AIエージェント実践ガイド：基本概念からユースケース、克服すべき課題まで

　生成AIに続く次の波として、意思決定や計画、行動を自律的にこなす「AIエージェント」に対する関心が高まっている。活用例としては、マーケティングの最適化や、財務予測の自動化、製品改善の優先度判断といったものが挙げられ、業務の効率化やコストの削減、顧客満足度の向上など、さまざまなメリットが期待できるという。

　ただし、AIエージェントの実装に向けては、データの正確性やアクセスの制御、倫理やバイアスに関するリスクへの対応といった、技術的／運用的な課題を解消する必要がある。特に、複数のAIエージェントを連携させるには、高度なガバナンスとセキュリティの設計が不可欠となるため、新たなアーキテクチャの構築が必要になるケースもあるだろう。

　本資料では、AIエージェントの概要から、期待できるメリット、実装のための戦略的ロードマップまで、詳しく解説している。業界や部門ごとの代表的なユースケースについても紹介されているので、ぜひ参考にしてほしい。