導(dǎo)入

大規(guī)模な言語モデルまたはLLMは、特にコンテンツの作業(yè)に関してはゲームチェンジャーです。要約、翻訳、および生成のサポートから、GPT-4、Gemini、LlamaなどのLLMは、コンテンツとデータを簡単に動(dòng)作させることができました。これらは個(gè)人として私たちにとって十分ですが、企業(yè)はビジネスコンテキストに基づいて実用的な結(jié)果を生み出すシステムを必要としています。企業(yè)には、人間の努力をサポートし、全體的な生産性を高め、既存のインフラストラクチャに技術(shù)の進(jìn)歩をもたらすことができるシステムが必要です。 LLMエージェントフォービジネスは、そのようなすべての問題のワンストップソリューションになります。続きを読んで、ビジネスでLLMエージェントまたはAIエージェントを使用する方法を確認(rèn)してください。

概要

• AIエージェントとは何か、そしてビジネスがそれらを必要とする理由を理解してください。
• ビジネスにおけるLLMエージェントの最も人気のある10のアプリケーションを探索してください。
• LLMエージェントが組織にもたらすことができるより広範(fàn)な利點(diǎn)を探ります。

目次

• なぜ企業(yè)はLLMエージェントを必要とするのですか？
• LLMエージェントとは何ですか？
• 10 LLMエージェント企業(yè)のユースケース
  • リアルタイムデータとのパーソナライズされた顧客のやり取り
  • 市場分析と洞察の生成
  • 自動(dòng)化されたプロジェクト管理
  • サプライチェーンマネジメント
  • コンプライアンスチェックと契約のレビュー
  • 従業(yè)員のトレーニングと開発
  • 詐欺の識(shí)別と予防
  • コーディングとソフトウェア開発
  • 財(cái)務(wù)報(bào)告と分析
  • 研究開発
• 組織向けのLLMエージェントの重要な利點(diǎn)
• よくある質(zhì)問

なぜ企業(yè)はLLMエージェントを必要とするのですか？

テクノロジーは常に企業(yè)よりも一歩先を行ってきました。テクノロジーはイノベーションを求めており、企業(yè)はアプリケーションに焦點(diǎn)を當(dāng)てています。企業(yè)には、人間がそうであるように、自動(dòng)化とリアルタイムのサポートを提供できる技術(shù)が必要です。

それが、個(gè)人の間で人気のあるLLMSであっても、さまざまなビジネス機(jī)能にわたって同様の採用をまだ見ていない理由です。

これは、ほとんどのLLMが靜的データセットでトレーニングされているため、リアルタイムまたは最新の情報(bào)を取得できないためです。 LLMが関連情報(bào)を提供してくれる場合、それらを使用するために必要な重要な人間の介入がまだあります。したがって、既存のLLMの範(fàn)囲を超えた企業(yè)に関しては、AIベースの自動(dòng)化が必要です。

これがLLMエージェントが登場する場所です。

LLMエージェントとは何ですか？

LLMエージェントは、リアルタイム情報(bào)にアクセスして自律的にタスクを?qū)g行するために、大規(guī)模な言語モデル（GPT-4など）と追加のツール、データソース、およびアルゴリズムを組み合わせた高度なAIシステムです。

これらのエージェントは、CRMシステム、電子メール、Excelシートなど、リアルタイムの情報(bào)を取得し、自律的に行??動(dòng)できる外部ソースを活用するのを支援することにより、既存のLLMSに電力を供給します。彼らはまた、自然言語を理解することができ、人間の介入なしに決定を下すことができます。たとえば、LLMエージェントは、さまざまな製品の需要のリアルタイム分析を提供するように指示することもできます。これらを使用して、さまざまな製品の量を追跡し、プロジェクトの進(jìn)捗狀況を確認(rèn)し、ワークフロー內(nèi)のギャップを埋めることができます。これらのエージェントは、異常に通知、フラグ、または報(bào)告し、情報(bào)に基づいて決定を下すように指示することができます。

