エージェント型AIツール：2025年に知っておくべき主要機能と7つのツール

エージェントAIツールとは何か？

Agentic AItoolsは、大規模な言語モデル（LLM）と複雑な推論を活用して複数のAIエージェントを調整することで、AIが自律的に複雑なタスクを実行できるようにするシステムです。これらのツールは、個々のAIエージェントを超えて、複雑なワークフローを処理し、意思決定を行い、より自然で直感的な方法でユーザーと対話できる統合システムを作成します。推奨図書AIサイバーセキュリティ：サイバー脅威からAIシステムを守る。

あらかじめ定義された厳格な指示に従う従来の自動化ツールとは異なり、エージェント型AIシステムは、複雑なアルゴリズム、機械学習、推論を活用して、ダイナミックな環境をナビゲートし、曖昧なシナリオを解釈し、ハイレベルな目標を追求する。自律性を持って動作することで、これらのツールは、判断力、適応性、優先順位付けを必要とするタスクを処理することができます。

エージェント型AIの台頭は、受動的なアシスタントではなく、能動的なエージェントとして機能するAIコンポーネントへの幅広いシフトを反映している。これらのツールは単に命令を実行するのではなく、目標を設定し、戦略を練り、進捗状況を監視し、状況の変化に応じて行動を調整することができる。

これは、SIEMツールに関する一連の記事の一部である。

エージェント型AIツールの主な機能

自律的意思決定

エージェント型AIツールは、日常的かつ複雑なオペレーションにおいて、人間の監視の必要性を最小限に抑え、独自に意思決定を行うことができる。すべての行動に明示的な指示を必要とするシステムとは異なり、これらのツールは変化する入力を評価し、複数の結果を評価し、最も適切な対応を選択するようにプログラムされている。この自律性は、深層学習、強化学習、確率的推論などの技術によって実現される。

このような意思決定能力は、セキュリティ脅威の検出やITインシデントの管理など、迅速な対応が不可欠な状況で特に価値がある。データを継続的に解釈することで、エージェント型AIツールは問題を予測し、行動に優先順位をつけ、リソースを自動的に割り当てることができる。

積極的な目標設定と実行

エージェント型AIは、目先の指示に応えるだけでなく、目標を設定し、それを主体的に追求することができる。これらのツールは、組織の目標を評価し、ボトルネックを特定し、成果を達成するための実行可能な計画を策定することができる。利用可能なリソースや制約を評価することで、エージェント型AIシステムはタスクに優先順位をつけ、ワークフローをスケジュールし、さまざまなソフトウェアや人間の関係者と調整し、自律的に進捗を推進する。

エージェント型AIツールは、新しい情報の出現に応じて目標を再評価し、優先順位や環境の変化に適応するように戦略を練り直すことができる。例えば、カスタマーサポートの場合、エージェント型AIシステムは、繰り返し発生する問題を発見し、予防策を提案し、組織全体で解決策を実施することで、受動的なチケット解決にとどまらないイニシアチブを発揮することができる。

動的推論とプランニング

動的推論により、これらのツールは、不確実性や頻繁な変化を特徴とする環境において、計画を構築し更新することができる。静的なシーケンスに従うのではなく、エージェント型AIは代替シナリオを評価し、結果をシミュレーションし、アプローチを調整する。これにより、多段階のプロセス調整、複雑なワークフロー管理、多面的な問題のトラブルシューティングなどのタスクを、より高度なレベルで処理できるようになる。

効果的なプランニングには、論理的な推論だけでなく、トレードオフを管理し、依存関係を認識し、予期せぬ障害に対応する能力も必要だ。エージェント型AIは、変化する入力を解析し、競合する優先順位を検討し、状況に応じて戦略を変更することができる。この能力は、ITオートメーションやサプライチェーン管理などの企業環境において特に有用である。

