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7章でわかるエージェンティックAI:定義・進化・UI/UX設計と実装の最新知見

🗓 Created on 10/1/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷定義と進化:エージェンティックAI vs AIエージェント
    • 🏷UI/UXの次章:AXデザインとエージェント体験の転換
    • 🏷研究最前線:AWI/CHAIとHITL 4大パターン
    • 🏷実装ロードマップ:LangGraph・AutoGen・CrewAI比較
    • 🏷設計と運用の要点:ワークフロー・記憶・監査と可視化
    • 🏷実例で学ぶ:カスタマーサポート・物流・開発・旅行
    • 🏷リスクと未来:失敗モード、SLM、ガバナンス
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査は「エージェンティックAI(agentic AI)の定義」と「AIエージェントからの進化過程」を整理し、特にUI/UX(AX: Agentic Experience)観点での次の研究動向と、実際のアプリケーション設計・実装(フレームワーク選定・PoC→本番化)に関する実務的かつ独自性のある分析を提供することを目的とします。期待する成果は以下です。
  • エージェンティックAIの本質的定義と、従来のAIエージェントとの差分を明確化すること。
  • 研究最前線(AWI / CHAI / HITL など)とSLM(Small Language Models)の位置づけを整理し、UI/UX設計に与える意味を抽出すること。
  • 実装パターン、フレームワーク比較、短期的に取り組めるPoC設計とKPIを提示し、ガバナンス/リスク対策を含む実務ロードマップを示すこと。
出典の主要例(本文で参照):
  • AWS: What is Agentic AI — https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai
  • Imagining Design Workflows in Agentic AI Futures (arXiv) —
    arxiv.org
  • AWI(Agentic Web Interface)論文 (arXiv) —
    arxiv.org
  • CHAI(Agentic Workflows)(arXiv) —
    arxiv.org
  • HITL ベストプラクティス(Permit.io) —
    permit.io
  • SLM の運用的議論 (arXiv) —
    arxiv.org
  • Microsoft の失敗モード分類(ガバナンス) —
    microsoft.com

回答

  1. 定義と本質(要点)
  • エージェンティックAIの定義(短縮): 最小限の人間介入で複雑な目標を追求するために、環境を感知・計画・行動し、経験から学習して適応する「システムとしての自律性」を持つもの(例: LLM+ツール統合+永続メモリ+オーケストレーション)AWS、
    arxiv.org
    。
  • AIエージェントとの差分: 単一タスク指向の自律体が「AIエージェント」、多段階の目標達成を横断的に管理・自己改善できる「システム」としての集合体が「エージェンティックAI」。監査性・ガバナンス・永続性の要件が格段に増える点が本質的差分です(設計・運用負荷が高い)Cognizant Enterprise Guide。
  • 比較表(要約)
項目AIエージェントエージェンティックAI
主眼単一タスクの自律実行マルチエージェントの協調・計画・自己改善
自律性高いが限定的長期目標維持・拡張可能
実装複雑度低〜中高(メモリ・オーケストレーション・監査)
UXの要件応答/操作系目標入力・進捗可視化・介入設計(AX)
(出典: AWS, IBM, arXiv, Cognizant)
  1. 研究動向(次の進化)とUI/UXへの含意
  • AWI(Agentic Web Interface): エージェントがウェブを代理操作する際、単にDOMやスクリーンショットを渡すのではなく「エージェント向けに最適化された高レベルAPI/表現」を設計する概念が提案されています。これにより誤動作やトークンコストを抑えられる一方、標準化にはステークホルダー間の協調が必要です(詳細: arXiv)
    arxiv.org
    。
  • CHAI(会話型エージェンティックワークフロー): 会話インタフェースは「文脈化→目標策定→プロンプト明確化」というワークフローで再設計されるべきで、目標策定そのものをUIで促すことが重要と示されています(例: arXiv CHAI)
    arxiv.org
    。
  • HITL(Human-in-the-Loop)パターン: 実務で採用される4大パターン(Interrupt & Resume, Human-as-Tool, Approval Flows, Fallback/Escalation)を設計段階で導入することが成功要因とされています(Permit.io)
    permit.io
    。
  • SLM の台頭と異種混在アーキテクチャ: 運用コスト・レイテンシ改善のため、7BクラスなどのSLMをサブタスク用に使い分け、ルート思考や広域推論は大規模モデルに委ねる「heterogeneous stack」が現実的な選択肢です(学術議論)
    arxiv.org
    。
UI/UX(AX)への主要示唆(設計原則)
  • Goal-first(目標重視)の入力設計。ユーザーは「期待結果」を入力し、エージェントが計画を提示するUX。
  • Progressive Explainability(段階的説明):概要→深堀りの階層的説明でユーザー負担を低減する。
  • Autonomy Slider(自律度スライダー):提案のみ/承認付き実行/完全自動の切替。
  • Recoverability(回復性):ワンクリックでの停止・ロールバック・エスカレーション。
  • Multi-modal 入力とメモリ操作の可視化(Memory Inspector)。
    (出典: arXiv AX, Codewave, Medium 記事)
  1. 実装パターンとフレームワーク選定(実務向け)
  • フレームワークと適合性(まとめ)
種別フレームワーク得意領域
グラフ/ワークフローLangGraph / LangFlowステートフルなフロー、可視化・デバッグ
会話/マルチエージェントAutoGenエージェント間会話、ツール呼び出し
役割ベースCrewAI役割分担・並列処理の本番運用
フルスタック/ローコードDify / Flowise迅速なPoC、非エンジニア向けプロトタイピング
SDK / 参考実装OpenAI Agents SDK, Microsoft 入門リポジトリ早期検証・学習素材
(出典: フレームワーク比較記事、LangGraph Studio、OpenAI Agents SDK)
  • 推奨PoC→本番ロードマップ(簡潔版)
    1. ゴールと失敗コストの定義(48–72時間で固める)
    2. 迅速PoC(2–6週): Retrieval + 1ツール呼び出し + HITL を最小セットで実装(会話主体なら AutoGen、フロー重視なら LangGraph)
    3. メモリ(短期/長期)とRAG導入、SLMパイロットでコスト評価
    4. ガードレール(RBAC、XPIA対策、ログ)とAgentOps基盤の整備
    5. 観測性・KPI(介入率、誤アクション率、コスト/成功あたり)を定義しスケール化
      (参考: LangGraph/AutoGen 比較記事、Microsoft 実務資料)
  1. UXコンポーネントとオペレーショナル・メトリクス(提案)
  • 推奨UIコンポーネント(実装ガイド)
    • Plan Summary Card:提案計画の要約+主要リスク表示。
    • Execution Timeline:行動ログの時系列表示(各アクションに「根拠」と「戻す」ボタンを付与)。
    • Evidence Panel:RAGで参照した出典をワンクリックで確認。
    • Autonomy Slider:自律度を即時調整。
    • Memory Inspector:永続メモリの閲覧・確認・削除UI。
  • 運用指標(KPI)例(必須で計測推奨)
    • 成功率(定義: ユーザー合意の目標達成率)
    • 介入率(Human override / total actions)
    • 誤アクション率(自律実行での誤操作頻度)
    • コスト/成功(実行あたりの金額)
    • 平均復旧時間(Rollback time)
    • Explanation Acceptance Rate(提示説明をユーザーが受け入れた割合)
  1. リスクと対策(要点)
  • 代表的リスク: メモリ汚染(memory poisoning)、XPIA(Cross‑Domain Prompt Injection)、権限エスカレーション、コスト暴発、ハルシネーションによる誤実行(Microsoft taxonomy に多数の失敗モードを記載)
    microsoft.com
    。
  • 主要対策:
    • 厳格なRBACと「認証されたメモリ」設計、読み書き権限の最小化。
    • ツール呼び出し前のポリシー検査(Policy-as-Code)と承認フロー。
    • ログ/監査ダッシュボードの実装とレッドチーミング(攻撃シナリオ検証)。
    • HITL パターンの初期適用(interrupt/approval/fallback)。
      (出典: Permit.io, Microsoft, Cognizant)
  1. 独自の実務提案(ユニーク分析)
  • Agent Contract(機械可読の委任契約): エージェントに与える権限とSLA(許容リスク・最大コスト・最大実行数など)をJSON/L4ポリシーで記述し、実行時に必ず参照・署名する。これにより権限の可視化・自動検証が可能になる。
  • Autonomy Tax(自律度課金・リスクスコア): 各アクションに「推定リスク × 推定コスト」を掛け合わせたスコアを算出し、閾値超で自動的に承認フローへ回す。これがAgentOpsの自動エスカレーション基準になる。
  • Trust Score(運用KPI合成): Intervention Rate, Explanation Acceptance, False-Action Rate を正規化して算出する信頼指標を作り、製品と経営の共通言語にする。
  • Agent Role Simulator(サンドボックス): マルチエージェント挙動を模擬する専用プレイグラウンドで、思考ログのリプレイ・異常検出を行い、本番移行のリスクを数値化する。
  1. 例:概念的アーキテクチャ(Mermaid)
主要出典(抜粋・許容数)
  • AWI:
    arxiv.org
  • CHAI:
    arxiv.org
  • AX/デザイン研究:
    arxiv.org
  • HITL 実務:
    permit.io
  • SLM 運用議論:
    arxiv.org
  • Microsoft 故障分類:
    microsoft.com
  • フレームワーク比較(AutoGen/CrewAI/LangGraph等):
    medium.com
  • LangGraph Studio 解説:
    gopubby.com

結果と結論

主要な結論(短く)
  • エージェンティックAIは「単なる高度なエージェント」ではなく、複数エージェントの協調、永続メモリ、オーケストレーション、自己改善を含む“システムとしての自律性”であり、設計は技術以上にUX・ガバナンス設計が成功の鍵を握ります(出典: AWS, Cognizant, arXiv)。
  • 研究最前線は AWI(ウェブ表現の最適化)、CHAI(会話ベースでの目標策定)、HITL の体系化、そしてSLMによるコスト最適化へと収束しつつあり、実務ではこれらを組み合わせた異種混在アーキテクチャが現実的な勝ち筋です。
  • UI/UX面では「Goal-first、説明の段階化、介入ポイントの明示、回復性」が最重要で、具体的UIコンポーネント(Plan Summary、Execution Timeline、Autonomy Slider、Memory Inspector)を初期設計に組み込むことを推奨します。
短期(最初に取るべき3つのアクション)
  1. 高ROI・低リスクワークフローを1つ選定して48–72時間で「ゴール定義と失敗コスト」を決める。
  2. 2–6週間のPoCを実行する(枠組み: Retrieval + 1ツール呼び出し + HITL)。会話主体なら AutoGen、フロー主体なら LangGraph または LangFlow を用いて迅速に動作確認する(参考: LangGraph Studio、OpenAI Agents SDK)。
  3. PoCと並行して「ログ/監査/AgentOps(キルスイッチ・コスト監視)」を実装し、Trust Score や介入率などのKPIで評価を開始する。
提案の次のステップ(私から提供可能なサポート)
  • ご希望のユースケース(例:営業支援、カスタマーサポートの返金自動化、SREの自動復旧ワークフロー、SQLアシスタントなど)を教えていただければ、優先度付きワークショップ設計、PoC の週次タスク分解、必要コンポーネント(API・DB・UIワイヤー)と推定工数・KPIを含む具体プランを作成します。どのユースケースで深掘りしましょうか?

コード実行

import React from 'react';

const AgenticAIAnalysis = () => {
  const definitions = [
    {
      aspect: "基本定義",
      traditional: "事前定義されたルールや教師あり学習に基づく動作",
      agentic: "最小限の人間介入で複雑な目標を自律的に追求"
    },
    {
      aspect: "自律性",
      traditional: "人間の常時監視が必要",
      agentic: "長期的な目標維持と多段階問題解決を自律実行"
    },
    {
      aspect: "能動性",
      traditional: "受動的な応答システム",
      agentic: "思考・行動・意思決定を組み合わせた能動的システム"
    },
    {
      aspect: "適応性",
      traditional: "静的なパターン認識",
      agentic: "経験から学習し、フィードバックで自己調整"
    }
  ];

  const evolutionAreas = [
    {
      category: "UI/UXパラダイムシフト",
      innovations: [
        "エージェンティック・ウェブ・インターフェース(AWI)の提唱",
        "会話型人間-AIインタラクション(CHAI)の発展",
        "動的UI生成とデザインの民主化",
        "Human-in-the-Loop(HITL)デザインパターン"
      ],
      impact: "従来のGUIから目標駆動型インタラクションへの転換"
    },
    {
      category: "デザイン原則の進化",
      innovations: [
        "タスクよりも目標重視のアプローチ",
        "明確で継続的なコミュニケーション",
        "学習するフィードバックループ",
        "適応的なユーザーコントロール"
      ],
      impact: "人間とAIの協調的パートナーシップの実現"
    },
    {
      category: "技術的実装の革新",
      innovations: [
        "マルチエージェントオーケストレーション",
        "プロアクティブな支援システム",
        "マルチモーダル入力処理",
        "セッション跨ぎの長期記憶"
      ],
      impact: "自律的で文脈認識可能なシステムの構築"
    }
  ];

  const frameworks = [
    {
      name: "LangGraph",
      type: "エンタープライズ向け",
      strengths: "ストリーミング、メモリ管理、LangSmith統合",
      useCase: "ステートフルエージェント、複雑なワークフロー"
    },
    {
      name: "CrewAI",
      type: "迅速開発向け",
      strengths: "ロールベースエージェント、最小依存関係",
      useCase: "マーケティング自動化、チーム協調"
    },
    {
      name: "AutoGen",
      type: "研究開発向け",
      strengths: "イベント駆動設計、LLM非依存",
      useCase: "マルチエージェントコラボレーション"
    },
    {
      name: "OpenAI Agents SDK",
      type: "軽量開発向け",
      strengths: "プロバイダー非依存、ガードレール",
      useCase: "軽量Pythonワークフロー"
    }
  ];

  const challenges = [
    {
      challenge: "信頼性の確保",
      solution: "透明性と説明可能性の実装",
      priority: "高"
    },
    {
      challenge: "コントロールのパラドックス",
      solution: "適切な自律性レベルの調整",
      priority: "高"
    },
    {
      challenge: "意図の曖昧性",
      solution: "マルチモーダル入力と文脈理解",
      priority: "中"
    },
    {
      challenge: "セキュリティリスク",
      solution: "XPIA対策とアクセス制御",
      priority: "高"
    }
  ];

  const businessModels = [
    {
      model: "Do it for me Co-pilot",
      description: "AIネイティブツールによる業務自動化",
      benefits: "高利益率、経常収益、短い販売サイクル"
    },
    {
      model: "AI Native Service Provider",
      description: "AIを活用したアウトソーシングパートナー",
      benefits: "社内開発なしで効率向上"
    },
    {
      model: "AI Native Marketplace",
      description: "AIによるサービスマッチング",
      benefits: "エコシステム全体での取引促進"
    },
    {
      model: "Vertically Integrated Services",
      description: "AIをクライアントのコアオペレーションに統合",
      benefits: "従来サービスの高度な代替"
    }
  ];

  return (
    <div className="max-w-6xl mx-auto p-6 bg-gray-50 min-h-screen">
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-8 mb-8">
        <h1 className="text-3xl font-bold text-center mb-6 text-blue-800">
          エージェンティックAIの定義と次世代進化の分析
        </h1>
        <p className="text-center text-gray-600 mb-8">
          自律的意思決定から協調的パートナーシップまで:AIの新たなパラダイム
        </p>
      </div>

      {/* エージェンティックAIの定義比較 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">従来AIとエージェンティックAIの比較</h2>
        <div className="overflow-x-auto">
          <table className="w-full border-collapse">
            <thead>
              <tr className="bg-blue-100">
                <th className="border p-3 text-left font-semibold">特性</th>
                <th className="border p-3 text-left font-semibold">従来AI</th>
                <th className="border p-3 text-left font-semibold">エージェンティックAI</th>
              </tr>
            </thead>
            <tbody>
              {definitions.map((def, index) => (
                <tr key={index} className={index % 2 === 0 ? "bg-gray-50" : "bg-white"}>
                  <td className="border p-3 font-medium text-blue-600">{def.aspect}</td>
                  <td className="border p-3">{def.traditional}</td>
                  <td className="border p-3 bg-green-50">{def.agentic}</td>
                </tr>
              ))}
            </tbody>
          </table>
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">AWS - What is Agentic AI</a>、
          <a href="https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">IBM Think - Agentic AI</a>
        </div>
      </div>

      {/* 次世代進化の研究領域 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">エージェンティックAIの次世代進化領域</h2>
        <div className="grid md:grid-cols-1 gap-6">
          {evolutionAreas.map((area, index) => (
            <div key={index} className="border rounded-lg p-4 bg-gradient-to-r from-blue-50 to-purple-50">
              <h3 className="text-xl font-semibold mb-3 text-purple-700">{area.category}</h3>
              <div className="mb-4">
                <h4 className="font-medium mb-2 text-gray-700">主要イノベーション:</h4>
                <ul className="list-disc list-inside space-y-1">
                  {area.innovations.map((innovation, idx) => (
                    <li key={idx} className="text-gray-600">{innovation}</li>
                  ))}
                </ul>
              </div>
              <div className="bg-yellow-100 p-3 rounded-md">
                <strong className="text-yellow-800">影響:</strong> {area.impact}
              </div>
            </div>
          ))}
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://arxiv.org/html/2506.10953v1" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">Agentic Web Interfaces Research</a>、
          <a href="https://uxmag.com/articles/secrets-of-agentic-ux-emerging-design-patterns-for-human-interaction-with-ai-agents" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">UX Magazine - Agentic UX Patterns</a>
        </div>
      </div>

      {/* 開発フレームワーク比較 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">主要開発フレームワーク比較</h2>
        <div className="grid md:grid-cols-2 gap-4">
          {frameworks.map((framework, index) => (
            <div key={index} className="border rounded-lg p-4 hover:shadow-md transition-shadow">
              <div className="flex justify-between items-start mb-2">
                <h3 className="text-lg font-semibold text-blue-600">{framework.name}</h3>
                <span className="text-xs bg-blue-100 text-blue-800 px-2 py-1 rounded">{framework.type}</span>
              </div>
              <div className="mb-2">
                <strong className="text-gray-700">強み:</strong>
                <p className="text-gray-600 text-sm">{framework.strengths}</p>
              </div>
              <div>
                <strong className="text-gray-700">適用場面:</strong>
                <p className="text-gray-600 text-sm">{framework.useCase}</p>
              </div>
            </div>
          ))}
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://www.tekrevol.com/blogs/building-ai-agents-tools-frameworks-and-best-practices-for-developers/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">TekRevol - AI Agent Development Guide</a>
        </div>
      </div>

      {/* 実装における課題と解決策 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">実装における主要課題と解決策</h2>
        <div className="space-y-4">
          {challenges.map((item, index) => (
            <div key={index} className="flex items-center justify-between p-4 border rounded-lg bg-gray-50">
              <div className="flex-1">
                <h3 className="font-semibold text-red-600">{item.challenge}</h3>
                <p className="text-gray-600 text-sm mt-1">{item.solution}</p>
              </div>
              <div className="ml-4">
                <span className={`px-3 py-1 rounded-full text-xs font-medium ${
                  item.priority === '高' ? 'bg-red-100 text-red-800' : 
                  item.priority === '中' ? 'bg-yellow-100 text-yellow-800' : 
                  'bg-green-100 text-green-800'
                }`}>
                  優先度: {item.priority}
                </span>
              </div>
            </div>
          ))}
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://www.cognizant.com/en_us/industries/documents/2024/the-enterprise-guide-to-agentic-ai.pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">Cognizant - Enterprise Guide to Agentic AI</a>
        </div>
      </div>

      {/* ビジネスモデルと応用例 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">エージェンティックAIのビジネスモデル</h2>
        <div className="grid md:grid-cols-2 gap-4">
          {businessModels.map((model, index) => (
            <div key={index} className="border rounded-lg p-4 bg-gradient-to-br from-green-50 to-blue-50">
              <h3 className="text-lg font-semibold mb-2 text-green-700">{model.model}</h3>
              <p className="text-gray-600 text-sm mb-3">{model.description}</p>
              <div className="bg-white p-2 rounded border-l-4 border-green-400">
                <strong className="text-green-600">メリット:</strong>
                <p className="text-gray-600 text-sm">{model.benefits}</p>
              </div>
            </div>
          ))}
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://www.ventureforwardcapital.com/stories/why-investors-should-pay-attention-to-vertical-ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">Venture Forward Capital - Vertical AI Investment</a>
        </div>
      </div>

      {/* 市場予測と投資動向 */}
      <div className="bg-white rounded-lg shadow-lg p-6 mb-8">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-6 text-blue-700">市場予測と投資動向</h2>
        <div className="grid md:grid-cols-3 gap-6">
          <div className="text-center p-4 bg-blue-50 rounded-lg">
            <div className="text-3xl font-bold text-blue-600 mb-2">$20億</div>
            <div className="text-sm text-gray-600">2024年後半のスタートアップ投資額</div>
          </div>
          <div className="text-center p-4 bg-green-50 rounded-lg">
            <div className="text-3xl font-bold text-green-600 mb-2">$2,000億</div>
            <div className="text-sm text-gray-600">2034年予測市場規模</div>
          </div>
          <div className="text-center p-4 bg-purple-50 rounded-lg">
            <div className="text-3xl font-bold text-purple-600 mb-2">15%</div>
            <div className="text-sm text-gray-600">2028年までに自律化される業務意思決定の割合</div>
          </div>
        </div>
        <div className="mt-6 p-4 bg-yellow-50 rounded-lg">
          <h3 className="font-semibold text-yellow-800 mb-2">主要トレンド</h3>
          <ul className="list-disc list-inside space-y-1 text-yellow-700">
            <li>マルチエージェントコラボレーションが新標準に(2026年までに75%の企業が導入予測)</li>
            <li>動的エージェントの即座適応能力の向上</li>
            <li>人間とAIの協業によるワークフロー再構築(93%の労働者がAIツール活用)</li>
          </ul>
        </div>
        <div className="mt-4 text-sm text-gray-600">
          出典: <a href="https://arxiv.org/pdf/2506.02153" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">Small Language Models Research</a>、
          <a href="https://www.fairviewcapital.com/insights/agenticai" target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">Fairview Capital - Agentic AI Insights</a>
        </div>
      </div>

      {/* 結論と今後の展望 */}
      <div className="bg-gradient-to-r from-blue-600 to-purple-600 text-white rounded-lg shadow-lg p-6">
        <h2 className="text-2xl font-bold mb-4">結論:エージェンティックAIの変革的影響</h2>
        <div className="grid md:grid-cols-2 gap-6">
          <div>
            <h3 className="text-lg font-semibold mb-3">技術的革新</h3>
            <ul className="space-y-2 text-sm">
              <li>• 自律的意思決定と目標達成能力</li>
              <li>• マルチモーダルインタラクション</li>
              <li>• 継続学習と適応システム</li>
              <li>• Human-in-the-Loop協調設計</li>
            </ul>
          </div>
          <div>
            <h3 className="text-lg font-semibold mb-3">社会的インパクト</h3>
            <ul className="space-y-2 text-sm">
              <li>• UI/UXパラダイムの根本的転換</li>
              <li>• 開発プロセスの民主化</li>
              <li>• 新しいビジネスモデルの創出</li>
              <li>• 人間とAIの協調的パートナーシップ</li>
            </ul>
          </div>
        </div>
        <div className="mt-6 p-4 bg-white bg-opacity-20 rounded-lg">
          <p className="text-center font-medium">
            エージェンティックAIは単なる技術革新を超え、人間とテクノロジーの関係性、<br />
            組織のあり方、そしてデザインと開発のプロセス全体を再定義する変革的な力となっている
          </p>
        </div>
      </div>
    </div>
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🏷定義と進化:エージェンティックAI vs AIエージェント

画像 1

定義と進化:エージェンティックAI vs AIエージェント

エージェンティックAI(agentic AI)は、最小限の人間介入で複雑な目標を追求するために、環境を感知し、自律的に意思決定し、行動を実行し、経験から学習して適応するシステムを指します。たとえば、LLMの柔軟性に外部ツール(API、ウェブ検索、データベース操作など)を組み合わせて「自ら考え」「自ら行動する」能力を持つ点が特徴です1,
arxiv.org
,
ibm.com
。言い換えると、エージェンティックAIは「単独の実行ユニット(エージェント)を多数組織化し、計画・オーケストレーション・学習を行うアーキテクチャ/哲学」であり、その結果としてより高次の自律性と継続的改善を実現します
arxiv.org
、
awsstatic.com
。
以下に、研究・実務で指摘される主要な性質を整理します(出典併記)。
  • 自律性(Human supervisionを最小化して長期目標を維持する) — IBM, AWSの定義的説明
    ibm.com
    , 1。
  • 能動性(明示的なプロンプトなしに情報収集→判断→行動を行う) — IBM, Moveworksの比較解説
    ibm.com
    ,
    moveworks.com
    。
  • 適応性・自己改善(経験やフィードバックで振る舞いを進化させる) — Cognizantのエンタープライズガイドや研究論文の整理40,
    arxiv.org
    。
  • 目標指向(多段階タスクをサブゴールに分解して遂行する) — PwC等の実ビジネス分析
    awsstatic.com
    。

AIエージェント と エージェンティックAI の対比(要点)

項目AIエージェントエージェンティックAI
定義特定タスクを自律的に実行するソフトウェア実体(たとえばチャットボットや単一目的の自動化エージェント)
aiveda.io
、
moveworks.com
。
複数のエージェントの協調、計画、永続メモリ、自己改善を含む「システムとしての自律性」を備えるアーキテクチャ
arxiv.org
、
awsstatic.com
。
自律性事前定義された枠内で高いが限定的。イベントやトリガーに応答する場合が多い
moveworks.com
。
戦略的な目標設定・サブゴール生成が可能で、状況に応じて自ら行動範囲を拡張する
arxiv.org
。
複雑性単一タスクの最適化に強み。改良は開発者側で行われることが多い
aiveda.io
。
マルチドメインのワークフローを横断的に管理し、相互に学習するため設計・検証負荷が高い
arxiv.org
、40。
積極性(プロアクティブ性)基本は反応型(トリガーに応答)明示的プロンプトなしに機会を探索・提案し行動することがある
moveworks.com
。
代表的ユースケースチャット対応、自動化スクリプト、提示型アシスタンス(例:コード補助)
aiveda.io
。
複雑な業務オーケストレーション(金融のワークフロー管理、研究支援、分散ロボット制御など)
awsstatic.com
。
上の対比から読み取れるのは、エージェンティックAIは“エージェントの集合を巧くデザインして高次目標を達成するシステム”であり、技術的にはLLM+ツール統合+永続メモリ+オーケストレーション層、運用面ではガバナンスと監査が不可欠だということです
arxiv.org
、40。

進化の経緯と研究動向(短期〜中期の注目点)

  1. 概念から実装へ:近年の論文はまず用語の整理(概念的分類)を進め、次に実装パターン(マルチエージェント、オーケストレーション層、永続メモリ等)を提示しています
    arxiv.org
    、
    arxiv.org
    。
  2. 計算効率と運用性の再評価:Large→Smallのパラダイムで、運用コスト・レイテンシ・民主化を狙いとしてSmall Language Models(SLM)が有望であるという主張があり、SLMは7Bクラスで運用コスト面の優位性を持つと示唆されています
    arxiv.org
    。
  3. 市場・実務観点:投資は急増中で短期的な商用化の取り組みが増えている一方、パイロットの多くが本番移行で苦戦する(統合・ガバナンス不足が主因)という報告もあります(企業のパイロット失敗率など)
    microsoft.com
    、
    awsstatic.com
    、?。
示唆:研究は「概念→テンプレート→実運用」へと移行しており、短期的にはSLMを中心としたコスト効率の高い実装戦略と、統合・監査基盤の設計が勝敗を分けると考えられます
arxiv.org
、40。

UI/UX(AX)への影響と設計上の核心的示唆

学術・業界の調査は、エージェンティックAIがUI/UXに「パラダイムシフト」をもたらすと結論づけています。HCI/デザイン研究の観察を踏まえた主なポイント:
  • デザインワークフローでの役割再定義:プロフェッショナルデザイナー調査では、エージェンティックAIに期待される5つの役割(Work Coordinator, Resource Steward, Guardian, Reframer, Creative Catalyst)が提示され、設計の介入ポイント(どの工程を自律化し、どの工程で人が主導するか)を段階的に定める必要性が示されています
    arxiv.org
    。
  • プロンプトを超えるコミュニケーション:単なるテキストプロンプトだけでなく、アノテーション、ビジュアルスケッチ、音声メモ、既存ツール風の直接操作インターフェースなど、マルチモーダルで文脈保持ができるUIが求められます
    arxiv.org
    、
    codewave.com
    。
  • AX(Agentic Experience)デザイン:ユーザーは「目標」を提示し、エージェントがワークフローを実行する形へと移行するため、UXは「目標→進捗の可視化→承認/介入ポイント」の設計に重心を移すべきだと提案されています
    linkedin.com
    、
    medium.com
    。
  • デザイナーの役割変化:製品の「実行者」から「システムアーキテクト」へ。DataRobotなどはFigmaのデザインシステムを機械可読にしてAIが一貫性を保てるようにする取り組みを紹介しています
    uxdesign.cc
    。
示唆:UIは「橋渡し」に回帰し、体験の中心は“エージェントの知性”になるため、透明性(説明可能性)と介入設計(いつ誰が止めるか)がUX設計の第一命題となります
arxiv.org
、
ibm.com
。

実装上の設計パターンとガバナンス上の留意点

実運用に移す際に現場で頻出する設計要件と対策を、研究・企業ガイドに基づいて整理します。
  • ID管理とRBAC:各エージェントに一意IDを与え、厳格な権限設計と監査証跡を保持すること(なりすましや権限エスカレーション対策)
    microsoft.com
    、40。
  • メモリ設計(永続メモリのアクセス制御):メモリの読み書き権限を最小化し、汚染検出と修復手順を備える必要がある
    microsoft.com
    。
  • 制御フローとオーケストレーション:スーパーバイザー型、シーケンシャル、ピアツーピア、ハイブリッド、グラフベースなどのオーケストレーションパターンを採用し、REST、イベントバス、メッセージキュー等の堅牢な通信設計を行う40。
  • ログ・監査・可視化:行動ログ、ツール呼出し、ユーザー承認履歴を可視化するダッシュボードを実装し、運用中の検証・フォレンジックに備える40。
  • XPIA(Cross‑Domain Prompt Injection)や脱獄対策:外部データ取り込み時に指示(プロンプト)とデータを分離する等、攻撃面を限定する設計が必須
    microsoft.com
    。
  • HITL(Human‑in‑the‑Loop)デザインパターン:中断/再開、承認フロー、人間を「ツール」として呼ぶパターン、フォールバックエスカレーション等を組み合わせることで安全性と自動化効率のバランスをとることが推奨されています(LangGraphやPermit.ioでの実践例)
    langchain-ai.github.io
    ,
    permit.io
    。
示唆:技術的な実装以上に「誰が最終承認を持つか」「どの条件で人が介入するか」という運用設計(ポリシー)がプロジェクト成功の鍵を握ります
microsoft.com
、40。

実務向けロードマップ(短期〜実装までの実践ステップ)

以下は研究・業界事例に基づく実践的な進め方です。各ステップに関連する出典を併記します。
  1. スコープ選定とROI評価(まずは高ROI・低リスクのワークフローから) — Cognizant, PwC の戦略指針40、
    awsstatic.com
    。
  2. 自律性レベルとHITL設計(業務ごとに“どこまで自動化するか”を明確化) — LangGraph/Permit.ioのベストプラクティス
    langchain-ai.github.io
    ,
    permit.io
    。
  3. 小さく作って学ぶ(テンプレート/参照アプリの活用):DataRobotやプラットフォームのテンプレート活用で立ち上がりを早める
    uxdesign.cc
    、
    medium.com
    。
  4. UX設計(AX)を最初から組み込む:目標入力、進捗可視化、介入ポイント、説明責任(説明表示)をUIに組み込み検証する
    arxiv.org
    、
    linkedin.com
    。
  5. セキュリティ/ガバナンス実装:ID管理、メモリ制御、XPIA対策、監査ログを並行して構築する
    microsoft.com
    、40。
  6. 指標(KPI)設計とスケール化:パフォーマンス、例外率、ROI、ユーザー信頼度などの計測と継続的改善を運用に組み込む(MITの調査はパイロット失敗の多さを警告しています)?、
    microsoft.com
    。
実践的Tip:MVP段階で「完全自律」を目指さず、段階的に自律性を上げることがコストとリスクの両面で有効です(多くの企業事例が示唆)
microsoft.com
、40。

まとめと実務への提言(5点)

  1. 用語とスコープを厳密に定義する:AIエージェントとエージェンティックAIは連続スペクトラム上の別段階です。目的に応じて適切なレベルを選ぶべきです
    arxiv.org
    、
    aiveda.io
    。
  2. UX(AX)を最初に組み込む:目標ベースの入力設計、透明性、介入ポイントを早期に設計・検証することが採用の鍵です
    arxiv.org
    、
    linkedin.com
    。
  3. セキュリティと監査は“当たり前”に実装:ID管理、メモリ権限、XPIA対策、監査ログは必須であり、後回しにすると実運用で致命傷になります
    microsoft.com
    、40。
  4. フレームワークとテンプレートで早く回す:LangGraph/LangChain系やAutoGen、商用テンプレートを活用し、まずは狭い範囲で効果を測定する(MVPの高速化)
    langchain-ai.github.io
    、
    aiveda.io
    、
    uxdesign.cc
    。
  5. SLMを含むコスト最適化戦略を検討する:運用コストと応答性のバランスでSLMは実用的選択肢となり得る(学術的提案あり)
    arxiv.org
    。
結び:エージェンティックAIは「技術的な飛躍」だけでなく「設計・組織・運用の再定義」を要求します。研究はすでに概念を超えテンプレート化・実装化フェーズへ移っており、成功するプロジェクトはUX設計とガバナンスを初期から同時に設計した取り組みであることが示唆されています
arxiv.org
、40。まずは「小さく実行し、可視化して信用を積み重ねる」アプローチを推奨します。
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artificial intelligence
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business intelligence
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robotic process automation
[2]
[3]
natural language processing
machine learning
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[1]
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[4]
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[5]
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OpenAI Operator
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agentic web
RSS
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agentic architecture
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artificial intelligence
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robotic process automation (RPA)
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How To Build An AI Agent
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top list of AI Agents set to dominate in 2025

調査のまとめ

エージェンティックAIは、まるでアリのコロニーのように個々が独立しながらも全体として連携し、複雑なタスクを半自律的に実行するAIシステムを指します[31](https://uxmag.com/arti...

