AIエージェント

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https://www.genspark.ai/

Claude MCPで「DeepResearchして画像付き資料をPCに保存して」って言ったら凄かった！

https://www.youtube.com/watch?v=tDJO9AGACKo

Model Context Protocol (MCP)

https://docs.cursor.com/ja/context/mcp

GoogleのAIエージェント作成サービスで、特にエンタープライズ（企業向け）を意識した名称や機能を持つものは、主に以下の2つです。

Dialogflow CX (Customer Experience)
- 特徴: Dialogflowのエンタープライズグレード版です。大規模で複雑な会話フロー、多数のインテントとエンティティ、複数の環境管理、チームコラボレーション、高度なバージョン管理など、企業の複雑なニーズに対応するための機能が強化されています。顧客体験（Customer Experience）の最適化を目的とした名称が示す通り、企業が顧客と対話するための高度なチャットボットや音声アシスタントの構築に特化しています。
- 用途: 大企業のカスタマーサポート自動化、コールセンターのルーティング、複雑な業務プロセスの自動化など。
Vertex AI (旧 Google Cloud AI Platform)
- 特徴: Google Cloudの機械学習開発のための統合プラットフォームで、エンタープライズ向けの機械学習ワークフロー全体をカバーします。モデルの構築、トレーニング、デプロイ、監視、管理まで一貫して行えます。カスタムのAIエージェント（特定のビジネスロジックに基づいて意思決定やアクションを行うエージェント）を開発する際に、その中核となる機械学習モデルをVertex AI上で作成・運用します。
- 「エンタープライズ」という名称は直接ついていませんが、その機能、スケーラビリティ、セキュリティ、管理機能の全てがエンタープライズ利用を前提として設計されています。例えば、MLOps（Machine Learning Operations）に対応した機能が充実しており、企業の機械学習モデルを安定して運用するための基盤となります。
- 用途: 予測分析エージェント、画像認識による品質管理エージェント、レコメンデーションエンジンエージェント、データ駆動型の意思決定エージェントなど、カスタム機械学習モデルを基盤とするAIエージェント全般。

したがって、「エンタープライズ」という言葉が直接的または暗示的に付くGoogleのAIエージェント作成サービスとしては、Dialogflow CX が会話型AIエージェントの分野で最も該当し、より広範なカスタムAIエージェントの作成基盤としては Vertex AI がエンタープライズグレードのサービスとして機能します。

GoogleがAIエージェントを作成するために提供している主要なサービスは、いくつかあります。

最も直接的に「AIエージェント」という言葉に合致し、特に会話型AIエージェントの構築に使われるのは、以下のサービスです。

Dialogflow (Dialogflow ES / Dialogflow CX)
- 特徴: 会話型インターフェース（チャットボット、音声アシスタントなど）を構築するためのプラットフォームです。自然言語理解（NLU）に優れており、ユーザーの意図を解釈し、適切な応答を生成したり、アクションを実行したりするエージェントを作成できます。
- 用途: カスタマーサポートボット、情報提供ボット、スマートホームデバイスの音声制御など、幅広い会話型AIエージェント。
- ES (Essentials): 比較的シンプルで簡単に始められるバージョン。
- CX (Customer Experience): 大規模で複雑な会話フローを持つエンタープライズ向けのバージョン。

その他、より広範な意味での「AIエージェント」の構成要素として、または特定の機能を持つエージェントを構築するためにGoogle Cloudが提供しているサービスには以下のようなものがあります。