継続的な学習と適応

静的な自動化スクリプトとは異なり、エージェント型AIツールは継続的な学習のために設計されており、実世界からのフィードバックを使用して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる。教師あり、教師なし、または強化学習のような機械学習技術を通じて、これらのツールは、行動の結果を分析し、それに応じて意思決定モデルを更新します。この適応性により、エージェント型AIは新しいデータやユーザーの期待の変化に応じて進化することができる。

このような学習プロセスにより、エージェント型AIは、導入すればするほど、より正確で、効率的で、コンテキストを認識したソリューションを提供できるようになる。不正検知やワークフローの最適化のようなシナリオでは、新たなパターンから学習する能力は、システムが適切で効果的な状態を維持するのに役立つ。

透明性と説明可能性

エージェント型AIがより重要な意思決定を担うようになると、透明性と説明可能性が信頼と説明責任のために不可欠になる。先進的なエージェント型AIツールは、そのアクションに明確な根拠を提供するように構築されており、考慮された要因や選択の背後にある理由を概説している。内部の意思決定ロジックを公開することで、これらのシステムはユーザーが自動化されたプロセスを理解し、監査し、必要であれば無効にすることを容易にする。

説明可能性はまた、コンプライアンスとリスク管理、特に意思決定を文書化し、正当化しなければならない規制業界をサポートする。透明性の高いエージェント型AIは、組織がデューデリジェンスを実証し、責任を軽減し、ユーザーの信頼を維持するのに役立つ。ベンダーは多くの場合、ダッシュボード、ログ、対話型レポートなどのツールを組み込み、自動化されたオペレーションを可視化する。

注目すべきエージェント型AIツール

1.エクサビーム

Exabeam Novaは、セキュリティ・オペレーション・センター（SOC）向けに作られた6つのAIエージェントの組み合わせです。ログを分析し、異常を検出し、リスクをスコアリングし、対応アクションを推奨または開始することができる複数の専門エージェントを組み合わせています。静的なルールに依存する従来のSIEMアプローチとは異なり、Exabeam Novaは変化する攻撃者の行動に適応し、セキュリティプログラムの有効性を継続的にベンチマークします。

主な特徴は以下の通り：

• エージェント型SOCの自動化：アラートのトリアージ、調査の充実化、ケースの相関などのタスクを自動化し、アナリストは優先度の高い脅威に集中できます。
• 行動分析の統合：ユーザーとエンティティの行動のベースラインを確立し、内部脅威や高度な攻撃を知らせる可能性のある逸脱を検出します。
• 文脈に沿った提言：調査手順を提案し、インシデントを攻撃者の戦術、技術、手順の可能性にマッピングすることで、アドバイザーとしての役割を果たす。
• 透明性のある意思決定：AI主導のアクションに理由付けとトレーサビリティを提供することで、アナリストは結果を検証し、自動化に対する信頼を維持することができます。
• 成果ベースのベンチマーキング：セキュリティチームは、MITRE ATT&CKを使用して、類似業界の同業他社と比較してプログラムのパフォーマンスを測定できる。これにより、企業は、自社の強みを理解し、能力のギャップを特定し、実際の成果に基づいて投資の優先順位を決定することができます。

Exabeam Exabeam Novaは、アナリストの疲労を軽減しながら、セキュリティチームが脅威をより迅速に検知、調査、対応できるようにするための手段として位置づけられている。エージェント型AIをSOCのワークフローに組み込むことで、 、検知精度と運用効率の両面で測定可能な改善を目指す。Exabeam

2.SentinelOne AI SIEM

Operatorは、OpenAIによって開発されたブラウザベースのエージェントであり、内蔵ブラウザを使用して自律的にウェブベースのタスクを実行する。受動的なAIアシスタントとは異なり、Operatorは人間のようにウェブサイトと対話し、ボタンをクリックし、フォームに入力し、明示的なAPIなしでページをナビゲートすることができます。これは、GPT-4oの視覚機能と強化学習を組み合わせたCUA（Computer-Using Agent）を使用しており、ウェブページを観察してアクションを起こすことができます。

