導(dǎo)入

大規(guī)模な言語モデル（LLM）エージェントは、職場のビジネス効率を高める最新のイノベーションです。彼らは、繰り返し活動(dòng)を自動(dòng)化し、コラボレーションを後押しし、部門間で有用な洞察を提供します。典型的なタスクオートメーションとは異なり、LLMエージェントは人間のようなテキストを解釈および生成することもできます。これにより、ソフトウェア開発、品質(zhì)分析、人事、マーケティング、金融、顧客サポートなど、さまざまなドメインに適しています。この記事では、LLMエージェントまたはAIエージェントを使用して職場の生産性を向上させる方法を確認(rèn)します。

概要

• LLMエージェントとは何か、ワークスペースで彼らが果たす役割を理解してください。
• 組織のさまざまな部門でAIエージェントを?qū)g裝する方法を?qū)Wび、効率を高めます。
• 実際の例を通じて、さまざまな企業(yè)がAIエージェントをより良い生産性のために適用した方法を探ります。
• 職場の効率を高めるために、特定のLLMツールとベストプラクティスについて學(xué)びます。

目次

• LLMエージェントはどのように機(jī)能しますか？
• 職場におけるLLMエージェントの役割
• LLMエージェントはさまざまな部門でどのように支援しますか？
  • 顧客サービス
  • ファイナンス
  • マーケティング
  • 人的資源
  • ソフトウェア開発
  • サプライチェーンマネジメント
• LLMエージェントを?qū)g裝するためのベストプラクティス
• よくある質(zhì)問

LLMエージェントはどのように機(jī)能しますか？

LLMエージェントがどのように機(jī)能するかを理解することから始めましょう。たとえば、LLMエージェントロボットヘルパーであるRoboを考えてみましょう。休日を手配するためにロボの助けが必要だとしましょう。 「エッフェルタワーを訪れるのに最適な時(shí)期は何ですか？」と促します。これに対応するために、Roboは最初に汎用LLMを採用して、必要な情報(bào)を取得するためにどのツールを呼び出す必要があるかを理解します。場所と天候に関するデータが必要であることを特定しています。正確な回答を提供するために、Roboは最初に場所を取得し、その場所の気象情報(bào)を取得するための専門的なツールを呼び出します。この生の情報(bào)は再びLLMに送られます。これは、天気が穏やかで群衆(zhòng)が小さくなる春または秋に訪問することを示唆しています。

Roboは、LLMとさまざまな特殊なツールを統(tǒng)合することにより、包括的に応答します。これがLLMエージェントの仕組みです。いくつかのツールとモデルを使用して、パーソナライズされた包括的なソリューションを提供します。

ペースの速いビジネス?fàn)顩rでは、LLMエージェントはアクティビティを自動(dòng)化し、コミュニケーションを増やし、有用な情報(bào)を提供できます。彼らは、企業(yè)が全體的な生産性を高め、ゲームで先を行くことを可能にします。

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職場におけるLLMエージェントの役割

LLMエージェントは、人間のようなテキストを処理および生成できる高度な言語モデルに基づく人工知能システムです。これらのエージェントは、ドキュメントを作成し、素材を要約し、複雑な質(zhì)問に答え、創(chuàng)造的なコンテンツを生成することさえできます。 LLMエージェントは、新しいことを?qū)Wぶにつれて時(shí)間の経過とともに賢くなり、ビジネスニーズの変化により柔軟になります。

LLMエージェントは手順を合理化することができ、チームは競爭上の優(yōu)位性を維持しながら、主要な活動(dòng)に集中できるようにします。 LLMエージェントを企業(yè)に統(tǒng)合することの最大の部分は、特定の部門や機(jī)能に限定されないことです。したがって、企業(yè)全體の義務(wù)を支援するためにカスタマイズできます。さらに、それらの適応性により、職場での強(qiáng)力なツールになります。