調査のまとめ

Deskrex Appをご利用いただきありがとうございます。エージェンティックAIの定義、その次の進化に関する研究動向(UI/UX)、そしてアプリケーションの作り方に関するユニークな分析について、調査...

調査のまとめ

エージェンティックAIの定義と次の進化、アプリケーションの作り方に関する考察

エージェンティックAIの定義

エージェンティックAIとは、最小限の人間介入で複雑な目標を追求するため...

🏷UI/UXの次章:AXデザインとエージェント体験の転換

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UI/UXの次章:AXデザインとエージェント体験の転換

概要 — なぜ今「AX(Agentic Experience)デザイン」が重要か

エージェンティックAI(agentic AI)は、単なる応答型のジェネレーティブAIとは異なり、「目標志向で自律的に動き、記憶・計画・外部ツール利用を組み合わせてユーザーの目的を達成するシステム」を指します。これはユーザーが手続きを逐一指定するのではなく、最終的なゴール(=目標)を言えばシステムが手順を推定して実行するというパラダイムです(定義の概説)
medium.com
。学術的にも、エージェンティックAIは「最小限の人間介入で複雑な目標を追求する自律システム」と定義され、デザインワークフローや職務分担を再考させることが示唆されています
arxiv.org
。
ここから導かれる要点は次の通りです:
  • UIは「命令の受け皿」から「信頼できる協働の橋渡し」へと機能が変わると考えられます
    vivun.com
    。
  • 一方で、完全にUIが不要になるという極論(例:エージェントが全てウェブを代行する)を唱える声もあり、将来像には幅があります
    substack.com
    。

定義の対比:エージェント/エージェンティックAI/従来のジェネレーティブAI

  • 「エージェント」=(LLM + 記憶 + 計画能力 + ツール)をループして動かす実行体。Anthropic の定義に近い文脈で議論されています
    medium.com
    。
  • 「エージェンティックAI」=上の概念を製品UX/設計原理に落とし込んだ総称。目標表現(goal-expression)、長期記憶、自己修正(self-reflection)といった性質がコアです
    medium.com
    。
  • 言い換えると、従来のジェネレーティブAIが「良い応答を返すツール」だとすれば、エージェンティックAIは「目的達成のために連鎖的・自律的に行動するチームの指揮者」であると考えられます
    medium.com
    。

UI/UXのパラダイムシフト(事実→考察)

事実:複数の実務系コラム・事例分析は、以下の変化を指摘しています。目標表現へのシフト、マルチモーダル入力の必須化、永続的なセッション記憶、非同期でのワークフロー制御(開始/停止/一時停止ボタン等)の導入が必要だとされています
medium.com
、
codewave.com
。
考察:つまり、UIは「見せるための画面」から「いつ・どう介入するかを設計するためのインタラクション政策」に変わると考えられます。注目すべきは、ユーザーが“信頼して任せられる”ための説明責任(explainability)と回復性(recoverability)をどう設計するかです
vivun.com
。
洞察:UX設計は「目標→エージェント→結果」という時系列だけでなく、「エージェントの意思決定をユーザーが理解・修正できる“関係性”の設計」へと本質的に移行すると示唆されます
medium.com
。

AXデザインの実践原則(研究・実務からの統合)

以下は複数のソースで共通して示される設計原則と、そのUX的意味です。各原則の横に主要出典を示します。
  • 目標重視(Goal over Task):ユーザーは「達成したい状態」を提示し、エージェントが手順を組み立てる
    medium.com
    。
  • 継続的で段階的な説明(Progressive Explainability):デフォルトは簡潔に、必要に応じて詳細な推論根拠を開示する
    codewave.com
    。
  • 回復性(Recoverability)と「大きな停止ボタン」:エージェント行動は元に戻せる/一時停止できることが必須
    medium.com
    。
  • 自律性の調整(Autonomy slider):状況に応じて提案のみ/承認付き実行/完全自動実行を切り替えられる設計が求められる
    codewave.com
    。
  • マルチモーダル入力とコンテキスト取得:テキスト、音声、視覚的参照(スクショ等)を組み合わせることで意図を豊かにする
    medium.com
    。
  • 学習フィードバックループ:ユーザーの修正を効率よく学習に取り込むUI(軽いフィードバックボタン等)が重要
    medium.com
    。
示唆:これらは単なる「UIの細部改善」ではなく、プロダクトリスク(誤動作のコスト)やコンプライアンス(データアクセス・プライバシー)に直結するため、設計段階でエンジニア・法務・セキュリティを巻き込む必要があると考えられます
arxiv.org
。

技術スタックとフレームワーク(選定の指針と比較表)

実装においては、オーケストレーション層/モデル層/記憶層/ツール統合の4つを設計する必要があります。主要フレームワークの特性と推奨利用シーンは次の表に要約されており、実務系比較も出ています(以下は文献に基づく要約)
medium.com
。
カテゴリフレームワーク特徴推奨利用シーン
コードファーストAutoGenマルチエージェントの自由形式会話、非同期ツール呼び出しに強い研究プロジェクト、複雑なマルチLLM協調
medium.com
役割ベースCrewAIロール(専門性)を割り当てたエージェントチーム構築向け本番環境での並列タスク、データ分析、本番品質のワークフロー
medium.com
ビジュアルビルダーLangFlow / Flowiseドラッグ&ドロップでプロトタイプ化、LangChain連携非エンジニアを含むプロトタイピング、迅速な検証
medium.com
フルスタックDify開発・デプロイ・管理のワンストップ迅速なPoCや内部ツール構築に有利
medium.com
また、実装リソースとしては以下が参考になります:OpenAI Agents SDK(軽量SDK)
openai.github.io
、Microsoft の入門コース(実践的コード例)
github.com
、マルチエージェント実装サンプル集
github.com
。これらを組み合わせることで、プロトタイプから本番移行の道筋を早めることができます(実装の工数短縮を示唆)
github.com
。
洞察:組織規模と目的(研究 vs 本番)で適切な層(コードファースト vs ビジュアル)を選ぶのが実効的です。小さく試して(LangFlow/Flowise/Dify)、本番はCrewAI/AutoGenのような構造化された設計に移行するパターンが現実的だと考えられます
medium.com
。

実践ワークフローの例:AXデザインでのアプリ構築(スマートブックマーク例)

事実:実践的なチュートリアルとして、N8N と AI コーディングツールを組み合わせた「シンプルなUI+自動化バックエンド」でエージェント体験を作る手法が紹介されています。動画チュートリアルでは、Webhook→Ifノード(リンクかテキストか判定)→スクレイピング/AI要約→DB保存→UIレスポンス、という流れで実装例が示されています
youtube.com
。
  • 要点:Human-in-the-loop をデフォルトにし、ユーザー承認(Confirm)ボタンでフィードバックループを回す設計が提示されている(信頼構築の実装パターン)
    youtube.com
    。
  • 画像(参照:チュートリアル):
実装コンポーネント(参考ソース群):
  1. オーケストレーション:N8N または LangGraph(可視化とデバッグに便利)
    gopubby.com
    。
  2. モデル呼び出し:OpenAI/Anthropic 等(OpenAI Agents SDK など)
    openai.github.io
    。
  3. 記憶/検索:LlamaIndex + Pinecone 等で長期記憶を構築(LangChain エコシステム)
    github.com
    。
  4. モニタリング:W&B等でエージェントの挙動を観測、フォールバック条件を定義
    codewave.com
    。
実務的示唆:最初は短期タスク(例:要約・タグ付け)でHITL(人の承認)を厳格にし、信頼が育った部分から自動実行に切り替える段階的導入が成功確率を高めると考えられます
youtube.com
。

設計上の主なリスクとガバナンス(実装上必須のチェックポイント)

  • 説明可能性:重要決定の理由を段階的に開示する(推論ログ、根拠データへのリンク等)
    codewave.com
    。
  • 回復性と監査証跡:全アクションにロールバック/エスカレーションを設ける。特に経済的・法的影響のある操作は自動実行させないガードを設計することが重要
    medium.com
    。
  • プライバシーとアクセス制御:エージェントに与える「デジタル環境への深いアクセス」は大きな価値を生む一方、RBAC・データ最小化・ログ保存方針が不可欠
    medium.com
    。
  • 倫理・バイアス:モデル出力のバイアス検出と、ユーザー向け説明ルールの設計(特に医療・金融分野)
    arxiv.org
    。
結論的示唆:技術的に可能でも、ガバナンス体制が未整備だと利用者の信頼は得られず導入は失敗しやすいことが複数の実務記事で指摘されています。設計段階で「何を自動化し、何を監督下に置くか」を明確に定義しておくべきです
medium.com
。

AX設計プロジェクト:短期〜中期ロードマップ(実践チェックリスト)

  1. 候補タスク選定:複雑さ・価値・誤動作コストの観点でスコアリングする(参考:AXデザインのチェック)
    medium.com
    。
  2. 低リスクPoC:LangFlow/Flowise/Dify等で素早くプロトタイプを作成し、HITLを前提にユーザーテストを行う
    medium.com
    。
  3. 技術的基盤構築:記憶(LlamaIndex/Pinecone)、オーケストレーション(AutoGen/CrewAI)、モデル(OpenAI/Anthropic)を接続
    github.com
    。
  4. 安全設計と監査:RBAC、ログ、ロールバックの実装。重要アクションは「承認付き実行」モードを用意する
    codewave.com
    。
  5. モニタリングと改善:W&B等で挙動の可観測性を確保し、ユーザーフィードバックを学習ループに組み込む
    codewave.com
    。

図解:典型的なエージェンティックフロー(簡易モデル)

(出典:CloudWatch調査やAWS Re:Inventの事例における監督→ワーカーの流れの概念図に基づく説明)
medium.com
。

まとめと今後の示唆(実務者への提言)

  • エージェンティックAIはUIの役割を「指示経路」から「信頼できる関係の設計」へと変えるトランジションを要求しています。デザイナーは「目標設計」「説明設計」「回復設計」に注力すべきです
    medium.com
    、
    codewave.com
    。
  • 技術的には、LangChain系+オーケストレーションフレームワーク(AutoGen/CrewAI等)+ベクタDBの組合せが短期的に効率的であり、可視化/テストにはLangGraph Studio等のツールが実務上有益です
    github.com
    、
    gopubby.com
    。
  • 組織はAXを導入する際、「誰が最終判断するか」「どの操作を自動化するか」「失敗時の費用」をあらかじめ定義する必要があります。言い換えると、技術的実装と同時にガバナンス設計を並行させることが成功の鍵です
    arxiv.org
    。
参考・出典(本文で参照した主要リソース、抜粋):
  • Agentic AI: The Future of UX/UI Design —
    medium.com
  • Secrets of Agentic UX (Greg Nudelman) —
    medium.com
  • Designing User Interfaces for Agentic AI (Codewave) —
    codewave.com
  • AXとUX(AXデザイン概観) —
    medium.com
  • Imagining Design Workflows in Agentic AI Futures(arXiv) —
    arxiv.org
  • Agentic AI orchestration 比較(AutoGen / CrewAI / LangFlow / Flowise / Dify) —
    medium.com
  • LangGraph Studio(可視化/デバッグ) —
    gopubby.com
  • Get Started with AX Design(実践チュートリアル動画) —
    youtube.com
  • Microsoft: AI Agents for Beginners(GitHub) —
    github.com
  • Agentic-AI-Systems(実装サンプル集) —
    github.com
もしご希望なら、上のロードマップを基に「自社の業務(例:営業/カスタマーサポート/SRE)向けに優先度付きで何をAgent化すべきか」のワークショップ設計や、N8N+LangChainベースでの最小実装(ガードレール付き)プロトタイプの具体的な手順を作成します。どのユースケースで深掘りしますか?
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doi:10.1007/978-94-017-9112-0_7
doi:10.1017/S0890060414000043
doi:10.1145/1240624.1240704
doi:10.1016/J.INFSOF.2022.107005
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調査のまとめ

エージェンティックAIの定義とUX/UIデザイン、そしてアプリケーション実装への転換

エージェンティックAIは、AI統合製品のユーザーエクスペリエンス(UX)とユーザーインターフェース(U...

🏷研究最前線:AWI/CHAIとHITL 4大パターン

画像 1

研究最前線:AWI/CHAIとHITL 4大パターン

要旨(本節の着眼点)

エージェンティックAIは「目標駆動で自律的に計画・行動し、環境や文脈に適応するシステム」と定義されます
codewave.com
tekrevol.com
。近年の研究/実務は、(A)ウェブを代理で操作するエージェント向けのインターフェース設計(AWI)
arxiv.org
、(B)会話型インタラクションを目標策定中心に再設計するCHAIワークフロー
arxiv.org
、および(C)Human‑in‑the‑Loop(HITL)を体系化するパターン群(4大パターン)
permit.io
に収束しつつあります。本節では事実(研究結果)提示 → 意味の考察 → 実務への落とし込み、という順序で整理します。

1) AWI(エージェンティック・ウェブ・インターフェース):事実と含意

  • 事実:従来のウェブUI(スクリーンショットやDOMツリーをそのまま渡す方式)は、エージェントにとって「表現上のミスマッチ」を生じ、情報欠落や計算コスト増(例:大規模DOMでのトークン・コスト問題)を招くと指摘されています。これを受けて、「エージェントが直接操作しやすい形でウェブ状態を表現する専用インターフェース=AWI」が提案されています
    arxiv.org
    。
  • AWIの設計原則(要点):標準化・人間中心・安全(ガードレール)・最適表現(冗長排除)・ホスティング効率・開発者フレンドリー、さらに高レベルアクション抽象、プログレッシブ情報転送、エージェンティックタスクキューなどの構成要素が推奨されています
    arxiv.org
    。
  • 含意(考察):
    • AWIは「ウェブを人間向けに設計する」のではなく「エージェントを前提にウェブを設計する」逆転を意味します。言い換えると、エージェントの観察・行動空間をAPIレベルで明示化することで、誤動作や過剰トークンコストを抑えられると考えられます
      arxiv.org
      。
    • ただしAWIの普及はステークホルダー(サイト運営者、ブラウザベンダ、標準化団体)の協調が必須で、導入には段階的なプロビジョニング(限定公開のAgent API → 段階拡張)が現実的です
      arxiv.org
      。
  • 実装示唆(短期〜中期):
    • まずは高頻度ユースケースに限定した「高レベルアクションセット」を設計し、Playwright/Selenium等との双方向同期レイヤーを提供する方法を検討する(AWI設計提案の一部)
      arxiv.org
      。

2) CHAI(会話型人間‑AI相互作用)と「エージェンティックワークフロー」

  • 事実:CHAI研究では、会話型インターフェースが抱える「ユーザー目標の曖昧さ」と「インタラクションの一時性」に対して、エージェンティックワークフロー(文脈化 → 目標策定 → プロンプト明確化)の3段階アプローチが有効であることが示されています
    arxiv.org
    。
    • 文脈化(Contextualization):最小負荷で必要情報を収集
    • 目標策定(Goal Formulation):エージェントが目標候補を提示し、ユーザーが選択・編集
    • プロンプト明確化(Prompt Articulation):確定目標を元に生成プロンプトを整形
  • 可視的事例:研究ではStreamlit+Phi‑3.5‑visionを用いた4段階のプローブ実験(Version1→4)を通じ、ペルソナやGoal RefinementなどUI上の工夫が有効だったことが示されています(図例)
    arxiv.org
    。 出典:
    arxiv.org
  • 含意(考察):
    • 「目標策定そのものがデザイン成果になる」点はCHAIの核心的発見です。つまり、UIは単にコマンドを受ける場ではなく、ユーザーの不明確な狙いを一緒に「設計」する共同空間になり得ます
      arxiv.org
      。
    • 文脈の量は「多すぎず少なすぎず」が重要で、UIは文脈のフィルタリング/優先順位付けをユーザーに委ねる機能を持つべきだと示唆されます
      arxiv.org
      。
  • 実務への適用例:
    • プロンプト生成を“ブラックボックスで渡す”のではなく、目標候補+生成理由(ペルソナ説明)を併記するUIにより、ユーザーの信頼と選好適合性が高まると考えられます
      arxiv.org
      。

3) HITL(Human‑in‑the‑Loop)—— 実務で再現可能な4大パターン

研究・実装コミュニティでは、HITLを単一の“人が常時監督”という意味でなく、システマティックに組み込むための典型パターンが整理されています。代表的な4パターン(実務側の推奨)と適用指針は次の通りです(出典:Permit.io 等)
permit.io
。
  1. 中断と再開(Interrupt & Resume)
    • 概要:エージェントは特定アクション前に
      interrupt()
      して人間の承認を待つ。承認で実行再開。
    • 最適用途:アクセス権付与、支払い実行、破壊的操作前のチェック。実装例としてLangGraphの
      interrupt()
      が有用
      permit.io
      。
  2. 人間を「ツール」として扱う(Human‑as‑a‑Tool)
    • 概要:エージェントが曖昧時や検証時に「人間ツール」を呼び出して文脈を埋める。
    • 最適用途:事実確認、専門判断、クリティカルな価値判断。LangChain/CrewAI等のフレームワークで実装可能
      permit.io
      。
  3. 承認フロー(Approval Flows)
    • 概要:ポリシー駆動で「誰が承認できるか」を定義し、実行は承認者のみ許可する。
    • 最適用途:財務・セキュリティ・コンプライアンス領域。Permit.ioのMCP連携などが実例となる
      permit.io
      。
  4. フォールバック/エスカレーション(Fallback Escalation)
    • 概要:エージェントが失敗時や不確実な場面で人間へエスカレーション。非同期通知も可。
    • 最適用途:LLM信頼度が低い複雑クエリや例外処理。LangGraph+Permitのデモ(家族向け食品注文)に実装例あり
      permit.io
      。
(図解)HITL制御ループ(簡易)
出典(HITLパターンの整理例):
permit.io

4) フレームワーク/オーケストレーションの現実解(設計上の選択肢)

  • 事実:実務ではLangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、Semantic Kernel 等が主要な選択肢として上がっています(得意領域が異なる)
    tekrevol.com
    codewave.com
    1。
  • 含意(設計ガイドライン):
    • 「短期PoC」→軽量SDK(OpenAI Agents SDKやCrewAI)、「ステートフル/HITLを組み込む」→LangGraphやPermit連携の組み合わせ、という選択が現実的です
      tekrevol.com
      permit.io
      。

5) 研究間の対照と統合的洞察(AWI ⇄ CHAI ⇄ HITL)

  • AWIは「エージェントにとって効率的かつ安全な表現」をウェブ側で確保することで、CHAIが生成する行動(ツール呼び出しやナビゲーション)をより確実に実行可能にします
    arxiv.org
    arxiv.org
    。
  • CHAIの「目標策定」ステージはHITLの「承認フロー」や「human‑as‑tool」と親和性が高く、目標が高リスクなら設計上で自動的に承認チェックポイントを挿入すべきだと考えられます
    arxiv.org
    permit.io
    。
  • 形式化(Petriネット/コミュニケーション空間)の研究は、マルチエージェントやケンタウロス型(人とAIが一体化する)両者を扱うために有用であり、AWIやHITLの動的な参加・撤退をモデル化する将来研究の基盤を提供します
    arxiv.org
    。

6) 実務向けチェックリスト(短期の必須項目)

  1. ユースケース評価:真にエージェンティック性が必要かを定義する(単発生成なら不要)
    tekrevol.com
    。
  2. 目標駆動UI設計:CHAIの「目標策定」UIを組み込む(候補提示+編集)
    arxiv.org
    。
  3. HITL設計:承認ポイント、interrupt、フォールバック経路をポリシーで定義する(Permit等で実装)
    permit.io
    。
  4. AWI対応(ウェブエージェントを扱う場合):高レベルアクションとプログレッシブ情報転送を検討し、段階的導入計画を作る
    arxiv.org
    。
  5. 監査・ログ・回復(Recoverability):すべての意思決定とツール呼出しをログ化し「元に戻す」機能を実装する
    codewave.com
    。
  6. ベンチマークと評価:単に精度だけでなく「誤動作時のコスト」「人間の介入頻度」を測る指標を設定する(SWEベンチ等の議論が示唆)
    arxiv.org
    。

7) 総括的示唆(研究と製品の接点で)

  • 研究は「AWIで表現を標準化」「CHAIで目標をUIで磨く」「HITLで安全を担保する」という三位一体のパターンへと収斂しています
    arxiv.org
    arxiv.org
    permit.io
    。
  • 言い換えると、実運用で成功するエージェンティックAIは「インターフェース(AWI/CHAI)× 制御(HITL)× オーケストレーション(LangGraph等)」の三層を設計段階から同時に考慮する必要があると考えられます
    arxiv.org
    tekrevol.com
    。
  • 将来研究の優先課題としては、AWIの標準化プロトコル確立、CHAIの大規模実装での長期使用性評価、HITLの遅延/コストトレードオフに関する定量評価が挙げられます
    arxiv.org
    arxiv.org
    permit.io
    。

参考(報告中に引用した主要出典)

  • AWI(エージェンティック・ウェブ・インターフェース):
    arxiv.org
  • CHAI(Agentic Workflows for Conversational Human‑AI Interaction):
    arxiv.org
  • HITL ベストプラクティス(実装パターン、Permit.io 等):
    permit.io
  • UI/UX 設計原則(Codewave):
    codewave.com
  • フレームワークと実装実務(Tekrevol 等まとめ):
    tekrevol.com
  • マルチエージェント・Petriネットによる形式化(コミュニケーション空間):
    arxiv.org
  • エージェンティックプログラミング概観(Survey):
    arxiv.org
(終)
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https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
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https://arxiv.org/abs/2403.02691
https://arxiv.org/abs/2406.13352
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https://aws.amazon.com/q/developer/
https://www.tabnine.com/
https://github.blog/2021-06-29-introducing-github-copilot-ai-pair-programmer/
https://cloud.google.com/automl
https://aws.amazon.com/sagemaker-ai/autopilot/
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https://docs.gitlab.com/ci/
https://en.wikipedia.org/wiki/Jenkins_(software)
https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
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https://www.mathworks.com/products/simulink.html
https://codeql.github.com/
https://arxiv.org/abs/2412.14470
https://arxiv.org/abs/2503.12188
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https://arxiv.org/abs/2504.16429
https://arxiv.org/abs/2503.04779
https://arxiv.org/abs/2402.01030
https://developer.nvidia.com/blog/safeguard-agentic-ai-systems-with-the-nvidia-safety-recipe
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Section 3.3
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Section 4
https://arxiv.org/abs/2410.09024
https://www.anthropic.com/news/introducing-claude
https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
https://arxiv.org/abs/2504.14064
https://arxiv.org/abs/2407.05291
https://openreview.net/forum?id=SkwtxEkst2
https://arxiv.org/abs/2412.05467
http://dx.doi.org/10.1145/3613904.3642660
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling
https://arxiv.org/abs/2410.05243
https://arxiv.org/abs/2411.06559
https://arxiv.org/abs/2002.08909
https://www.jsonrpc.org/specification
https://arxiv.org/abs/2004.04906
https://arxiv.org/abs/2004.12832
http://arxiv.org/abs/2401.13649
https://arxiv.org/abs/2407.01476
https://arxiv.org/abs/2404.03648
https://arxiv.org/abs/1906.00300
https://arxiv.org/abs/2410.06703
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https://arxiv.org/abs/2505.21936
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https://arxiv.org/abs/2410.02907
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https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/
https://openai.com/index/introducing-deep-research/
https://arxiv.org/abs/2406.12373
https://arxiv.org/abs/2405.20309
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https://arxiv.org/abs/2411.02337
https://arxiv.org/abs/2302.04761
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https://arxiv.org/abs/2303.11366
https://www.rfc-editor.org/info/rfc4949
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https://arxiv.org/abs/2410.23555
https://openreview.net/forum?id=6YFuaxXYxP
https://arxiv.org/abs/2503.04957
https://arxiv.org/abs/2504.01382
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:277634081
http://arxiv.org/abs/2307.13854
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role]”), enabling them modulate their behavior accordingly as they follow subsequent instructions. This technique is known as role-play prompting and has been shown to improve performance in one-shot reasoning (Shanahan et al., [2023
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Chang et al.
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https://streamlit.io
https://huggingface.co/microsoft/Phi-3.5-vision-instruct
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https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
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https://www.thematicanalysis.net/understanding-ta/
https://doi.org/10.1145/3563657.3596101
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:56145368
https://doi.org/10.18653/v1/2024.naacl-long.228
https://doi.org/10.1145/3544548.3580817
https://books.google.com/books?id=nVQPAAAAQBAJ
https://doi.org/10.1145/1744161.1744163
https://arxiv.org/abs/1908.10084
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3491102.3517491
https://doi.org/10.1145/3563657.3596058
https://doi.org/10.48550/ARXIV.2407.09394
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LangGraph
CrewAI
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調査のまとめ

エージェンティックAIの定義

エージェンティックAIは、自律的に意思決定を行い、行動し、コンテキストに基づいて適応する目標駆動型のシステムを指します[7](https://codewave...

