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【生成AI活用事例】電通総研がPlan&アクション型のAIエージェントについて解説:ヘルプデスクを含む多分野での応用が可能

電通総研_AIエージェントによるヘルプデスク効率化
目次

概要

この記事は、株式会社電通総研の太田真人氏が2024年7月18日に「応用機械学習と人工知能セミナー:AIエージェント」にて発表した「ヘルプデスクの事例から学ぶAIエージェント」を参照しながら、その取り組み内容に考察を加えたものです。

企業名

電通総研

取り組み内容や結果の要約

電通総研は、AIエージェント技術を活用してヘルプデスクの一次対応を自動化する取り組みを行った。具体的には、社内利用のChatGPTやRAGソリューションに関する問い合わせ窓口において、AIエージェントが回答案を作成するシステムを開発した。

特徴

本論はあくまでヘルプデスクを例に挙げてAIエージェントについて解説したものですが、実際に導入したら以下のような結果が期待できます。

  1. AIエージェントによる問い合わせの一次対応の自動化
  2. 人間のオペレーターの作業時間削減
  3. 複数の情報源(ヘルプサイト、開発ドキュメント、MS Learnなど)を活用した包括的な回答の生成
  4. Plan & Action型のアーキテクチャ採用による効率的な問題解決プロセスの実現

考察:正確さと柔軟性が求められる業務では、Plan&アクション型のエージェントが役立つ

AIエージェントとは?

AIエージェントとは、人間の代わりにAIが特定のタスクを主体的に実行するものです。例えば旅行計画の立案、会議の予約調整など、目的に向けてAIがタスクを処理していきます。

Plan&アクション型AIエージェントを理解するために、まず一般的なタイプであるSequential型(逐次型)との比較から始めましょう。

Sequential型(逐次型)とその問題点

Sequential型は、次のように一つずつ順番に処理を行います。

  1. 状況を観察する
  2. 次に何をすべきか考える
  3. 行動する
  4. この1-3を繰り返す

例えば、料理を作るときに、「材料を見る→次に何を切るか考える→野菜を切る」というように、一つずつ作業を進めていくイメージです。

しかし、このやり方には以下のような問題があります:

  • 途中で人間が確認や修正をする機会が少ない
  • 複雑な作業だと、延々と考え続けてしまう可能性がある
  • 一つの間違いが、後の作業にも影響してしまう
  • 問題が起きたとき、どこで間違ったのか見つけにくい

Plan&アクション型

これらの問題を解決するために、Plan&アクション型が考え出されました。この方式では、以下のように進めます。

  1. まず全体の計画を立てる(Plan)
  2. 必要なツールを使う
  3. 問題があれば修正する
  4. 小さな作業ごとに結果を確認する
  5. 最後に全体の結果をまとめる

料理の例で言えば、「まず全体のレシピを確認し、必要な手順を列挙する→各手順で必要な道具を準備する→各工程を実行し、その都度味見をする→最後に全体を確認する」というような流れです。

この方式には以下のような特徴があります。

  • 計画段階と実行段階のそれぞれで、人間がチェックできる
  • 複雑な作業も、小さな手順に分けて取り組める
  • 各段階で結果を確認できるので、問題があってもすぐに気づける

導入ステップ

Plan&アクション型AIエージェントを導入する手順を、分かりやすく説明します。

  1. 自動化したい作業の流れを書き出す
    • 例:カスタマーサポートなら、「挨拶→問題の確認→解決策の提案→フォローアップ」など
  2. AIが使うツールを準備する
    • 例:よくある質問集(FAQ)を検索するプログラム、顧客情報を確認するシステムなど
  3. AIに必要な知識を教える
    • 例:商品の特徴、会社の方針、よくある問題とその解決法など
  4. AIの動き方を決める
    • 計画はどの程度詳しく立てるか、途中で変更できるようにするかなどを決める
  5. AIへの指示の仕方を工夫する
    • AIが正しく理解し、適切に行動できるような指示の出し方を考える

具体的な活用シーン:カスタマーサポート

カスタマーサポートでのAIエージェント活用例を見てみましょう。

  1. 問い合わせ内容を理解する
    • お客様の質問や問題を正確に把握する
  2. 対応計画を立てる
    • 例:「まずFAQを確認→必要なら詳細情報を質問→解決策を提案」という流れを決める
  3. 必要なツールを使う
    • FAQデータベースを検索したり、過去の対応事例を参照したりする
  4. 途中で修正する
    • 新しい情報が分かったら、計画を見直す
  5. 部分的な回答を作る
    • 各段階で得た情報をもとに、回答の一部を作成する
  6. 最終的な回答を作成する
    • 部分的な回答をまとめて、お客様に伝える最終的な回答を作る

このプロセスにより、AIは段階的に問題に対応し、人間のスタッフが確認や修正をしやすい形で回答を作成できます。

結論

Plan&アクション型AIエージェントは、複雑な作業を効率的に処理し、人間が確認・修正しやすいという特徴があります。特に、カスタマーサポートのような、正確さと柔軟性が求められる場面で力を発揮します。

導入する際は、自動化したい業務の流れをよく理解し、適切なツールと知識をAIに与えることが大切です。また、AIの動きを常に確認し、必要に応じて改善していくことで、より効果的に活用できるでしょう。

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