AIエージェント⼊⾨ KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト 御⽥ 稔

1 KDDI Agile Development Center Corporation ⾃⼰紹介 御⽥ 稔（みのるん） @minorun365 テックエバンジェリスト KDDIアジャイル開発センター株式会社（KAG） クラウドや⽣成AIで内製開発を⾏いながら 技術の楽しさを広める活動をしています AWS Community Hero AWS Samurai 2023 2024 Japan AWS Top Engineer 2024 Japan AWS All Certs Engineer Qiita 2024 Top Contributor

2 KDDI Agile Development Center Corporation みなさん、AIエージェントとは何か ⾃分の⾔葉で説明できますか︖

3 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントとは︖ エージェント ＝ 代理⼈ ◦ 誰の代理⼈︖ → あなた ➡ つまり、まるで⼈間のように働いてくれる賢いAIシステムのこと︕

4 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントの起源 明確な定義はなく、似たような概念が昔から⾔葉を変えて提唱されている Franklin and Graesser (1997) “⾃律型エージェントとは、置かれた環境を認識 して、⾏動を起こし、計画を⽴てて未来に影響 を与えるシステムである”（意訳）

5 KDDI Agile Development Center Corporation LLM時代の「AIエージェント」の特徴 概ね以下の特徴をもつと⾔われている （Wang et al. 2024） AIエージェント プロファイリング ⻑期記憶 計画＆振り返り ツール実⾏ 役割を定義したり パーソナライズできる ⼈間のように⻑い期間の 記憶をうまく保持する ⽬的を達成するために 計画を⽴て適宜修正する テキスト⽣成だけでなく 様々な外部ツールを使える

6 KDDI Agile Development Center Corporation LLM時代の「AIエージェント」の特徴 特にこの2つが重要︕ AIエージェント プロファイリング ⻑期記憶 計画＆振り返り ツール実⾏ 役割を定義したり パーソナライズできる ⼈間のように⻑い期間の 記憶をうまく保持する ⽬的を達成するために 計画を⽴て適宜修正する テキスト⽣成だけでなく 様々な外部ツールを使える

7 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントが持つ 2つの重要な特徴

8 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴①「計画＆振り返り」 単体のLLM AIエージェント ⽇本の⾸都は︖ 東京です オススメの旅⾏先は︖ 1回限りの推論（Inference）を実⾏ ＝次に続く確率が⾼い⾔葉を出⼒する • まずユーザーの好みを確認しよう • 返答に応じて、国内の主要観光地 を提案しよう • それでもダメなら海外の ⼈気観光地を提案しよう 過去気に⼊った観光地はありますか︖ 思考（Reasoning）して⾏動計画を⽴てる ※Chain of Thought（CoT）などの⼿法を利⽤

9 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴①「計画＆振り返り」 単体のLLM AIエージェント ⽇本の⾸都は︖ 東京です オススメの旅⾏先は︖ 1回限りの推論（Inference）を実⾏ ＝次に続く確率が⾼い⾔葉を出⼒する • まずユーザーの好みを確認しよう • 返答に応じて、国内の主要観光地 を提案しよう • それでもダメなら海外の ⼈気観光地を提案しよう 過去気に⼊った観光地はありますか︖ 思考（Reasoning）して⾏動計画を⽴てる ※Chain of Thought（CoT）などの⼿法を利⽤

10 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴①「計画＆振り返り」 単体のLLM AIエージェント ⽇本の⾸都は︖ 東京です いや〜、旅⾏初めてなんです 1回限りの推論（Inference）を実⾏ ＝次に続く確率が⾼い⾔葉を出⼒する • ユーザーに旅⾏経験がないようだ 別の⽅法で好みを確認しよう • その後、国内か海外の 主要観光地を提案しよう 国内か海外、どちらに興味がありますか︖ ⾏動結果を観察（Obsevation）して、 計画を修正することもできる

11 KDDI Agile Development Center Corporation いや〜、旅⾏初めてなんです 特徴①「計画＆振り返り」 オススメの旅⾏先は︖ • まずユーザーの好みを確認しよう • 返答に応じて、国内の主要観光地 を提案しよう • それでもダメなら海外の ⼈気観光地を提案しよう 過去気に⼊った観光地はありますか︖ • ユーザーに旅⾏経験がないようだ 別の⽅法で好みを確認しよう • その後、国内か海外の 主要観光地を提案しよう 国内か海外、どちらに興味がありますか︖ Reasoning（思考） Acting（⾏動） Observation（観察） この「思考→⾏動→観察」を繰り返すアプローチを ReAct（Reasoning & Acting）と⾔います。 Yao et al. (2022)