LLMエージェントはさまざまな部門でどのように支援しますか？

LLMエージェントが何であるかを理解したので、これらのエージェントが組織內(nèi)のさまざまな部門をどのように支援できるかを調(diào)査しましょう。

顧客サービス

LLMエージェントは、一般的な顧客の問題に対処し、質(zhì)問に応答し、FAQに応答して迅速な支援を提供できます。応答時(shí)間と顧客満足度を高めるLLM駆動(dòng)型のカスタマーサポート製品の2つの優(yōu)れた例は、HaptikとIntercomの解像度ボットです。

実世界の実裝

Haptikは、Whirlpool、NetMed、Starhubなどの企業(yè)がカスタマーサービスを強(qiáng)化するAIエージェントツールです。オムニチャネルのサポートにより、ネットプロモータースコア（NPS）が125％改善され、ワー??ルプールのコールセンターチケットが36％減少しました。これらの結(jié)果は、顧客サポートと効率を改善する上でHaptikの有効性を示しています。

ファイナンス

LLMエージェントは、コンプライアンス監(jiān)査、追跡、財(cái)務(wù)報(bào)告を支援できます。また、財(cái)務(wù)データの解釈と管理概要の作成を支援することもできます。 kore.aiのようなアプリケーションは、金融部門の生産性を向上させるプロセスを自動(dòng)化するために広く使用されています。

実世界の実裝

公共サービス信用組合の財(cái)務(wù)チームは、顧客サービスとマーケティングのためにkore.aiを?qū)g裝しました。 AIは、クライアントからの最も繰り返しの質(zhì)問に答え、新製品を提供し、クエリを合理化するように訓(xùn)練されました。実裝から1か月以內(nèi)に、同社は、人間のエージェントにサービスされたコールが24％減少し、コール封じ込め率が増加し、顧客満足度が向上しました。

マーケティング

LLMエージェントは、ブログ、電子メールマーケティング、ソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツを作成できます。また、消費(fèi)者の入力と市場動(dòng)向を分析することもできます。 Copy.aiやJasperなどの人気のあるLLMツールは、マーケティング組織を支援し、コンテンツをより迅速かつ効率的に制作します。

実世界の実裝

LenovoはAIエージェントを使用してピッチブックを作成し、外部機(jī)関への依存を減らし、コストを削減します。この実裝により、マーケティングプロセスが大幅に増加しています。さらに、Lenovoは、マーケティングチームがこのAIエージェントを効果的に使用することを?qū)Г郡幛违去飑`ニング資料を開発し、マーケティング活動(dòng)の生産性と効率をさらに向上させました。

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人的資源

アメリアは、従業(yè)員により良いサービスを提供するのに役立つAIエージェントです。クエリがある場合、タイムリーな応答を得るためにこのツールを使用して一般的な質(zhì)問をするだけです。これにより、新しい従業(yè)員に搭載されるのに必要な時(shí)間が短縮され、あらゆる組織の人事チームに利益があります。

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ソフトウェア開発

LLMエージェントは、ソフトウェア開発者がコードの作成、レビュー、最適化を支援します。 TabnineやGithub CopilotなどのAI搭載のコード完了、発行検出、および推奨ツールは、開発時(shí)間を削減し、コードの品質(zhì)を向上させます。

実世界の実裝

e-commerce CompanyのSwiscoは、AIを搭載したコード完了ツールであるTebnineを使用して、ソフトウェア開発者をより迅速にコードの作成をサポートしています。時(shí)間の節(jié)約とは別に、會(huì)社がコードベースを近代化し、コードを定期的にリファクタリングし、より多くの機(jī)能を追加するのに役立ちました。

サプライチェーンマネジメント

Ampcomeは、サプライチェーン管理のためにLLMエージェントを作成した會(huì)社です。データ分析、ルート最適化、在庫管理に役立ちます。

実世界の実裝

Nvidiaは、生成AIの助けを借りてAIエージェントプランナーを作成しました。 Nvidia Inference Microservices（NIM）で開発されています。エージェントはLLM、Nemo Retriever、およびCuopt Nimを活用して、再計(jì)畫時(shí)間を數(shù)時(shí)間からわずか數(shù)秒に短縮します。

