概要
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2507/25/news007.html
詳細内容
## 基礎から学ぶAIエージェント入門 仕組みが分かれば活用方法が見えてくる
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2507/25/news007.html
AIエージェントがFunction Callingやマルチエージェントといった技術を介して業務プロセスを効率化し、ビジネスを変革する可能性と、ノーコードで実践的にシステムを構築する方法を解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[AIエージェント, Function Calling, マルチエージェント, ノーコード開発, RAG]]
生成AIの進化はRAGを経て、今やAIエージェントが注目されています。TISインテックグループの香川元氏は、AIエージェントが完全自律には未だ遠いが、人間主体の業務プロセスの一部を肩代わりし、ビジネスを変革する可能性を秘めていると解説。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、これは生成AIをシステムに組み込む次なる重要テーマです。
AIエージェントの中核は、「Function Calling」と「マルチエージェント」です。Function Callingは、複数のRAGシステムや外部APIなど「ツール」の中から、AIが質問内容に基づき最適なツールを判断・選択する機能。これにより、複雑なAI機能連携がスマートに実現され、利用者の迷いを解消します。例えば、人事と経理のRAGが混在する環境で、AIが自動で適切なシステムを選択できます。
さらに複雑なタスクには「マルチエージェント」が有効です。これは、監督役エージェントがタスクを適切な粒度まで分解し、各専門領域のサブエージェントに処理を振り分ける仕組み。生成AIが一度に多くの指示を処理しきれない課題を、タスク分割と連携で解決し、高精度な業務遂行を可能にします。これはウェブ開発のマイクロサービス連携に通じる概念であり、エンジニアにとって重要な設計パターンとなるでしょう。
AIエージェントの導入は、単なる効率化を超え、顧客データに基づくマーケティングメール自動生成や商談分析など、新たな価値創出と経営高度化といった「ビジネス変革」につながります。ドキュメントレビューや報告書作成などの具体的なユースケースが提示され、タスク分解や「知識源」の適切な活用が成功の鍵です。
TISの「生成AIプラットフォーム」は、これらのAIエージェントシステムをノーコードで構築できる環境を提供。ドキュメント検索、編集、システムアクセス、Web検索などの機能を部品として提供し、マルチエージェントやループ処理もノーコードで実装可能。従来のRAGが苦手とする文脈理解を強化する「グラフRAG」機能も搭載し、セキュリティも「TIS品質」と謳われ、実践的な導入を検討するエンジニアにとって有力な選択肢です。
AIエージェントは「何でも屋」ではないものの、そのメカニズムを理解し活用することで、ウェブアプリケーションに組み込む高度な自動化機能や、既存ビジネスプロセスを変革する強力なツールとなることは間違いありません。