受動的な道具から自律的なエージェントへ、AIが業務を自ら計画・実行

AIがユーザーの指示を待つ段階を超え、目的を理解して自ら計画・実行する「AIエージェント」へと進化している。ITコミュニケーション研究所のキム・ドクジン所長は、Metaの「Muse」やOpenAIの「GPTs」をSlack上で連携させ、複数のAIが役割を分担してニュース制作を行う「マルチエージェント」による協業の実態を明らかにした。

人工知能（AI）がユーザーの質問に答えたり、文章や画像を生成したりする段階を超え、自ら判断して業務を遂行する「AIエージェント」の時代へと突入している。従来の生成型AIがユーザーの命令を待つ受動的な道具であったのに対し、エージェントはユーザーの目的を理解し、必要な作業を自ら計画して実行する能力を備えている。

ITコミュニケーション研究所のキム・ドクジン所長は、最近「アンダースタンディング：世界のあらゆる知識」チャンネルを通じて、AIエージェントがもたらす業務環境の変化について説明した。キム所長は、ここ一ヶ月の間にAIエージェント技術が自身の生活を大きく変化させたと述べ、エージェントの最大の特徴として「先に話しかけてくる自律性」を挙げた。

「予定が重なっています、メールを送りましょうか？」…先に提案する秘書の登場

キム所長は、Metaの「Muse」を活用した実際の経験を事例として挙げた。過去にはユーザーが質問を投げなければ答えを得られなかったが、エージェントはユーザーの状況を認識して先に提案を行う。キム所長は「チームリーダーが休暇に入る前に整理しておいた予定をAIが把握し、明後日の予定が重なっていると先にメッセージを送ってきた」と語った。続けて「予定を変更するか、キャンセルするかを決定すれば、AIが代わりにメールを送るという提案までしてきた」と付け加えた。

このような変化は、単なる通知を超えて業務の「意思決定支援」へとつながる。ユーザーはAIが提示した選択肢に対して「Yes」または「No」を選択するだけで、複雑な事務作業を処理できる。現在はGoogle CalendarやGmailなど特定のサービスと連携した形で実現されているが、今後はKakaoTalkなどの日常的なメッセンジャー環境にも拡散する見通しだ。

キム所長は、自身が蓄積したKakaoTalkの会話内容や講義の記録などをAIに学習させ、「知識の倉庫」を構築していると明かした。KakaoTalkの会話内容や放送内容、講義の記録などをローカルフォルダに集めてAIに渡すと、AIがそれを読み取って知識の倉庫に保存するという。これにより、AIはユーザーが考える特定のキーワードと知識を連結させる。キム所長は「私が今日アンダースタンディングに出てエージェントについて話すのだが、エージェントの履歴や内容をインターネットからだけ探すのではなく、私が放送や講義で行った内容を集めてPPT（パワーポイント）にしてほしいと頼めば、それが私のスタイルで作成され始める」と述べた。これは、ユーザーの過去の発言や文章という境界内で作動する「デジタル分身」としての活用可能性を示している。

AI同士が会議し検収する…「マルチエージェント」協業の実体

さらに驚くべき点は、複数のAIエージェントが互いに役割を分担して協業する「マルチエージェント」システムだ。キム所長は、業務用のコラボレーションツールであるSlackに、異なる特性を持つAIを配置してニュースコンテンツを制作するプロセスを公開した。Slackという業務空間にAIを放り出すとどのようなことが起きるかを実験するため、Metaの「Muse」とOpenAIの「GPTs（キム所長は『ナツ』と命名）」をSlackに接続した。

キム所長が構築したシステムは、リサーチを担当する「Muse」と、資料を調査し構造化する「ナツ」が協業する構造だ。キム所長は「Museには全体的なリサーチの調整を、ナツにはニュースの要約を任せた」とし、「二つのAIがSlack内で自ら対話を行い、役割を分担し、リサーチリンクを共有しながら作業を進める」と説明した。実際に動画内のデモンストレーションでは、Museがリサーチの調整を担い、ナツがニュースを要約し、Claudeが深層分析を担当するというように役割を分担して対話する様子が示された。

作業の正確度を高めるための「相互検証」段階も自動化されている。一つのAIが草案を作成すると、別のAIがそれを検討して修正する方式だ。キム所長は「一次作業を行うAIと、それを検証するAIを分離して設定すれば、エラーを捉えて成果物の完成度を高めることができる」と述べた。実際にAIたちはSlackのコメントを通じて、「再検収を開始します」「6つの重複を解消し、誤った画像を確認して修正します」といった具合に作業の進捗を報告する。キム所長は「途中で方向性が合わなければコメントを入れて修正することができ、これはまるで信頼できるチームメンバーに業務を任せるようなものだ」と付け加えた。特にスケジューリング機能を活用すれば、ユーザーが一つ一つ命令しなくても、AIが決められた時間に合わせて草案を完成させて報告するという自律的な業務遂行が可能となる。

専門家の役割の変化…「目標提示と判断」が核心的な能力に

AIエージェントが業務の全過程を遂行するようになるにつれ、専門家の役割に関する根本的な問いも提起されている。資料調査から台本作成、ナレーション、BGM、モーショングラフィックス、動画編集に至る反復的で消耗的な作業は、AIが代替する可能性が高いからだ。キム所長は「単純な情報生産と反復作業の価値は低くなるだろう」と展望した。

代わりに人間に求められる能力は、「AIに対して適切な目標を提示し、成果物を判断し、人間ならではの文脈と経験を加える能力」へと再編されるものと見られる。キム所長は、AIが作った成果物を最終的に検討し、放送直前の急激な状況変化に合わせて「20分以内にこのニュース内容に書き換えてきて」といった修正命令を下すのは、結局のところ人間の役割であると強調した。つまり、AIが作った圧縮的な成果物を見て、人間がどのような話をするかを決定する「最終判断者」の役割が重要になる。

ただし、技術の発展とともにリスク要素も存在する。AIにより多くの権限を委任するほど、個人情報の流出やセキュリティ問題、ユーザーの意図とは異なる自律的な行動によるリスクが大きくなる可能性がある。また、人間が思考や判断までもAIに過度に依存するようになれば、自ら考える能力が弱まるという懸念も共に提起されている。

出典：元の動画（YouTube）