次のシナリオを考えてみてください。オンライン小売會(huì)社の倉庫マネージャーとして働いています。一日の終わりには、倉庫の全體的な在庫ステータスを更新する必要があります。これを行うには、複數(shù)のソフトウェアを使用してリストを追跡して、その日の注文を手動(dòng)で確認(rèn)します。このプロセスは時(shí)間がかかり、多くの場合、エラーや矛盾につながる可能性があります。

このプロセス全體は、LLMエージェントを統(tǒng)合してこれらの複數(shù)のソフトウェアインターフェイスを監(jiān)督することで自動(dòng)化できます。 LLMエージェントは、自然言語ベースのクエリを理解し、関連するすべてのデータベースと対話して、詳細(xì)な在庫ステータスを提供できます。

これは、LLMエージェントが作業(yè)プロセスを簡素化し、チームの生産性を向上させるのに役立つ多くの狀況の1つにすぎません。もう少し探検しましょう。

10 LLMエージェント企業(yè)のユースケース

生成AIに関しては、LLMエージェントが次のフロンティアを代表するという事実を否定することはありません。このテクノロジーはまだ初期段階ですが、そのユースケースは、特にコンテンツ生成以上のものに生成AIを活用しようとしている組織にとっては計(jì)り知れません。

次に、企業(yè)向けのLLMエージェントの最も人気のある10のユースケースを見てみましょう。

1.リアルタイムデータとのパーソナライズされた顧客のやり取り

LLMエージェントは、組織內(nèi)のさまざまなチーム內(nèi)の會(huì)話を簡素化し、チャット、電子メール、マーケティングシステム、その他のデータセットから情報(bào)に簡単にアクセスできます。エージェントは、クイックコンテキストの取得に役立ちます。

LLMSを裝備したこれらのAIエージェントは、過去のエンゲージメントと好みに基づいてやり取りをパーソナライズすることにより、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

エージェントは、CRMシステム、ライブフィード、データベースなどの外部ソースと統(tǒng)合できます。これにより、単純なFAQから複雑な問題解決まで、さまざまな範(fàn)囲の顧客クエリに即座に正確な応答を提供できます。これらのエージェントは、カスタマイズされた製品の推奨事項(xiàng)とプロモーションをリアルタイムで作成することもできます。これにより、エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。さらに、顧客のフィードバックを分析して一般的な問題を特定し、サービスの品質(zhì)を向上させるように任されることもあります。

ビジネスの実裝ケーススタディ

AT＆Tは、自律型アシスタントを使用して、人間のエージェントにリアルタイムの支援を提供しています。たとえば、消費(fèi)者がコールセンターに電話をかけると、代表者とLLMエージェントが協(xié)力してそれらを提供します。代表者はクライアントのアカウント情報(bào)を迅速にレビューし、LLMエージェントは特別なサービスやバンドルサービスなどの適切な選択肢を提供します。これは、彼らがサービスをより良くターゲットにし、販売を行う可能性を高めるのに役立ちます。

Alibabaは、顧客サービスでLLMエージェントを使用して、複雑な質(zhì)問を処理する方法を改善します。これらのエージェントは、最先端の自然言語処理（NLP）を使用して、クライアントの懸念をより理解し、対処します。 LLMエージェントを統(tǒng)合すると、指示のみを提供するのではなく、カスタマーサポートシステムがリクエストを直接処理できます。この戦略は、より効果的で効率的で人間化されたクライアントの連絡(luò)先につながります。また、サポートプロセスを合理化し、実際のユーザーの要求に対する応答性を高めます。

AIベースの法的コンプライアンス會(huì)社であるBrytrは、MS Outlookまたはgmail.its「レビューエージェント」で、商業(yè)チームからの繰り返し電子メールリクエストを直接繰り返し電子メール返信するためのドラフトメール返信を取得するために「電子メールエージェント」と呼ばれるAIエージェントを開発しました。