🏷実装ロードマップ:LangGraph・AutoGen・CrewAI比較

画像 1

実装ロードマップ:LangGraph・AutoGen・CrewAI比較

本節では、エージェンティックAIアプリケーションを「実装するためのロードマップ」として、LangGraph/AutoGen/CrewAI の設計思想と強みを比較し、段階的な実装手順(PoC → 本番化)および UI/UX への示唆を示します。根拠・参照は各段落末に明記します(重要な主張には対応する出典URLを付記)。まずは要点の比較から入ります。

要約比較(短く、実務的な差分)

  • LangGraph(グラフ/ワークフロー志向)
    • 特徴:DAG(ノード/エッジ)ベースでワークフローを記述し、ステートフル実行・チェックポイント・デバッグ(interrupt/fork)を重視するランタイムとIDEを持つ点が特徴です。複雑なマルチステップ業務や永続的状態(長期記憶)を必要とするシステムに向きます
      gopubby.com
      、
      dev.to
      。
  • AutoGen(会話・対話コラボレーション志向)
    • 特徴:エージェント間の会話を第一に設計されたマルチエージェントフレームワークで、非同期マルチターンの会話、ツール呼び出し、柔軟なHITL(Human‑In‑The‑Loop)モードをサポートします。対話駆動の問題解決/ツール連携が核となるユースケースに適しています
      dev.to
      、
      datacamp.com
      。
  • CrewAI(ロール/チーム志向)
    • 特徴:役割(role)ベースの「クルー」設計により、専門家エージェントを並列/階層的に編成してタスクを委譲・並列処理することを得意とします。本番運用での信頼性・低レイテンシや、役割ごとのメモリ・再生(最近の実行のリプレイ)機能を重視するケースに向きます
      datacamp.com
      、
      dev.to
      。
(短いまとめ)言い換えると、ワークフローの「構造化」「再現性」「デバッグ性」を優先するならLangGraph、対話ベースでエージェント同士の会話やツール連携を重視するならAutoGen、役割分担と並列性で本番安定性を優先するならCrewAIが適合しやすい、ということが実務上の第一原則と考えられます
dev.to
、
datacamp.com
。

実装ロードマップ(段階的手順:PoC→本番)

以下は「典型的なフェーズ」とそれぞれで使うべきフレームワーク選定の指針および具体行動です。各フェーズでの検証ゴール(何をSuccessとするか)を明確に定め、小さく始めて段階的に拡張する「シンプルに始める」方針を推奨します(基本原則:Retrieval + Tools + Memory を最初に押さえる)
substack.com
、
medium.com
。
  1. 準備(ゴール設定・データ・ガードレール)
    • 何を自動化するのか、失敗のコスト、必要なデータソース、合格基準(精度/安全/コスト)を定義する。セキュリティ/PII/コンプライアンス要件もここで固定する
      medium.com
      。
    • 意味するのは:ここを曖昧にするとPoCは早くても本番化は難航する、ということです。
  2. 迅速PoC(2–6週目安)
    • 「会話重視ならAutoGen」「フロー重視ならLangGraph(またはLangFlow系のビジュアル)」を選び、小さなシナリオ(1–2ツール呼び出し+RAG)で動くプロトタイプを作る。非技術チームが関与するならLangFlow/Flowise/Difyのようなビジュアル/ローコードを試すのも早期検証で有効です
      datacamp.com
      、
      medium.com
      。
    • 実装Tips:Microsoftの入門リポジトリやチュートリアルを参照して「まず動くもの」を作る(サンプルや教材が充実)
      github.com
      、
      github.com
      。
  3. 記憶(Memory)とRAGの導入
    • 記憶は短期(会話バッファ)、要約メモリ、ベクトルストア(長期)/知識グラフといった複合アーキテクチャで段階的に導入する(実装例と注意点は9-stepロードマップが参考)
      medium.com
      。
    • 意味するのは:記憶をきちんと設計すれば、対話の一貫性やユーザーごとのパーソナライズが実用的に実現できる、ということです。
  4. オーケストレーター選定(中期)
    • 要件別判断:
      • 状態保存+チェックポイント+複雑な分岐 → LangGraph(ステートフル実行、グラフ視覚化)
        gopubby.com
        、
        medium.com
        。
      • 会話主導で「専門家群に相談する」フロー → AutoGen(会話を主体とするマルチエージェント設計)
        dev.to
        。
      • 役割分担と並列処理で「チームとして解く」 → CrewAI(ロールベース)
        datacamp.com
        。
    • ここでの示唆:単一の「最高のフレームワーク」は存在せず、ユースケースに応じてオーケストレーターを選び、必要ならハイブリッドで組み合わせるのが現実的です。
  5. 開発者ツールとデバッグ体験の整備
    • LangGraph Studio のような可視化+ライブ編集ツールでワークフローを可視化・再現(スレッド管理・interrupt・fork機能)し、開発の反復を速めることができる
      gopubby.com
      。
    • AutoGen/CrewAI もそれぞれのデバッグ手法を持つが、LangGraphは「グラフ可視化によるステップ単位の観察性」が強みと考えられます
      dev.to
      、
      datacamp.com
      。
  6. ガードレール、バリデーション、オブザーバビリティ(本番準備)
    • 入出力のスキーマ検証、PII/DLPチェック、Policy‑as‑Code、ツール呼び出し前後のポリシーチェック、トレース/コストタグを実装する(Agentic AI アーキテクチャの実践ガイドを参照)
      medium.com
      。
    • 意味するのは:本番運用では「説明可能性」「監査可能性」「コスト管理」が第一級の設計要素になります。
  7. デプロイと運用(K8s/Docker/テナント分離)
    • LangGraph Studio はローカル/デスクトップ向けのセットアップやDocker要件がある(LangSmithアカウントでログイン等)ので、CI/CD・シークレット管理・テナント隔離設計を早期に固める必要があります
      gopubby.com
      。
    • 運用時はサーキットブレーカー、バックオフ、再試行、コストアラートを実装する
      medium.com
      。
(工程のまとめ)このフローを辿ることで、PoC→本番化のリスクを段階的に削減できると考えられます。特に「可視化・再実行(replay)」「メモリ設計」「ガードレール」は早期に投資すべきです
medium.com
、
medium.com
。

UI/UX とフレームワーク選定の関係(実務的示唆)

  • AutoGen → チャット/会話主導 UX:ユーザーは「目標」を与え、エージェントは複数ラウンドで探索する設計が自然。重要なのは「進捗の可視化」「計画説明(why/how)」「介入ポイント(HITL)」の UI を用意することです
    substack.com
    、
    dev.to
    。
  • LangGraph → グラフ・フロー可視化 UX:ステップごとの入力/出力、チェックポイント、トレースを視覚的に見せるダッシュボードが有効。設計者や監査者にとって「タイムトラベルで再現できる」ことは大きな信頼要素です
    gopubby.com
    、
    medium.com
    。
  • CrewAI → 役割ベースのダッシュボード:誰がどのタスクを担当したか、各ロールの提案と評価、並列実行の進捗を一覧できるUIが重要です
    datacamp.com
    。
UXに関する示唆:エージェンティックUXは「informed delegation(情報に基づく委任)」が肝で、ユーザーに「何を任せたか」「何が起きているか」「介入・取り消しはどうするか」を常に提示するインターフェース設計が信頼を生むと考えられます
substack.com
、
medium.com
。

具体的短期アクション(開発チーム向け)

  1. まず「ゴール定義+成功KPI+データアクセス」を48–72時間で固める(失敗コストの明示が優先)
    medium.com
    。
  2. 小さなPoCを1つ(例:1つの外部API呼び出し+1つの検索で回答生成)で早期検証。会話主体ならAutoGen、ワークフロー制御ならLangGraphを選択して最小限で動かす
    dev.to
    、
    gopubby.com
    。
  3. 記憶(ベクトルDB)、I/Oスキーマ(Pydantic等)と、最低限のポリシー検査(PIIマスク)を入れて第2フェーズへ移行する
    medium.com
    、
    medium.com
    。
(実践的メリット)これらを踏むことで「早期にユーザー価値を証明しつつ」「本番時の監査性やコスト管理を計画的に確保」できるはずです。

図:実装ロードマップ(概念図)

以下はロードマップの概念図(mermaid)です。プロンプト/要件→PoC→拡張→本番化の流れを示します。

参考画像(開発ツール例)

(注)上図は LangGraph Studio のリポジトリページへの参照例です。実際のスクリーンショットや詳細は該当ドキュメントを参照してください
gopubby.com
。

最後に:実務的な結論と示唆

  • フレームワーク選定は「ユースケース(会話 vs 構造化ワークフロー vs 役割並列)」に収束するのが経験的事実です。LangGraph/AutoGen/CrewAI はそれぞれ得意領域が明確であり、プロダクト要件に合わせて「使い分け/組み合わせ」るのが実務的に最も効率的と考えられます
    dev.to
    、
    datacamp.com
    。
  • UI/UX に関しては「informed delegation(情報に基づく委任)」の設計が成否を分けるため、設計初期から説明可能性、介入ポイント、進捗可視化を組み込むことを強く推奨します
    substack.com
    、
    medium.com
    。
  • 実行上の優先投資は「メモリ設計」「デバッグ/リプレイの仕組み」「ポリシー実装(ガードレール)」「コストの可視化」です。これらに早期に取り組めば、PoC から本番移行の成功確率が高まると考えられます
    medium.com
    、
    medium.com
    。
参考・出典(本文で参照した主要ソース)
  • LangGraph Studio(記事+GitHub)
    gopubby.com
    、10
  • フレームワーク比較(AutoGen / CrewAI / LangGraph 等)
    dev.to
    、
    datacamp.com
  • 実践的アーキテクチャ/ガードレール(Agentic AI Architecture)
    medium.com
  • 9-Step ロードマップ(記憶/出力設計等の詳細)
    medium.com
  • Microsoft 入門リポジトリ(実装スタートの教材)
    github.com
  • 実践的な記事(Agentic の定義と「作り方」ガイド)
    substack.com
必要であれば、上のロードマップをあなたの対象ユースケース(例:カスタマーサポート/医療診断補助/データ分析アシスタント)に合わせて具体的なタスク・API/DB・UI コンポーネントのマッピング(短期スプリントプラン)に落とし込みます。どのユースケースでの具体化を希望しますか?
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🏷設計と運用の要点:ワークフロー・記憶・監査と可視化

画像 1

設計と運用の要点:ワークフロー・記憶・監査と可視化

概要(要旨)
  • エージェンティックAIは「ゴール志向で自律的に意思決定し行動するシステム」であり、従来の単発的な生成型AIとは設計原則が異なります(定義・特徴:参照:
    cognizant.com
    )
    amazon.com
    。
  • 実運用への移行では「ワークフロー分解(マイクロタスク化)→明確なオーケストレーション→記憶とコンテキスト戦略→監査・可視化(可観測性)」が一連の肝で、各段階に専用の設計・計測が必要です(実務教訓:Timescale, DataRobot, GitHubの事例)
    google.com
    redhat.com
    genesys.com
    。
  • 成功の鍵は「モジュール化されたエージェント設計+明確な人間介入ポイント(ガバナンス)+操作可能な可視化(監査証跡・実行ログ)」であり、こうした設計はビジネスインパクト(生産性向上、誤検知削減など)をもたらすと示唆されています(産業別ケース:Cognizant)
    amazon.com
    。
(図:研究結果本文の概念図例)

1) ワークフロー設計:分解・オーケストレーション・制御

事実:複雑な業務は「役割・タスクの分解→専門エージェントの配置→オーケストレーターによる調整」という設計が推奨されている(Cognizant の戦略的フレームワーク)
amazon.com
。また、実務での成功事例は、テンプレート化や「エージェント+アプリ」参考実装で本番化を加速したDataRobotのアプローチが有効であると報告しています
redhat.com
。GitHub Copilotの「Issue→エージェントに割当→ドラフトPR作成→人間レビュー」ワークフローは開発現場での実効性を示しています
genesys.com
。
考察:エージェンティック設計は「関心の分離(モジュール性)」をエンジニアリング原則として取り入れることで検証・デバッグが現実的になります。言い換えると、単一の巨大LLMに全て委ねるのではなく、NLUエージェント、検索/DBエージェント、決定ロジックエージェント、実行用ツールエージェント等に分けることで、改善の単位が明確になります(利点:容易なA/B、コスト削減、誤り局所化)
nvidia.com
google.com
。
設計パターン(要点):
  1. オーケストレーション選択肢(Cognizant): スーパーバイザー型/シーケンシャルパイプライン/ピアツーピア/ハイブリッド/グラフベース
    amazon.com
    。
  2. 小さく始める(テンプレート活用): DataRobotの「エージェント & アプリテンプレート」に倣い、一般化されたテンプレートからカスタマイズする手法が有効
    redhat.com
    。
  3. ツール定義の明確化(Agent-Computer Interface): 各ツールの入力・出力・境界条件・失敗モードを厳密に定義することでエージェント誤用を防ぐべき(「poka‑yoke」)
    educba.com
    。
示唆:オーケストレーションはユースケースの不確実性と業務の重大性に応じて選ぶ。高リスク業務は「人間の最終承認」を設けるハイブリッドから始めるのが現実的(DataRobotやTimescaleの実装方針に符合)
redhat.com
google.com
。
(簡易アーキテクチャ図:Mermaid)

2) 記憶(Memory)とコンテキスト設計

事実:エージェントは「短期的コンテキスト(会話・セッション)」「長期的記憶(ユーザー設定・履歴)」を適切に使い分ける必要があり、RAG(Retrieval-Augmented Generation)やベクターストアを併用するのが一般的な実装法です(架構・実例は各種実践記事とフレームワークに記載)
google.com
nvidia.com
ibm.com
。また、MCP(Model Context Protocol)などの標準化が、外部ツール接続の複雑さを減らす基盤になるとCognizantは指摘しています
amazon.com
。
考察:コンテキストウィンドウの上限(トークン制約)とプライバシー/ガバナンス要件が同時に課題となるため、次のような多層戦略が現実的です:
  • ホットコンテキスト(直近数ターン)をモデルに直接渡す、
  • ウォーム/コールドメモリは要約スナップショットやベクタ検索で参照する、
  • 重要度/関連度スコアでトリミング/エビデンスを添える(Timescaleのトークン推定・トリミング戦略参照)
    google.com
    。
関連事実:デザイン研究でも「バージョン履歴(思考ログ)」や「デザイナー代理(User Proxy)」を備えたエージェントワークフローが、曖昧なゴールの明確化や検証に有効であると報告されています(Agentic Workflows のデザインプローブ)
arxiv.org
。
示唆:実装では「何を記憶するか」「どの記憶をモデルに送るか」を運用ルールとして定義する。ユーザーが明示的に許可した記憶(個人設定やプロジェクトスコープ)だけを長期記憶に残すようにし、監査ログで変更・参照の履歴を残すことが信頼構築に直結する(参照:Cognizant, Timescale)
amazon.com
google.com
。

3) 監査・可視化(Auditing & Observability)

事実:産業別ケース(決算、取引監視、引受)では、リアルタイムのプロセス可視化、例外キュー、エージェント活動の監査証跡を備えたダッシュボードが必須とされ、導入効果(サイクルタイム削減、誤検知削減など)の数値も示されています(Cognizant)
amazon.com
。TimescaleのSQL Assistantでは、モデルのツール呼び出しの可視化や実行前承認流程がユーザー信頼に貢献していると報告されています
google.com
。
考察:エージェンティックAIは「確率的な挙動」を持つため、従来の決定論的インフラに監査レイヤーを重ねることが非選択的要件となります。具体的には「アクションの根拠(エビデンス)」「ツール呼び出しの引数」「モデルの推論チェーン(thinking log)」を記録し、UIで人間が素早く理解できるサマリを提供することが重要です(DataRobot: エージェントが“ユーザー”として振る舞うことへの再設計必要性)
redhat.com
。
可視化の主要要素(実務):
  • プロセスフローとボトルネック分析(リアルタイム)
    amazon.com
  • エージェント毎のパフォーマンス指標(精度、処理時間、介入頻度)
    amazon.com
  • 個別アクションの「意思決定ログ」:入力→モデル出力→ツール呼び出し→実行結果→人間ステータス
    google.com
    educba.com
  • 例外キューと類似過去事例の提示(人間レビューの効率化)
    amazon.com
示唆:監査デザインは単なるコンプライアンス対応ではなく、運用改善のための診断ツールでもある。稼働初期は「高可視化・低自律(多めの人間承認)」で運用し、信頼が積み上がった段階で自律度を上げる段階的運用が現実的です(Cognizantの段階的ロードマップ参照)
amazon.com
。

4) UI/UX上の実務的指針(Human-Agent Collaboration)

事実:エージェンティックUXでは「Goal over Task(結果志向のUI)」「透明性(何を行っているか)」「回復可能性(Undo/承認/中止)」が設計原則とされている(複数のUX記事および実務ケース)
redhat.com
nvidia.com
arxiv.org
。実際に、開発用エージェント(GitHub Copilot)は「狭いスコープでの自動化→人間はレビューに集中する」パターンで効果を出しています
genesys.com
。
考察:ユーザーは「エージェントに意図を委任するが、結果に対する説明と修正可能性を求める」。したがってUIは「代理実行の進捗」「なぜその措置をとったかのワンライン説明」「エビデンス参照のワンクリック」を標準化すべきです。言い換えると、良いエージェント体験とは「黒箱ではない自律性」であり、これを実現するためにデザイナーは「機械可読なデザインアーティファクト(例:Figma→マークダウン変換)」でエージェントにルールを与える実務が生まれてきています(DataRobotの試行)
redhat.com
。
示唆(実設計例):
  • ゴール入力は「自然言語+受け入れ基準」形式で設計し、エージェントは受け入れ基準満たすまで中間成果を段階的に報告する。
  • 長時間タスクには「チェックポイント(レビュー)」を埋め込み、ユーザーが介入できるポイントをUIに明示する(Agentic Workflows の設計プローブが支持)[arXiv:2501.18002v1]。

5) 実装/運用チェックリスト(ステップと優先事項)

実務導入の短期ロードマップ(推奨):
  1. ビジネスゴールと評価指標を確定(ROIを重視)
    amazon.com
    。
  2. 業務をマクロ→メソ→マイクロに分解し、エージェント適合性を評価(Cognizantの分解法)
    amazon.com
    。
  3. 小さなパイロット(テンプレート利用)。例:データ探索やSQL自動化のアシスタントを限定組織で展開し、影響を測定(TimescaleのSQL Assistant)
    google.com
    redhat.com
    。
  4. ツール定義・ACI(Agent-Computer Interface)を整備(入力/出力/失敗ハンドリングの仕様化)
    educba.com
    。
  5. 記憶戦略とプライバシー設計(RAG、ベクターストア、ユーザー同意)を構築
    google.com
    amazon.com
    。
  6. 監査ログ・ダッシュボードを実装し、KPI(例:精度、例外率、処理時間)をモニタリング
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    google.com
    。
  7. フェーズで自律度を上げる(コパイロット→共有制御→監視→自律)という段階的展開を採用
    amazon.com
    。
注意点(危険回避):
  • 単に自律度を上げるのではなく、エッジケース・安全性を検証し、脱獄(jailbreak)や誤実行を想定した安全策を組み込むことが不可欠(Cognizantの警告)
    amazon.com
    。
  • 高度な自律は設計コストと監査コストを増やすため、シンプルなRPAで十分なケースは無理にagentic化しない判断もROI的に重要(Cognizant)
    amazon.com
    。

6) 実証済みの効果と指標(事例で見える期待値)

  • 決算プロセスの自動化例:サイクルタイム30–50%削減、リソース要件40–60%削減といった期待値がCognizantのケーススタディで示されています
    amazon.com
    。
  • 取引監視:真陽性の増加(約30–40%)、誤検知の大幅削減(70–85%)などの改善が報告されている(大規模機関では年間数百万〜数千万ドルの効果)
    amazon.com
    。
  • デベロッパーワークフロー:GitHub Copilotのエージェントワークフローは、ボイラープレート作成やPR作成の効率化でレビュー・創造的作業に人的時間を回せることを示しています(手順・留意点:Copilot記事)
    genesys.com
    。
  • データ探索・分析:TimescaleのSQL Assistantは複雑な分析を数時間→数分に短縮するケースがあると報告されています
    google.com
    。
注意:上記数値は個別のケーススタディに基づく推定値であり、貴社固有のデータ品質・業務複雑度により変動します(Cognizantは段階的実装と検証を勧めています)
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。

7) 最後に:短期で実行可能な3つの実験(提案)

  1. テンプレート・パイロット:DataRobot型のテンプレートを使い、既存のワークフロー(例:社内レポート生成)をエージェント化し、導入コスト・影響を測定する(参照:
    uxdesign.cc
    )
    redhat.com
    。
  2. SQL/データアシストの導入:Timescaleのアプローチを参考に、読み取り専用のクレデンシャル+ユーザー承認ルールでSQLアシスタントを限定展開し、稼働時のトークン/プライバシー戦略を評価する(参照:
    tigerdata.com
    )
    google.com
    。
  3. 開発ワークフロー自動化:GitHub Copilotの「Issue→PR」ワークフローを小規模チームで試験導入し、レビュー精度と生産性の変化を定量化する(参照:
    github.blog
    )
    genesys.com
    。

総括(専門家の視点)

  • 事実として、多くの文献・事例が「エージェンティック設計(モジュール化+明確なオーケストレーション)→可視化と監査→段階的運用」で実効性を示しています(参照:Cognizant, DataRobot, Timescale, GitHub 等)
    amazon.com
    redhat.com
    google.com
    genesys.com
    。
  • 意味するのは、技術的な熱狂に流されず「業務価値」と「可制御性(governance)」の両立を設計の第一原則に据えることが、短期での成果と長期的なスケールを両立させる道である、ということです。
  • 実務的には「テンプレート活用で速度を稼ぎ、ACIやツール定義で安全性を担保し、監査・ダッシュボードで運用改善ループを回す」ことが現時点でのベストプラクティスだと考えられます(参照:DataRobotテンプレート、Cognizantの段階的ロードマップ、Timescaleの実装教訓)
    redhat.com
    amazon.com
    google.com
    。
参考(本文で参照した主な出典)
  • DataRobot:From products to systems: The agentic AI shift — DataRobotの実務知見とテンプレート化戦略
    uxdesign.cc
  • GitHub:From idea to PR: A guide to GitHub Copilot's agentic workflows — 開発者向けエージェントワークフローの詳細
    github.blog
  • Devansh (Medium):Why AI Agents are Good System Design — モジュール性と設計原則
    medium.com
  • Timescale:Lessons Learned Engineering Timescale's SQL Assistant — データ系エージェントの実装教訓
    tigerdata.com
  • Cognizant:The Enterprise Guide to Agentic AI(ホワイトペーパー)— エンタープライズ導入のフレームワークと産業別ケース
    cognizant.com
  • デザイン研究(エージェンティックワークフローのプローブ): Agentic Workflows for Conversational Human-AI Interaction(arXiv)
    arxiv.org
ご希望があれば、上記「短期で実行可能な実験」のうちいずれかに対して、より詳細な工程(タスク分解、必要リソース、計測指標、推定コスト、サンプルUIワイヤー)を設計して提示します。どのユースケースを優先しますか?
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MCP
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🏷実例で学ぶ:カスタマーサポート・物流・開発・旅行

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実例で学ぶ:カスタマーサポート・物流・開発・旅行

はじめに — 本セクションは、エージェンティックAI(Agentic AI)が実際の業務領域でどのように「実行(act)」まで担い、UI/UXと体験設計がどう変わるかを、具体事例と研究・業界分析を照合しながら示します。まずエージェンティックAIの要点を押さすと、エージェンティックAIは単発の応答ではなく「複数ステップの計画・判断・実行を自律的に行うシステム」を指す、という定義が示されています
fairviewcapital.com
(投資家向け解説)および、ジェネレーティブAIとの対比も同様に整理されています
citiwarrants.com
。以下、「カスタマーサポート」「物流」「開発」「旅行」の4領域ごとに、事実提示→意味・影響→実装(UI/UX)上の示唆→実践チェックリスト、という流れで記します。

カスタマーサポート(事例と示唆)

  • 事実(事例)
    • Adaのような垂直特化型エージェントは、Salesforce等のバックエンドに直接アクセスし返金処理・パスワードリセット等のTier1/Tier2対応を自律的に処理し、導入企業ではサポートチケットが30〜50%削減され、CSATが向上したと報告されています
      ventureforwardcapital.com
      。
    • 市場予測として、エージェンティック/エージェント化はカスタマーサポート自動化を加速し、将来的に多くの一般的なサポート課題を自律的に解決する(例:Gartner系の予測値を引用する分析が存在します)
      codewave.com
      。
  • 意味・影響(考察)
    • 事実が示すのは「バックエンド実行(act)権限」を持てるか否かが大きな差分であることです。単なるFAQ応答と比べ、決済・返金・サブスク変更といった操作を安全に行えるかが、運用効率と顧客体験(CX)改善の鍵になります
      ventureforwardcapital.com
      。
    • 一方で「自律性×信頼性」のトレードオフが表面化しており、過剰な自動化は誤操作や“幻覚”リスクを増やすため、慎重なUI設計とガードレールが必須です(後述のHurynの分析参照)
      linkedin.com
      。
  • UI/UX上の実装示唆(具体)
    • Goal-firstインターフェース:ユーザーは「返金を完了する」といった結果(ゴール)を指定し、エージェントは実行計画を提示する。UIは「計画の確認—実行—ロールバック」を明示的に見せるべきです
      codewave.com
      。
    • 透明性と説明(explainability):どのデータに基づいて、どの外部システムにアクションしたかをタイムラインで表示する(監査ログのUI)。
    • 即時キャンセル/人間へエスカレーションボタンを常設する(recoverabilityの確保)
      microsoft.com
      。
  • 実践チェックリスト(優先順)
    1. 対象業務を「多段階判断+外部操作が必要か」でフィルタする(必要ならエージェント化)
      tekrevol.com
      。
    2. 最初は限定的スコープ(例:返金処理のみ)でMVPを構築し、実稼働データで信頼性を検証する
      tekrevol.com
      。
    3. ロールベースのアクセス制御、操作前の明示確認、監査ログ、テストスイート(自動化された回帰)を実装
      microsoft.com
      。

物流(ロジスティクス)

  • 事実(事例)
    • Flexport Flowは貨物・税関・倉庫等に関する重要判断を自律化し、遅延やボトルネックの監視・ルート再調整・再予約といった処理を人手なしで行える仕組みを構築しています
      ventureforwardcapital.com
      。
  • 意味・影響(考察)
    • 物流では「リアルタイムの観測(テレメトリ)→意思決定→実行」のループが価値を生むため、エージェンティックAIはとりわけ適合性が高いと考えられます。エッジデータやIoTと組み合わせることで、人的オペレーションの遅延を取り除ける一方、誤った自律的変更はサプライチェーン全体に波及するため、シミュレーションとヒューマンファクトチェックが重要です
      ventureforwardcapital.com
      。
  • UI/UX上の実装示唆(具体)
    • 「推奨+実行」の二段階モード(Recommend mode → Auto-execute mode)を用意し、システムはまず提案を出して人が承認するモードから始めるべきです
      tekrevol.com
      。
    • What-ifシミュレーションUI:再ルーティングや再予約の結果を可視化して「影響範囲」を示す(コスト/遅延/関係者通知のシミュレーション)
      ventureforwardcapital.com
      。
  • 実践チェックリスト
    1. センサーとイベントの信頼度をメトリクス化(false-positiveを減らす)
      tekrevol.com
      。
    2. アクションの閾値・ルールを可変にして「自律度」を段階的に引き上げる。
    3. モデル/エージェントの行動に対するコスト試算を自動算出し、ビジネス側でROIを測定する仕組みを作るhttps://www.pwc.com/m1/en/publications/documents/2024/agentic-ai-the0new-frontier-in-genai-an-executive-playbook.pdf。

ソフトウェア開発(開発ワークフロー)

  • 事実(事例)
    • GitHub Copilotは「Issue → 自律的にPRを生成する」エージェンティックワークフローを提供し、Issueドラフトの生成、コード探索、テスト実行、ドラフトPRの作成といった一連を自律実行する機能がデモされています
      github.blog
      。
    • 学術的には「エージェンティック・コーディング」は従来のツールチェーンに新たな要求(状態追跡、実行メタデータ、反復的デバッグのためのフック)を突き付けていると指摘されています
      arxiv.org
      。
  • 意味・影響(考察)
    • 開発領域では「人間がやりたくない反復的タスク(ボイラープレート作成、テスト足場、リファクタリング等)」をエージェントが代替できるため、レビューや設計判断に人的リソースを集中できる利点があります
      github.blog
      。しかし、エージェントが自律的に大規模変更を行う場合、ビルド破壊やセキュリティ脆弱性を招くリスクがあり、ツール側の「検証ループ(テスト→静的解析→実行確認)」が不可欠です
      arxiv.org
      。
  • UI/UX上の実装示唆(具体)
    • エディタ統合UX:エージェントが作成したPRは「生成理由」「変更点の要約」「自動テスト結果」を自動添付して提示する(レビューワークを軽くする)
      github.blog
      。
    • サンドボックス実行UI:エージェントの変更を安全に試すための専用環境へのデプロイ+自動ロールバックUIを用意する(失敗時の可視化と復旧)
      arxiv.org
      。
  • 実践チェックリスト
    1. Issue → PRワークフローを小さなタスクから自動化(テスト付き)で展開する
      github.blog
      。
    2. 生成コードには必ず自動テストを紐付け、CIでゲートを設ける。テストのカバレッジと失敗頻度をKPI化する
      arxiv.org
      。
    3. エージェント呼び出しは「補助(assist)」→「提案(recommend)」→「実行(act)」の段階を踏むUIを採用し、即時マージを避ける慣習を作る
      linkedin.com
      。

旅行(パーソナライズと長期記憶)

  • 事実(事例)
    • エージェンティックAIはユーザーの文脈・進捗・好みを長期的に保存・呼び出して、深いパーソナライズ旅行体験を提供できるとMcKinseyが指摘しています(旅行産業における再マッピングの示唆)
      mckinsey.com
      。
    • モバイルアプリ開発の観点では、Agentic AIがオンボーディング・スクリーン生成・API統合・合成ユーザーによる自動ユーザビリティテストなど多岐に渡る自律的工程を高速化し、MVP開発時間を大幅に短縮する事例分析が提案されています(例: モバイル向け記事の試算で50〜70%短縮の可能性)
      medium.com
      。
  • 意味・影響(考察)
    • 旅行領域は「長期のコンテキスト保存」と「外部サービスとの安全な連携(航空・宿泊・決済)」の両立が価値源になりやすい。長期記憶により前回の旅行嗜好を踏まえた提案が可能になる一方で、個人データの扱いとプライバシー保護が必須です
      mckinsey.com
      。
  • UI/UX上の実装示唆(具体)
    • 「旅行ジャーニーtimeline」UI:エージェントがとった行動(予約、問い合わせ、変更)を時系列で見せ、ユーザーが任意に介入・取り消しできる操作を提供する
      mckinsey.com
      。
    • 許可管理ダッシュボード:どのデータを長期保存するか、第三者サービスへのアクセス許可レベルをUIで可視化し、ユーザーがいつでも取り消せる設計(透明性>採用)
      microsoft.com
      。
  • 実践チェックリスト
    1. 長期メモリ(ベクタDB等)に保存する情報の分類と保存期間を定義する(法規制も考慮)
      tekrevol.com
      。
    2. 旅行アクションの「承認前プレビュー」を標準化し、誤操作を防ぐUIフローを導入する。
    3. 合成ユーザーによる自動ユーザビリティテストを活用してUX改良を高速に回す(Agenticによる自動テスト→実装のループ)
      medium.com
      。

ドメイン横断の重要な洞察(専門家のユニーク分析からの総合)

  • 信頼性 vs. 自律性のトレードオフ(Hurynの分析)
    多数の“バイラルな”エージェント事例を分析した報告では、90%がLLMで強化された線形ワークフローに過ぎず、真の自律性と高信頼性を両立させる設計は稀であると指摘されています。多くのユースケースでは「プロセスロジックをエージェントの外に置き、エージェントは特定のインタラクションに限定して使う」方が効果的だ、という実践的勧告があります(「Keep it simple」)
    linkedin.com
    。
  • 垂直(Vertical)AI×エージェンティックの相乗効果(投資観点)
    • 垂直AI市場は大きく成長しており(例:2024年で約102億ドル、2034年には年率21.6%で拡大する予測が示され、エージェンティックAIは「実行の未来」を担う存在として注目されます)
      ventureforwardcapital.com
      。
    • つまり「業界固有データ+実行権限」を持つエージェントは高い参入障壁と収益性を持ち得る、という示唆があります
      fairviewcapital.com
      。

技術スタック・設計フレームワーク(実務向け短期ロードマップ)

  1. Use-case評価:多段階判断か/外部操作が必要かを判定する(要るならエージェント)
    tekrevol.com
    。
  2. プロトタイプ:LLM呼び出しで「提案」→人が承認するフローを作る(短期で価値検証)。
  3. エージェント化段階:オーケストレーション(Supervisor Agent + Worker Agents)設計、メモリ(ベクタDB)、RAGを組込む
    github.com
    。
  4. ガードレール:入力検証、出力制限、ツールアクセス制限、監査ログ、ロールバック。Microsoftの失敗モード分類は設計に有益です
    microsoft.com
    。
  5. 観測性(Observability)と評価:入力→ツールコール→出力の全トレース(LangSmithのような観測設計)を実装し、信頼性を定量化する
    linkedin.com
    。
  6. プロダクト化:テンプレート化(Datarobotの「agent/application templates」のようなアプローチ)で導入コストを下げるhttps://docs.datarobot.com/en/docs/workbench/wb-apps/app-templates/index.html。

実装時に参考にすべきフレームワークと資料(抜粋)

  • GitHub Copilot:Agentic workflows(Issue→PR)
    github.blog
    。
  • フレームワーク群(LangChain / AutoGen / CrewAI 等)は、マルチエージェントやツール連携のライブラリを提供し、オーケストレーション設計の助けとなるhttps://www.pwc.com/m1/en/publications/documents/2024/agentic-ai-the0new-frontier-in-genai-an-executive-playbook.pdf。
  • 実践的な「シンプルに保つ」設計原則(Hurynの分析)──プロセスロジックは可能な限りエージェント外に置き、エージェントは“必要なときにのみ”呼ぶ設計を優先する
    linkedin.com
    。

まとめ(設計者/事業者への示唆)

  • どの領域でも「まずは限定的な自律(提案→承認→限定実行)」から始め、観測性とガバナンスを整えつつ自律度を引き上げるのが現実的です(テクニカルにも組織的にも)。出典:TekRevol、Huryn、PwCの実務分析群
    tekrevol.com
    、
    linkedin.com
    、https://www.pwc.com/m1/en/publications/documents/2024/agentic-ai-the0new-frontier-in-genai-an-executive-playbook.pdf。
  • 投資・事業の観点では「垂直特化+実行権限」を持つエージェントは高い価値を生む可能性が高く、ビジネスモデル(Do-it-for-me、AI Native Service Provider、Marketplace等)の組み合わせでスケールが期待されます(ビジネスモデル分類の詳細は参照)
    ventureforwardcapital.com
    。
(補足図:エージェントループの概念図)
以上は、提供された研究・業界資料を横断的に照合した実務寄りの整理です。個別領域での詳細実装(API設計、データ分類、監査仕様、CIパイプライン統合など)についてさらに深掘りをご希望であれば、対象ドメインと優先課題を教えてください。
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Mobile app development
AI development services
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調査のまとめ

エージェンティックAIの定義

エージェンティックAIとは、単一のタスク実行や洞察提供に留まらず、複数のステップと複雑な意思決定を含むワークフローやプロセス全体を自律的に管理・実行できるシス...