Google Cloud AI Platform (Vertex AIに統合)
- 特徴: 機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理をエンドツーエンドで行うための統合プラットフォームです。カスタムのAIエージェント（例えば、特定のデータを分析して意思決定を行うエージェントなど）を開発する際に、その中核となる機械学習モデルをここで作成・運用できます。
- 用途: 画像認識エージェント、レコメンデーションエージェント、予測を行うエージェントなど、カスタム機械学習モデルを基盤とするAIエージェント。
Cloud AI Services (一部はVertex AIの機能としても提供)
- 特徴: 既成のAI機能をAPIとして提供するサービス群です。AIエージェントの特定の機能を強化するために利用できます。
  - Natural Language AI: テキストを理解し、感情分析、エンティティ抽出、構文解析などを行う。
  - Vision AI: 画像を分析し、オブジェクト検出、顔認識、テキスト抽出（OCR）などを行う。
  - Speech-to-Text / Text-to-Speech: 音声認識と音声合成。会話型エージェントの音声インターフェースに利用。
  - Translation AI: 機械翻訳。多言語対応エージェントに利用。
- 用途: エージェントに特定のAI機能を組み込む場合。例えば、顧客からの問い合わせを音声で受け取り（Speech-to-Text）、内容を理解し（Natural Language AI）、翻訳して（Translation AI）、適切な回答を生成する、といったエージェント。
Generative AI (Vertex AIのGenerative AI Workbenchなど)
- 特徴: LLaMAやPaLMなどの大規模言語モデル（LLM）を基盤とした生成AI機能を提供します。これらを使って、より高度で自然な対話能力やコンテンツ生成能力を持つAIエージェントを構築できます。特に、Dialogflowと組み合わせることで、より自然な応答が可能なチャットボットを作成できます。
- 用途: 高度な会話型AIエージェント、創造的なテキスト生成、複雑な質問応答システム。

したがって、もし「会話型AIエージェント」を指しているのであれば、Dialogflowが最も直接的なサービス名となります。それ以外のより広範なAIエージェントの作成には、Vertex AIとその下の様々なAIサービスを組み合わせて利用することになります。

AIエージェントを作成するためのサービスは数多くありますが、目的や必要な機能によって最適な選択肢が異なります。ここでは、代表的なサービスとその特徴をいくつかご紹介します。

1. クラウドベースのAIサービス:

Google Cloud AI Platform:
- 特徴: 広範なAIサービスを提供しており、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理まで一貫して行えます。特に、TensorFlowとの連携が強く、カスタムモデル開発に最適です。AutoML VisionやAutoML Natural Languageといった、コードなしでAIモデルを作成できるサービスもあります。
- 用途: カスタムAIエージェントの開発、大規模なデータ処理とモデルトレーニング。
- スキルレベル: 中級～上級者向け。
Amazon Web Services (AWS) AI/ML:
- 特徴: 機械学習サービスが非常に充実しており、SageMaker（モデル構築・トレーニング・デプロイ）、Lex（チャットボット）、Polly（音声合成）、Rekognition（画像・動画分析）など、特定のエージェント機能に特化したサービスも豊富です。スケーラビリティが高く、多様なニーズに対応できます。
- 用途: 特定の機能を持つAIエージェントの構築、既存システムとの統合。
- スキルレベル: 中級～上級者向け。
Microsoft Azure AI:
- 特徴: 豊富なAIサービスに加え、Cognitive Services（視覚、音声、言語、意思決定）としてAPI形式で利用できるサービスが多数あります。Azure Bot Serviceを使えば、チャットボットエージェントを簡単に構築・デプロイできます。企業のシステムとの連携もスムーズです。
- 用途: エンタープライズ向けのAIエージェント、チャットボットエージェントの構築。
- スキルレベル: 中級～上級者向け。

2. チャットボット・会話型AIプラットフォーム:

Dialogflow (Google):
- 特徴: 会話型インターフェースを構築するためのプラットフォームで、自然言語理解（NLU）に優れています。様々なプラットフォーム（Webサイト、モバイルアプリ、Googleアシスタントなど）への連携が容易で、ノーコード・ローコードでチャットボットを作成できます。
- 用途: カスタマーサポート、情報提供、タスク実行などの会話型AIエージェント。
- スキルレベル: 初級～中級者向け。
Rasa:
- 特徴: オープンソースの会話型AIフレームワークで、完全なカスタマイズが可能です。独自のインテント、エンティティ、対話フローを自由に設計でき、プライバシー重視の環境やオンプレミスでのデプロイに適しています。
- 用途: 高度なカスタマイズが必要な会話型AIエージェント、研究開発。
- スキルレベル: 中級～上級者向け（Pythonの知識が必要）。
OpenAI API (GPTシリーズ):
- 特徴: GPT-3.5やGPT-4などの大規模言語モデルを利用できるAPIです。自然なテキスト生成、要約、翻訳、質問応答など、幅広いタスクに対応でき、強力な会話型AIエージェントの基盤となります。プロンプトエンジニアリングによって多様な振る舞いを引き出せます。
- 用途: 高度な対話能力を持つAIエージェント、コンテンツ生成、コード生成など。
- スキルレベル: 初級～上級者向け（APIの利用経験があるとより良い）。

