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AIエージェントの性能と効果、そしてAIの日本語課題

ーーAIに仕事を奪われるのでは? 
そんな考えがアタマをよぎるようになった昨今、
OpenAIの共同設立者サム・アルトマンほか、技術者たちは
2025年はAIエージェントが労働力に加わる年になるとみています。

【AIエージェントとは?】
ワークフローを設計し、利用可能なツールを活用することで、ユーザーまたは別のシステムに代わってタスクを自律的に実行できるシステムまたはプログラム。
意思決定、問題解決、外部環境とのやり取り、アクションの実行など、自然言語処理以外の幅広い機能を備えることができる。

https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/ai-agents

つまりAIエージェントが
人間に代わって特定のタスクを自律的にこなしてくれるのです。

現在、AIエージェントがどのくらい活躍しているのか、AIの日本語の課題とともにご紹介します。


ServiceNowのAIエージェントはどのくらい賢いのか?

Business Insiderによると
ServiceNowはAIエージェントを採用したことで
電話やチャットなどの顧客からの問い合わせの80%を人間の介在なしにこなしているといいます。
社員が扱うのはカスタマーサポートに来るリクエストの5分の1のみということです。
社員が何日もかかって対応するような複雑なケースでも、AIエージェントの力を借りることで2週間で52%も時間を短縮できているそうです。

ServiceNowではすでに
・カスタマーサービス
・HR
・IT
などの分野でAIエージェントを活用していて
職場の生産性を20%向上させることで、
年間3億2500万ドルの効果を見込んでいます。
また、AIエージェントによって
年間40万時間の労働時間が節約されるとしています。

最近のデロイトによる調査でも
2,773人のビジネス・リーダーのうち
26%が「大規模または非常に大規模」にAIエージェントの導入を検討
していると答えています。
特に期待されているのは
IT:28%
Operations:11%
Marketing:10%
Customer Service:8%
Cybersecurity:8%
これらのほかにもさまざまな分野でAIエージェントの活用が検討されています(下図参照)。

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-state-of-gen-ai-q4.pdf

AIエージェントを成功させる3つの要素

ServiceNowによると

【AIエージェント成功のための3つの要素】
新しいエージェント機能を各部門とその特定のニーズに合わせて開発すること
財務、マーケティング、営業などビジネスの各部門に対して独自のトレーニングプランを設計すること
エージェント型ワークフローの価値とリターンを注意深くモニターすること

https://www.businessinsider.com/generative-ai-evolution-software-companies-develop-ai-agents-workforce-2025-3

が成功のカギになるとのことです。

ちなみに、ServiceNowは自社の持つデータソースを活用して
ServiceNow独自のAIをトレーニングしていることでクオリティを保っていることで有名です。

AIを使う上で日本語は不利?

AIエージェントが英語圏でこれだけ活躍しているとわかったところで

日本におけるAIエージェントは果たしてどうなのだろう? 

という疑問が湧きます。
というのも、AIって、日本語が苦手ですよね。
その理由を挙げてみると

・複雑な文字体系とトークン化の課題

日本語の文章には単語と単語の間にスペースがないため、自然言語処理(NLP)に不可欠なトークン化のプロセスが複雑になります。
さらに、文字の組み合わせが様々で曖昧な場合があり、文脈によって異なる意味になることがあるため、AIには学習しづらいそうです。
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/D3-1.pdf?utm_source=chatgpt.com

・日本語の文脈と曖昧さ

日本語は主語や目的語を省略することが多く、文脈に大きく依存します。
これは、文章を正確に解釈する上で、自然言語処理モデルにとって課題となっているそうです。
https://service.ai-prompt.jp/en/article/ai365-268/?utm_source=chatgpt.com

・情報量が少ない(限られた高品質データ)

そもそもインターネット上の英語の情報量に比べて、日本語の情報量が少ないという現実があります。

・日本語独自の発音

日本語の発音は世界的にみて代表的ではないため、マイナーな音声解析は難しくなってしまうそうです。
https://arxiv.org/abs/2310.15970

・複雑な日本文化

AIツールは日本語の文化的なニュアンスを見逃すことが多く、その結果、日本の消費者にとって不自然に感じられたり、失礼に感じられたりするコンテンツになりかねないことは、皆さんご経験されているかもしれません。
https://www.litmus-jp.com/thought-starters/the-hybrid-approach-combining-ai-tools-amp-human-expertise-for-japan

先日のChatGPTイベントでもイマジエイトさんによる解説がありました。

イマジエイトさんご提供資料

英語の「Hello」は1トークンにすぎないのに
日本語の「こんにちわ」は5トークンになってしまう。
漢字となると、多くの要素に依存してしまう。
今現在、残念ながら日本語によるAI利用は不利な立場にあるとのことでした。

日本語のAIエージェントはどんなスピード感をもって発展するのか、
目が離せません。