🏷リスクと未来:失敗モード、SLM、ガバナンス

画像 1

リスクと未来:失敗モード、SLM、ガバナンス

本節では、エージェンティックAI(以降「エージェント」)の「失敗モード(failure modes)」「SLM(Small Language Models)の位置づけ」「ガバナンス/運用(AgentOps/エージェンティック・エンジニアリング)」を、実例と研究・業界資料を参照しつつ整理します。目的は、設計者・プロダクト責任者が「何が危ないのか」「何を優先すべきか」「実務でどう対処するか」を短期〜中期で実行可能な形で理解できることです(出典は本文中に明示します)。

エージェンティックAIに固有の失敗モード(概要とインパクト)

  • マルチエージェント/自律的行動に伴い、従来の生成AIで見られた問題が「量」と「影響度」を増して顕在化します。MicrosoftのAI Red Teamは、エージェンティックAIに特有の新規故障モード(例:エージェントの乗っ取り、エージェント間通信の改ざん、プロビジョニング poisoning、マルチエージェントでの“jailbreak”)を整理しています。これらはセキュリティ(機密性・可用性・完全性)と安全性(ユーザー被害、意思決定誤り、知識喪失)双方に直結します
    microsoft.com
    。
  • 具体的な現実事例(失敗例)としては、監査要件により急停止した銀行のチャットボット、ハルシネーションで誤った判例を引用した法務AI、クラウド費用が暴膨したヘルスケア・エージェント等が報告されており、これらは「エージェントは従来アプリとは異なる」ことを雄弁に示しています
    medium.com
    。
  • メモリ汚染(memory poisoning)の実証的攻撃は極めて示唆に富みます。Microsoftのケーススタディでは、エージェントのセマンティックメモリに汚染文字列を注入する攻撃が、初期で約40%の成功率を示し、プロンプトやシステム設計の変更で成功率が80%以上に上昇した事例が示されています(LangChain / LangGraph 上で GPT-4o を用いた実験)
    microsoft.com
    。
    → 意味するところ:エージェントの「自律的に記憶を書き換える/参照する能力」は大きな攻撃面であり、設計段階での「認証された記憶」「文脈検証」「最小権限設計」が必須です
    microsoft.com
    。
(図:エージェンティックAIの運用・攻撃面の具体例と影響)
出典例(エージェンティック適用例/産業応用): Ada, Flexport 等の実運用ユースケースと効果/機能例は投資家向け解説で整理されています
ventureforwardcapital.com
。

故障モードの根本原因とUX・設計上の教訓

  • 根本原因は「非決定論的な推論ループ」「長期記憶の扱い」「外部データの指示化(XPIA: Cross Domain Prompt Injection)」等にあります。これらは単にモデル性能では解決できず、システムアーキテクチャ、ランタイム制御、観測性(observability)、UX(説明・同意・介入手段)を組合せて対処する必要があります
    microsoft.com
    。
  • UX面の重要ポイント:ユーザーに「何が起きたか」「なぜそのアクションがとられたか」を瞬時に示し、かつ容易に介入・取り消しできる設計が不可欠です。透明性とインフォームドコンセント(情報に基づく同意)は単なる倫理要件ではなく、運用上の安全弁になります
    microsoft.com
    、
    awsstatic.com
    。

SLM(Small Language Models)は“実運用”をどう変えるか

  • 主張の骨子:多くのエージェンティックタスクは反復的・専門化されたサブタスクが中心であり、これらは「十分な能力を持つ小型モデル(SLM)」でコスト効率よく実行できることが示されています。著者らはSLM(概ね100億パラメータ以下を想定)が多くのエージェンティック用途で「能力的に十分」「運用的に適合」「経済的に優位」であると論じています
    arxiv.org
    。
  • 実証例と影響:Phi-2(2.7B)やPhi-3 small(7B)、NVIDIAのNemotron-H系など、SLMがより大きなモデルと肩を並べるベンチマーク結果が報告されており、推論コストは70B–175BクラスのLLMに比べて10〜30倍低いとする分析があります。これにより「リアルタイム性」「オンエッジ実行」「高速なファインチューニング」「モジュール化(専門化SLM群)」が現実的になります
    arxiv.org
    。
  • 設計含意(と考えられます):
    • ルート(高次)思考や広汎な会話が必要な場面は大きなLLMを残し、日々のツール呼び出しや厳密なフォーマット出力を要するワークフローはSLMに置き換える「異種混在(heterogeneous)」設計が経済性と安全性の両面で合理的です
      arxiv.org
      。
    • SLM導入のロードマップ(ログ収集→タスククラスタリング→SLM選定→PEFT/LoRA でのファインチューニング→反復)は実務的に再現可能で、運用コスト削減に直結します
      arxiv.org
      。

ガバナンス/AgentOps/エージェンティック・エンジニアリングの実践枠組み

  • 「エージェンティック・エンジニアリング」は、エージェントを従来のソフトウェア的手法で扱うと失敗するという洞察から提唱された規律で、信頼(trust)、観測可能性(observability)、ガバナンスを設計・運用に組み込むことを主眼とします
    medium.com
    。
  • 主要な実務プラクティス(筆者が複数ソースを照合して整理):
    1. ROIが明白な領域から着手する(バックオフィスや監査可能なワークフローを優先)
      medium.com
      。
    2. エージェンティックQA(推論の妥当性・安全性を検証するパイプライン)を実装する(レッドチーム、トレース可能な推論ログ、テストシナリオ)
      medium.com
      。
    3. AgentOpsの確立:実行ごとのコスト、オーバーライド率、キルスイッチ、ロールバックをランタイムで管理する運用組織を作る
      medium.com
      、
      awsstatic.com
      。
    4. ガバナンスをプロダクト化(ランタイムでポリシーを強制、監査可能ログ、ユーザーへの説明UIを実装)
      medium.com
      、
      microsoft.com
      。
  • 成熟度モデル:プロトタイプ(L0)→ 封じ込められたエージェント(L1)→ プロダクショングレード(L2)→ 企業統合/連携(L3)→ 規制適合(L4)→ プラットフォームスケール(L5)という段階を踏み、観測可能性とガバナンスを段階的に強化することが推奨されています
    medium.com
    。
    → 示唆:規制産業(医療・金融・ライフサイエンス等)はL4到達が導入の転換点となり得ます
    medium.com
    。

UI/UX設計への具体的示唆(設計パターン)

  • 「ゴール表現(Outcome-first)」:ユーザーが結果を定義し、エージェントが手段を計画するパラダイムへ。従来のステップ指向UIからの転換が求められます
    awsstatic.com
    、
    pwc.com
    。
  • 「継続的な説明と同意(Informed consent)」:実行前後の根拠表示、使用したデータソースの開示、期待される副作用と介入手段の提示は、信頼エンベロープの一部として不可欠です
    microsoft.com
    。
  • 「アクションタイムラインとロールバック」:エージェントが行ったアクションを時系列で可視化し、ワンクリックでの取り消し(あるいは詳細確認→差し戻し)を用意する。これによりユーザーは介入を最小限に保ちながら安全性を確保できます
    microsoft.com
    。
  • 「メモリ管理UI」:長期メモリの閲覧・編集・削除・承認操作をユーザーが行えるインターフェースを用意し、メモリ更新に認証や検証フローを組み込むべきです(認証された記憶の原則)
    microsoft.com
    。

実務的な導入ロードマップ(短期〜中期チェックリスト)

  1. ケース選定:測定可能なROIが明確な業務(例:請求トリアージ、内部監査補助、特定のカスタマーサポートワークフロー)から始める
    medium.com
    。
  2. ログ&メトリクスの初期実装(S1相当):すべてのエージェント呼び出し・ツール呼び出しを暗号化ログし、オフラインで解析可能にする(後のSLM移行に必須)
    arxiv.org
    、
    microsoft.com
    。
  3. プロトタイプは「SLM or Hybrid」で:低レイテンシ/コスト評価のためSLMを試し、ルート思考には大きなモデルを残す異種混在を検証する
    arxiv.org
    。
  4. エージェンティックQA & レッドチーミング:メモリ汚染やXPIA等を前提とした攻撃シナリオで試験、推論トレースの再生性を検証する
    microsoft.com
    、
    medium.com
    。
  5. AgentOps(運用)立ち上げ:ランタイムでのキルスイッチ、コスト監視、オーバーライド率、成功あたりコストなどのKPIでフィードバックループを回す
    medium.com
    、
    awsstatic.com
    。
  6. 段階的拡大:L0→L1→L2...の成熟度を守りつつ、規制適合(L4)要件がある場面ではガバナンス機能を先行充実させる
    medium.com
    。

将来の分岐点(投資・市場・UXの変化)

  • 投資・ビジネス観点:垂直化されたエージェンティック/垂直AIは大きなビジネス価値を生むと期待されており、垂直AI市場は2024年に約102億ドルと評価され、2034年に690億ドル超まで成長するとする予測が提示されています。つまり、ドメイン特化のエージェント×SaaSモデルが投資家の注目領域です
    ventureforwardcapital.com
    。
  • 規制・社会的観点:PwC の分析や業界プレイブックは、経営トップがGenAI/エージェンティックAIの戦略的重要性を認識している一方で、倫理・規制対応をビジネス戦略に組み込む必要を強調しています(ガバナンスとROIの両立が鍵)
    pwc.com
    。
  • 技術潮流:SLMの台頭、異種混在アーキテクチャ、AgentOpsの定着、そして「エージェンティック・エンジニアリング」がソフトウェア工学に準ずる正規の方法論として制度化される方向が示唆されています
    arxiv.org
    、
    medium.com
    。

最後に — 実務的な優先順位(短いアクションリスト)

  1. 「ROIが明確で監査可能な」1〜2ユースケースを選ぶ(速攻で価値が測れるもの)
    medium.com
    。
  2. まずはログ(全呼び出し)、監視、キルスイッチを実装してからエージェントの権限を拡張する(安全を先行)
    microsoft.com
    。
  3. SLMを先に試す:コストと反応性を評価し、必要に応じて「ルートLLM + SLM群」の異種混在に移行する
    arxiv.org
    。
  4. AgentOpsとガバナンスを早期に立ち上げ、失敗から学ぶための設計(Agent Factory、エージェント評価パイプライン)を整備する
    medium.com
    。
結論として、エージェンティックAIは「巨大な価値」と「新たな危険」を同時に伴います。短期的にはSLMや限定的なドメイン化で安全かつ経済的に価値を還元し、中期的にはエージェンティック・エンジニアリング、AgentOps、そしてプロダクトとしてのガバナンスを組織に埋め込むことが勝者になると考えられます。これらの考え方は、実務上の具体的手順(ログ→SLMプロトタイプ→エージェンティックQA→AgentOps→段階的本番)として翻訳可能です。参照資料(要点):Microsoft の故障分類と防御策
microsoft.com
、SLMの運用的優位性に関する学術的議論
arxiv.org
、エージェンティック・エンジニアリングによる実務指針
medium.com
、およびSaaS/事業化視点の考察
awsstatic.com
、
pwc.com
、
ventureforwardcapital.com
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Agentic AI Engineering
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Agentic AI Engineering: The Definitive Field Guide to Building Production-Grade Cognitive Systems.
MIT Says 95% of AI Pilots Fail. McKinsey Explains Why. Agentic Engineering Shows How to Fix It
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New Book: Agentic AI Engineering for Building Production-Grade AI Agents.
Every Revolution Demands a Discipline. For AI, It’s Agentic Engineering
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Software Engineering Isn’t Dead. It’s Evolving into Agentic Engineering.
Agentic AI Engineering: The Blueprint for Production-Grade AI Agents.
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🖍 考察

このユーザーの入力は、エージェンティックAIに関する非常に包括的で詳細な調査結果が含まれています。内容を整理すると:
1. エージェンティックAIの定義と進化 2. UI/UXへの影響とAXデザイン 3. 研究最前線(AWI、CHAI、HITL) 4. 実装ロードマップとフレームワーク比較 5. 設計と運用の要点 6. 実例(カスタマーサポート、物流、開発、旅行) 7. リスクと未来(失敗モード、SLM、ガバナンス)
この調査結果に対して、指定されたフォーマットに従って深い洞察と戦略的示唆を提供する考察を作成する必要があります。
構成: 1. 調査の本質 2. 分析と発見事項 3. より深い分析と解釈 4. 戦略的示唆 5. 今後の調査
各セクションで、調査結果から得られた重要なポイントを抽出し、それらの意味を解釈し、実践的な示唆を提供する必要があります。

調査の本質

この調査が明らかにしたエージェンティックAIの真の価値は、単なる技術的進歩を超えた「人間とAIの協働パラダイムの根本的転換」にあります。従来のジェネレーティブAIが「応答型ツール」であったのに対し、エージェンティックAIは「目標達成のための自律的パートナー」として機能します。
重要なのは、この転換が技術レイヤーだけでなく、UI/UX設計、ビジネスプロセス、ガバナンス体制、さらには組織の意思決定構造まで再設計を要求することです。調査結果が示すように、エージェンティックAIは「エージェントの集合を巧くデザインして高次目標を達成するシステム」であり、その成功は技術的実装以上に「統合・監査基盤の設計」「Human-in-the-Loop(HITL)の体系化」「段階的な自律性向上」にかかっています。
この理解は、単純にAIツールを導入するのではなく、組織の協働体験そのものを再構築するという戦略的視点の重要性を浮き彫りにします。

分析と発見事項

パラダイムシフトの深度とスピード

調査結果から明らかになったのは、エージェンティックAIが複数の次元で同時に変革を起こしていることです:
技術アーキテクチャの進化
  • 単一LLMから「マルチエージェント・オーケストレーション」への移行
  • SLM(Small Language Models)の台頭により、運用コストを10-30倍削減しながら実用性を維持
  • AWI(エージェンティック・ウェブ・インターフェース)による、エージェント専用のWebインターフェース設計
UI/UX設計原理の根本的変化
  • プロンプト指向から「目標表現(Goal-first)」への転換
  • AX(Agentic Experience)デザインによる「informed delegation(情報に基づく委任)」
  • 透明性、回復可能性、継続的説明が設計の第一原則に昇格
産業応用の具体的インパクト
  • カスタマーサポート:サポートチケット30-50%削減、CSAT向上
  • 物流:リアルタイム再ルーティングによるサプライチェーン最適化
  • 開発:Issue→PR自動生成によるレビューワークフロー効率化
  • 金融:決算プロセスのサイクルタイム30-50%削減、誤検知70-85%削減

成功パターンの収束

複数の実装事例とフレームワーク分析から、成功する導入には明確なパターンが存在することが判明しました:
  1. 段階的自律性向上:「提案→承認→限定実行→監視→自律」の段階を踏む
  2. モジュール化設計:関心の分離により検証・デバッグを現実的に
  3. 観測可能性の優先:全アクションの監査証跡とリアルタイム可視化
  4. テンプレート活用:DataRobotのようなテンプレート化アプローチによる高速導入

より深い分析と解釈

なぜ今、エージェンティックAIなのか - 3段階の構造的変化

第1層:技術的収束 SLMの成熟とオーケストレーション技術の標準化により、エージェンティックAIが「技術的に実現可能」から「経済的に実用的」な段階に到達しました。特に重要なのは、SLMによって運用コストの壁が取り除かれたことです。これまで大規模LLMの高コストが導入障壁となっていた多くのユースケースが、突然現実的な選択肢となったのです。
第2層:組織的必要性 デジタル化の進展により、企業が管理すべき情報量とワークフローの複雑性が指数関数的に増大しています。人間だけでは処理しきれない複雑性に対して、「自律的に判断し実行するシステム」への需要が構造的に発生しています。調査結果が示すように、単純なRPAでは対応できない「文脈理解を要する判断業務」の自動化ニーズが臨界点に達しています。
第3層:信頼技術の成熟 HITL(Human-in-the-Loop)の4大パターン、AWIによる標準化、CHAIによる目標策定ワークフロー等、「AIに安全に権限を委譲するための制御技術」が体系化されました。これにより、従来は「リスクが高すぎて実用化できない」とされていた自律的実行が、適切なガバナンスの下で現実的になったのです。

矛盾する要求への解決策

調査結果で最も興味深いのは、「自律性 vs 制御性」という一見矛盾する要求に対する解決アプローチです:
異種混在アーキテクチャの採用
  • ルート思考:大型LLMによる戦略的判断
  • 実行レイヤー:SLMによる高速・低コストな専門タスク処理
  • 監視レイヤー:人間による例外処理とポリシー更新
段階的信頼構築モデル 成功事例では一律に「高可視化・低自律」から開始し、実運用データに基づいて段階的に自律度を向上させています。これは技術的制約ではなく、組織学習とリスク管理の観点から最適化された戦略です。

失敗モードから見えるシステム設計の本質

Microsoftの失敗モード分析が示すように、エージェンティックAIの危険性は「LLMの幻覚」を超えて、「システム全体の創発的挙動」に及びます。特に重要なのは:
  • メモリ汚染攻撃:40-80%の成功率で実証された攻撃は、記憶システムの設計がセキュリティの要諦であることを示す
  • マルチエージェント間の信頼チェーン:単一エージェントでは起きない、連鎖的な判断誤りの可能性
  • XPIA(Cross-Domain Prompt Injection):外部データとの境界設計の重要性
これらは従来のソフトウェア設計では考慮されなかった新種のシステムリスクであり、「エージェンティック・エンジニアリング」という新たな設計規律の必要性を裏付けています。

戦略的示唆

組織戦略:段階的導入による競争優位性の構築

短期戦略(6-12ヶ月):実証による学習
  1. 高ROI・低リスクユースケースの選択
    • 監査可能で失敗コストが限定的な業務から開始
    • カスタマーサポート、データ分析アシスタント、内部文書処理等
  2. SLM-firstアプローチの採用
    • 運用コスト削減と実用性検証を並行実施
    • 大型LLMは戦略的判断レイヤーに限定
  3. 観測基盤の優先実装
    • 全エージェント行動のログ化と可視化
    • AgentOpsによるリアルタイム監視体制
中期戦略(1-2年):組織変革の推進
  1. エージェンティック・エンジニアリングの組織化
    • 専門チームの設立と方法論の確立
    • レッドチーミングとエージェンティックQAの制度化
  2. 段階的自律性向上の体系化
    • L0(プロトタイプ)からL4(規制適合)への成熟度ロードマップ
    • 各段階での明確な評価基準と移行条件
  3. 垂直特化エージェントの開発
    • 業界固有データと実行権限を持つエージェントによる競争優位性
    • プラットフォーム化による外部展開の検討

技術戦略:アーキテクチャ選択の指針

フレームワーク選定の戦略的判断
  • LangGraph:ワークフロー可視化と状態管理が重要な業務向け
  • AutoGen:会話主導で専門家協調が必要なプロセス向け
  • CrewAI:役割分担明確で並列処理が中心の業務向け
重要なのは単一フレームワークに依存せず、業務特性に応じた適材適所の選択です。
UI/UX戦略:AXデザインの競争優位化
  1. 目標指向インターフェースの標準化
    • ユーザーが「何を達成したいか」を表現する直感的UI
    • エージェントの計画と実行過程の透明な可視化
  2. 信頼構築のためのデザインパターン
    • 継続的説明(Progressive Explainability)
    • ワンクリック介入・取り消し機能
    • メモリ管理と許可制御の明示化
  3. マルチモーダル対応
    • テキスト、音声、視覚的参照の組み合わせによる意図表現の豊富化

ガバナンス戦略:リスクと価値のバランス

失敗モード対策の体系化
  1. 認証された記憶システム:メモリ汚染攻撃への対策
  2. 最小権限設計:エージェントの実行権限の厳格な制限
  3. 監査証跡の完全性:全判断プロセスの追跡可能性確保
規制対応の先行投資 特に金融、医療、インフラ等の規制産業では、L4(規制適合)レベルのガバナンス機能を早期に整備することで、競合に対する参入障壁を構築可能です。

今後の調査

本調査の結果を踏まえ、以下のテーマでの追加調査が戦略的価値を持つと考えられます:
技術深掘り領域
  • SLMファインチューニングの産業別最適化手法
  • マルチエージェント協調における通信プロトコルの標準化動向
  • エッジデバイスでのエージェント実行のセキュリティ考慮事項
  • AWI標準化の進展状況と実装ガイドライン
ビジネス応用研究
  • 業界別エージェンティックAI導入ROIの定量分析
  • 垂直特化エージェントのマネタイゼーション戦略パターン
  • エージェンティック・エンジニアリング組織の人材要件と育成方法
  • 規制産業におけるガバナンス要件の詳細マッピング
組織変革研究
  • エージェンティックAI導入による職務再設計のベストプラクティス
  • HITLワークフローにおける人間の新たな役割定義
  • エージェント監視・運用チーム(AgentOps)の組織設計
  • 段階的自律性向上における変革管理手法
市場・競争環境分析
  • エージェンティックAI市場の競争構造と参入機会分析
  • 大手テック企業のエージェント戦略の比較分析
  • スタートアップエコシステムにおけるエージェント技術の活用動向
  • エージェンティックAI関連の投資トレンドと評価基準
これらの追加調査により、エージェンティックAI導入戦略をより具体的で実行可能な計画に落とし込むことが可能になると考えられます。特に、自社の業界特性と組織状況に最適化された導入ロードマップの策定においては、上記テーマでの詳細分析が不可欠です。

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🏷 定義と進化:エージェンティックAI vs AIエージェント

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AI Agents & Agentic AI. Understanding the Next Frontier in… | by ...
#### AI Agents & Agentic AI. Understanding the Next Frontier in… | by ... この文書は、AI開発における重要な二つの概念、**AIエージェント**と**エージェンティックAI**を明確に定義し、その違い、能力、応用について詳細な分類を提供しています。これらはそれぞれ異なるパラダイムを表し、ユニークな機能とアプリケーションを持っています。 #### AIエージェントとは AIエージェントは、人間による介入を最小限に抑えつつ、特定の明確に定義されたタスクを実行するために設計された自律的なソフトウェアエンティティです。これらは、GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)と、API、ウェブ検索、コンピュータ操作などの外部ツールを組み合わせて、入力を処理し、推論し、実行可能な出力を生成します。 その核となる特徴は以下の通りです。 * **自律性**: 一度初期化されると、スケジューリングや顧客サポートなどのタスクを常時監視なしに独立して処理します。 * **タスク特異性**: メールフィルタリングやパーソナライズされたレコメンデーションのような狭い領域向けに構築され、効率性と精度を保証します。 * **反応性と適応性**: ユーザーからの問い合わせなど、リアルタイムの入力に反応し、フィードバックループを通じて適応できますが、その学習は限定的です。 実例として、AnthropicのClaudeが「Computer Use」プロジェクトにおいて、人間のようにコンピュータを操作し、ソフトウェアを自律的にナビゲートしたり、フォームに入力したり、調査を行ったりするケースが挙げられます。AIエージェントは、顧客サポートの自動化やエンタープライズ検索など、モジュール化された反復可能なタスクが中心となるアプリケーションで特に効果を発揮します。 #### エージェンティックAIとは エージェンティックAIは、単一のエンティティではなく、複数の専門化されたAIエージェントが連携して複雑で動的な目標に取り組む、協調的なマルチエージェントシステムへのパラダイムシフトを意味します。これらのシステムは、高レベルの目標をサブタスクに分解し、それらをAIエージェントに割り当て、通信プロトコル、共有メモリ、または集中型オーケストレーターを通じて調整を行います。 主要な特徴は以下の通りです。 * **マルチエージェントコラボレーション**: 計画、実行、監視などの異なる役割を持つAIエージェントが協力して、スマートホームエコシステムの最適化などの共通目標を達成します。 * **動的なタスク分解**: 複雑なタスクはリアルタイムで分解され、変化する状況に適応しながら再割り当てされます。 * **永続的なメモリと推論**: AIエージェントは対話全体でコンテキストを保持し、反省的な意思決定と反復的な戦略の洗練を可能にします。 研究では、AIエージェントが自律的に温度を調整するスマートサーモスタットのようなものだとすれば、エージェンティックAIは気象予報、エネルギー価格、セキュリティを連携して管理するスマートホームシステムに例えられます。エージェンティックAIは、ロボットの調整、医療意思決定支援、研究の自動化など、相互依存するタスクがオーケストレーションされたインテリジェンスを要求する分野で卓越した能力を発揮します。 #### 主な違い 研究では、AIエージェントとエージェンティックAIの間にいくつかの明確な違いが示されています。 * **スコープと複雑性**: AIエージェントは単一のモジュラータスク(問い合わせへの回答など)に焦点を当てる一方、エージェンティックAIは多面的な相互依存するワークフロー(サプライチェーンの管理など)を処理します。 * **アーキテクチャ**: AIエージェントはよりスタンドアロンでツール拡張型のシステムですが、エージェンティックAIは通信と調整レイヤーを持つマルチエージェントエコシステムを伴います。 * **自律性レベル**: AIエージェントは事前定義されたタスク内で限定的な自律性を持つのに対し、エージェンティックAIは協調的な推論と適応を通じて創発的な自律性を示します。 * **アプリケーション**: AIエージェントは顧客サポートやメールの優先順位付けに利用され、エージェンティックAIは自律走行車や協調型ヘルスケアシステムのような高度なユースケースを推進します。 #### 次の進化と課題解決策 AIエージェントとエージェンティックAIが次のフロンティアを切り開くためには、いくつかの課題に取り組む必要があります。 * **AIエージェントの進化**: 記憶バッファとツール統合の進歩が適応性を高める鍵となります。 * **エージェンティックAIの進化**: 金融や自律型ロボティクスのような高リスク領域では、スケーラブルなオーケストレーションと説明可能性フレームワークが不可欠です。これらの課題に対処することで、新しい可能性が大きく開かれるでしょう。
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[2505.10468] AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual ...
by R Sapkota · 2025 · Cited by 83 — Abstract:This study critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI ... AI agent and Agentic AI-driven systems. >AI Agents, Agent-driven, Vision ...
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Agentic AI Vs AI Agents: 5 Differences and Why They Matter
From AI agent to agentic AI. This teamwork is what connects individual AI agents to more advanced agentic AI systems. While AI agents can be considered as the ...
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AI Agents vs. Agentic AI: A Comprehensive Technical Exploration
#### AI Agents vs. Agentic AI: 包括的な技術的探求 この記事では、AIエージェントとエージェンティックAIという2つの概念を詳細に比較し、その基盤、開発プロセス、実際の応用例、自律性、意思決定、倫理的側面における違いを探求します。AI技術が産業全体にわたって進化を続ける中で、これら2つのアプローチの区別を理解することは、効果的なAI活用を目指す組織、自律システムの新領域を探求する研究者、適切な技術への投資を検討する意思決定者にとって不可欠です。 ![AI AGENT VS AGENTIC AI](https://aiveda.io/wp-content/uploads/2025/02/Add-a-heading-4.png) #### AIエージェントとエージェンティックAIの定義 * **AIエージェント**: 人間が定義した入力と目標に基づき、自律的にタスクを実行するソフトウェアエンティティです。機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)、強化学習などのコンポーネントを用いて構築され、多くの場合、特定の狭い範囲のタスクに特化しています。例えば、顧客の問い合わせに対応するチャットボットや、組立ラインのロボットアームを制御するシステムなどがこれに該当します。彼らはデータやフィードバックから学習し、開発者によって設定された目標の範囲内で意思決定を行います。 * **エージェンティックAI**: 従来のAIエージェントよりも高度な自律性と自己指向性を示すAIシステムを指します。完全に「意識がある」わけではありませんが、自己目標生成、自己修正、広範な適応性といった特性を発揮します。これらは人間が定義した目標を単に追跡するだけでなく、より上位の目的を達成するために独自のサブ目標を設定できます。また、新しい課題や変化する課題に対応するために内部アルゴリズムを改良したり、書き換えたりすることも可能です。厳密な環境で動作する多くのAIエージェントとは異なり、エージェンティックAIは予期せぬ状況にも適応し、大幅な再プログラミングなしに戦略を転換することができます。 #### AIシステムにおける自律性の進化 AIの自律性は、以下の3つの段階を経て進化してきました。 1. **ルールベースの自動化(初期のAI)**: 厳格なif-then-elseロジックに従い、学習能力はほとんどありませんでした。 2. **機械学習組み込みエージェント**: データから学習し、適応できるようになったものの、人間が定義したタスクに結びついていました(AIエージェントがこの段階に位置します)。 3. **エージェンティックAIと自己指向型目標**: 新しい目標を仮説立て、内部モデルを再構成し、動的な環境で最小限の人間の監督下で運用できます。エージェンティックAIはこの第三の段階で、自律性を新たなレベルに引き上げます。 [What Is Agentic AI, and Why Does It Matter for Your Business?](https://aiveda.io/blog/what-is-agentic-ai-and-why-does-it-matter-for-your-business) #### コアコンポーネントとアーキテクチャ AIエージェントとエージェンティックAIは、それぞれ異なるレベルの自律性を達成するために特定のアーキテクチャアプローチを必要とします。 * **AIエージェントのアーキテクチャ**: * **目標指向設計**: 特定のタスク(顧客からの問い合わせへの回答、倉庫のナビゲーションなど)を中心に構築されます。 * **反応型または能動型**: 刺激に反応するもの(イベントベース)と、データを積極的に探索したり、特定の条件が満たされたときにタスクを実行したりするものがあります。 * **強化学習**: 多くの場合、特定の報酬関数によって境界が定められた環境で最適な戦略を学習するために使用されます。 * **エージェンティックAIのアーキテクチャ**: * **再帰的な自己改善**: モデルを反復的に改良する方法を探求します。 * **メタ学習**: システムが学習方法を学習することを可能にし、未経験のタスクを処理するためにアルゴリズムをその場で適応させます。 * **マルチエージェントシステム**: 高度なシナリオでは、複数のエージェンティックAIが通信し、知識を共有し、連携して協力的なインテリジェンスネットワークを形成します。 #### 主要な違い: 自律性、適応性、目標 * **自律性**: * AIエージェントは自律的に動作しますが、通常は事前に定義された目標と制約に拘束されます。 * エージェンティックAIは、初期の目標に沿った(場合によっては逸脱した)サブ目標を考案する可能性を含め、より堅牢な自律性を示します。 * **適応性**: * AIエージェントは特定のデータセットやフィードバックから学習しますが、自発的に学習フレームワークを再定義することは稀です。 * エージェンティックAIは環境とデータを継続的に再解釈し、最小限の人間の介入でフレームワークや戦略を調整します。 * **目標指向性**: * AIエージェントは、開発者やシステムインテグレーターによって設定された明示的な目標に従います。 * エージェンティックAIは、より広範なタスクを達成するために、自己指向の目標生成能力を持ち、サブ目標や新たな探求の方向性を形成します。 #### 実際のアプリケーション事例 * **AIエージェントの応用**: * **顧客サービスチャットボット**: よくある質問に回答できる従来のチャットボットやバーチャルアシスタント。 * **プロセス自動化**: 金融や人事におけるRPA(ロボットプロセス自動化)タスクで、エージェントが構造化データを処理します。 * **予知保全**: 製造業でセンサーデータを分析し、人間の監督なしに修理をスケジュールするシステム。 * **エージェンティックAIの応用**: * **高度なロボット工学**: 災害現場のような複雑な環境を最小限の指示でナビゲートできるロボット。 * **適応型サイバーセキュリティ**: 単純なパターンマッチングを超えて、新たなサイバー脅威に対して防御を動的に調整するシステム。 * **探索的研究システム**: 新しいデータが発生すると戦略をシフトさせながら、新薬開発や気候モデリングなどの分野で仮説を提案するAIプログラム。 #### 倫理的およびセキュリティ上の影響 自律性が高まるにつれて、倫理的およびセキュリティ上の考慮事項も増加します。 * **意思決定の責任**: AIエージェントは通常、透明な指揮系統に従いますが、エージェンティックAIが独自のサブ目標を設定する場合、責任の所在が曖昧になる可能性があります。 * **バイアスと公平性**: AIエージェントとエージェンティックAIの両方が意図せずバイアスを反映する可能性があります。包括的なデータガバナンスとモデル検証が不可欠です。 * **セキュリティリスク**: 高度な自律性を持つAIは、攻撃者がデータや報酬機能を改ざんした場合、騙されたり操作されたりする可能性があります。明確に定義された安全プロトコルが重要です。 #### 開発における課題とベストプラクティス * **技術的複雑性**: * AIエージェント: アルゴリズムの選択、モデルトレーニング、既存システムとの統合が複雑さの中心です。 * エージェンティックAI: システムが自己修正し、初期設計を超えるタスクを処理するため、複雑さはさらに増大します。 * **学際的コラボレーション**: * データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパート、倫理専門家間のコラボレーションがプロジェクトの成功を導きます。エージェンティックシステムの場合、境界線を定義するために哲学的および倫理的な専門家も必要となる場合があります。 * **反復開発**: * 両方のタイプにおいてプロトタイピングが不可欠です。小規模に開始し、結果を測定し、改良します。継続的な改善と適応性のためにアジャイル開発手法を使用します。 [How To Build An AI Agent](https://aiveda.io/blog/how-to-build-an-ai-agent) #### 組織にとっての選択 * **スタートアップまたは中小企業**: 自動化されたソリューションを迅速に必要とする場合、明確なスコープを持つAIエージェントで十分な場合があります。 * **複雑な要求を持つ企業**: 多様なタスクと高度な自律性を必要とする大規模組織は、リアルタイムのデータ適応のためにエージェンティックAIを探求するかもしれません。 * **ハイブリッド戦略**: 多くの組織は、標準的なプロセスにはAIエージェントを使用し、将来の高度な機能のためにエージェンティックAIを研究またはパイロットすることで相乗効果を見出しています。 #### 未来: AIエージェントとエージェンティックAIの融合 古典的なAIエージェントがそれぞれ高度に専門化され、エージェンティックな能力を持つマルチエージェントシステムを形成する収束が見られるかもしれません。特定のタスクは厳格な制御下に置かれ、特定のモジュールは新しい戦略を探求するためにエージェンティックな自由度を持って動作するハイブリッドアーキテクチャが考えられます。このアプローチは、安定性とイノベーションの両方を保証します。 さらに、ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)、メタ学習、自己強化学習におけるブレークスルーは、より多くのAIシステムがエージェンティックになることを可能にし、従来のAIエージェントと次世代の自律性との間のギャップを埋めるでしょう。 #### 結論 AIエージェントとエージェンティックAIは、多様な産業に革新的な可能性を秘めています。AIエージェントは、専門的で明確に定義されたタスクにおいて優れた能力を発揮し、標準的な自動化やデータ駆動型の意思決定のための信頼できる「働き手」として機能します。一方、エージェンティックAIは、自律性、適応性、自己生成型目標の限界を押し広げ、より高度で動的なシステムの道を切り開いています。 これらのアプローチの選択は、プロジェクトの複雑性、倫理的考慮事項、およびイノベーションへの意欲に依存します。技術の進化に伴い、多くの組織はハイブリッドモデルを探求し、AI駆動の効率性とインテリジェンスにおける新たな地平を切り開く可能性があります。これらの違いを理解することが、ミッションに最も適したAI戦略を採用するための第一歩となります。
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AI Agents vs Agentic AI: What's the Difference and Why ...
What is an AI Agent? On the other hand, AI Agents are typically built to do ... As AI continues to develop, the line between AI Agents and Agentic AI might blur ...
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調査のまとめ
### エージェンティックAIの定義と次の進化、アプリケーションの作り方に関する考察 #### エージェンティックAIの定義 エージェンティックAIとは、最小限の人間介入で複雑な目標を追求するため...
調査のまとめ
Deskrex Appをご利用いただきありがとうございます。エージェンティックAIの定義、その次の進化に関する研究動向(UI/UX)、そしてアプリケーションの作り方に関するユニークな分析について、調査...
調査のまとめ
エージェンティックAIは、まるでアリのコロニーのように個々が独立しながらも全体として連携し、複雑なタスクを半自律的に実行するAIシステムを指します[31](https://uxmag.com/arti...