LLMエージェントを?qū)g裝するためのベストプラクティス

LLMエージェントの使用を最適化するために、特定のベストプラクティスを遵守することが不可欠です。

• 重要なタスクを決定する：開始するには、企業(yè)はどの部門がエージェントツールを最も必要とするかを特定する必要があります。その後、その部門でツールのパイロットプロジェクトを?qū)g行できます。彼らがそれが有益であると判斷した場合、その後、ビジネス全體でそれを?qū)g裝する必要があります。
• グループの教育：部門にツールまたはエージェントシステムを?qū)g裝する前に、経営陣はチームメンバーの意識(shí)セッションを?qū)g施して、関連するプロセスとともにエージェントの仕組みの概要を提供する必要があります。チームメンバーはこのツールを使用するため、最初の実裝段階では人間の監(jiān)督が不可欠です。
• 安全性を保証する：エージェントツールを採用する場合、ビジネスのデータセキュリティとプライバシーを確??保する必要があります。 LLMエージェントが確立されたルールに従い、使用中に機(jī)密データを保護(hù)することを確認(rèn)することが重要です。
• 継続的な更新：エージェントに供給されたメモリをエージェントにタイムリーに更新することも重要です。最適なパフォーマンスを確保するには、最新のモデル、データ、およびアルゴリズムを使用してLLMエージェントを最新の狀態(tài)に保ちます。

LLMエージェントの會(huì)社への統(tǒng)合が、これらのベストプラクティスを順守することにより、スムーズかつ成功裏に進(jìn)むことを確認(rèn)できます。

結(jié)論

LLMエージェントは、あらゆる組織のビジネス効率を高めるための効果的なツールになります。これらのAI搭載のボットは、単調(diào)なアクティビティを自動(dòng)化し、コミュニケーションを促進(jìn)し、データ駆動(dòng)型の洞察を提供することにより、インパクトのある作業(yè)に集中するためにスタッフを解放します。カスタマーサービス、マーケティング、金融、または人事のいずれであっても、LLMエージェントは現(xiàn)代の企業(yè)プロセスにとってすぐに重要になりつつあります。適切なツールを選択し、ベストプラクティスを順守することにより、LLMエージェントがワークスペースに革命をもたらす可能性を完全に実現(xiàn)できます。

よくある質(zhì)問

A. AIエージェントは、自律システムの構(gòu)築を支援します。データを分析し、意思決定を行う能力を使用することにより、人間の介入を簡単に排除し、仕事の効率を向上させることができます。

A. LLMSは、マーケティングコンテンツを生成および計(jì)畫し、人材活動(dòng)を最適化できます。 AIエージェントは、ソフトウェア開発でコードを作成およびデバッグするためにも使用できます。さらに、カスタマーサポート活動(dòng)を自動(dòng)化およびパーソナライズすることができます。さまざまな業(yè)界やビジネス機(jī)能にわたってLLMエージェントの他の多くのユースケースがあります。

A. LLMSまたはGPTシリーズやLlamaなどの大規(guī)模な言語モデルは、自然言語ベースのクエリを理解し、テキストを生成します。これらは、データと洞察の要約、翻訳、生成などのタスク用に設(shè)計(jì)されています。これらは、大量のコンテンツを分析して意味のある情報(bào)を取得するのにも役立ちます。さらに、選択したLLMSを搭載した検索拡張生成システム（RAG）およびAIエージェントを作成できます。

A. 4つの一般的なデザインタイプのエージェントは、Reactエージェント、計(jì)畫エージェント、マルチエージェント、および反射剤です。

以上がLLMエージェントはどのように職場を作り直していますか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。