- 企業における生成AIの適用は注目を集めている。
- 大規模言語モデル（LLM）を導入するプロジェクトに取り組むことが重要。
- 生成AIの実装は慎重に行う必要がある。
- ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）も適切な選択肢である。
- AIコピロットエージェントと自律エージェントの違いについて。
生成AIを導入する際には、シンプルな解決策を選択することが重要です。RPAは反復的でヒューリスティックなプロセスや低複雑度のタスクに向いています。自律エージェントは長期的でタスク駆動型であり、イベントリスナーや異常検知モデルを使用して行動のタイミングを決定します。これらのエージェントは方針に基づいており、長期間持続させることが意図されています。
生成AIの導入にはリスクが伴いますが、報酬も大きいと考えられています。AIエージェントの複雑さと自律性を向上させる取り組みが進められており、顧客からのフィードバックは非常に好評です。生成AIは従来のソフトウェアでは複雑すぎるとされたワークフローを自動化する可能性があるため、これは企業AIの次の進化段階を示していると述べられています。
例えば、AML調査（資金洗浄防止法）は、多くの労力が必要な作業であり、これらのタスクを処理するのに生成AIは優れています。これにより、生産性の大幅な向上が実現され、人的リソースをより戦略的な活動に集中させることができます。
元記事: https://www.frontier-enterprise.com/rpa-vs-ai-agents-when-to-stick-and-when-to-switch/