🏷 UI/UXの次章:AXデザインとエージェント体験の転換

Imagining Design Workflows in Agentic AI Futures
Through design fiction, we investigated how designers want to interact with a collaborative agentic AI platform. Ten professional designers imagined and ...
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Secrets of Agentic UX: Emerging Design Patterns for Human ...
#### Secrets of Agentic UX: Emerging Design Patterns for Human Interaction with AI Agents Greg Nudelman氏のこの分析は、AIエージェントと人間が協調する際のユーザー体験(UX)設計の課題と機会を探るものです。特に、UXデザイナーがAIエージェントの能力を理解し、よりスマートで信頼性の高いAI体験を設計するための実践的なフレームワークと具体的な教訓を提供しています。 #### 記事の概要と目的 この記事では、UXデザイナーがAIエージェントと効果的に協働するために、エージェントの行動とユーザーインタラクションを形成する4つの主要な能力タイプ(知覚、推論、記憶、エージェンシー)を理解することの重要性を強調しています。設計プロセスの初期段階でAIエージェントの能力を評価し、現実的で倫理的、かつユーザー中心の体験を創出するための実践的なフレームワークと例(スマートホームデバイスからヘルスケアボットまで)が提供されています。これにより、デザイナーは適切な質問をし、部門横断的に協力し、AIの利用範囲を責任を持って設定できるようになります。 #### エージェンティックAIとは エージェンティックAIは、アリのコロニーのように、それぞれが独立して特定の仕事をこなしつつも、全体としてまとまりのあるシステムを形成します。個々の「アリ」(エージェント)は特定の専門的なタスクに特化していますが、集まることでより複雑な問題を解決する「集合知」を発揮します。従来のAIとの最も大きな違いは「自律性」にあり、エージェンティックAIのセット全体とのインタラクションは、アリの巣が問題に取り組むように、より流動的で柔軟です。 #### エージェンティックAIの動作原理 エージェンティックAIは多段階のワークフローを通じて機能します。例えば、システムの問題解決では、人間のオペレーターがスーパーバイザーAIエージェントに一般的なリクエストを発行します。スーパーバイザーエージェントは、その後、複数の専門的なワーカーAIエージェントを起動し、システムのさまざまな部分を調査させます。ワーカーエージェントは調査結果をスーパーバイザーエージェントに報告し、スーパーバイザーエージェントはこれらをまとめて人間オペレーターへの提案として提示します。人間オペレーターが提案を受け入れたり拒否したりすることで、スーパーバイザーエージェントは追加の調査を指示し、最終的に問題の根本原因に関する仮説を立てて人間オペレーターに提示します。人間は内部の複雑なプロセスを心配する必要はなく、一般的なリクエストを出し、エージェント組織の出力をレビューし、反応するだけで済みます。 #### 実践的ユースケース: CloudWatch調査 AWS Re: Invent 2024で示されたCloudWatch調査の例を通じて、エージェンティックAIの具体的なインタラクションフローが説明されています。 * **ステップ1**: ユーザーは「bot-service」の障害増加を発見し、調査を開始します。関連情報や指示をスーパーバイザーエージェントに渡します。 * ![]("Step 1": Human Operator launches a new investigation. Image Source: AWS via YouTube) * **ステップ2**: スーパーバイザーエージェントはリクエストを受け、複数のワーカーAIエージェントを起動します。これらは非同期でシステムの異なる部分を調査し始めます。 * ![]("Step 2": Supervisor Agent launches Worker Agents that take some time to report back. Image Source: AWS via YouTube) * **ステップ3**: ワーカーエージェントが「提案された観測結果」を報告し、スーパーバイザーがそれらを処理して画面右側の「Suggestions」に追加します。人間オペレーターは最も関連性の高い観測結果をフィードバックします。 * ![]("Step 3: Worker Agents come back with suggested observations that may pertain to the problem experienced by the system. Image Source: AWS via YouTube) * **ステップ4**: 人間オペレーターが関連する観測結果を「Accept」することで、エージェントはさらに深く掘り下げ、異なる側面の調査を開始します。この段階では、ログ調査のような異なるタイプの提案が行われます。 * ![]("Step 4": After user feedback, the Agents look deeper and come back with different suggestions. Image Source: AWS via YouTube) * **ステップ5**: 十分な情報が集まると、スーパーバイザーエージェントは根本原因の特定に移り、「仮説提案」として最終的な結論を提示します。ユーザーが仮説を受け入れると、エージェントは問題の修正と将来の発生防止のための次のステップを提供します。 * ![]("Step 5": Supervisor Agent is now ready to point out the culprit of the “crime.” Image Source: AWS via YouTube) * ![](Supervisor Agent also provides the next steps to fix the problem and prevent it in the future. Image Source: AWS via YouTube) #### エージェンティックなUX設計の最終的な考察と教訓 エージェンティックAIは非常に魅力的で経済的であり、人間と機械の間のより自然で柔軟なインターフェースを可能にします。しかし、その価値を最大限に引き出すためには、AIに対する考え方と、エージェンティックなインタラクションをサポートするユーザーインターフェースの設計方法に劇的な変化が必要です。 * **柔軟で調整可能なUI**: エージェントは人間と並行して作業するため、調査の開始、証拠の受け入れ、仮説の形成、次のステップの提供など、複数の段階にわたる人間と機械の継続的なインタラクションをサポートする柔軟なワークフローが必要です。これは、複数の反復を繰り返す柔軟なループフローとなります。 * **自律性**: エージェントは仮説を立て、証拠を収集し、問題を解決するまで仮説を反復する驚くべき能力を示します。彼らは疲れたり、選択肢が尽きて諦めたりすることはありません。また、新しい問題解決方法を探るために「コードを書く…ツールが独自のツールを構築する」能力も示します。このようなインタラクションは本質的に「積極的な」AIを必要とし、例えば、偽陽性や偽陰性の結果のコストを考慮せずに「試すだけ」で行動を起こす場合があります。これにより、人間への害や予算超過のリスクが生じる可能性があり、複数の新しい承認フローが必要です。 * **新しいコントロールの必要性**: 多くのインタラクションは既存の画面で達成できますが、エージェントの行動の大部分は非同期です。伝統的なトランザクション的で同期的なリクエスト/レスポンスモデルを持つウェブページは、この新しいインタラクションには適していません。エージェンティックなフローを制御するための「開始、停止、一時停止」ボタンなど、新しいデザインパラダイムの導入が求められます。 * **AIを「タスク実行のために雇う」というパラダイム**: これは従来のツール使用とは根本的に異なります。AIはもはやツールではなく、独自の形で知的な推論エンティティです。AIサービスはすでに複数の専門エージェントで構成され、スーパーバイザーによって監視されています。将来的には、人間とやり取りする最終的な「アカウントエグゼクティブエージェント」に報告するサブスーパーバイザーや「チームリーダー」など、複数の管理レベルが導入されるでしょう。これまで組織は製品、人材、プロセスを追跡していましたが、今や「人材」の新しい定義としてAIエージェントが加わります。これは、機密情報の保護、ロールベースアクセス制御(RBAC)、エージェントのバージョン管理のための実用的なUIの開発を意味します。 * **継続的に学習するシステム**: エージェントから最大限の価値を得るためには、継続的な学習が必要です。エージェントは、作業するシステムにおいて迅速に専門家になります。初期の「新人」エージェントはほとんど知識がありませんが、すぐにほとんどの人間よりも多くのアクセスと経験を持つ「部屋の大人」になるでしょう。これは職場における大規模なパワーシフトを引き起こす可能性があり、我々はそれに備える必要があります。 エージェンティックAIは、人間と機械が協力し、互いのギャップを埋め合う「拡張知能」として、その可能性を最大限に引き出すために、安全かつ生産的に協働できるシステムを設計することが不可欠です。
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The Rise of Agentic AI and the New UX Frontier
This blog delves into the critical role of UX strategy in the context of Agentic AI, contrasting it with traditional UX/UI strategy.
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AX and UX: The Emerging Field of Agentic Experience ...
TED: The Future of Agentic AI · SXSW: Designing for AI Agency · Y Combinator: AI Agent Architecture · Dave Ebbelaar: AI UX Design Principles · Artificial ...
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Introducing the Agentic Experience Designer (AXD): The UX Role of ...
#### エージェンティック・エクスペリエンス・デザイナー(AXD)の紹介:AI時代のUXの役割 近年、AI駆動型ツールがUX/UIデザイン、プロダクトマネジメント、開発のアプローチを大きく変革しています。Figma AI、Uizard、Cursor AI、Miro AI、GitHub Copilotといったツールは、かつて数時間かかっていたタスクを数分、あるいは数秒で完了させることでワークフローを劇的に改善しています。こうしたインテリジェントなエージェントの進化は、単なる生産性向上を超えた深い変化を促しています。 この変化を受けて、業界のリーダー、開発者、デザイナー、プロダクトマネージャーとの議論から、「エージェンティック・エクスペリエンス・デザイナー(Agentic Experience Designer、略してAXD)」という全く新しいタイプのUXプロフェッショナルが誕生するという考えが提示されました。これは、急速に進化するAI駆動型の未来に特化した役割です。 #### AXDとは何か AXDは、UXデザイナー、プロダクトマネージャー、ファシリテーター、コーチ、フロントエンド開発者、そして戦略的リーダーといった複数の役割を兼ね備えたプロフェッショナルです。彼らの日常業務は、インテリジェントなAIエージェントのチームをシームレスに指揮することを含みます。AXDは、AIエージェントを戦略的に活用し、リサーチの統合、初期のワイヤーフレーム作成、高忠実度プロトタイピング、コード生成、ユーザーテスト分析、さらにはプロジェクト管理といった定型的で反復的なタスクを処理させます。 AXDの真の力は、人間の創造性、戦略的ビジョン、感情的知性、リーダーシップスキルと、AIの技術的効率性、スピード、分析能力を橋渡しする能力にあります。プロンプトエンジニアリング、戦略的監視、複数のAIエージェントの微妙なオーケストレーションを習得することで、AXDは多角的で非常に多才なイノベーターとなり、未来の職場に最適なハイブリッドなプロフェッショナルとなります。 #### AXDの一日の働き方 AXDの典型的な午前中は、AIエージェントを使ってデザインに関するリサーチを合成したり、初期のコンセプトやワイヤーフレームを迅速に生成したり、ユーザーテストの結果を分析したりすることに費やされます。午後にはクライアントとの打ち合わせ、リーダーシップトレーニング、イノベーションワークショップの進行など、AI単独では再現できない戦略的デザインの深く人間的な側面に焦点を当てた活動を行います。 #### AXDになるための道のり AXDタイプの役割への移行は、一夜にして起こるものではなく、常にスムーズな道のりではありません。この未来を受け入れるためには、開放性、継続的な学習、適応性、そして回復力が必要です。最新のAIツールに常にキャッチアップし、スキルを定期的に更新し、働き方を常に適応させる意欲が求められます。 しかし、その報酬は非常に大きく、前例のない生産性、より大きな創造的自由、より深い人間関係、そしてはるかに意味のある戦略的な仕事が期待できます。この新しいAXDのアイデンティティを早期に受け入れるプロフェッショナルは、時代の先を行くだけでなく、UXとプロダクトイノベーションの次の時代を定義する独自の立場を確立できるでしょう。 #### なぜ「Agentic Experience Designer」と呼ばれるのか 「Agentic(エージェンティック)」という言葉は、独立して行動し、戦略的な選択を行う能力を持つことを意味します。この文脈では、人間の戦略的リーダーシップと、タスクを実行するAIエージェントとの関係性を強調しています。AXDは単にAIツールを passively(受動的に)使用するのではなく、複数のインテリジェントエージェントを proactively(積極的に)指揮し、AIの強みを活用しながら、人間のエネルギーを最も重要な部分に集中させる戦略的な選択を行います。 #### UXの未来としてのAXD UXという職能は継続的に進化してきました。グラフィックデザインからインタラクションデザインへ、そしてインタラクションからUXへと、現在は必然的にAIが強化された新しい現実へと向かっています。エージェンティック・エクスペリエンス・デザイナーは、この進化における自然な次のステップを代表し、人間の創造性、戦略的リーダーシップ、そしてAI駆動の生産性を単一の、権限を与えられた役割に融合させます。 AXDの役割は単なる予測ではなく、私たちがすでに足を踏み入れている「出現しつつある現実」であると強く信じられています。この役割を早期に受け入れる人々が、明日の最も革新的な体験を定義し、リードしていくことでしょう。 (出典:Introducing the Agentic Experience Designer (AXD): The UX Role of the AI Era)
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Why Agentic UX Will Change Everything You Know About Design | by ...
#### Agentic UXがデザインのすべてを変える理由 かつてのエンタープライズソフトウェアは、ボタンを押せば結果が出る自販機のように予測可能で、ユーザーの管理下にありました。しかし今日、ソフトウェアは指示を待つのではなく、自ら行動するようになっています。メールの下書きを作成したり、リスクを検知したり、会議のスケジュールを調整したりと、次に行うべきことを提案し、時には実行さえします。これは単なる賢いアシスタントではなく、AIエージェントが意思決定を行い、主体的に行動し、ユーザーと協力するデザインアプローチである「Agentic UX」という新しいパラダイムの到来を示しています。 本記事の著者は、ヘルスケア、フィンテック、エンタープライズSaaSにわたる200以上のAgentic AIアプリケーションを分析し、それらの成功要因や失敗例を研究してきました。また、エンタープライズグレードのAgenticアプリケーションを自ら設計・開発し、主導性とコントロール、自律性と説明責任、パワーと信頼のバランスを取るという実世界の課題に直面した経験も持っています。この記事は、その研究と実践から得られた重要な教訓を凝縮しており、次世代のインテリジェントなエンタープライズソフトウェアを形作るUXデザイナー、製品戦略家、イノベーションリーダーにとっての実践的なガイドとなります。 #### Agentic UXとは何か Agentic UXを理解するためには、まず「エージェンシー(agency)」とは何かを考えることが役立ちます。エージェンシーとは、独立して意思決定を行い、行動を起こす能力を指します。したがって、Agentic UXとは、**ユーザーに代わってある程度の自律性を持って行動するAIエージェントのために、そしてそれらを中心に設計されたユーザーエクスペリエンス**を意味します。 コンテンツの推薦、テキスト生成、ダッシュボードの表示といった「アシスティブAI」とは異なり、Agentic UXはシステムがユーザーのプロンプトを待たずに、**観察し、決定し、実行できる**点が大きな違いです。 * **従来のUX:** ユーザーが操作し、ソフトウェアが従う「原因と結果」のモデルで、ユーザーがすべてのステップを制御します。 * **Agentic UX:** ユーザーが協力し、ソフトウェアが行動するモデルです。例えば、AIエージェントが複数のプロジェクトの遅延を検出し、自律的にリスクを通知し、チームメンバーを再割り当てし、会議を再スケジュールするといったことが起こります。 #### コアな変化:インターフェースからパートナーシップへ 従来のUXにおいてソフトウェアは単なる「ツール」でしたが、Agentic UXにおいてはソフトウェアが「パートナー」となります。これは、ユーザーが単独の操作者ではなく、AIがチームメンバーの一員となることを意味します。UXデザイナーの役割は、このパートナーシップを機能させることです。まるでジュニアアナリストと働くように、AIには自主性を求めつつも、逸脱せず、行動の理由を理解でき、レビューや修正、上書きが可能であり、ユーザーの好みに合わせて改善されることが期待されます。Agentic UXの設計は、**「情報に基づいた委任(informed delegation)」**のためのデザインであり、ユーザーはワークフローの一部をエージェントに任せつつも、何が起きているかを知り、介入でき、結果を形作ることができます。 #### Agentic UXにおける新たなトレンド:デザイナーが注目すべき5つの動向 Agentic UXはもはや遠い未来のビジョンではなく、すでにエンタープライズソフトウェアの構想、構築、体験を再構築しています。UXデザイナーがこれらのパターンを早期に発見することが成功の鍵となります。 1. **ポイント&クリックから自律的なワークフローへ** * AIエージェントは、質問に答えたり、フィールドを埋めたりするだけでなく、全工程のワークフローを完了させるようになっています。 * **デザインの課題:** ユーザーの入力ではなく、エージェントの実行のために設計する必要があります。エージェントが何をしたか、なぜそうしたかを視覚化し、ユーザーが調整または元に戻せるようにする必要があります。 * **デザインの機会:** ワークフローを「記憶と勢いを持つ会話」として扱い、ステップバイステップのUIをエージェントのタイムライン、コンテキストアラート、結果のプレビューに置き換えることができます。 2. **ゼロUIと見えないインターフェース** * Agenticシステムは、従来のインターフェースをますますバイパスしています。ダッシュボードやタブの代わりに、パッシブリスニング、バックグラウンドでのアクション、または会話型プロンプトを通じてインタラクションが発生します。 * **デザインの課題:** インターフェースではなく、「存在感」のためにデザインする必要があります。タイミング、配信チャネル、文脈認識を考慮します。 * **デザインの機会:** システムが画面なしで何ができるかを問い、システムがいつ、どのように自身を明らかにするかを決定するゲームマスターのようにデザインします。 3. **マルチエージェント連携** * 複雑な企業環境では、単一のエージェントではすべてをこなせません。それぞれ異なる役割、能力、権限を持つエージェントのチームが出現し、協力して成果を達成します。 * **デザインの課題:** ユーザーは各エージェントの役割、誰がどの行動を取ったか、どこに責任があるかを理解する必要があります。 * **デザインの機会:** チームベースのメタファーから借用し、明確なアイデンティティ、視覚的な手がかり、ワークフローにおける透明な「役割」を持つ「エージェントペルソナ」を設計します。 4. **大規模な適応型パーソナライゼーション** * Agenticシステムは、ユーザーのクリックだけでなく、そのトーン、コンテキスト、行動、習慣から学習しています。これにより、各ユーザーの体験は分岐し、専門化します。 * **デザインの課題:** パーソナライゼーションは予測不可能なUIを生み出します。すべてのユーザーに単一のインターフェースを設計することはできません。学習ループを設計する必要があります。 * **デザインの機会:** 透明なカスタマイズパネル、説明可能なデフォルト、「なぜこれなのか?」というインタラクションを使用し、ユーザーがエージェントを「教える」ことを可能にし、その学習を視覚化します。 5. **エージェントのガバナンス、安全性、同意** * エージェントが自律性を獲得するにつれて、企業やユーザーはエージェントができること、そして決してしてはならないことについて、より明確なルールを求めています。 * **デザインの課題:** 可視的で理解しやすいガードレールを設計する必要があります。エージェントの制限、エスカレーションが必要なもの、同意のチェックポイントを明確にします。 * **デザインの機会:** 安全機能をUXの基本要素に変えます。「承認待ちのアクション」の状態、エージェントの許可マネージャー、エスカレーションインジケーター、透明な監査証跡など、盲目的な信頼ではなく「情報に基づいた委任」のために設計します。 #### 実際に機能するAgentic UXのための5つの設計原則 Agentic UXの設計は、ユーザーにAIを信頼するように教えることではなく、理解可能で、中断可能で、自然で役立つシステムを設計することによって、その信頼を勝ち取るものです。 1. **エージェントの思考を読み取れるようにする** * AIがチームメイトのように考えるなら、チームメイトのように話す必要があります。ユーザーは、エージェントが何をしたか、なぜその決定を下したか、次に何を計画しているかを理解する必要があります。 * **デザインのヒント:** 「なぜこれをしたのか」の要約、変更ログと推論パネル、信頼度と不確実性のインジケーター、UI内の決定履歴など。 2. **ユーザーに大きく分かりやすい「停止」ボタンを提供する** * 中断できない自律性は、エージェンシーのない自動化です。ユーザーは、作業をエージェントに任せることを安全だと感じる必要がありますが、何かがおかしいと感じたときに、いつでも介入し、引き継ぎ、一時停止できる信頼できる方法も必要です。 * **デザインのヒント:** 一時停止、キャンセル、元に戻す機能、「適用前にレビュー」の切り替え、詳細な自律性設定、エスカレーション経路など。 3. **ユーザーがサーモスタットのように自律性を調整できるようにする** * ユーザー、タスク、状況によってAIのイニシアチブのレベルは異なります。単一の厳格な自律レベルを設計するのではなく、スペクトラムを作成し、エージェントに与える自由度をユーザーが制御できるようにします。 * **デザインのヒント:** 自律性スライダー(観察→提案→承認付きで実行→自由に実行)、役割ベースまたはスキルベースのプリセット、シナリオベースのスマートデフォルト、「自律性モード」など。 4. **知性よりも有用性を優先する** * 正確さが価値を保証するわけではありません。関連性が重要です。AIが1,000のドキュメントを要約したり、50のフィールドを自動入力できても、それがユーザーが今必要としているものとは限りません。最も技術的に印象的な問題ではなく、**最も価値のある問題**にデザインを集中させます。 * **デザインのヒント:** ジョブ・トゥ・ビー・ダンに基づくスマートデフォルト、目標駆動型UX、「なぜこれなのか」という文脈認識の関連性チューニングなど。 5. **優雅に失敗し、声に出して学習する** * どんなに高度なエージェントであっても、間違いを犯すことはあります。信頼を勝ち取るか失うかの違いは、システムがどのように失敗を処理し、それを学習の機会として捉えるかにかかっています。 * **デザインのヒント:** 誠実なエラー認識(「ここで間違っているかもしれません…」)、スマートな再試行と代替案、「次回はこのようにしてください」というユーザー修正、回復優先のUIなど。 #### エンタープライズシステムにおけるAgentic UXの実例 Agentic UXはすでにさまざまな業界で展開され、知識労働者、臨床医、顧客がデジタルシステムとどのように関わるかを静かに再構築しています。 1. **Bank of Americaの「Erica」:チャットボットから金融パートナーへ** * 潜在的な当座貸越を通知したり、繰延料金を回避する方法を提案したり、異常な支出パターンを表面化させたり、ユーザーに代わって請求書の取り消し交渉まで行います。 * **UXの教訓:** プロアクティブな支援と、軽量で元に戻せるアクションを組み合わせることで、Agentic UXは最も効果的に機能します。 2. **Epicの術後回復コンパニオン:臨床医に負担をかけずにプロアクティブなケアを提供** * 術後患者に自動でチェックインし、バイタルサイン、移動傾向、服薬遵守を監視し、異常が発生した際にアクションを促します。 * **UXの教訓:** 自律性は人間らしく感じられる必要があります。特にヘルスケアにおいては、共感は選択肢ではなく、体験の一部です。 3. **Salesforce Agentforce:エンタープライズ全体の自律的な生産性** * リードルーティング、ケース解決、販売予測、顧客フォローアップなどのエンドツーエンドのタスクを実行する、ドメイン固有のエージェントのエコシステムです。 * **UXの教訓:** 自律性を可視化し、設定可能にすることが重要です。バックグラウンドで動作するエージェントも、フォアグラウンドで説明可能である必要があります。 #### 現場から生まれるベストプラクティス 多くのエンタープライズシステムがAgentic機能を統合するにつれて、理論ではなく、現場で実際に機能するものによって形成された新しいプレイブックが出現しています。 * **まず、何が起きたかを常に説明する。** * AIエージェントが自律的に行動したとき、ユーザーの心に最初に浮かぶ疑問は「え、今何した?」です。エージェントは、まるで良い同僚のように、「これをしました、理由はこうです、次に行いたいことはこれかもしれません」と明確かつ簡潔に行動を伝える必要があります。 * **提案し、決めつけない。** * エージェントが自律的に行動できるからといって、常に黙って行動すべきではありません。優れたAgentic UXデザインは、完了したアクションだけでなく、**提案されたアクション**をユーザーに明確に示します。これによりAIは便利に感じられ、ユーザーは監視することなく状況を把握できます。 * **ユーザーにコントロールを維持する有意義な方法を提供する。** * Agentic UXは、主導性と**中断可能性**のバランスを取る必要があります。ユーザーは、特にリスクが高い場合や信頼がまだ構築されていない場合に、エージェントが行っていることをいつでも一時停止、上書き、調整できると感じる必要があります。これには、目立つ「一時停止」「元に戻す」ボタン、レビューまたはロールバック可能なアクション履歴やログ、エージェントが限界に達した場合のエスカレーションパスなどが含まれます。 #### 最終的な考察:インターフェースを設計するだけでなく、関係性を築く AIエージェントがエンタープライズシステムでより多くの主導権を握るようになるにつれて、UXデザインはもはや画面、フロー、機能にとどまりません。それは、人間と機械の間の信頼を調整し、それを自然で、敬意を払い、力を与える方法で行うことを意味します。Agentic UXはコントロールを手放すことではありません。ユーザーが意思決定者であり続ける一方で、システムが信頼できる協力者となるような、**安全でスマートな委任**のための条件を作り出すことを意味します。 良いデザインは摩擦を減らすだけでなく、AIエージェントが受け入れられるか、無視されるか、恐れられるかを決定します。次の世代のインテリジェントシステムを設計する際には、ユーザーが情報を提供されていると感じるか、サポートされていると感じるか、そしてコントロールしていると感じるかを自問してください。もし答えが「はい」なら、あなたは単に製品を構築しているのではなく、パートナーシップを構築し、インテリジェントなインタラクションを通じて仕事の未来を形作っていることになります。 記事の著者である[Yizhou](https://medium.com/@yizhoufun)氏は、[Medium](https://medium.com/@yizhoufun)と[LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/yizhou/)でフォローすることができます。AI変革に関するサポートが必要な場合は、[yizhou@argolong.com](https://argolong.com/)まで直接連絡が可能です。
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New UX Design Career is Born! – AX Design, VUI Design, And More ...
#### New UX Design Career is Born! – AX Design, VUI Design, And More ... この動画では、UXデザインの分野で新たに台頭している専門分野と、それに伴うキャリアの可能性について解説しています。特に需要が高まっているにもかかわらず、まだ専門家が少ない3つの領域に焦点を当て、それぞれの定義、必要なスキル、学習リソース、そして将来性について詳しく考察しています。 #### 新しいUXデザインの専門分野の台頭 UXデザインの領域は常に進化しており、最近では従来のUXデザインの概念を超えた新しい専門分野が登場しています。これらの新しい分野は、企業が求めるスキルセットを変化させており、専門的な知識を持つ人材への需要が高まっています。この動画では、特に成長が期待される「AXデザイン(Agent Experience Design)」、「VUIデザイン(Voice User Interface Design)」、そして「サステナブルUXデザイン」の3つの分野が紹介されています。 #### AXデザイン:エージェント体験デザイン AXデザインは、「Agent Experience Design」の略称で、人工知能エージェントのためのユーザー体験を設計する新しい分野です。Netlifyの創業者によって注目されたこの概念は、AIエージェントが人間の代理としてタスクを実行する「エージェンティックAIの時代」の到来とともに生まれました。AIエージェントは、Google Chromeを操作して情報を検索したり、レストランの予約を電話で行ったりと、多岐にわたる複雑なタスクを私たちの代わりに遂行します。 AXデザインの目的は、これらのAIエージェントをあたかも人間であるかのように捉え、エージェント自身の振る舞いや、タスク実行時の反応、フィードバックの送受信方法などを考慮したユーザー体験を創造することにあります。 この分野で活躍するためには、以下のスキルと知識が求められます。 * **AIの技術的背景の理解**: AIがどのように機能するのか、その背後にあるAPIの仕組みなどを深く理解することが不可欠です。AIエージェントがどのように電話アプリを操作し、リマインダーを設定し、情報を検索するのかといった、舞台裏のプロセスを把握することが設計の基礎となります。 * **既存のUX原則への応用**: AXデザインは、従来の人間向けUXデザインの原則をAIエージェントに適用するものです。人間中心のデザインからエージェント中心のデザインへと視点を広げることが重要になります。 学習リソースとしては、AIエージェントの設計方法に関する記事や、2017年に出版された『Agentive Technology』という書籍が紹介されています。また、Deeplearning.AIが提供する「AI Agentic Design Patterns with AutoGen」というコースも有効ですが、Pythonのコーディング経験が前提となっています。 AXデザインに適しているのは、AI全般に強い関心があり、技術的な仕組みの裏側を知ることに熱意を持つ人々です。プログラミング経験があれば有利ですが、コード不要のツールも登場しているため、必ずしもプログラマーである必要はありません。この分野はまだ新しく、専門家が少ないため、大きな成長の可能性を秘めています。 #### VUIデザイン:音声ユーザーインターフェース VUIデザインは、「Voice User Interface Design」の略で、音声によるユーザーインターフェースを設計する専門分野です。音声デザイナーとも呼ばれ、「Hey Google」やAlexaのような既存の音声アシスタントの進化に伴い、その重要性が増しています。エージェンティックAIの時代では、タイピングよりも音声での対話が主流となることが予想され、音声インターフェースの設計はより一層不可欠なスキルとなります。 VUIデザインの大きな課題の一つは、通常のグラフィカルユーザーインターフェースと比較してエラー率が高いことです。ユーザーの言語、アクセント、AIの認識の違いなどが複雑に絡み合い、誤解が生じやすいため、これを軽減するための高度な設計スキルが求められます。AIの賢さが向上するにつれて、AIと人間の両方から発生するエラーにどう対処するかが、この分野の大きな挑戦となります。 現在、スマートフォン、スマートウォッチ、ウェアラブルAIアシスタントなど、多くのデバイスで音声ファーストのアプローチが採用されており、VUIデザイナーへの需要は高まっています。 この分野を学ぶための実践的なツールとして、「Voiceflow」が紹介されています。これはWebflowやFramerのように、コードを書かずに音声ユーザーインターフェースを設計・テストできるツールで、VUIデザインの練習に非常に有効です。VUIデザイナーになるには、UXの基礎知識に加え、非視覚的デザインへの理解、そして優れたテストスキルとAIに関する知識が求められます。 #### サステナブルUXデザイン サステナブルUXデザインは、製品のライフサイクル全体を通じて環境への影響を低減するユーザー体験を構築することを目指します。これは単に環境に優しい製品をデザインするだけでなく、UXの側面からエネルギー消費やハードウェアの素材利用といった環境負荷に配慮することを意味します。 この分野で注目される新しい原則の一つが「効率性とミニマリズム」です。具体的には、サーバーへのAPI呼び出し回数を減らし、データをローカルに効率的に保存し、ページの読み込み時間を短縮することなどが挙げられます。例えば、ページの読み込み時間を短縮するだけでも、膨大な炭素排出量の削減につながる可能性があります。 サステナブルUXデザインは、今後企業にとって重要な懸念事項となるため、この分野の専門知識を持つことは、UXデザイナーとしての市場価値を大いに高めることになります。
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Get Started with AX Design - Build An Agentic App Now!
Dive into the Agentic Shift with me as I break down Agentic Experience (AX) Design ... principles of AX Design: Intent Recognition, Transparency, Human-in ...
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How to Design, Collaborate, and Thrive with Agentic AI
How to Design, Collaborate, and Thrive with Agentic AI. Understand the frameworks and mindsets powering the future of AI and how to build your role around them.
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Hello AI Agents: Goodbye UI Design, RIP Accessibility
Overall, totally agree that we're quickly moving into an agentic ai world and there are going to be huge implications for UX and every profession. It's ...
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Designing User Interfaces for Agentic AI
Core Principles for Agentic AI UI Design · 1. Goal Over Task: Design for Outcomes · 2. Clear, Ongoing Communication · 3. Feedback Loops that Learn · 4. Error ...
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Agentic UX, life after layoffs, making your Figma components work ...
#### Agentic UXの現状と未来への提言 現在のAI技術の進歩にもかかわらず、その活用はまだ限定的であり、「火以来最も深遠な技術」と称されながらも、企業は「偽のろうそく」を作る程度に留まっているとの指摘があります。これは、AIがユーザー体験(UX)の根本的な変革をもたらす「新しいパラダイム」としてではなく、既存の体験に部分的に追加される「ルーズリーフソリューション」として扱われている現状を批判しています。UXの真の価値は、ユーザーの全旅路を深く理解し、全体的にサポートすることにありますが、AIは現在、マイクロなユーザーニーズに対応するにとどまり、エンドツーエンドの変革には至っていません。エージェンティックAIが真に力を発揮するためには、単なる機能追加ではなく、ユーザー体験全体を再構築する視点が必要とされています。 #### オンライン空間の「再野生化」の必要性 現在のオンライン空間は、テック企業が「生態系」と表現するものの、実際には高度に集中管理された「プランテーション」に例えられています。これは、工業的な畜産やバッテリー式の養鶏場の環境に近く、そこに閉じ込められた存在を狂わせるような状況であると指摘されています。この視点は、エージェンティックAIが、より分散型で自律的な、そしてユーザー中心のオンライン環境を創造する可能性を秘めていることを示唆しています。 #### 職場におけるAIの影響とキャリアの変革 AIの普及は、雇用喪失への懸念と同時に、主要な役割における人材不足という新たな課題をもたらしています。多くの従業員がキャリアチェンジを検討する中で、管理職はAI適性がこれまでの経験に匹敵する、あるいはそれを超える重要な要素になると見ています。AIは従業員にとって、仕事のハードルを上げる一方で、キャリアの可能性を大きく広げ、これまでの「キャリアの天井を打ち破る」機会を提供する可能性があります。 #### 情報探索の信頼性への課題 Google検索は、その信頼性、透明性を失い、SEO最適化されたアグリゲーター、広告、そしてスパムによって支配されるようになっているという厳しい批判に直面しています。これは、Raghavan氏の指揮下でGoogleが変化した結果であると指摘されています。この状況は、エージェンティックAIがユーザーにとってより信頼性が高く、パーソナライズされた情報探索の新しい方法を提供する可能性を示唆しています。
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Agentic AI: The Future of UX/UI Design, Key Focus & Challenges ...
#### Agentic AI: UX/UIデザインの未来、主要な焦点と課題 エージェンティックAIは、AI統合製品のユーザーエクスペリエンス(UX)とユーザーインターフェース(UI)に対する私たちの考え方を急速に進化させています。これは、技術の「使用」の定義を再構築する革新によって形作られています。 #### エージェンティックAIの定義 「エージェンティック(Agentic)」という言葉は、独立して行動し、意思決定し、主導権を握る能力を意味します。UX/UIの文脈では、ユーザーの**意図が推測され、適切なレベルの協業とともに委任される**ことを指します。これは、各ステップを細かく管理するのではなく、結果に焦点を合わせ、システムに負荷を任せるという考え方です。 エージェンティックAIは単なる受動的なツールやスマートなコンパニオンにとどまらず、コンテキストを認識し、**対話の履歴を保持**し、**個々の行動や好みを学習**し、**目標達成のために数歩先を推論できる自律的な存在**です。受動的な入力ではなく、能動的で自己修正的であり、結果志向である点が特徴です。 #### UX/UIデザインへの転換 この進化は、インターフェースの構築とエクスペリエンスの設計方法に大きな変化を要求します。明確さ、ユーザビリティ、定義されたタスクフローに焦点を当てた従来のUXフレームワークだけではもはや不十分です。ユーザーがAIエージェントと協業し、**行動だけでなく意図を委任する**新しいインタラクションモデルが台頭しています。 #### エージェンティックUXの核となる原則 ユーザーはもはや目標達成のための正確な手順をマッピングする必要がありません。代わりに、最終状態を表現するだけで、システムがそこに到達する方法をインテリジェントに推測します。これにより、デザインの焦点は「タスクガイダンス」から「目標達成」へと大きく転換します。 たとえば、「今週末にニューヨークへ旅行を計画している」とユーザーが伝えるだけで、エージェントはフライト検索、宿泊予約、カレンダー招待の管理など、**関連するすべてのアクションを推測**し、最終的な目標達成に向けて動きます。 このような自律性のレベルは、複雑なデザイン上の課題を提起します。ユーザーが重要なタスクの委任に安心感を覚えるにはどうすれば良いでしょうか。圧倒することなく透明性を確保するにはどうすれば良いでしょうか。エージェントが数歩先で操作している場合、ユーザーの信頼やフローを損なうことなく、必要な時にだけ情報を提供し、関与を促すにはどうすれば良いでしょうか。 インターフェースは、より**自然でマルチモーダルな入力方法**(会話型言語、音声、視覚的参照)へと進化し、ユーザーが複雑な意図を迅速に表現できるようになるでしょう。例えば、「明日の朝の会議の準備をすべて手伝って」と伝えるだけで、エージェントが会議相手、議題、関連文書、最近のメール、過去のメモを把握し、フォローアップのドラフトまで作成します。これを実現するためには、**エージェントがユーザーのデジタル環境に深くアクセスできる**必要があります。 このことから、ユーザーがそのようなレベルのアクセスを許可することに安全だと感じさせるにはどうすれば良いか、という新たな課題も生じます。AIの行動を、目に見えない観察者ではなく、自己の拡張のように感じさせるよう設計するにはどうすれば良いでしょうか。 もし従来のUIがタスクの明確さと制御を重視していたとすれば、エージェンティックUIは以下へと移行すると考えられます。 * **目標表現**: ユーザーがすべての詳細を定義する負担を軽減します。 * **適応型フィードバック**: 会話型学習を用いて、リアルタイムで軌道修正を行います。 * **フォールバック**: 物事がうまくいかない場合に、全体の実行を停止させることなく、安全網を構築します。 エージェンティックシステムは、時間の経過とともに記憶を維持し、セッションやデバイスを超えて適応する必要もあります。この連続性はインターフェースデザインのすべてを変革します。私たちは一瞬のためだけでなく、**永続的なコラボレーションのためにデザインする**ことになります。 #### 主要な課題 エージェンティックUX/UIを形成する上で中心的となる主要な課題がいくつかあります。 * **信頼性と信頼性**: システムは、ユーザーの期待に沿った結果を提供する必要があります。たとえその期待が不明確であってもです。これは、高品質な推論だけでなく、適切な量の透明性と説明可能性を伴って、特定のアクションが取られた理由を明示することを意味します。 * **回復性と制御**: エージェントが間違った場合、どうなるでしょうか。ユーザーが摩擦なく、あるいは最初からやり直すことなく、アクションを元に戻したり、結果を修正したりできるようにするにはどうすれば良いでしょうか。エージェンティックシステムは、ユーザーがAIの世話をしていると感じさせることなく介入を可能にする必要があります。 * **意図の明確さ**: モデルのインテリジェンスがまだ十分でないか、あるいはユーザーの不完全なプロンプトが高精度な出力への最大の障害となっている可能性があります。将来、**システムはコンテキストと会話を通じてその意図を「曖昧さを解消し」、豊かにする**ことができなければなりません。**不完全なプロンプトを効率的かつ安全に解析する**ことは、**技術的およびUXの課題**です。 これらの課題は、デザイナーとエンジニアの役割を変化させます。私たちはもはや使いやすいインターフェースを設計するだけでなく、**人間の意図を解き明かし、曖昧さをナビゲートし、学習し、行動できるシステムを構築している**のです。言い換えれば、私たちは知性、直感、主導性を融合したエクスペリエンスをデザインしています。 コージェンシーは単なる段階ではなく、未来です。私たちは、単に応答するだけでなく、反応し、予測し、適応し、私たちと共に**行動するシステムに対する信頼をどのように構築していくか**、その未来に大いに期待が寄せられています。 詳細な記事やUX/UI関連のリソースについては、Anabelのウェブサイトをご覧ください。[https://www.by-anabel.com/](https://www.by-anabel.com/)
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6 Lessons from designing with machine learning powered products ...
#### 機械学習を活用した製品設計からの6つの教訓:概要 このレポートは、機械学習(ML)を活用した製品設計における重要な教訓について、UXデザイナーとしての筆者の経験から得られた知見を共有しています。MLは、Netflixの推薦システムから自動運転車まで、現代の多様な製品や体験に影響を与えていますが、成功するML駆動製品を作るためには、技術だけでなく、ユーザー体験への深い理解と慎重な設計が不可欠であると強調されています。筆者は、自動運転車、ヘルスケア画像診断、サイバーセキュリティの3つの分野での実務経験を通じて、ML製品設計における重要な課題と解決策を考察しています。 #### 筆者のプロジェクト経験 筆者は、UXデザイナーとして以下の3つの主要なMLプロジェクトに貢献しました。 - **自己運転車両(Uber ATG)** - 自動運転技術開発のためのシミュレーションツールや、路上での車両フリート管理プロセスの設計に携わりました。ここでは、リアルタイムで膨大な視覚・空間データを処理し、車両の動きや障害物回避に関する重要な意思決定を行うMLシステムが使われました。この経験から、技術的な環境であってもユーザーリサーチがいかに重要であるかを認識しました。 - **ヘルスケア画像診断(Verily)** - AIを活用した眼科スクリーニングサービス開発チームの一員として、MLが網膜画像を分析し、健康問題を特定するシステムの設計を行いました。患者の初期インタラクションから結果通知、フォローアップケアまでのサービス全体のジャーニーを設計し、MLの導入が技術だけでなく、患者教育、医療従事者のトレーニング、既存の医療システムとの統合といったエコシステム全体への配慮が必要であることを学びました。 - **サイバーセキュリティ(Lacework Edge)** - MLを活用して潜在的なセキュリティ脅威を検出・対応する企業向けサイバーセキュリティ製品を設計しました。システムはユーザーのインターネット行動パターンを分析し、異常を特定します。ここでは、詳細な情報提供と、ユーザーが迅速に行動できるシンプルで実用的な洞察のバランスを取ること、そしてMLが生成する洞察に対するユーザーの信頼を築くことが重要な課題でした。この製品は、現在Fortinetの一部となっています[https://www.lacework.com/platform/edge](https://www.lacework.com/platform/edge)。 #### 機械学習製品設計における6つの主要な教訓 筆者は、これらの経験から以下の6つの重要な教訓を導き出しました。これらは、ユーザーの求める「アプリケーションの作り方」において実践的な指針となります。 1. **問題を明確に定義する** - プロジェクト開始時には、解決しようとしているユーザーのニーズと具体的な問題を明確に特定することが最も重要です。ヘルスケアの例では、医師不足という問題が、単にML技術で解決できるものではなく、患者教育や既存システムとの連携など、より複雑な側面を持つことを認識しました。 2. **まず全体的な体験を設計する** - ML固有の側面に深く入り込む前に、ユーザーのジャーニー全体と関与するすべての関係者を含めたソリューション全体をスケッチすることが重要です。AI駆動の眼科スクリーニングサービスでは、AIによる画像診断だけでなく、プロセス実施者、指示を出す人、支払いをする人、情報を受け取る人、医師、患者など、サービス全体のジャーニーマップを作成し、初期段階で大きなホワイトボードを使ってチーム全体で共有しました。 3. **ML専門家を早期に巻き込む** - データサイエンティストやML専門家を設計プロセスのできるだけ早い段階から含めることが不可欠です。自己運転車両やEdgeのプロジェクトでは、MLエンジニアやリードとの定期的な協力により、急速に進化する技術の能力と限界を正確に反映したインターフェースを設計できました。 4. **MLの限界を計画し、フィードバックループを設計する** - MLが常に完璧な結果を出すわけではないことを前提に、MLが役に立たない場合や間違いを犯すケースを考慮して設計することが重要です。ヘルスケアでは、AI診断が人間による検証を必要とするプロトコルを作成し、サイバーセキュリティでは、誤検知に対するユーザーからのフィードバック(例:Google広告の「役立つ」/「役立たない」ボタンのように)を収集する機能を設計することで、システムの改善を促しました。 5. **ML要因をユーザーに伝える** - 製品への信頼を築くためには、MLシステムがどのように意思決定を行っているか、その要因を高いレベルでユーザーに説明することが非常に有効です。Edgeのサイバーセキュリティ製品では、ユーザーが自身の「高リスク」または「中リスク」という評価の理由を知りたいと要望したため、MFAの無効化、デバイスの状態、異常な場所などの行動要因を説明することで、システムの評価への理解と信頼を高めました。 6. **プロセス全体を通してチームに質問する** - 複雑な最先端技術を扱うML製品設計では、技術的な側面やプロセスに関する疑問をためらわずにチームに質問することが奨励されます。UXデザイナーはプロセス設計の専門家であり、目標や技術的な能力・限界を理解することで、その能力を最大限に発揮できます。 #### 結論:AI時代のUXデザインの役割 MLやAIは強力な能力を提供しますが、それらは解決策の一部に過ぎません。成功するML駆動製品は、人間のニーズを真に満たすよう意図的に設計されたユーザー体験を必要とします。筆者は、AIをオーブンのようなものと例え、ユーザーはその仕組みよりも、それを使って何を生み出せるかに関心があると述べています。デザイナーは、これらのモデルを構築する優れた科学者やエンジニアと、AI対応サービスを利用する日常のユーザーとの間の完璧な架け橋となり、ユーザー中心の設計を通じてAIの可能性を最大限に引き出す重要な役割を担います。
medium.commedium.com
UI and UX for Agentic AI: Designing AI Agents that Work as ...
The fundamental design challenges of usability, trust, and user understanding are merely addressed differently in Agentic AI than in SaaS.
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Secrets of Agentic UX: Emerging Design Patterns for Human ...
#### Secrets of Agentic UX: 人間とAIの協調のための新たなデザインパターン AIエージェントはすでに私たちの生活に浸透しつつありますが、その優れたユーザーエクスペリエンス(UX)がどのようなものになるかについては、まだ多くの事例がありません。本記事では、AWS Re: Inventカンファレンスで示された具体的な事例を通じて、AIエージェントとのインタラクションのUXについて考察しています。 #### エージェンティックAIとは エージェンティックAIとは、まるでアリのコロニーのように、個々が独立しながらも全体として連携し、複雑なタスクを半自律的に実行するAIシステムを指します。従来型のAIと最も異なる点は「自律性」にあり、ユーザーは詳細な指示を与える必要がなく、より流動的で柔軟なインタラクションが可能です。個々のエージェントは特定のタスクに特化していますが、それらが協調することで、人間がコンピューターの前で行うあらゆる複雑な作業をこなせるような「集合知」を発揮します。 ![]() [UX for AI: A Framework for Designing AI-Driven Products](https://www.amazon.com/UX-AI-Framework-Designing-AI-Driven/dp/1394345925?crid=QOX51P8PVSHI&dib=eyJ2IjoiMSJ9.LbtObj2gWvK__jVTYPJAwUCylcFLNL0w0VbZRJt8qiM.2s2V6YRT2KDRFVZcgguv3ifykR5sRrNIG7AGULX96S4&dib_tag=se&keywords=UX+for+AI:+A+Framework+for+Designing+AI-Driven+Products&qid=1743044146&sprefix=ux+for+ai+a+framework+for+designing+ai-driven+products,aps,211&sr=8-1&linkCode=sl1&tag=desiinc06-20&linkId=5016df22e4595ab95c7290c742284055&language=en_US&ref_=as_li_ss_tl) by [Greg Nudelman](https://www.linkedin.com/in/gregnudelman/) #### エージェンティックAIの仕組み エージェンティックAIは多岐にわたる動作方法がありますが、この記事ではシステムトラブルシューティングを例にその仕組みを解説します。これは、「監督エージェント(Supervisor Agent)」と複数の「ワーカーエージェント(Worker Agent)」が協調する複雑なフローです。人間が問題の警報を受け取り調査を開始すると、監督エージェントが複数の専門ワーカーエージェントを起動し、システムの各部分を調査させます。ワーカーエージェントは調査結果を監督エージェントに報告し、監督エージェントはそれらを統合して人間オペレーターに提案として提示します。人間オペレーターが提案を受け入れたり却下したりすることで、監督エージェントはさらなる調査を指示し、最終的に根本原因の仮説を生成し、人間オペレーターに提示します。 ![]() [Greg Nudelman](https://www.linkedin.com/in/gregnudelman/)による多段階エージェンティックAIフローのイメージ このプロセスにおいて、人間は内部の複雑な動きを気にする必要がなく、一般的なリクエストを出し、エージェント組織の出力にレビューと反応を行うだけです。まるで人間がアリのコロニーの女王に仕事を割り当て、女王がワーカーを管理するようなものです。個々のワーカーエージェントは高度な知性を持つ必要はなく、与えられた専門タスクを半自律的に解決し、正確な出力を監督エージェントに渡すことができれば十分です。推論と人間とのコミュニケーションはすべて監督エージェントが担当します。 #### ユースケース:CloudWatch調査におけるAIエージェント AWS Re: Invent 2024のセッションで紹介された具体的なユースケースとして、CloudWatchを用いたシステム障害の調査プロセスが紹介されています。 ##### ステップ1: 調査の開始 ユーザーは「bot-service」での障害急増を検知し、新しい調査を開始します。関連情報や追加の指示を監督エージェントに渡します。 ![]() ##### ステップ2: ワーカーエージェントの起動 監督エージェントはリクエストを受け取ると、複数のワーカーAIエージェントを起動し、システム内の異なる部分を半自律的に調査させます。このプロセスは非同期であり、結果はすぐには得られません。 ![]() ##### ステップ3: 観測結果の提示 ワーカーエージェントが「提案された観測結果」を報告し、監督エージェントはそれを処理して画面右側の提案リストに追加します。ここでは、サービスメトリクスとトレースに特化した異なるエージェントから、それぞれ異なる観測結果が提案されます。これらの観測結果は、根本原因究明のための「証拠」を形成します。人間オペレーターは、これらの観測結果のどれが最も関連性が高いかを監督エージェントにフィードバックし、共同で根本原因を探ります。 ![]() ##### ステップ4: 人間からのフィードバックと深掘り 人間オペレーターが関連性の高い観測結果を「Accept」すると、それらは調査の「ケースファイル」に追加されます。このフィードバックを受け、監督エージェントは「同じ種類の情報」を繰り返し送るのをやめ、より深く掘り下げて、システムの異なる側面を調査する次のフェーズに進みます。例えば、ログの分析など、異なる種類の新しい提案が右側に表示され始めます。 ![]() ##### ステップ5: 根本原因の仮説と解決策の提示 監督エージェントは十分な情報を得ると、証拠収集から根本原因の推論へと移行し、「仮説の提案」を提示します。この仮説が正しければ、ユーザーが「Accept」をクリックすることで、監督エージェントは問題解決のための次のステップや将来の同様の問題を防ぐための提案を提供します。例えば、「適切な変更管理手順を実装する」といった助言を行うこともあります。 ![]() ![]() #### エージェンティックAIの進化に向けた考察 エージェンティックAIは、その経済性、柔軟な人間と機械のインターフェースにより、AI開発において非常に注目されています。人間とAIエージェントが互いのギャップを埋め、超人的な「拡張知能」として機能する可能性を秘めているからです。しかし、エージェントを最大限に活用するためには、AIの考え方や、エージェンティックなインタラクションをサポートするユーザーインターフェースのデザインにおいて、抜本的な変化が必要です。 具体的には、以下の点が次の進化とアプリケーション構築において重要視されます。 * **柔軟で調整可能なUI**: エージェントと人間が協調して働くためには、調査開始から証拠の受容、仮説形成、次のステップの提示に至るまで、多段階にわたる連続的なインタラクションをサポートする柔軟なワークフローが必要です。これは、複数回繰り返される柔軟なループフローが求められることを意味します。 * **自律性**: 現在はヒューマン・イン・ザ・ループが一般的ですが、エージェントは仮説を立て、証拠を集め、必要に応じて仮説を反復し問題を解決する驚くべき能力を示しています。特に、問題解決のための新しい方法を探求するために「コードを書く」など、ツールがツールを構築する能力は新しい側面です。これは、すべての可能性を試す「積極的なAI」が必要であることを示唆しています。 * **新しい制御機能の必要性**: エージェントの動作の多くは非同期であるため、従来のトランザクション的で同期的なリクエスト/レスポンスモデルを持つウェブページでは対応が不十分です。エージェントのフローを制御するための「開始」「停止」「一時停止」ボタンなど、新しいデザインパラダイムの導入が求められます。 * **AIを「雇用」するという考え方**: エージェンティックAIは、もはや単なるツールではなく、独自の知性を持つ推論エンティティです。将来的には、人間組織と同様に複数の管理階層を持つ複雑なエージェント組織が形成されるでしょう。これにより、機密情報の保護、ロールベースアクセス制御(RBAC)、エージェントのバージョン管理など、新しいUIの設計が必須となります。 * **継続的に学習するシステム**: エージェントから最大の価値を引き出すためには、継続的な学習が必要です。エージェントは、まるで新入社員がすぐに専門家になるように、扱うシステムに関する専門知識を迅速に習得します。これにより、職場で大きな力関係の変化が生じる可能性があります。 AIエージェントが私たちの社会に定着し、進化していくことは明らかです。人間とAIが安全かつ生産的に協働できるよう、エージェンティックAIの仕組みを理解し、両者の長所を最大限に引き出すシステムを設計することが不可欠です。
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調査のまとめ
#### エージェンティックAIの定義とUX/UIデザイン、そしてアプリケーション実装への転換 エージェンティックAIは、AI統合製品のユーザーエクスペリエンス(UX)とユーザーインターフェース(U...

