係しています。エージェント型AIは、目的に向けて計画し行動するAIという考え方を指します。AIエージェントはその考え方で作られた個別のシステムで、通常は仕事、ツール、ルールを持ちます。