2。市場分析と洞察の生成

LLMエージェントは、市場動(dòng)向、ライバル活動(dòng)、消費(fèi)者のムードを継続的に追跡するのに非常に役立ちます。ソーシャルメディア、ニュースフィード、財(cái)務(wù)データベースなど、さまざまな外部ソースからデータを収集および評価して、最新の更新を取得できます。これにより、企業(yè)は十分な情報(bào)に基づいた戦略的意思決定を行い、市場の変化に迅速に対応できるようになります。

ビジネスの実裝ケーススタディ

実際、就職活動(dòng)プラットフォームは、LLMエージェントを使用して、求職者データからより良い洞察を得て、経験と教育に適した雇用機(jī)會(huì)の包括的なリストを提供します。

サウスステートバンクは、AIエージェントを使用して、非常に成功した電子メールマーケティングキャンペーンを?qū)g施し、健康貯蓄口座の製品のために200萬ドルを調(diào)達(dá)しました。このエージェントは、キャンペーン全體で電子メールコンテンツ、調(diào)整レート、およびパーソナライズされたコンテンツを自律的に作成およびテストしました。その結(jié)果、銀行は5500を超えるアカウントから230萬ドルを調(diào)達(dá)することで目標(biāo)を上回りました。

3。自動(dòng)化されたプロジェクト管理

リソース管理、進(jìn)捗追跡、スケジューリングなどの繰り返しプロセスを自動(dòng)化することにより、LLMエージェントはプロジェクト管理を大幅に改善できます。

LLMSを搭載したエージェントは、プロジェクトに関連するアクションアイテムを理解して実行でき、プロジェクトマネージャーがより戦略的なタスクに集中することができます。エージェントはまた、ステータスの更新會(huì)議の必要性を排除し、プロジェクト追跡プロセス全體を簡素化します。

ビジネスの実裝ケーススタディ

Ally Financialは、Agile Software Developmentチームに自律エージェントを「製品所有者アシスタント」として組み込むことを開始しました。 Amazon Bedrockで作成されたこれらのエージェントは、スケジューリングや進(jìn)捗監(jiān)視などの標(biāo)準(zhǔn)的なプロジェクト管理業(yè)務(wù)を自動(dòng)化するように設(shè)計(jì)されています。この自動(dòng)化により、毎日のスクラムの要件が削減され、開発者がより困難で問題解決タスクに集中できるようになります。

4。サプライチェーン管理

LLMエージェントは、サプライチェーンソフトウェアと直接連攜して、人間の介入を必要とせずに物流サポートを監(jiān)視および最適化することができます。これらのシステムは、混亂を予測し、代替ルートを提供し、予測分析に基づいて自動(dòng)再発行を設(shè)定することにより、シームレスで効果的なサプライチェーン管理を確保できます。これらのエージェントは、さまざまなチャネルの在庫ステータスとパッケージを追跡して、リアルタイムの更新を提供し、チームの計(jì)畫を支援するのに役立ちます。

ビジネスの実裝ケーススタディ

BCGは、AIエージェントを使用して、サプライチェーン管理のためのチャットベースのインターフェイスを開発しています。このようなチャットインターフェイスを使用すると、ユーザーは注文ステータスに関して簡単にクエリできます。これにより、倉庫が在庫レベルやその他の重要なデータポイントを追跡するのに役立ちます。

5。コンプライアンスチェックと契約レビュー

LLMエージェントは、法的データベースと対話することにより、法的文書をスキャンおよび分析して、疑わしい條項(xiàng)を見つけ、進(jìn)化する要件に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)できます。彼らは、人為的エラーを排除し、レビューと承認(rèn)プロセスを自動(dòng)化することにより、法的正確性を改善し、時(shí)間を節(jié)約します。

ビジネスの実裝ケーススタディ

Tech Company OracleはLLMエージェントを法的調(diào)査に使用しているため、複雑な法的データベースから情報(bào)を取得および分析することが速くなります。また、このようなエージェントを収益インテリジェンス、雇用採用、コールセンターの最適化に使用しています。

LawDifyは、労働集約型のハイステーク、ドキュメント中心のタスクを?qū)g行できるエージェントを構(gòu)築したAI-Agentsに拠點(diǎn)を置く企業(yè)であり、弁護(hù)士が高価値の仕事をする時(shí)間を取り戻すことができます。