🏷 研究最前線:AWI/CHAIとHITL 4大パターン

What Is Agentic Workflow in AI? | Miquido
![AI Glossary hero image](https://www.miquido.com/wp-content/uploads/2024/10/AI-Glossary-header-Desktop-.jpg) ![AI Glossary hero image](https://www.miquido.com/wp-content/uploads/2024/10/AI-Glossary-header-Mobile-1.jpg) #### AIエージェンティックワークフローとは AIエージェンティックワークフローとは、自律的なAIエージェントが特定の目標を達成するために、独立して意思決定を行い、行動する構造化されたプロセスを指します。従来のAIシステムが事前に定義されたルールや人間の継続的な介入に大きく依存していたのに対し、AIエージェントはこのワークフロー内で、周囲の環境を認識し、意思決定を下し、フィードバックから学習し、自律的に行動することができます。これは、反復的でエラーが発生しやすく、データ集約的なタスクを自動化するために利用され、ロボット工学、ゲームAI、スマート製造、自律走行といった分野で活用されています。 #### 主要な構成要素 AIエージェンティックワークフローは、以下に示す重要な要素で成り立っています。 ![Key Components of AI Agentic Workflows](https://www.miquido.com/wp-content/uploads/2025/01/key-components-of-ai-agentic-workflows-700x647.png) * **知覚(Perception)**:AIエージェントがセンサーやカメラなどの入力デバイスを介して環境から情報を収集する段階です。これは、現在の環境の状態を理解し、対処すべき問題やタスクを特定するために不可欠です。例えば、自動運転車はカメラやセンサーを用いて周囲の物体、道路標識、車線などを認識します。 * **意思決定(Decision-Making)**:収集したデータを処理した後、AIエージェントは事前にプログラムされた目標、学習されたポリシー、またはリアルタイムの計算に基づいて意思決定を行います。このプロセスには、強化学習のようなアルゴリズムが含まれることがあり、エージェントは環境との相互作用やフィードバックを通じて最適な行動を学習します。 * **行動(Action)**:意思決定後、エージェントは環境内で行動を起こします。これは、物理的な物体の移動、クエリへの応答、システムパラメータの調整など、複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分解して実行されることがあります。エージェントは行動の効果を継続的に監視し、結果に基づいて将来の行動を修正します。 * **フィードバックと学習(Feedback and Learning)**:AIエージェントが自身の行動の有効性に関するフィードバックを受け取り、時間の経過とともに戦略を調整して改善する、エージェンティックAIワークフローの最も重要な側面です。強化学習や教師あり学習などの手法を用いて、エージェントはより効率的かつ適応的になります。 * **他エージェントやシステムとの協調(Collaboration with Other Agents or Systems)**:多くのAIエージェントワークフローでは、複数のエージェントが協力して問題を解決したり、結果を最適化したりします。これには、スマート工場でのタスク調整、サプライチェーンでのリソース管理、ビデオゲームAIにおけるチームプレイなどが含まれます。エージェントはしばしば通信し、情報を共有することで、集団的なパフォーマンスを向上させます。 #### AIエージェントワークフローの種類 AIエージェントワークフローは、その学習メカニズムや相互作用の特性に基づいていくつかのタイプに分類されます。 ![Types of AI Agent Workflows](https://www.miquido.com/wp-content/uploads/2025/01/types-of-ai-agentic-workflows-700x560.png) * **強化学習エージェント(Reinforcement Learning Agents)**:試行錯誤を通じて学習し、行動に応じて報酬または罰則を受け取ります。例えば、AlphaGoは強化学習を用いてGoのゲームを習得しました。 * **マルチエージェントシステム(Multi-Agent Systems)**:複数のエージェントが同じ環境内で協力または競争して動作します。自律走行車隊や協調タスクを実行するドローンなどがこれに該当し、複雑なタスクを分散して解決することを可能にします。 * **ロボットにおける自律型AIエージェント(Autonomous AI Agents in Robotics)**:ロボットが現実世界で独立して行動するために不可欠です。配送ドローンや倉庫ロボットが障害物を認識し、経路を計画し、効率的に目標を達成する決定を行います。 * **会話型AIエージェント(Conversational AI Agents)**:SiriやAlexaのようなチャットボットや仮想アシスタントがこのワークフローに従います。ユーザーの要求を認識し、クエリの意図に基づいて意思決定を行い、情報提供やコマンド実行などの行動を取り、相互作用から学習して将来の応答を改善します。Retrieval Augmented Generation (RAG) [1](https://www.miquido.com/ai-glossary/retrieval-augmented-generation/)を用いることで、企業クラスのユースケースに対応する生成AIワークフローを強化できます。 ![AI Agentic Workflows](https://www.miquido.com/wp-content/uploads/2024/10/AI-Agentic-Workflows-1-700x470.png) #### 複雑なタスクにおける利点 AIエージェンティックワークフローは、複雑なタスクにおいて顕著な利点をもたらします。 * **自律性(Autonomy)**:人間による継続的な介入なしに意思決定とタスク実行が可能で、特に製造や物流など迅速な意思決定が求められる環境で時間と資源を節約します。 * **拡張性(Scalability)**:大規模なシステムでの運用が可能で、例えばスマートシティインフラでは、自律エージェントが交通信号、公共交通機関、エネルギー網を同時に管理し、リアルタイムで資源を最適化します。 * **適応性(Adaptability)**:フィードバックと継続的な学習を通じて、複雑で動的な環境への対応能力が向上します。小売倉庫のAI駆動型ロボットは、絶え間ない再プログラミングなしに在庫やレイアウトの変更に適応できます。 * **効率性(Efficiency)**:より効率的なプロセスを実現します。サプライチェーン管理では、AIエージェントがリアルタイムのデータ分析に基づいてルーティングと在庫レベルを最適化し、無駄を削減しコストを低減します。 #### 課題と今後の展望 AIエージェンティックワークフローは多くの利点を持つ一方で、いくつかの課題も存在します。 * **環境の複雑性**:環境が動的で予測不能であるほど、AIエージェントが効果的に学習し適応することは難しくなります。実世界ではトレーニング中に考慮されなかったシナリオが発生し、意思決定の誤りやエージェントの失敗につながる可能性があります。 * **マルチエージェントシステムにおけるコミュニケーション**:複数のエージェントが協調するシステムでは、効果的なコミュニケーションと調整が鍵となりますが、特に競合環境下での効率的な通信プロトコルの開発は依然として大きな課題です。 * **倫理的および安全性に関する懸念**:ヘルスケアや交通などの重要システムにおいて、自律型AIエージェントの安全性と説明責任を確保することが不可欠です。AIエージェントが倫理的ガイドラインに従い、必要に応じて上書きまたは修正できることを保証することが、安全なAIエージェンティックワークフローを設計する上で重要となります。 AIエージェンティックワークフローは、自律的で知的なシステムを構築するための強力なアプローチであり、環境を認識し、意思決定を行い、相互作用から学習することを可能にします。強化学習エージェントから協調的なマルチエージェントシステムまで、これらのワークフローによりAIは独立して動作し、時間の経過とともに継続的に改善することができます。 自律性、適応性、効率性の向上といった利点がある一方で、これらのワークフローの実装と管理の複雑さは、特に動的な環境において課題をもたらします。AI技術の進化に伴い、ロボット工学、物流、インテリジェントシステムといった多様な産業における現実世界の課題に対処できる、より洗練されたエージェンティックAIワークフローの開発が進むことが期待されます。
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AWS Prescriptive Guidance - Foundations of agentic AI on ...
This guide introduces the principles that define modern software agents and outlines their evolution toward agentic AI. To explain this shift, the guide ...
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Agentic AI and Its Impact on Human-in-the-Loop Systems
Agentic AI refers to a class of intelligent systems designed not just to respond to instructions but to pursue goals independently, using their own decision ...
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AWS Prescriptive Guidance - Agentic AI patterns and workflows on AWS
AWS Prescriptive Guidanceが提供する「Agentic AI patterns and workflows on AWS」は、大規模言語モデル(LLM)とソフトウェアエージェントを活用して、動的で多領域にわたる問題を解決するためのアーキテクチャ設計と実装アプローチを詳述しています。このガイドは、静的なロジックや決定論的な自動化を超えて、自律的に機能しながらも制御可能で目標に合致するインテリジェントなアプリケーションを構築したいと考えているアーキテクト、開発者、プロダクトリーダーを対象としています。 [AWS Prescriptive Guidance - Agentic AI patterns and workflows on AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns-workflows/agentic-ai-patterns-workflows.pdf) #### エージェンティックAIの基礎と原則 エージェンティックAIシステムは、従来のアプリケーションとは異なり、以下の3つの基礎原則に基づいています。 - **非同期性**: エージェントは疎結合でイベントリッチな環境で動作します。 - **自律性**: エージェントは人間や外部からの制御なしに独立して行動します。 - **エージェンシー**: エージェントはユーザーまたはシステムに代わって、特定の目標に向かって意図的に行動します。 これらの原則は、エージェントが環境を認識し、意思決定し、行動することを可能にする「認識」「推論」「行動」というソフトウェアエージェントのコア構成要素によって支えられています。 #### 主要なエージェントパターンとアプリケーション構築手法 このガイドでは、エージェンティックAIを実装するための様々な再利用可能なエージェントパターンが紹介されており、それぞれが特定のユースケースと複雑性レベルに合わせて調整されています。アプリケーションの構築においては、これらのパターンを組み合わせることで、より高度な機能を実現できます。 - **基本推論エージェント**: 単一ステップの推論や分類、要約を行う最もシンプルなエージェントです。Amazon BedrockをLLM呼び出しに、Amazon API GatewayやAWS Lambdaをステートレスなマイクロサービスとして利用します。 - **RAG (Retrieval-Augmented Generation) エージェント**: 外部の知識ソースから関連情報を取得し、LLMの推論を強化することで、より正確で文脈に即した応答を生成します。Amazon KendraやOpenSearchを知識ソースに、AWS Lambdaを検索、プロンプト、LLM推論のオーケストレーションに活用します。 - **ツールベースエージェント**: LLMが外部関数やAPIを呼び出してタスクを完了させることで、言語推論を超えた能力を発揮します。Amazon Bedrockの関数呼び出しサポートとAWS Lambdaを組み合わせて利用できます。 - **コンピュータ利用エージェント**: ブラウザやターミナル、ファイルシステムなどのデジタル環境をシミュレートまたは制御し、人間が行うように目標指向のアクションを実行します。LLM推論にAmazon Bedrock、シミュレートされたUI環境実行にAmazon EC2やAWS Lambda、メモリ永続化にAmazon S3やAmazon DynamoDBが用いられます。 - **コーディングエージェント**: プログラミングタスクについて推論し、コード生成や変更、開発環境との対話を行います。Amazon BedrockをLLM駆動の生成と推論に、Amazon Q Developerをコーディング提案に利用できます。 - **音声エージェント**: 音声認識、自然言語理解、音声合成を統合し、音声による対話を通じてユーザーと対話します。Amazon Lex V2やAmazon Transcribeを音声認識に、Amazon Pollyを音声合成に、Amazon Bedrockを推論に利用します。 - **ワークフローオーケストレーションエージェント**: 分散システム全体で多段階のタスク、プロセス、サービスを管理・調整します。AWS Step FunctionsやAmazon EventBridgeをワークフロー構成に、AWS Lambdaを実行ユニットとして活用します。 - **メモリ拡張エージェント**: 短期・長期メモリを利用してコンテキストを維持し、より一貫性のあるパーソナライズされた応答を生成します。Amazon DynamoDBやRedisを短期メモリに、Amazon AuroraやOpenSearchを長期メモリに、AWS LambdaやAWS Step Functionsをメモリ管理に利用します。 - **シミュレーション・テストベッドエージェント**: 仮想化された制御環境で動作し、行動をシミュレートし、結果をモデル化し、戦略を学習します。Amazon ECSやAmazon EC2を仮想環境の実行に、Amazon BedrockやAmazon SageMakerをエージェントロジックに利用できます。 - **マルチエージェントコラボレーション**: 複数の自律エージェントが役割、専門性、目標を分担し、複雑なタスクを解決するために連携します。Amazon SQSやAmazon EventBridgeをエージェント間のメッセージングに、Amazon DynamoDBやAmazon S3を共有メモリに利用します。 #### LLMワークフロー:認知の進化 LLMはエージェントの認知モジュールの中核を担いますが、それ単独では複雑なタスクを信頼性高く実行できません。LLMの能力を最大限に引き出すために、エージェントはLLMを構造化されたワークフローに組み込む必要があります。 - **プロンプトチェイニング**: 複雑なタスクを連続する複数のLLM呼び出しに分解し、各ステップの出力を次のステップの入力として利用します。「要約→批評→書き換え」のような多段階の推論タスクに適しています。 - **ルーティング**: LLMがクエリの意図やカテゴリを解釈し、専門のダウンストリームタスクやエージェントにルーティングします。「法務、医療、財務のいずれの質問か」を判断するような多領域アシスタントに有効です。 - **並列化**: タスクを独立したサブタスクに分割し、複数のLLM呼び出しやエージェントで並行処理します。複数のドキュメントの分析や、多様なドラフトの生成など、効率とスケーラビリティが求められる場合に役立ちます。 - **オーケストレーション**: 中央のオーケストレーターエージェントがLLMを用いてタスクを計画・分解し、専門のワーカーエージェントに委任します。人間のチーム構造を模倣し、複雑な多分野タスクを管理するのに適しています。 - **評価・改善ループ**: LLMが生成した結果を別のLLMが評価・批評し、そのフィードバックに基づいて反復的に改善します。コード生成、要約、自律的意思決定など、出力品質と正確性が重視されるタスクで自己改善を実現します。 #### エージェンティックワークフローパターン:イベント駆動型から認知拡張型システムへ エージェンティックワークフローパターンは、従来のサーバーレスおよびイベント駆動型アーキテクチャを基盤としつつ、その中核となるロジックをLLM拡張エージェント中心に再構築します。これにより、より高度な適応性と文脈に応じた意思決定能力を持つシステムが実現されます。 - **プロンプトチェイニングSagaパターン**: LLMのプロンプトチェイニングをイベント駆動型のSagaパターンとして再考し、ワークフローを分散型、回復可能、かつ自律エージェント間で意味的に調整されたものにします。各プロンプト応答ステップはイベントとして発行される原子的なタスクとして扱われ、失敗時には動的な再計画や以前のステップへの巻き戻しが可能です。 - **ルーティング動的ディスパッチパターン**: 従来の動的ディスパッチが構造化されたイベント属性に基づいてルーティングするのに対し、エージェンティックルーティングはLLMが意味と意図に基づいてタスクを分類・ルーティングします。これにより、より広範な入力理解、インテリジェントなフォールバック、ツール選択が可能になります。 - **並列化とScatter-Gatherパターン**: LLMベースの並列化は、Scatter-Gatherパターンを模倣し、タスクを複数のLLM呼び出しやエージェントに分散させて並行処理し、結果を集約・統合します。これにより、大規模なデータ分析や多角的な視点からの情報生成など、高い認知処理能力が求められるタスクで効率とスケーラビリティを向上させます。 - **Sagaオーケストレーションパターン**: 中央のLLM駆動オーケストレーターエージェントが、全体タスクを解釈し、サブタスクに分解して専門のワーカーエージェントに委任します。これにより、コンテキストと実行フローを維持しつつ、分散コンポーネントから統一された結果を生成します。 - **評価者リフレクト-リファインループパターン**: システムの出力や行動を監視し、定義された基準に対して評価し、それに応じて行動を調整するフィードバック制御ループをエージェンティックAIに適用します。LLMが生成、評価、修正を繰り返すことで、人間介入なしに自己評価と反復改善を実現し、目標品質への継続的な適応を可能にします。 #### AWS上でのエージェンティックワークフロー設計 AWSは、これらのエージェンティックAIパターンを大規模に実現するための豊富なサービスを提供しています。 | コンポーネント | AWSサービス | 目的 | |:---------------|:-----------------------------|:-----------------------------------------| | LLM推論 | Amazon Bedrock | エージェントロジック、プランニング、ツール利用 | | ツール実行 | AWS Lambda, Amazon ECS, Amazon SageMaker | エージェント用外部ツールのホスト | | メモリとRAG | Amazon Bedrock knowledge base, Amazon S3, OpenSearch | 永続的およびセマンティックメモリ | | オーケストレーション | AWS Step Functions | 多段階タスクとエージェントの連携 | | イベントルーティング | Amazon EventBridge, Amazon SQS | 疎結合なエージェント間メッセージング | | ユーザーインターフェース | Amazon API Gateway, AWS AppSync, SDK | アプリケーションのエントリポイント | | モニタリング | Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, AWS Distro for OpenTelemetry | 可観測性とエージェントの内部観測 | これらのサービスを組み合わせることで、企業はサーバーレスのベストプラクティスに基づき、インテリジェントな基盤モデルによって拡張された、自律的で構成可能なAIアーキテクチャを設計・デプロイできます。
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AI Agentic Programming: A Survey of Techniques ...
In summary, enabling rich human-AI collaboration in agentic programming will require progress across multiple dimensions: user interface ... agentic ai: A ...
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Build the web for agents, not agents for the web
... user interface entirely through API interactions. This position paper ... agentic AI systems. In this position paper, we argue that agents should not ...
arxiv.orgarxiv.org
Agentic Workflows for Conversational Human-AI Interaction ...
Guided by research-through-design, we explored agentic AI workflows through the ... , 2002) and user interface design (Döring et al., 2013) . Human-AI ...
arxiv.orgarxiv.org
Human-Artificial Interaction in the Age of Agentic AI
Human-Artificial Interaction in the Age of Agentic AI: A System-Theoretical Approach ... Through a natural language-based user interface that processes spoken or ...
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Human-in-the-Loop for AI Agents: Best Practices ...
Learn how to safely integrate AI agents with human-in-the-loop (HITL) workflows. Explore best practices, frameworks, real-world use cases, and a live demo.
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7 Practical Design Patterns for Agentic Systems
Human in the loop. This design pattern incorporates human input into an otherwise automated LLM-based pipeline. This enables LLMs to seek clarification and ...
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調査のまとめ
#### エージェンティックAIの定義 エージェンティックAIは、自律的に意思決定を行い、行動し、コンテキストに基づいて適応する目標駆動型のシステムを指します[7](https://codewave...

🏷 実装ロードマップ:LangGraph・AutoGen・CrewAI比較

How to Build Agentic AI 2 (with frameworks) [Agents] - Substack
A preview of some of the ideas explored today. As always, before we get into the technical details of this piece, here is my analysis of Agentic AI, from ...
substack.comsubstack.com
Building AI Agents: Tools, Frameworks, & Best Practices
LangChain, AutoGen, and CrewAI provide SDKs and blueprints for constructing modular, multi-agent systems. These platforms enable prompt management, memory ...
tekrevol.comtekrevol.com
9-Step AI Agent Roadmap to Build Production-Ready ...
The focus is on projects that reflect how things are done in practice, using tools like Autogen, LangChain, Chroma, FastAPI, and CrewAI.
medium.commedium.com
microsoft/ai-agents-for-beginners: 12 Lessons to Get ...
Each lesson in this course includes code examples, which can be found in the code_samples folder. ... agentic-ai. Resources. Readme. License. MIT license. Code of ...
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Free Agentic AI Course on GitHub by popular demand
By popular demand, our Agentic AI Course, taken by 15,000+ people, is now 100% free on GitHub! It has 10 reading lessons + 12 video lectures.
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ProjectProRepo/Agentic-AI
This repository provides comprehensive resources for learning Agentic AI, including blogs, tutorials, and projects that will help you master generative AI.
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alirezadir/Agentic-AI-Systems
Agentic AI Systems. A comprehensive guide to building production-ready AI agents and multi-agent systems. Welcome to Agentic-AI ...
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Agentic AI Architecture: A Practical, Production-Ready Guide | by ...
#### Agentic AI Architecture: 実践的で本番環境対応のガイドの要約 この記事では、エージェンティックAIのアーキテクチャを実用的な視点から解説しており、コンポーネント、ガードレール、依存性注入(DI)、検証、デプロイ、オブザーバビリティといった要素に焦点を当てています。LangGraphやCrewAI、クラウドスタックに関する注記も含まれており、エージェンティックAIアプリケーションを構築し、次の進化を研究する上で非常に有益な洞察を提供しています。 #### エージェンティックAIアーキテクチャとは **エージェンティックAIアーキテクチャ**とは、自律的または半自律的なエージェントが、目標達成のために計画を立て、ツールを呼び出し、結果を観察し、知識を更新するループを繰り返すソフトウェアシステムです。これは、タスクを分解し、適切なサービスを適切なタイミングで呼び出し、自身の作業をチェックし、完了するか、またはリスクが高い場合に人間の承認を求めるAIの「オペレーター」と考えることができます。 なぜ今これが重要かというと、従来のMLシステムが固定された入出力に優れているのに対し、エージェンティックAIはサポートチケットのトリアージ、取引の調整、コンプライアンス文書の生成といったオープンエンドな現代の企業課題に対応し、複数のデータソースと慎重なガードレールを必要とするためです。エージェンティックアーキテクチャは、計画、状態、ポリシーといった「構造」を導入することで、LLMを安全かつ再現性のある形で活用します。 **制御ループの概要**: * **計画**: 目標を段階に分解します(例:「注文の取得 → ポリシーの確認 → 解決策の提案」)。 * **実行**: 1つ以上の**ツール**(API、データベース、検索、コードランナーなど)を呼び出します。 * **観察**: 結果と副作用を捕捉します。 * **反映/決定**: 出力を検証し、**メモリ/状態**を更新して、反復するか停止します。 * **遵守**: すべての段階で**ガードレール**(プライバシー、コスト、安全性)を尊重します。 #### 主要コンポーネントと責任 生産環境に対応したエージェンティックAIシステムの設計図は、以下の主要コンポーネントで構成されます。 * **イングレス/API**: APIゲートウェイ、レート制限、リクエスト予算、相関ID、タイムアウトとサーキットブレーカーを適用し、セキュアなエンドポイントを提供します。 * **オーケストレーター**: LangGraphのような**ステートフルグラフ**ランタイム、またはCrewAIのような**ロールベースのクルー**を選択します。**ヒューマンインザループ (HITL)**停止点を組み込み、部分的な失敗に備えた**サガ**(補償トランザクション)を定義します。 * **ツール層 (DI)**: ツールカタログを維持し、プロバイダーを**ステートレスアダプター**でラップし、ポリシーゲートを通じてすべての呼び出しを管理します。DIは、ベンダーの変更への対応、セキュリティ、テスト可能性、制御を可能にします。 * **メモリ**: セマンティック検索のための**ベクトルDB (RAG)**、正規の事実と状態のための**SQL**、関係性のためのオプションの**グラフDB**を組み合わせたハイブリッドストアを使用します。テナント分離、暗号化、PIIスクラブを徹底します。 * **ポリシー&ガードレール**: 入力→計画→ツール→出力の各層で、PII編集/DLP、コンテンツ安全性、Policy-as-Code、サンドボックス、予算設定、エスカレーションルールを適用します。 * **バリデーション**: すべてのエージェントI/Oに**スキーマファースト**の原則を適用し、ビジネスルールと整合性チェックを追加します。失敗時の処理(修復、再試行、フォールバック、エスカレーション)を決定します。 * **イベント処理**: 監査、計画ステップ、ツール呼び出し、承認、インシデントなどのイベントを、**追記専用**のストリームとして発行します。スキーマレジストリと不変のイベントストレージを使用して、リプレイ、オフライン評価、ファインチューニングを可能にします。 * **オブザーバビリティ**: **トレース、ログ、メトリクス**を計測し、一貫したIDと標準属性(agent.step, tool.name, model.name, token.in/out, cost)を付与します。コスト計算を第一級メトリクスとして扱い、予算超過、安全インシデント、P95レイテンシについてアラートを発します。定期的な**レッドチーム演習**を実施し、結果と回帰を追跡します。 #### 設計原則と安全設計 エージェンティックAIを安全かつ効果的に運用するためには、設計段階から安全性を組み込むことが不可欠です。 * **適切なタイミングでのセーフティゲート**: * **プロンプト前**: DLP/PII編集、意図分類、リスクスコアリング。 * **ツール前**: ポリシーチェック(許可リストドメイン、レート制限、ツールごとのIAM)、予算/コスト上限。 * **ツール後**: スキーマ検証、健全性チェック。 * **アクション前 (高リスク操作)**: **HITL承認**(計画説明、差分、これまでのコスト)。 * **応答後**: 編集、透かし、ログ+トレース+エビデンススナップショット。 * **プロンプトの衛生管理とバージョン管理**: プロンプトをコードとして扱い、バージョン管理、所有権、評価、本番環境での**バージョン固定**を行います。 * **ヒューマンインザループ (HITL)**: 高リスクなノードに組み込まれ、承認キューはコンテキスト、計画、証拠、差分、ポリシー評価、これまでのコストなどの情報を提供します。監査可能な決定とタイムアウト、フォールバックポリシーが重要です。 * **レッドチーム演習と評価 (CI + 本番環境)**: オフラインCIでの自動評価(Promptfoo, DeepEval, Ragas)、カナリアデプロイ、シャドウトレフィック、安全/SLO違反時の自動ロールバックを通じて、継続的な安全性を確保します。 #### ガードレール: ポリシー、コンプライアンス、および実行時制御 自律的に動作するエージェンティックシステムは、ポリシー、予算、安全性の境界内で動作する必要があります。これは、入力→計画→ツール→出力にわたる**階層化された制御**と、明確な**エスカレーション**、**オブザーバビリティ**、**監査可能性**を通じて実現されます。 * **PII & データ損失防止 (DLP)**: 入力および出力でPII検出を実行し、保存前に編集またはトークン化します。 * **コンテンツ安全性とモデレーション**: 毒性、ヘイト、自傷行為などのリスクをリアルタイムでフィルタリングし、ポリシーを適用します。 * **構造とスキーマ検証 (I/O契約)**: すべてのエージェントI/Oに対してスキーマファーストの契約を定義し、ビジネスルールを強制します。 * **プロンプト/ツール注入防御**: ポリシーを上書きしたり、データを漏洩させたり、ツールを乗っ取ろうとする指示を検出および防止します。 * **Policy-as-Codeとランタイム認証**: 中央集中的なバージョン管理されたポリシーをランタイムで評価し、説明可能性を確保します。 * **サンドボックス化とエグレス制御**: ツール誤用やリモートコード実行の爆発半径を封じ込め、データ漏洩を防止します。 * **レート制限、予算、およびコストキャップ**: ユーザー、ツール、テナント、モデル層ごとに多次元的なスロットルと支出ガードを適用します。 * **監査可能性、トレーサビリティ、および透明性**: 意思決定の完全な管理連鎖(トレース、ログ、承認、証拠、コスト)を確保します。 * **運用モデルとガバナンス**: ガードレールに関する人、プロセス、変更管理を定義し、継続的な改善を保証します。 #### オーケストレーションとフレームワークの比較 エージェンティックAIアプリケーションを構築するための主要なオーケストレーションフレームワークとその適用例。 * **CrewAI**: ロールベースの共同エージェント(「クルー」)とイベント駆動型フローのためのPythonフレームワークです。