主な特徴は以下の通り：

• 内蔵ブラウザによるウェブインタラクション:オペレータは、ウェブページを直接見て、クリック、入力、スクロールなどのインタラクションを行うことができます。
• 自律的なタスク実行：食料品の注文、予約、フォームへの入力など、複数ステップのワークフローを実行できる。
• 推論と自己修正：強化学習を使って行動を計画し、タスクが期待通りに進まない場合に適応する。
• 共同制御：パスワードや支払い情報の入力など、機密性の高い操作が必要な場合、オペレーターはユーザーに制御を委譲する。
• カスタムワークフロー設定：ユーザーは、すべてのサイトまたは特定のサイトでの動作をパーソナライズし、プロンプトテンプレートを保存し、複数のタスクを同時に実行することができます。

Source: OpenAI 

3.アイセラ

アイセラは、IT、人事、財務、顧客サービスにわたる企業サポートを自動化するエージェント型AIプラットフォームです。構造化された学習データを必要とするインテントベースのシステムとは異なり、アイセラはインテントレスな理解とドメイン固有の言語モデルを使用して、自然言語でユーザーからの問い合わせを解釈します。アイセラは、文脈を認識しながら動作し、予期せぬリクエストにも適応し、チャネルや入力タイプを超えたやり取りをサポートします。

主な特徴は以下の通り：

• インテントレスな理解:事前に定義されたインテントに依存することなく、自然言語理解を使用してユーザーのクエリを処理し、正確に応答します。
• 文脈の曖昧性解消：マルチターン会話と文脈推論により、曖昧な入力を解消。
• マルチ・フルフィルメント＆マルチ・モダリティ：テキスト、音声、画像、文書形式の入力を処理しながら、データを取得し、システム間でアクションをトリガーすることで、エンドツーエンドのタスク実行をサポートします。
• Agent studio: AIエージェントを構築・管理するためのノーコード、ローコード、プロコードツールを提供。
• ドメインに特化した言語モデル:特定の業界に特化してトレーニングされたLLMは、専門的なワークフローにおいてより高い精度と関連性を保証します。

Source: Aisera 

4.ムーブワークス

Moveworksは、タスクを自動化し、問題を解決し、ビジネスシステム全体の情報を表面化する、エンタープライズ対応のエージェント型AIアシスタントです。マルチLLM推論エンジン上に構築されたMoveworksは、静的なワークフローを超え、自然言語を理解し、次のステップを計画し、人間の介入なしにアクションを実行します。

主な特徴は以下の通り：

• 統合されたエンタープライズサポート：主要なシステムやアプリケーションに接続し、即座に答えを見つけ、タスクを完了します。
• エージェント型推論エンジン：複数の大規模な言語モデルを使用して、ユーザーの意図を解釈し、ワークフローを計画し、アクションを実行します。
• オムニチャネルと多言語：チャット、Eメール、サービスポータル、ブラウザを通じ、100以上の言語でサポートを提供します。
• 統合:何百もの統合機能があらかじめ用意されているため、迅速に導入できます。
• 部門横断的な自動化：IT、人事、財務、エンジニアリング、営業、マーケティングの各チームが自律的に問題を解決し、要求を満たし、情報にアクセスできるようにします。

Source: Moveworks 

5.アデプト・ビーム

Adept社のBeamプラットフォームは、AIエージェントの構築、管理、導入を大規模に行えるエージェント型プロセス自動化ソリューションです。Beamは、カスタムコードを記述することなく、ワークフロー全体を自動化することができます。Beamは、独自のモデル、専用のアクチュエーションレイヤー、ドメイン固有のトレーニングデータを組み合わせています。