法的デューデリジェンスAIエージェントは、ドキュメントを確認(rèn)し、情報(bào)を確認(rèn)し、法的リスクを分析し、緩和を推奨できます！

6。従業(yè)員のトレーニングと開発

LLMエージェントは、組織の學(xué)習(xí)管理システム（LMS）と統(tǒng)合できます。學(xué)習(xí)の好みに基づいて、これらのエージェントは、組織全體で従業(yè)員のためのパーソナライズされたトレーニング経路を作成できます。セッションのスケジュール、進(jìn)捗狀況の追跡、學(xué)習(xí)資料の常に変更することで、トレーニングの有効性と効率を高めます。さらに、これらは、従業(yè)員が學(xué)習(xí)目標(biāo)に追いつくのを助けるために適切なナッジを提供するように促すこともできます。

ビジネスの実裝ケーススタディ

アリゾナ州立大學(xué)は、LLMエージェントを使用して、學(xué)生のためにパーソナライズされた學(xué)習(xí)経路を作成し、教育タスクで教員をサポートしています。 Duolingoなどのeラーニングプラットフォームは、LLMエージェントを使用して、學(xué)習(xí)者に學(xué)習(xí)コンテンツを調(diào)整しています。

7。詐欺の識(shí)別と予防

LLMエージェントは、外部の金融データベースおよびトランザクション監(jiān)視システムに接続して、不正活動(dòng)を検出できます。彼らは、疑わしい活動(dòng)にフラグを立て、アラートを引き起こし、予防措置を推奨し、それによりセキュリティを強(qiáng)化し、金融業(yè)務(wù)における詐欺を減らします。

ビジネスの実裝ケーススタディ

AT＆Tの自律アシスタントは、生成AIツールによって生成された詐欺アラートを積極的に監(jiān)視します。これらのエージェントは、処理される前に不正なトランザクションを停止することができ、顧客取引のセキュリティと整合性を大幅に向上させることができます。

8。コーディングとソフトウェア開発

ソフトウェア開発に関しては、LLMエージェントを使用してコード生成とデバッグを自動(dòng)化することができます。これにより、開発者の効率が大幅に向上します。このようなエージェントは、ドキュメントを自動(dòng)化し、開発環(huán)境を統(tǒng)合し、新しいプログラミング言語やフレームワークを取得するのに役立ちます。これにより、そのようなエージェントは、生産性を向上させ、ソフトウェアの品質(zhì)を維持するために不可欠になります。

ビジネスの実裝ケーススタディ

Agent-101と呼ばれるIBMによって作成されたLLMコーディングエージェントは、ソフトウェアプログラミングタスクでかなり能力があることが証明されており、コーディングベンチマークに高く配置されています。このエージェントは、コーディング操作を自動(dòng)化および最適化することにより、より効果的なソフトウェアデバッグを促進(jìn)します。

9。財(cái)務(wù)報(bào)告と分析

LLMエージェントは、複雑なタスクの獨(dú)立した分析を?qū)g行し、リアルタイム市場データを取得し、金融データベースに接続して正確な情報(bào)を抽出できます。リアルタイムのデータ、予測、リスク評価にアクセスすることで、エージェントは最新の洞察を提供し、チームが市場の変化に迅速に対応し、適切な決定を下すのに役立ちます。

ビジネスの実裝ケーススタディ

サウスステートバンクは、AIエージェントを使用して、銀行のクレジットポートフォリオを監(jiān)視しています。このエージェントは、メトリックを自律的に調(diào)査、更新、最適化し、銀行の信用監(jiān)視を強(qiáng)化します。

また、攜帯電話データやその他の主要なメトリックを使用して、銀行支店の潛在的な場所を分析するためのAIエージェントを採用しました。エージェントは、エージェントをリースし、取引を交渉し、銀行が有利な場所を確保するのを支援しました。