研究/コンテンツ運用、明示的なハンドオフを伴うレビューサイクルに適しています [Google Developers Blog](https://developers.googleblog.com/en/building-agents-google-gemini-open-source-frameworks/?utm_source=chatgpt.com)。 * **LangChain with LangGraph runtime**: LangChainのエージェントがツールを決定し呼び出す能力を活かしつつ、LangGraphが**耐久性のあるステートフルな実行**(チェックポイント、HITL、永続化、ストリーミング)を提供します。複雑な多段階タスク向けの信頼性の高いステートマシンに適しています [Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemini-api/docs?utm_source=chatgpt.com)。 * **Azure AI Foundry — Agent Service**: Azureプラットフォームサービスと統合されたマネージドエージェントランタイムです。エンタープライズ向けのガードレールとスケーリングを目的としています [Google AI for Developers](https://ai.google.dev/aistudio?utm_source=chatgpt.com)。 * **Google — Agent SDK (ADK) + Agent Engine (Vertex AI)**: ADKはオープンソースフレームワークでマルチエージェントシステムの開発を支援し、Agent Engineはデプロイとスケーリングのための生産ランタイムを提供します。GCPに焦点を当てたチームに適しています [Google GitHub](https://google.github.io/adk-docs/?utm_source=chatgpt.com)。 * **AWS — Amazon Bedrock AgentCore Gateway**: エージェントがツールを検出、アクセス、呼び出す方法を標準化するマネージドツールゲートウェイです。多くのエージェントと何千ものツールにわたるツールガバナンスを対象としています [Amazon Web Services, Inc.](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/?utm_source=chatgpt.com)。 #### データとメモリ層 エージェンティックAIの効率と精度を支えるデータとメモリの管理は非常に重要です。 * **インデックス作成**: 構造的、セマンティック、階層的なチャンキング戦略を使用し、ハイブリッド検索(密な埋め込み + キーワード/BM25フィルター)を優先します。 * **鮮度**: 定期的またはCDC駆動の取り込みを実行し、**新しさの重み付け**や時系列を考慮した再ランキングを適用します。 * **ガバナンス**: コレクションレベルのACLと行レベルのパーミッションを強制し、取り込み時に**PIIスクラブ**を行います。 * **パフォーマンスとコスト**: 埋め込みモデルと次元を調整し、再ランキングを使用してコンテキストサイズを削減します。 #### 展開と実行時アーキテクチャ * **安全な展開**: プロンプト、フロー、ポリシーパック、データセットをバージョンピンでバンドルし、カナリアゲート、機能フラグ、キルスイッチパスを通じて安全なリリースを行います。 * **隔離**: テナントごとのキー、キュー、ストレージ、ネットワーク層での**エグレス許可リスト**、WAF + APIゲートウェイにより隔離を確保します。 * **シークレット管理**: クラウドシークレットストア/KMSを通じてシークレットをローテーションし、短寿命のトークンを使用します。 * **信頼性とスケーリング**: タイムアウト、バックオフ付き再試行、**べき等キー**、**サーキットブレーカー**をツール呼び出しに適用し、適切な同時実行性を確保し、オートスケーリングを行います。 #### オブザーバビリティとFinOps * **ゴールデンパス**: 各ステップ(計画、ツール、検証)に**トレース**を設け、モデル、トークン、レイテンシ、**コストタグ**を関連付けます。**ログ**は構造化され、決定理由、ポリシー裁定、エビデンスIDを含み、PIIをスクラブします。品質、安全性、レイテンシ、支出に関するSLI/SLOダッシュボード用の**メトリクス**を設定し、予算アラートや異常検出を行います。安全インシデント、コスト急増、ツールの不安定性に対応するための**ランブック**を作成し、週次レッドチームレビューを実施します。 これらの要素は、エージェンティックAIの「次の進化」を推進し、信頼性が高く、安全で、費用対効果の高いアプリケーションを構築するための基盤となります。特に「ヒューマンインザループ」は、AIと人間の協調を深める上での重要なデザインパターンとして強調されており、高リスクなアクションや意思決定において、人間の承認プロセスを組み込むことで、システムの安全性を高めることができます。このガイドは、投資家視点での将来性分析やUXに関する考察にも繋がり、実用化における課題と解決策を提供します。 詳細は以下の参考資料を参照してください。 * Agentic AI Architecture: A Practical, Production-Ready Guide | by ...: [null](null) * LangGraph: [GitHub](https://github.com/langchain-ai/langgraph?utm_source=chatgpt.com), [LangChain](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/why-langgraph/?utm_source=chatgpt.com) * CrewAI: [GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI?utm_source=chatgpt.com), [CrewAI](https://www.crewai.com/open-source?utm_source=chatgpt.com) * Google Agent Development Kit (ADK): [GitHub](https://github.com/google/adk-python?utm_source=chatgpt.com), [Google GitHub](https://google.github.io/adk-docs/?utm_source=chatgpt.com) * Amazon Bedrock AgentCore: [Amazon Web Services, Inc.](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/?utm_source=chatgpt.com), [AWS Documentation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/?utm_source=chatgpt.com) * Microsoft Presidio: [GitHub](https://github.com/microsoft/presidio?utm_source=chatgpt.com), [Microsoft GitHub](https://microsoft.github.io/presidio/?utm_source=chatgpt.com) * Ragas: [GitHub](https://github.com/explodinggradients/ragas?utm_source=chatgpt.com), [Ragas](https://docs.ragas.io/en/stable/?utm_source=chatgpt.com) * Chroma: [GitHub](https://github.com/chroma-core/chroma?utm_source=chatgpt.com), [Chroma](https://www.trychroma.com/?utm_source=chatgpt.com) * OpenTelemetry: [GitHub](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-specification?utm_source=chatgpt.com), [OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/specs/otel/?utm_source=chatgpt.com)
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#### LangGraph Studio: LangChainによるAIエージェントの可視化とテスト この資料では、LangGraphというフレームワークを使用してAIエージェントを構築するプロセスをさらに効率化する新しいツール、「LangGraph Studio」を紹介しています。これはLangChainベースのAIエージェントの可視化、テスト、デバッグのために特別に構築された初の統合開発環境(IDE)であり、開発プロセスを合理化し、知的で適応性の高いシステムを簡単に作成できるように設計されています。 [https://medium.com/@lorevanoudenhove/langgraph-studio-visualizing-and-testing-ai-agents-with-langchain-5d97f26210f8](https://medium.com/@lorevanoudenhove/langgraph-studio-visualizing-and-testing-ai-agents-with-langchain-5d97f26210f8) #### LangGraph Studioとは LangGraph Studioは、LangChainで構築されたAIエージェントの作成とテストをサポートするために開発されたIDEです。ノードとエッジを使用してエージェントのワークフローを視覚的にデザインできるインターフェースを提供し、エージェントの動作をリアルタイムで可視化し、デバッグ機能も備えています。複雑なプロセスをグラフィカルに表現することで、開発者がマルチステップタスクを管理し、状態を監視し、AIエージェントを効率的にテストできるよう支援します。 #### LangGraph Studioのインストール方法 LangGraph Studioはデスクトップアプリケーションとして提供されており、現在Apple Siliconデバイスでサポートされています。公式のLangGraph Studio GitHubページからアプリをダウンロードし[https://github.com/langchain-ai/langgraph-studio?ref=blog.langchain.dev](https://github.com/langchain-ai/langgraph-studio?ref=blog.langchain.dev)、LangSmithアカウントでログインして利用を開始できます。ベータ期間中は、すべてLangSmithユーザーがアカウントタイプに関わらずアクセス可能です。また、Docker EngineとDocker Composeバージョン2.22.0以上がシステムで実行されている必要があります。サポートされるランタイムはDocker DesktopとOrbstackです。 #### AIエージェントをLangGraph Studioにロードする方法 LangGraph Studioを効果的に使用するには、適切にセットアップされたLangGraphプロジェクトが必要です。このセクションでは、プロジェクトの設定、依存関係の指定、エージェントの作成、および必要な設定ファイルの準備について、ソーラーパネルAIエージェントの例を挙げて説明しています。完全な例はGitHubリポジトリで確認できます[https://github.com/Pairrot-Lore/agent-solarpanels-tutorial/tree/main?tab=readme-ov-file](https://github.com/Pairrot-Lore/agent-solarpanels-tutorial/tree/main?tab=readme-ov-file)。 主なステップは以下の通りです。 * **プロジェクトディレクトリのセットアップ**: `agent-solarpanels-tutorial/`というディレクトリを作成し、その中に`.env`、`agent.py`、`requirements.txt`、`langgraph.json`の各ファイルを配置します。 * `agent.py`: LangGraphエージェントを定義します。 * `requirements.txt`: プロジェクトの依存関係をリストアップします。 * `langgraph.json`: 依存関係、環境変数、LangGraphエージェントへのパスを定義する設定ファイルです。 * `.env`: 環境変数を定義するファイルです。 * **`requirements.txt`での依存関係の定義**: ソーラーパネルAIエージェントに必要な依存関係(例: `langgraph`、`langchain_anthropic`、`tavily-python`など)をリストします。 * **環境変数の定義**: `TAVILY_API_KEY`、`LANGCHAIN_API_KEY`、`AWS_ACCESS_KEY_ID`などのAPIキーやエンドポイントを`.env`ファイルに定義します。 * **`langgraph.json`ファイルの作成**: このファイルは、LangGraph Studioがエージェントの依存関係、環境変数、コンパイルされたグラフの場所を認識するために重要です。例えば、`"graphs": {"agent": "./agent.py:graph"}`のように設定します。 * **`agent.py`でのグラフの実装**: ノード、エッジ、ワークフローを定義するLangGraphエージェントをこのファイル内に実装します。 * **LangGraph Studioでのエージェントのロード**: Dockerが実行されていることを確認し、LangGraph Studioを開いてLangSmithアカウントでログインします。その後、`langgraph.json`ファイルがあるプロジェクトディレクトリを選択してロードします。 #### LangGraph Studioの使用方法 * **新規メッセージ**: 左上のドロップダウンメニューから目的のグラフを選択し、入力セクションで「Message」を選択して質問または入力を入力し、「Submit」をクリックしてグラフを起動します。エージェントの応答は右側のペインに表示されます。 * **スレッド**: グラフを起動すると、新しいセッション用のスレッドが自動的に作成されます。右上のドロップダウンメニューで複数のスレッドを管理したり、「+」アイコンで新しいスレッドを作成したりできます。各メッセージの下には、チェックポイントでの出力表示、編集、再実行、LangSmithでの実行、トークン使用量、レイテンシに関するオプションがあります。 * **スレッドの編集**: スレッドの状態を編集し、フォークして更新された状態に基づいて代替のグラフ実行を作成できます。特定のステップにカーソルを合わせ、鉛筆アイコンをクリックして編集し、「Fork」をクリックしてスレッドを更新します。 * **グラフの中断**: グラフの実行フローを制御するために「interrupts」を追加できます。これは、特定のノードの前または後、あるいはすべてのノードで実行を一時停止し、グラフをステップバイステップで実行することを可能にします。左上のドロップダウンメニューから「Interrupt」を選択して設定します。 * **グラフコードの編集**: グラフの基となるコードを直接変更し、それらの変更をインタラクティブなグラフにライブで同期できます。「Open in VS Code」をクリックするとVS Codeでプロジェクトが開かれ、`agent.py`ファイルを編集できます。変更を保存すると、LangGraph Studioは自動的にリロードし、それらをグラフに適用します。これにより、複雑なグラフでもリアルタイムでのフィードバックと反復が可能になります。 #### 結論 LangGraph Studioは、LangChainを使用してAIエージェントを開発しテストするための実用的な方法を提供します。視覚的なツールとリアルタイムのコード編集を組み合わせることで、エージェントを扱うプロセスがスムーズになります。グラフの実行を簡単に管理し、エージェントのロジックに変更を加え、結果を即座に確認できます。これは、より複雑なAIエージェントを構築しようとしている開発者にとって役立つツールであり、すべてをコードで行う場合に発生しがちな多くのトリッキーなタスクを簡素化します。 より詳細な情報や動画コンテンツに興味がある場合は、YouTubeビデオをご確認ください。
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「Burst or Breakthrough? Closing the AI Value Gap with Agentic Engineering Before the Bubble Pops」の記事は、現在のAI投資の状況と、それがもたらす潜在的なリスク、そしてその解決策としての「エージェンティック・エンジニアリング」という新しい規律について深く掘り下げた洞察を提供しています。 #### AI投資の急増と「AI価値ギャップ」の発生 現在、AI分野への投資は過去のドットコムバブル期を彷彿とさせるペースで急増しています。2024年には米国の民間AI投資が1,090億ドルに達し、生成AIだけでも約340億ドルを世界中で調達しました。大手企業間でのデータセンターへの巨額投資も計画されており、ウォール街ではAI関連株が市場を牽引しています。しかしその一方で、ビジネスへの実質的な貢献は遅れており、MITの調査ではAIパイロットの95%が測定可能なリターンを出しておらず、McKinseyの調査ではわずか1%の企業しか生成AIの取り組みを「成熟している」と評価していません。この巨額な投資と低いビジネスインパクトの乖離が「AI価値ギャップ」と呼ばれ、企業の信頼失墜や「AIの冬」を引き起こす可能性のある、差し迫ったAIバブルのリスクを示唆しています。このギャップは、投資曲線が加速する一方で、AIツールの採用が広範であるものの表面的なものにとどまり、ビジネスへの具体的なインパクトが低いという、構造的な要因によって引き起こされています。 #### AIパイロット失敗の深層にある構造的要因 AIパイロットの失敗は単純な技術的な問題だけでなく、以下の構造的な原因によってもたらされます。 - **予算配分の誤り**: 企業は顧客向けの華やかなチャットボットやマーケティングコパイロットに過度な投資をする傾向がありますが、財務、調達、ITといったバックオフィス業務の自動化など、即座に監査可能な価値を生む領域への投資が不足しています。 - **統合のボトルネック**: サンドボックスで完璧に見えるデモも、実際の企業ワークフローの複雑さ、認証、コンプライアンス、データアクセスといった障壁に直面すると頓挫してしまいます。 - **ガバナンスの欠如**: ポリシー、管理体制、リスクフレームワークが確立されていないために、医療、金融、法律などの規制が厳しい分野でのプロジェクトは、コンプライアンスの段階で停滞します。 - **測定の盲点**: 成功の評価基準が、モデルのベンチマークやデモの完成度にとどまり、サイクルタイムの短縮、エラー防止、コスト削減といった具体的なビジネス成果に基づいていないため、真の価値を測ることができません。 具体的な失敗事例として、監査要件を満たせず棚上げになった銀行のチャットボット、架空の判例を引用した弁護士のAI生成訴状、API障害でクラウド費用が急増したヘルスケアエージェント、ベンダー名が静かに改ざんされた金融ボット、バイアス制御の回答ができず中断された保険会社の引受支援システムなどが挙げられます。これらの事例は、「エージェントはアプリとは異なる」という重要な教訓を示しており、従来のソフトウェアエンジニアリングのアプローチでは対応できない新たな課題が存在することを浮き彫りにしています。 #### 「エージェンティック・エンジニアリング」という新しい規律の提唱 AIパイロットが失敗する根本的な理由は、企業がエージェントを従来のアプリケーションのように扱っていることにあります。ソフトウェアエンジニアリングは決定論的なシステムを構築するための何十年もの実践を提供してきましたが、エージェントは計画し、即興し、ハルシネーションを起こし、静かに失敗する非決定論的なシステムです。API更新がエラーを出さずに誤った情報を生成したり、コンプライアンスアシスタントが自信満々に架空のポリシーを作り出したり、再試行ループが静かにクラウド費用を膨らませたりするような失敗は、コードのバグではなく、構造的な問題に起因します。 この課題に対処するため、筆者は**エージェンティック・エンジニアリング**という新しい規律の必要性を提唱しています。これは、認知システムの設計、検証、ガバナンス、運用に関するシステムレベルの設計図です。ソフトウェアエンジニアリングが確実性を前提とするのに対し、エージェンティック・エンジニアリングは不確実性から出発します。アプリケーションが稼働時間を要求するのに対し、エージェントは**信頼、ガバナンス、観測可能性**を要求し、DevOpsならぬ**AgentOps**によってスケールします。これは、デモで目を引くものと、実際の運用に耐えうるものとの間のギャップを埋める、決定的な足場となるものです。詳細については、筆者の著書『Agentic AI Engineering』[1](https://argolong.com/agentic-engineering-book)で解説されています。 #### エージェンティック・スタックと成熟度モデルによる実用化へのロードマップ エージェンティック・エンジニアリングの中核にあるのが、初期導入の実際の失敗経験から生まれたシステムレベルのアーキテクチャである**エージェンティック・スタック**です。このスタックは以下の3つの基盤層から構成されます。 - **認知サイクル**: 知覚、推論、記憶、行動が結合する内側のループで、ハルシネーションや脆いスクリプトを防ぐための管理が不可欠です。 - **エージェント実行環境**: エージェントを制御されたランタイムで実行し、クリーンなライフサイクルを強制し、システムへの影響を最小限に抑えるためのコンテナシェルです。 - **信頼エンベロープ**: セキュリティ、観測可能性、プロトコル、ガバナンスの外部ファブリックで、すべての決定が追跡可能、監査可能、安全にスケールできるようにします。 このスタックは、エージェントを即興のデモから設計されたシステムへと変化させ、自律性を信頼性、ガバナンス、そして最終的なビジネス価値へと変換するための設計図となります。 また、企業が脆いプロトタイプから信頼できるエコシステムへと成長するためのロードマップとして、**エージェンティックAI成熟度モデル**が提示されています。これは「プロトタイプ(L0)」から始まり、「封じ込められたエージェント(L1)」、「プロダクショングレードエージェント(L2)」、標準化された「企業統合エージェント(L3a)」、連携する「企業フェデレーションエージェント(L3b)」、そして「規制適合エージェント(L4)」を経て、「プラットフォームスケールエコシステム(L5)」へと段階的に進みます。このモデルの厳しいルールは、「自律性の前に観測可能性、連邦化の前にガバナンス、スケール化の前に回復」という原則を強調しています。この段階的なアプローチこそが、誇大広告を価値へと転換するための鍵となります。 #### AIバブル崩壊を防ぎ、価値を創出するための7つの実践 AI価値ギャップを解消し、AIバブルの崩壊を防ぐためには、以下の7つの具体的な実践が不可欠です。 1. **ROIが明白なところから始める**: ヘッドラインを追うのではなく、財務調整、ITワークフロー、クレームトリアージなど、測定可能なROIが得られるバックオフィスやミドルオフィスの自動化から着手します。 2. **エージェンティックQAを必須にする**: 出力の正しさだけでなく、推論の妥当性、安全性、整合性を評価するリスクティアード評価パイプライン、推論トレース、レッドチームテストを導入します。規制産業では、これは信頼できる展開とコンプライアンスの行き詰まりの分かれ目となります。 3. **AgentOpsを早期に立ち上げる**: 最初のパイロットから推論の深さ、オーバーライド率、実行あたりのコストを計測し、キルスイッチやロールバック計画をランタイムに組み込みます。これにより、予期せぬコスト高騰やシステム障害を防ぎます。 4. **ガバナンスを製品に組み込む**: ガバナンスを単なるポリシー文書ではなく、ランタイム機能として捉えます。ユーザーにガイドラインの適用状況を示し、出力の制御やオーバーライドを可能にし、すべての決定を監査可能なログに記録します。 5. **経済性を製品メトリックとして追跡する**: 成功したアクションあたりのコスト、ワークフローあたりのROI、利益率への影響を測定します。正確性だけでなく、ユニットエコノミクスが正しい方向に進んでいることをリリース基準とします。 6. **加速する部分は購入し、差別化する部分は構築する**: 企業はエンタープライズグレードのオーケストレーション、観測可能性、ガバナンスプラットフォームを最大限に活用し、自社の競争優位となる独自のデータ、ワークフロー、モート(堀)を構築することにエンジニアリングリソースを集中すべきです。 7. **「エージェントファクトリー」を体系化する**: 評価パイプライン、ガバナンスフック、観測可能性メトリック、ロールバックパターンなどの内部設計図を作成し、新しいエージェントがテスト済みの足場から迅速かつ安全に組み立てられるようにします。 これらの実践は、AIを失敗するパイロットの連続から、信頼、価値、防衛可能性の複合的なフライホイールへと転換させるための重要な手段です。 #### 規制産業における「信頼」の設計 特に医療、金融、ライフサイエンス、法律といった厳しく規制される産業では、AI価値ギャップはより顕著です。これらの分野でAIパイロットが失敗するのは、モデルの知能が不足しているからではなく、**信頼がランタイムに組み込まれていない**ためです。 - **ヘルスケア**: GPTベースのアシスタントは医師の承認、検証済みエビデンスへの根拠、監査証跡がなければ安全に導入できません。L4成熟度では、すべての推奨事項が情報源にリンクされ、すべてのアクションが監視のために記録され、臨床医が常にループ内にいることが求められます。 - **金融**: AIによる不正検知や融資は有望ですが、説明可能性、公平性、追跡可能性が規制当局から要求されます。規制適合レベルでは、推論ログが再生可能で、ポリシーがランタイムで強制され、コンプライアンス担当者がガバナンスダッシュボードを確認できる必要があります。 - **ライフサイエンス**: AIは創薬や臨床試験を加速させますが、FDAの厳格な審査に耐えるため、文書化された推論トレース、帰属、監査証跡、人間の承認が必要となります。 - **法律**: AI生成の訴状におけるハルシネーションの事例が示すように、正確性だけでは不十分です。L4では、厳格な封じ込め、引用の必須化、弁護士が最終権威であることをリアルタイムで表面化し、明確な制御と監査可能なログを提供することが求められます。 これらの産業において、**レベル4(規制適合レベル)が導入の転換点**となります。この段階では、信頼は単なる政策声明ではなく、製品に組み込まれたエンジニアリングされた証拠となり、規制当局の承認、経営陣の規模拡大の判断、そしてROIの複合的な増加へとつながります。 #### 未来への岐路:エージェンティック・エンジニアリングの選択 AI投資の加速とビジネスインパクトの停滞という現状は、AIがドットコムバブルのように崩壊し、「AIの冬」を迎える危険性をはらんでいます。しかし、もう一つの道として、企業が規律を受け入れ、エージェンティックAI成熟度モデルを段階的に登ることで、このギャップを埋めることができます。信頼をランタイム機能として組み込み、ROIを厳密に測定するこのアプローチこそが、AIを単なる誇大広告から、産業全体の永続的な生産性向上へと導く鍵となります。 筆者は、この新しい規律を**エージェンティック・エンジニアリング**と命名し、24章578ページに及ぶ書籍『Agentic AI Engineering』[1](https://argolong.com/agentic-engineering-book)で、認知、記憶、オーケストレーションからガバナンス、AgentOps、経済性までの19の実践分野、設計パターン、実際の失敗からの教訓、規制産業向けのベストプラクティス、コード例を詳細に解説しています。さらに、リーダー、アーキテクト、実務家を育成するための「Agentic Engineering Academy」[2](https://argolong.com/agentic-training-programs)も設立し、この新しい分野の発展を推進しています。ソフトウェアエンジニアリングがインターネットの時代を築いたように、エージェンティック・エンジニアリングはインテリジェントシステムの時代を築くための不可欠な基盤となるでしょう。 --- 参照: [1] Yi Zhou. “Agentic AI Engineering: The Definitive Field Guide to Building Production-Grade Cognitive Systems.” *ArgoLong Publishing,* September 2025. [https://argolong.com/agentic-engineering-book](https://argolong.com/agentic-engineering-book) [2] Yi Zhou. “Agentic Engineering Academy.” [https://argolong.com/agentic-training-programs](https://argolong.com/agentic-training-programs)
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Preparing for the Agentic Era in Venture Capital
#### エージェンティックAIの台頭とベンチャーキャピタルへの影響 人工知能(AI)の急速な進化、特に複雑なタスクを自律的に実行できるAIエージェントの出現は、ベンチャーキャピタル(VC)の様相を大きく変えようとしています。2022年後半のChatGPTの登場以来、AIはあらゆる技術企業がインテリジェントシステムを活用するAI企業となるパラダイムシフトを加速させました。これはVC投資の焦点と資金の流れを大きく変え、新しいAI特化型VC企業の設立を促しましたが、同時にリミテッドパートナー(LP)にとっては複雑さと混乱、そして見逃しへの恐れをもたらしました。 #### AIの進化と未曾有の市場機会 Fairviewは、この10年近くにわたりAI技術の進展に関する研究と洞察を共有してきました。2020年の前回のレポートでは、AI投資家を評価する際の主要な特性とLP向けのガイドラインを提示しましたが、現在の状況はさらに進化しています。AIが持つ「完全な業務機能」を実行する能力と定義されるエージェンティックAIは、次の主要な推進力として注目されており、今後数年間でVCにとって新たな投資機会を大幅に創出すると期待されています。 AIとAIエージェントがもたらす市場機会は、クラウド、モバイル、インターネットといった過去のどの根本的な技術よりも大きいと評価されています。これは、AIがあらゆる産業と職務機能に影響を与える可能性を秘めているためです。AIによる効率化は、スタートアップのプロトタイピング、イテレーション、成長をより速く、安く、賢くすると考えられています。結果として、VCにとってより多くの機会が生まれ、新しい企業の形成が促進されるでしょう。 #### エージェンティックAIの定義と特徴 エージェンティックAIとは、単独のタスク実行や洞察提供にとどまらず、複数のステップと複雑な意思決定を含むワークフローやプロセス全体を自律的に管理・実行できるシステムを指します。従来のAIアプリケーションが人間の介入を必要とするのに対し、エージェンティックAIシステムは状況を独立して評価し、意思決定し、特定の目標達成のために行動を起こすことが可能です。 #### 具体的な応用例と初期の事例 例えば、ソフトウェア開発におけるAIエージェントは、自然言語の指示に基づいてコードを記述し、テスト、デバッグ、デプロイを自律的に行うことが期待されます。これらの完全な機能が実現するにはまだ数年かかりますが、中間的な技術開発だけでも生産性を大幅に向上させ、ソフトウェア開発をより民主的で、速く、安価にするでしょう。同様に、ビジネスオペレーションでは、AIエージェントが顧客サービスを最初から問題解決までエンドツーエンドで処理し、あらゆる段階での人間による入力なしで完結する可能性を秘めています。マーケティング、セールス、ファイナンスなど、他の分野への応用も期待されます。 Fairviewのポートフォリオには、初期のエージェンティックAI企業が含まれています。例えば、Lindyはユーザーがコード不要でカスタムAIアシスタントを構築し、ワークフローを自動化できるサービスを提供しています。また、Adeptはソフトウェアインターフェースと連携し、アプリケーション全体で複雑なタスクを実行するAIモデルを開発しています。 #### ベンチャーキャピタル市場への影響とLPの適応 AIエージェントは経済全体の生産性向上を牽引し、今後数年間の主要な技術テーマの一つとなるでしょう。これは新たな企業の形成を促し、スタートアップの効率化、迅速なイテレーション、価値創造につながると考えられています。結果として、VC市場は大きく変化し、LPは投資基準とポートフォリオ構築アプローチの双方を調整する必要が出てきます。 短期的には、投資およびマネージャー選定基準に大きな変更は必要ないと考えられており、技術的なAI知識、運用経験、AIビジネスモデルの専門知識、関連ネットワーク、堅牢なAIの論文といった要素が引き続き重要です。しかし、中長期的にはAIエージェントが市場ダイナミクスを完全に変える可能性があり、LPはVCポートフォリオの構築方法に根本的な変更を加える必要があるとされています。 #### LP業務へのAIエージェントの活用 AIエージェントツールは、LPがデューデリジェンスや投資プロセスを行う方法も変革するでしょう。既に生成AIは、機会のスクリーニング、パイプラインの照会、研究やメモの統合、投資メモの作成など、様々な方法でデューデリジェンスを支援しています。AIエージェントツールは、ソーシング、市場カバレッジ、マネージャーへの働きかけ、スクリーニング、分析、デューデリジェンスプロセスなど、さらに広範なタスクを強化し、LPはこれらの分野でパフォーマンス上の優位性を獲得できる可能性があります。 しかし、市場の複雑性が増す中で、仕事の定性的な側面や人間的な要素はこれまで同様、あるいはそれ以上に重要であり続けるでしょう。最高のマネージャーを引き付け、その動機、チームの結束、企業文化、戦略、その他の定性的な特性を評価する能力は、引き続き不可欠です。 #### 倫理的課題と責任ある投資 AIエージェントの進化する状況において、VCのLPは投資戦略に大きな影響を与える可能性のある複雑な倫理的課題に対処する必要があります。主な問題として、AIシステムに内在するバイアスによる差別的な結果、AIエージェントが自律性を増すにつれての責任と透明性の確保が挙げられます。また、これらのエージェントが機密データを扱うため、プライバシーへの懸念も非常に重要です。LPはさらに、雇用喪失や経済的不平等など、AIの広範な社会的影響も考慮し、投資の持続可能性を確保する必要があります。倫理的な状況が変化し続ける中で、LPは財務的リターンと並行して倫理的考慮事項を優先する積極的な戦略を採用し、責任ある公平な未来を育むことが求められます。 #### 結論:革新と課題 AI時代、特にAIエージェントの台頭におけるVCの未来は、イノベーション、成長、価値創造にとって前例のない機会をもたらします。AIの変革的な可能性は、産業を再定義し、プロセスを効率化し、スタートアップの形成を民主化し、より活気に満ちた多様なVCエコシステムを創造するでしょう。しかし、この拡大する分野は複雑さと競争の激化も招くため、LPには勤勉さと適応性が不可欠です。VCプログラムを慎重に進化させながら、AIの進歩に常に注意を払うLPが、このダイナミックで進化する市場の恩恵を最もよく享受できるでしょう。
fairviewcapital.comfairviewcapital.com
Why Investors Should Pay Attention to Vertical and Agentic AI
The Venture Capital Perspective ... The latest shift in artificial intelligence is the rise of agentic AI systems, which act more like capable collaborators than ...
ventureforwardcapital.comventureforwardcapital.com