主な特徴は以下の通り：

• AIエージェントハブ：タスク履歴、現在のアクション、将来のワークフローを可視化し、AIエージェントのフリートを監視、管理、オーケストレーションするための中央ダッシュボード。
• エージェントによる自動化：部門をまたがる複数ステップのプロセスを自動化し、手作業を削減します。
• 統合：Airtable、Asana、ServiceNowなどのプラットフォームとすぐに連携できるため、エージェントはチームがすでに使用しているツールの中で業務を行うことができます。
• AIツール：あらかじめ構築されたツールのライブラリから選択するか、新しいツールを構築して、ビジネスニーズに合わせたワークフローを作成します。
• トリガーベースの起動：エージェントはイベントや条件によって自動的に起動することができ、ハンズフリーでタスクを実行することができます。

Source: Beam

6.UiPath

UiPathはエージェント型AIのエンタープライズ自動化プラットフォームで、エージェント、ソフトウェアロボット、人間の監視を組み合わせ、ビジネスプロセスを大規模に自動化します。従来のRPAとは異なり、UiPathのエージェント型オートメーションは、UI要素やビジネス状況の変化に応じてワークフローを自動化し、推論、適応、イニシアチブを取ることができるシステムを実現します。BPMN 2.0、統合AIツール、カスタマイズ可能なエージェントをサポートしています。

主な特徴は以下の通り：

• エージェント型自動化プラットフォーム：エージェント、AIモデル、ロボット、人間を統合したシステム。
• UiPathエージェント・ビルダー：請求書紛争などのドメイン固有のタスクのために、チームがAIエージェントを設計、トレーニング、デプロイできるようにします。
• ヒーリングエージェント：アプリケーションのUI変更に自動的に対応し、手作業による手直しなしに継続的な自動化を実現します。
• 会話型AIエージェント:自然言語による対話を通じて、役割を超えた生産性を向上させ、コンテキストを意識したタスクの実行を可能にします。
• プロセス・インテリジェンスとモニタリング：プロセスのパフォーマンスを追跡し、例外を処理し、アナリティクスとKPI主導のダッシュボードで洞察を提供します。

Source: UiPath

7.コレ

Kore.aiは、多様なビジネス機能にわたってエージェントを設計、展開、オーケストレーションするためのエージェント型AIプラットフォームを提供します。Kore.iは、推論し、自律的に行動し、ワークフロー全体で協働するAIエージェントを実現することで、カスタマーサービスや社内業務をサポートします。オーケストレーション、安全性、ガバナンス、統合機能を備えています。

主な特徴は以下の通り：

• マルチエージェント・オーケストレーション：ワークフローを横断して、メモリ、ツールアクセス、タスクルーティングを持つ協調エージェントをコーディネートします。
• ビルド済みエージェントとカスタムエージェント:ノーコードおよびプロコードツールを使用して、HR、IT、ヘルスケア、銀行などのドメインのテンプレートにアクセスしたり、エージェントをビルドすることができます。
• 作業、サービス、プロセスのためのAI：インテリジェント・ルーティング、承認、ヒューマン・イン・ザ・ループ・サポートなどの機能により、エージェントが企業内検索、顧客サービス、社内プロセスの自動化に対応できるようにします。
• エージェント型RAGと検索AI:検索拡張世代(RAG)をマルチベクトル検索と知識グラフ検索と組み合わせることで、コンテキストを考慮した応答と動的なクエリ分解をサポートする。
• AIエンジニアリングツール：モデルハブ、プロンプトスタジオ、評価スタジオを使用して、モデルを管理し、プロンプトを微調整し、エージェントのパフォーマンスをテストします。

Source: Kore.ai 

結論

エージェント型AIツールは、静的な自動化から、高度な独立性を持って動作することができる適応的な目標駆動型システムへの移行を意味する。推論、プランニング、継続的な学習を組み合わせることで、ダイナミックな環境における複雑な複数ステップのワークフローを管理することができる。目標を設定し、戦略を適応させ、人間とソフトウェアの両方と協力する能力により、変化するビジネス需要に対応できる拡張性のある自動化を求める企業にとって、特に価値のあるものとなる。