3. ローコード/ノーコード開発ツール:

Zapier / Make (旧 Integromat):
- 特徴: 異なるWebサービスやアプリを連携させる自動化ツールですが、AIサービス（例：OpenAI API）と組み合わせて簡単なAIエージェント（例：メールの要約、特定のトリガーでメッセージを生成）を作成できます。プログラミングなしでワークフローを構築できます。
- 用途: シンプルな自動化エージェント、既存サービスとの連携。
- スキルレベル: 初級者向け。

4. エージェントフレームワーク / ライブラリ:

LangChain:
- 特徴: 大規模言語モデル（LLM）を使ってエージェントを構築するためのPython/JavaScriptフレームワークです。LLMを外部ツール（Web検索、データベースなど）と連携させ、複雑なタスクを実行できるエージェントを効率的に開発できます。
- 用途: 複数のツールを使いこなす自律型AIエージェント、複雑なタスク実行エージェント。
- スキルレベル: 中級～上級者向け（プログラミング知識が必要）。

これらのサービスは、それぞれ異なる強みと特徴を持っています。もし、どのようなAIエージェントを作成したいか、もう少し具体的な情報があれば、より的確なサービスをご提案できます。

例えば、

チャットボットを作成したいのか？
画像を分析するエージェントを作りたいのか？
特定のタスクを自動化したいのか？
プログラミングの経験はどの程度か？
予算はどのくらいか？

といった情報があると、絞り込みやすくなります。

AIエージェント（知的エージェントとも呼ばれます）とは、特定の目標達成のため、自律的に環境を認識し、推論し、行動を実行できる人工知能的な機能を持つシステムやプログラムです。

AIエージェントの主な特徴

自律性: 人間からの介入なしに、自分で計画を立て、タスクを実行できます。
目標指向性: 最終的な目標が設定され、その達成に向けて最適な行動を選択します。
環境認識能力: センサー、API、データなどから情報を取得し、外部環境や状況を認識します。
適応性・学習: 過去の経験や実行結果から継続的に学習し、アルゴリズムを改良してパフォーマンスを向上させます。

生成AIとの違い

AIエージェントは、近年注目されている大規模言語モデル（LLM）などの生成AIを基盤技術として活用することが多いですが、その役割には違いがあります。

項目	AIエージェント	生成AI
主な目的	目標達成のための自律的な計画と実行	情報やコンテンツの生成（文章、画像、音声など）
動作	能動的（自分で判断して行動する）	受動的（指示や質問に応答する）
能力範囲	意思決定、問題解決、外部ツール連携、アクション実行など幅広い	情報生成に特化

生成AIは、AIエージェントが計画を立てたり、必要な情報を収集・分析したりするための**「頭脳」や「ツール」の一部**となり得ます。AIエージェントは、この生成AIの能力を活用し、さらに外部のシステムやツールと連携しながら、より複雑で長期的なタスクを自動で遂行します。

活用が期待される分野

AIエージェントは、人間の作業を代行・支援することで、さまざまな分野での効率化や高度化が期待されています。

業務の自動化: データ入力、レポート作成、経費精算などの定型業務を自律的に処理し、従業員の負担を軽減。
カスタマーサポート: 顧客の問い合わせを自動で分析・対応し、複雑な場合は人間の担当者へ引き継ぐ。
パーソナルアシスタント: 個人の好みや状況に合わせて、スケジュール調整、旅行プランの提案、必要な情報の収集などを実行。
ロボット: 工場や倉庫などで、人や周囲の状態を認識し、協働しながら行動を最適化する（フィジカルAI）。