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What is Agentic AI?
Agentic AI is an autonomous AI system that can act independently to achieve pre-determined goals. Traditional software follows pre-defined rules, ...
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What is agentic AI? Definition and differentiators
Agentic AI is an advanced form of artificial intelligence focused on autonomous decision-making and action.
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What Is Agentic AI?
Agentic AI uses sophisticated reasoning and iterative planning to autonomously solve complex, multi-step problems.
nvidia.comnvidia.com
What is agentic AI?
Agentic AI refers to an artificial intelligence system that can make autonomous decisions and take frequent actions with minimal human intervention.
genesys.comgenesys.com
What is agentic AI?
Agentic AI is a software system designed to interact with data and tools in a way that requires minimal human intervention.
redhat.comredhat.com
What is Agentic AI?
Agentic AI is the technology that powers AI agents so they can act autonomously without human oversight.
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What is Agentic AI? A New Frontier in Artificial Intelligence ...
logicgate.comlogicgate.com
What is Agentic AI?. In the current craze about AI, it's… | by ...
medium.commedium.com
Understanding Agentic AI: Definition & Real-Life Applications
datanorth.aidatanorth.ai
Understanding the Difference: Generative AI vs. Agentic AI
ksolves.comksolves.com
AI Agents vs Agentic AI: Core Differences You Should Know
softude.comsoftude.com
Agentic AI | Meaning, How Does It Work?, & Application
educba.comeducba.com
What Is Agentic AI? Definition, Benefits & Real-World Use Cases |…
matillion.commatillion.com
What is agentic AI? Definition & FAQs | Sendbird
sendbird.comsendbird.com
Generative AI vs AI agents vs Agentic AI
What is the difference between generative ai and ai agents and agentic AI system ... Build Your First AI Agent in 20 Minutes (No Coding Required).
youtube.comyoutube.com
Gen AI vs AI Agents vs Agentic AI: Key Differences Explained
Gupshup AI Agent Use Cases Discover real-world AI agent applications for your industry ... Agentic AI is your autonomous conversational strategist: It can reason ...
gupshup.aigupshup.ai
Agentic AI vs AI Agents: What Is The Difference?
The main difference between traditional AI Agents and Agentic AI is the level of autonomy each provides. · In reality, the term 'AI Agent' is becoming ...
cognigy.comcognigy.com
Somebody pls explain me the difference between AI ...
At Excellenc3, we're building agentic AI systems, and here's how I think about the difference between an AI agent and agentic AI. Right now, the line ...
reddit.comreddit.com
What's The Difference Between AI Agents And Agentic AI? New Study ...
theaiinsider.techtheaiinsider.tech
AI Agents vs Agentic AI - Analytics Vidhya
analyticsvidhya.comanalyticsvidhya.com
AI Agents vs. | Manthan Patel
linkedin.comlinkedin.com
Agentic AI Explained: What It Is & How It Transforms CX | Yellow.ai
yellow.aiyellow.ai
What is Agentic AI and How is it different from AI Agents and ...
rezo.airezo.ai
iNextLabs
inextlabs.aiinextlabs.ai
Agentic AI: A Practical Guide for Business Leaders
Agentic AI refers to AI systems designed as autonomous agents that perceive their environment, make context-aware decisions, take actions without step-by-step ...
ciklum.comciklum.com
Business, meet agentic AI
The era of autonomous and agentic AI presents us with a new vision of the future, one where users of technology can command technology to solve problems.
capgemini.comcapgemini.com
Agentic AI
Going a step beyond existing AI capabilities, the new Agentic AI systems will have the 'agency' to make decisions, autonomously call for resources—human or AI— ...
ascendion.comascendion.com
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AI value framework How ServiceNow measures the value of AI
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AWS Prescriptive Guidance - Building multi-tenant architectures ...
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Tech Mahindra transforming lending with Agentic AI innovation
techmahindra.comtechmahindra.com
The Leader's Guide to Mobile App Development With Agentic AI
Discover how you can use agentic AI to supercharge your mobile app development lifecycle and boost your team's efficiency and productivity.
instabug.cominstabug.com
Agentic AI Applications in Modern Software Development
Agentic AI can give the development team an edge to accelerate workflows, optimize code quality, and focus more on creativity than troubleshooting.
dhiwise.comdhiwise.com
40+ Agentic AI Use Cases with Real-life Examples
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Top 13 Agentic AI Tools in 2025 and Their Key Features
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The Agentic AI Testing Revolution: How Intelligent Quality ...
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Personalized UX for Agentic AI
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Understanding Agentic AI: Definition, Benefits, Applications in ...
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Agentic AI 101: Your Guide to the 2025 top tech trend
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The Definitive Guide to AI Agents in 2025
While AI maturity scores have declined 9 points as organizations measure themselves against agentic AI capabilities, 67% report gross margin increases averaging ...
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A Practical Introduction to Agentic AI[Guest] [Agents] - Substack
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Top 12 Papers on Agentic AI Governance (part 2)
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substack.comsubstack.com
How to Build Agentic AI[Agents] - by Devansh - Substack
Hey, it's Devansh. A lot of us are very excited about the future of Agentic AI. Agents is a series dedicated to exploring the research around Agents to ...
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The Executive's Guide to Agentic AI: Beyond the Hype
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Understanding Agentic AI Architecture - Swapan Rajdev
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AI Agents: Exploring Agentic Applications
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AI Agents & The Need For An Agentic Spectrum
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Agentic AI for Customer Service Desk - by Debmalya Biswas
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Choosing the Right AI Agent Framework: LangGraph vs ...
In this blog, we provide a detailed comparison of LangGraph, CrewAI, and AutoGen, including practical use cases, side-by-side feature breakdowns, and guidance ...
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Combine tools for better results. Handle multi-step reasoning tasks. You can also connect it with tools like LangChain, AutoGen, or CrewAI. Flexible and Easy to ...
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Choosing the right LLM framework: LangGraph, LangChain, AutoGen ...
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AutoGen vs LangGraph vs CrewAI vs OpenDevin: Open Source Agent ...
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1 AGENTIC AI FOR AUTONOMOUS ANOMALY ...
by RV Barenji · 2025 — Agentic AI ... Its layered architecture—including an analytics engine, data storage, and user interface—is designed to improve trust, interpretability, and ...
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Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative ...
Agentic AI Architectural Evolution: From AI Agents to Agentic AI ... User Interface ...
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How Agentic AI is Improving the User Experiences beyond automation?
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AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, ...
While both AI Agents and Agentic AI systems are grounded in modular design ... user interface perspective, or “Input, Processing, Action, Learning” in ...
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While both AI Agents and Agentic AI systems utilize modular design principles, Agentic AI ... user interface perspective, or “Input, Processing, Action ...
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What is Agentic AI Architecture?
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Integrating agentic AI into your enterprise's software development lifecycle · 1. Plan with Copilot Chat · 2. Prototype with GitHub Spark · 3. Create with GitHub ...
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The OpenAI Agents SDK enables you to build agentic AI apps in a lightweight, easy-to-use package with very few abstractions.
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What is Agentic AI?
Discover the fundamentals of agentic AI, its core principles, features, use cases, and how businesses can start integrating this emerging autonomous ...
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Mastering Agents: LangGraph Vs Autogen Vs Crew AI
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Seizing the agentic AI advantage
Discover how the GenAI paradox shapes AI agents in both vertical and horizontal use cases, highlighting the potential of agentic AI.
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AI investments surge, but agentic AI understanding and adoption lag behind. Press contact.
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Agentic AI Reshapes Investment Research: MaxQuant ...
Agentic AI Reshapes Investment Research: MaxQuant Users Streamline Heavy Workloads. MaxQuant is an AI infrastructure platform for financial data analysis. By ...
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UX Perspective On the Rise Of Agentic AI In Enterprise ...
The integration of Agentic AI is redefining how employees interact with system. With AI taking a more proactive role, UI/UX design must evolve.
inc42.cominc42.com
Remapping travel with agentic AI
Agentic AI can store and recall long-term, structured memories that track context, progress, and user preferences, allowing it to deeply personalize its ...
mckinsey.commckinsey.com
THEMATIC PULSE: Agentic AI
The development of “agentic AI”, that are capable of acting autonomously by analysing information and devising solutions without constant human input.
allianzgi.comallianzgi.com
Beyond automation: Agentic AI and scaling fragmented ...
Agentic AI could transform financial markets, enabling efficient, intelligent decision-making for market participants and helping firms achieve scale.
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AGENTIC AI:Finance & the 'Do It For Me' Economy
The next frontier is agentic AI. While GenAI relies on user prompts, agentic AI can act autonomously to make plans and decisions and execute specific tasks.
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Agentic AI in Business: Use Cases and Their Impact
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What is Agentic AI and How It Changing Work Environment? | Creatio
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Agentic AI Lifecycle for Enterprise Processes | by Debmalya Biswas ...
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The rise of agentic AI: Shaping the future of business strategy ...
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Human-in-the-Loop Agentic Systems Explained | by Tahir
A human-in-the-loop system doesn't just run autonomously. It's designed to pause and ask for help at critical moments — when confidence is low, when risks are ...
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LangGraph's human-in-the-loop - Overview
To review, edit, and approve tool calls in an agent or workflow, use LangGraph's human-in-the-loop features to enable human intervention at any point in a ...
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7 Design Patterns for Agentic Systems You NEED to Know
5. Human in the loop. This design pattern incorporates human input into an otherwise automated LLM-based pipeline. This enables LLMs to seek clarification and ...
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Senior Director Google chia sẻ tài liệu miễn ...
Kỹ thuật nâng cao – phối hợp nhiều agent, giao tiếp giữa các agent, tích hợp con người trong vòng lặp (human-in-the-loop). ... Một chương riêng về Model Context ...
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Agent vs Human-in-the-Loop in 2025
Compare autonomous AI agents and Human-in-the-Loop AI for 2025. Learn when to automate vs add human review, with regulatory, risk, cost, and scenario ...
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Agentic AI Solution Design Patterns
Video 4 - Human-in-the-Loop. Video 5 - Human Feedback Loop Integration. Chapter 3: Orchestration and Collaboration Design Patterns. Video 1 - Orchestration and ...
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Agentic AI in EHS needs a human-in-the-loop approach
As part of the human-in-the-loop approach, EHS professionals validate and strengthen AI outputs to ensure safety is never compromised. Future success in EHS ...
wolterskluwer.comwolterskluwer.com
Human-in-the-Loop Strategy for Agentic AI | by Debmalya Biswas ...
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Human-in-the-Loop (HITL) Agent Pattern for Collaborative Decision ...
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Human-in-the-Loop in Agentic Workflows: From Definition to ...
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AI Agents With Human In The Loop. The autonomous nature of Agentic ...
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AI In The Human Loop, A Technical Guide
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Agentic AI systems are getting smarter—but not always more ...
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AI Agents: Reliability Challenges & Proven Solutions [2025]
AI agents are redefining work, but can they be trusted? Learn how leaders are addressing reliability risks with robust oversight and AI training.
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Building agentic AI systems: challenges and solutions
AI isn't replacing UX teams. It's helping them deliver faster, smarter outcomes: → Cut research time by 90%. Instead of days on manual research methods, get AI- ...
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How Agentic AI cybersecurity transforms threat defense
Discover the impact of agentic AI cybersecurity on modern defenses. Learn about new opportunities and challenges of security AI agents with N-iX.
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Overcoming Challenges in Scaling Agentic AI Systems [2025]
This article explores the complexities of expanding agentic AI systems, examining the emerging challenges, and suggesting effective solutions.
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Agentic AI and the Future of UX Research Strategy: Partnering with ...
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What is Agentic-AI? Application, Technologies and more.
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How To Build Agentic AI: Experience Insights by Biz4Group
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How Agentic AI Is Transforming Software Testing in 2025
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How Industry Leaders Are Harnessing Agentic AI: Insights & Strategies
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📊 ドメイン統計

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  • 📜要約
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    • 🏷定義と進化:エージェンティックAI vs AIエージェント
    • 🏷UI/UXの次章:AXデザインとエージェント体験の転換
    • 🏷研究最前線:AWI/CHAIとHITL 4大パターン
    • 🏷実装ロードマップ:LangGraph・AutoGen・CrewAI比較
    • 🏷設計と運用の要点:ワークフロー・記憶・監査と可視化
    • 🏷実例で学ぶ:カスタマーサポート・物流・開発・旅行
    • 🏷リスクと未来:失敗モード、SLM、ガバナンス
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
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