12 KDDI Agile Development Center Corporation いや〜、旅⾏初めてなんです 特徴①「計画＆振り返り」 オススメの旅⾏先は︖ • まずユーザーの好みを確認しよう • 返答に応じて、国内の主要観光地 を提案しよう • それでもダメなら海外の ⼈気観光地を提案しよう 過去気に⼊った観光地はありますか︖ • ユーザーに旅⾏経験がないようだ 別の⽅法で好みを確認しよう • その後、国内か海外の 主要観光地を提案しよう 国内か海外、どちらに興味がありますか︖ Reasoning（思考） Acting（⾏動） Observation（観察） この「思考→⾏動→観察」を繰り返すアプローチを ReAct（Reasoning & Acting）と⾔います。 Yao et al. (2022) つまり、LLMを 「テキスト⽣成機」ではなく 「思考エンジン」として 使うことができる︕

13 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 単体のLLM AIエージェント ⽇本の⾸都は︖ 東京です 学習済みの内容からテキストを⽣成するのみ ⽇本の⾸都は︖ 東京です 必要あれば、プログラムや外部APIなどの ツールを実⾏できる Web検索APIを実⾏ 「⽇本 ⾸都」

14 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 単体のLLM AIエージェント ⽇本の⾸都は︖ 東京です 学習済みの内容からテキストを⽣成するのみ ⽇本の⾸都は︖ 東京です 必要あれば、プログラムや外部APIなどの ツールを実⾏できる Web検索APIを実⾏ 「⽇本 ⾸都」

15 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 ⽇本の⾸都は︖ 東京です Web検索APIを実⾏ 「⽇本 ⾸都」 LLMにツールを使わせる機能を • Function Calling（関数呼び出し） • Tool Use（ツール利⽤） などと表現します。 ツールを使うか否かはLLMが判断し、 実⾏する際のパラメーター（検索クエリー等）も LLM⾃⾝が考えてくれるのが特徴です。

16 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 プログラムやAPIを実⾏できる。つまり、実質何でもできるすごい機能︕ Web検索 資料作成 メール送信 社内システム の操作

17 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 プログラムやAPIを実⾏できる。つまり、実質何でもできるすごい機能︕ Web検索 資料作成 メール送信 社内システム の操作 つまり、LLMを 「テキスト⽣成機」ではなく 「ドラえもん」として 使うことができる︕

18 KDDI Agile Development Center Corporation 特徴②「ツール実⾏」 RAGによる「社内⽂書検索」も、ツールの⼀つとして利⽤できる RAGツール （プログラム） 社内DB

19 KDDI Agile Development Center Corporation 実は最近のChatGPTは、AIエージェントだった︕ 勘のいい⽅は気づいたかも知れませんが、最近のChatGPTは 「必要あればWeb検索やコード実⾏を⾏う」AIエージェント実装です。 ⽇本の⾸都は︖ 必要あれば Webブラウジングを実施 必要あれば Advanced Data Analysis （コード実⾏）を実施

20 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントの最新トレンド

21 KDDI Agile Development Center Corporation マルチエージェントシステム（MAS） それぞれ違う役割をもったAIエージェントが、協⼒しあって仕事をこなす 稟議資料を作成して とりまとめ ＆ 資料作成 Web検索 ＆ 社内資料調査 稟議ルール 適合チェック

22 KDDI Agile Development Center Corporation 「LLMの推論」と「アプリによる制御」をうまく組み合わせて、⾃動化と品質のバランスをとる エージェンティック・ワークフロー （例︓通常のアプリケーションによる条件分岐） 要約を 実⾏ ツールを 実⾏ 成果物

23 KDDI Agile Development Center Corporation アンビエント・エージェント 2025年の最新トレンド。従来のようにチャット⼊⼒などで起動せずとも、 アンビエント（環境の）シグナルを⾃動で拾って⾏動してくれるAIエージェント メール受信に気づいて 依頼内容を⾃動処理 おっ、 もう出来てる︕

24 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントがヒットしなければ ⽣成AIブーム終了の危機…!?

25 KDDI Agile Development Center Corporation ブームに幻滅させず、⽣成AIをビジネス成⻑に活かすには︖ • 今⾒てきたように、AIエージェントを活⽤すれば LLMの真価を最⼤限に活かしたプロダクトを開発できる • しかし、概念がやや難しいため、実際に投資を⾏うビジネスサイドの理解が追いつきづらい。 未だに「RAGかファインチューニングか」というLLM⽯器時代で⽌まっていることも多い。 このままだと⽣成AI⾃体が幻滅期に⼊り、テクノロジーの進化も失速してしまいかねない • ⽣成AIはDXと同様「システム発注者」の側が技術バズワードを指名して始まる案件が多い。 ITベンダーは、深い技術理解のもとクライアントの「真の要件」を探るスキルが必要となる （例︓その要件なら、RAGではなくAIエージェントでもっと簡単に実現できますよ︕）

26 KDDI Agile Development Center Corporation ふむふむ。 で、結局AIエージェントって何なの…︖

27 KDDI Agile Development Center Corporation エンジニアでない⽅も「⾃分で触ってみる」ことが⾮常に重要︕ 初⼼者でも1〜2時間でできるので、ぜひ⾃分でやってみてください︕ 理解の解像度が100倍ぐらい上がりますよ。

Be a Change Leader. アジャイルに⼒を与え 共に成⻑し続ける社会を創る