10。研究開発

LLMエージェントは、組織內(nèi)の研究開発を大幅にサポートできます。 LLMエージェントは、いくつかのWebページとライブフィードを追跡することにより、フィールドの今後の変更をタブに保つように任されます。また、このような変更を既存の技術(shù)に組み込む方法を見つけることもできます。したがって、新しいテクノロジーの開発だけでなく、既存のテクノロジーの改善にも貢獻(xiàn)しています。

ビジネスの実裝ケーススタディ

自動(dòng)車會(huì)社のテスラは、これらのエージェントが組織內(nèi)の新しい技術(shù)の研究開発に大きく貢獻(xiàn)できることを証明する自動(dòng)運(yùn)転車をテストするためにLLMエージェントを展開しています。

組織向けのLLMエージェントの重要な利點(diǎn)

組織にとって、技術(shù)への投資は、製品を改善したり、建物の後ろに作品を置いたり製品を拡大したりする人々の生活を改善するために、2つのアプローチをとることができます。 LLMエージェントは、これらの両方の部門でサポートを提供できます。

LLMエージェントを使用すると、企業(yè)は人間の創(chuàng)造性を促進(jìn)して戦略的な洞察を得ることと、AIを使用して人と製品の両方で効率を高めることとのバランスを見つけることができます。

以下は、企業(yè)向けのLLMエージェントの主な利點(diǎn)です。

• 効率の向上：複雑で反復(fù)的な操作に必要な時(shí)間と労力は、LLMエージェントによって大幅に削減されます。スループットと処理速度を上げることにより、エージェントは、企業(yè)がより少ないリソースでより多くのことをするのを助けます。
• 精度の向上：これらのシステムは、人間の間違いを最小限に抑え、AIと機(jī)械學(xué)習(xí)を採用することで細(xì)部に注意を払う必要がある複雑な仕事に秀でています。
• 養(yǎng)子縁組の容易さ：LLMエージェントは、製造、ヘルスケア、財(cái)務(wù)、小売など、さまざまな業(yè)界で使用できます。その汎用性のため、それらは幅広いタスクに適用される可能性があり、それが創(chuàng)造性を促進(jìn)し、さまざまな業(yè)界で生産性を向上させます。

結(jié)論

この記事では、企業(yè)向けのLLMエージェントの一般的なアプリケーションをいくつか検討しました。しかし、企業(yè)に関する限り、彼らはまだ養(yǎng)子縁組の非常に初期の段階にあります。今後數(shù)日では、LLMエージェントの応用と、ビジネスでの採用が數(shù)回増加することを期待できます。組織は、従業(yè)員のトレーニングと開発に投資することにより、この新しいテクノロジーを利用する準(zhǔn)備をすることができます。さらに、LLMエージェントがパイロットプログラムを開始することにより、どのように運(yùn)用を改善するかをテストして學(xué)ぶことができます。これらの最初の取り組みは、組織に業(yè)界で先を行くための競爭力を提供することができます。

よくある質(zhì)問

A. LLMSのエージェントは、大規(guī)模な言語モデル（GPT-4など）のパワーを追加のツールと組み合わせ、自律的に動(dòng)作することで操作を強(qiáng)化する高度なAIシステムです。

A. LLMエージェントの例は、Github Copilotです。 Github CopilotのOpenaiと協(xié)力してGithubによって作成されたCodexモデルは、OpenaiのGPT-3に基づいています。開発者は、入力時(shí)にコードと関數(shù)の行を自動(dòng)的に推奨することで役立ちます。

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、データや洞察を要約、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。

A. LLMは、マーケティング、ソーシャルメディア、電子メール、カスタマーサポートのコンテンツを生成するために使用できます。これらは、データ、翻訳、コンテンツの要約から洞察を得るのに役立ちます。

A.ラグまたは検索された生成は、選択されたドキュメントから関連情報(bào)を抽出するフレームワークであり、LLMの力を活用してその文書に関連するクエリに答えることがよくあります。 LLMエージェントは、タスクを特定し、実行し、適切なアクションを?qū)g行するように設(shè)計(jì)されています。大規(guī)模な言語モデルの機(jī)能を追加します。

以上が10のLLMエージェントのビジネスのアプリケーションの詳細(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。