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AIエージェントとは（推論型AI、リーズニングモデルとの違い）

AI

AIエージェントとは

人工知能（AI）を活用し、与えられた目標を達成するために自律的に行動するシステムやプログラムのことです。従来のAIが与えられた指示に基づいて特定のタスクを実行するのに対し、AIエージェントは自ら状況を判断し、必要なタスクを計画・実行できる点が特徴です。

推論型AIとAIエージェントとの違い

推論型とエージェントには近しい要素もありそう、並べて確認してみる。

特徴 推論型AI AIエージェント
主な機能 データ分析、予測、論理的推論 目標達成のための自律的な
行動、計画、実行
目的 データから洞察や予測を導き出す 環境認識と目標達成
自律性 限定的 高い
適応性 限定的 高い
学習能力 データに基づく学習 経験に基づく学習
問題解決能力 特定の知識領域における問題解決 複数のタスクを連携させた問題解決
応用例 医療診断、金融市場分析、研究分析 自動運転、顧客対応チャットボット、
パーソナルアシスタント
技術要素 統計解析、機械学習、知識ベース 上記に加え、強化学習、
自然言語処理、計画アルゴリズム
関係性 AIエージェントの構成要素 推論型AIの技術を内包し、
実行能力を付与

補足

  • 推論型AIは、与えられた情報をもとに論理的な結論を導き出すことに特化しています。
  • AIエージェントは、目標達成のために自律的に行動し、環境に適応しながら学習していく能力を持っています。
  • AIエージェントは、推論型AIの能力を包含し、より複雑なタスクを実行できます。

リーズニングモデル（Reasoning Model）

リーズニングモデルとは、人工知能（AI）が人間のように論理的な推論を行い、複雑な問題解決や意思決定を支援するモデルのことです。

項目 説明
モデルの種類 人工知能（AI）モデル
主な機能 論理的推論、問題解決、意思決定支援
特徴 * 論理的推論能力（演繹、帰納、アブダクション）
* 知識表現（知識グラフ、オントロジー）
* 説明可能性（推論過程の提示）
* 複雑な問題解決能力
活用例 医療診断、法律相談、金融分析、故障診断、質問応答
関連モデル 知識グラフ、ルールベースシステム、大規模言語モデル（LLM）
AIエージェントとの関係 * AIエージェントの構成要素として機能
* LLM基盤のモデルはAIエージェントに近い振る舞い
目的 人間の思考プロセスを模倣し、高度な問題解決や意思決定を支援

補足

  • リーズニングモデルは、与えられた情報や知識に基づいて、論理的な規則や推論を用いて結論を導き出すことに特化しています。
  • 近年では、大規模言語モデル（LLM）の発展により、より複雑な推論が可能になり、AIエージェントとの親和性が高まっています。

OpenAIのAI5段階

AI進化のレベルはOpenAIの5段階で捉えると分かり易い。 従来のものはチャットボット、推論型はリーズニングモデルを含むレベル。 そしてAIエージェントはレベル３。 2025年はAIエージェント元年ともいわれている。

  • レベル1：チャットボット (Chatbots)
    • 自然な会話言語能力を持つAI。
    • 基本的な対話や情報提供が可能。
    • 例：初期のChatGPT、Siri、Alexa。
  • レベル2：推論者 (Reasoners)
    • 人間レベルの問題解決能力を持つAI。
    • 高度な教育を受けた個人と同等の基本的な問題解決能力を持つ。
    • 例：GPT-4を使用した高度な質問応答システム。
  • レベル3：エージェント (Agents)
    • ユーザーに代わってアクションを取れるシステム。
    • 自律的にタスクを実行し、意思決定を行う能力を持つ。
    • 例：高度な自動運転システム、AIトレーディングシステム。
  • レベル4：イノベーター (Innovators)
    • 発明や発見を支援できるAI。
    • 創造的な問題解決や新しいアイデアの生成が可能。
    • 例：新薬開発を支援するAIシステム、新材料設計AI。
  • レベル5：組織 (Organizations)
    • 企業や組織の全体的な運営を管理できるAI。
    • 複雑な意思決定や戦略立案が可能。
    • 例：人間の監督下で組織全体の効率を最適化するAI。

補足

  • この5段階スケールは、AIの進化を評価し、将来の可能性を示す重要な指標となっています。
  • OpenAIは、現在レベル2への移行期にあると述べています。

調査方法

Google Gemini による。

LLM活用における、「LangChain」と「LlamaIndex」

DX・デジタルトランスフォーメーション

LangChain

例えばOpenAIのChatGPTは2021年9月までの情報しか学習に使われていないため、最新の情報は知らない。 そこで、検索エンジンで調べた結果も含めて返答してくれるようにするためのサービスとして「LangChain」がある。

