エージェント・コンピューティングとは、自律的なエージェントを利用したコンピューティングへのアプローチである。エージェント・コンピューティングの核となる概念は、自律性、社会性、反応性、積極性である。自律性とは、エージェントが外部からの介入なしに動作できることを意味する。社会性とは、エージェントが他のエージェントや環境と相互作用できることを意味する。反応性とは、エージェントが環境の変化に反応できることを意味する。積極性とは、エージェントが目標を達成するために積極的に行動できることを意味する。
AIエージェントは、エージェント・コンピューティングの具体的な実装であり、AIエージェントはデジタル専門知識の実行メカニズムであるロールのインスタンスとして機能する。そのコア・コンポーネントには、知識ベース、推論エンジン、特定のアクションに特化するように設計されたインタラクション・インターフェースが含まれる。知識ベースは、大量の構造化・非構造化情報と知識を保存する。推論エンジンは、特定の問題に対する解決策を提供するために、この知識を処理・分析する役割を担う。一方、対話インターフェースは、ユーザーがAIエージェントと対話するためのプラットフォームを提供する。
RARは知識ベースから関連情報を検索し、推論エンジンによって分析・処理され、可能性のある解決策を生成する。RAGは、RARの結果に基づいて、説得力のある論理的な解決策を生成する。
AIエージェントの主な役割は、知識管理と意思決定支援を提供することである。AIエージェントを活用することで、組織は内外の非構造化知識を効果的に管理し、知識の獲得と活用の効率を向上させることができる。さらに、AIエージェントは、企業が複雑なビジネス上の問題を解決し、意思決定の効率と質を向上させるために、的を絞った意思決定支援を提供することができる。
全体として、AIエージェントは、企業が効果的な知識管理と効率的な意思決定支援を実現するための強力なツールである。AIエージェントを導入することで、企業は知識の獲得と活用の効率を向上させるだけでなく、意思決定の効率と質を向上させることができ、その結果、AIが業務実行レベルで実用的な役割を果たし、最終的に企業の競争力を向上させることができる。