参考サイトLangChainとは | Hakky Handbookでは、

検索エンジンでの検索結果を API で返してくれるサービス

と整理している。

LangChainのサービスは、Pythonのライブラリとして利用することができ、例えばOpenAIのAPIサービスと組み合わせて利用するものとなる。

LangChain を Python で使う | Hakky Handbook

LlamaIndex

LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その１：処理の概念や流れを理解する基礎編（v0.6.8対応） | DevelopersIO によれば、

LlamaIndexは大規模言語モデル(LLM)と外部データ(あなた自身のデータ)を接続するためのインターフェースを提供するプロジェクトとなっています。

とのことだ。

また、LlamaIndex : ChatGPTで独自のデータに対して質問するためのフレームワーク | by Kazuki Kyakuno | axinc | Medium によれば、

ChatGPTは大規模なテキストデータで学習されていますが、学習されていないデータに関しては知識が乏しいという問題があります。 例えば、特定の製品に対して質問できるチャットボットを作ろうとした場合、ChatGPTはその製品の情報を持っていないため、適切な回答ができません。 この問題は、ChatGPTのPromptに製品の情報を埋め込むという方法で解決できます。

とされているように、ファインチューニングではなく、プロンプトとして知識を外挿するというのがこの手法のポイントと言ってよさそうだ。

LangChainでは、LLM以外の情報としてインターネットでの検索結果（オープンな最新情報）を利用していたが、こちらでは個人的なデータを使うことができるという点が大きく異なる。 個人データといっても当然ながら構造化はされていないため、データの取り込みをしつつインデックス（検索のためのキーのようなもの）を作成することで、データの探索を効率化する仕組みとなっている。

参考

フォロワーシップ

会社・経営

www.amazon.co.jp

マーケティング検定 ２級【受験体験記】

資格試験まとめページ

試験概要

受験結果・所感

  • 2023年3月に受験。結果は合格。
  • 合格率等の統計情報は不明だが、 資格者名簿 のページで合格者の一部（公開登録をした人）を見ることができる。私は２級で公開するメリットを感じなかったため非公開とした。
  • 難易度について、学習内容から素直に問題が出されるため、その点だけであれば低難度ではあるものの、学習プロセスがなかなかヘヴィー（後述）なため、総合的には中難度程度と感じる。

試験対策

  • ３級ではテキスト・問題集が１冊ずつ指定されていたのに対し、２級は「公式テキスト＆問題集」が上下巻の２冊に分かれており（計11,000円）、さらに参考書籍として専門書が３冊ほど明示されている（いずれも高価）。
  • 公式書籍は20XX年度版として毎年リニューアルされているので、最新版を買うのが良いだろう。（さすがマーケティング検定、売り方もうまい）
  • 試験対策のためであれば、公式の上下巻のみでの学習で問題はない。というより、量が多いためこれだけでおなか一杯だし、これだけで十分に合格が可能。
  • 公式書籍の内容としては、大判で時がビッシリ、かつ、上下合計で６００ページほどあるため、とにかく量が多く、読むのに時間がかかる。しかしながら、そのまま大学初等の教科書にしてよいと感じるくらい分かり易く、よくできている。検定のための書籍ではなく、マーケティングの学習教材としてはとても優秀なので、試験後も手元に残しておきたいと思う。
  • 図表はある程度あるが、文章が中心であるため、自分なりのまとめ資料を作ることを推奨したい。重要なポイントは太字になっているので、そこを拾っていくだけでも有用なインデックス資料となる。
  • 公式書籍は最低２周は必要。１周目は内容を理解しつつポイントをピックアップ（まとめ資料作成）、２周目は改めて問題を解きつつ、理解不十分な点を補完。この時に覚えていないポイントに付箋をつけておき、最後にそこを重点的に読み直せばOK。
  • 重要なワードを、前後のストーリーとともに抑えておければ合格はかたいだろう。
  • マーケティングの３級を経ていればフレームワークなどで戸惑うことはないが、情報は圧倒的に増えているため、普段マーケティング業務をしていない人（していても？）は、学習に相当の時間がかかることを覚悟しておいたほうがよい。
  • 試験自体は、問題数が少ないこともあり学習内容（公式書籍）から素直に出題される傾向にあると感じた。「なんじゃこりゃ！」的な問題は出てこないで、しっかり事前準備をしておけば確実な合格が狙えるだろう。