エージェント型 AI とは？

エージェント型 AI とは何で、どのように使われていますか？

エージェント型 AI は、単に情報を処理したりコンテンツを生成したりするだけではありません。直接のコマンドにのみ応答する従来の AI システムとは異なり、エージェント型 AI はタスクの遂行方法において一定の自律性を持っています。

主な特徴

• 自律的に行動します：人による常時監視を必要とせずに、独立してタスクを開始、実行します。
• 推論し、意思決定を行います：状況分析、戦略立案、目標や状況の理解に基づいて選択を行います。
• 適応し、学習します：相互作用、フィードバック、環境の変化から学び、行動を調整し、時間とともに改善します。
• 目標志向です：具体的な目標を達成し、複雑な問題を小さなステップに分割し、解決に向けて取り組みます。
• その環境と相互作用する： センサー、データベース、ユーザー入力など、さまざまなソースからのデータを認識し、その環境内で行動します。

エージェント型 AI は、次のようなサイクルに従います。

1.  認知：環境からデータを収集します。

2.  推論：データを処理して状況や潜在的な行動を理解します。

3.  行動：行動方針を決定し、実行します

4.  学習：結果を評価し、将来の意思決定のために知識を更新します。

エージェント型 AI の活用事例

エージェント型 AI は数多くのアプリケーションに使用されており、市場では幅広い潜在的なユースケースが想定されています。さまざまな業界におけるエージェント型 AI の使用例としては、次のようなものがあります。

• 自動運転車：周囲の状況認識、運転の意思決定、経験からの学習
• スマートアシスタント：スケジュールの管理、スマートホームの制御、ユーザーの好みに基づくタスクの実行
• カスタマーサービス：複雑な問い合わせの理解、情報へのアクセス、返金の処理などのアクションの実行
• コードの記述：ソフトウェアの記述、テスト、デバッグを自律的に計画
• サプライチェーンマネジメント：在庫の最適化、需要の予測、配送ルートの自律的な調整
• ヘルスケア：診断、治療方針の提案、患者ケアの管理を支援
• 金融取引：市場データの分析、取引の自律的な実行
• サイバーセキュリティシステム：脅威検知、ネットワーク活動の分析、侵害への自動対応

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さらに詳しく

エージェント型 AI は生成型 AI とのど違いは？

生成型 AI は、プロンプトに基づいて新しいコンテンツ（テキスト、イメージなど）の作成に優れていますが、エージェント型 AI は、目標を達成するための意思決定と行動の実行に重点を置いています。エージェント型 AI は推論と計画を使用しますが、生成型 AI は主にコンテンツ作成のためのパターン認識に重点を置いています。

エージェント型 AI がクラウドセキュリティの将来にとって重要な理由

エージェント型 AI は、複雑なタスクの自動化、効率の向上、イノベーションの推進を可能にする、よりインテリジェントで独立した AI システム実現に向けた重要な一歩です。多くのクラウドセキュリティプログラムは、すでにスクリプト、SOAR プラットフォーム、ポリシーエンジンによる自動化に依存しています。しかし、これらのシステムは、あらかじめ定義されたロジックに基づいて動作します。固定のプレイブックやワークフローを実行するため、新しい脅威や動的なクラウドインフラストラクチャの変化に直面すると、多くの場合、機能しなくなります。

一方、エージェント型 AI は、次のような可能性を秘めた、適応性が高く目標指向の自動化を実現します。

• 1. 状況認識に基づいて戦術を調整し、脅威をリアルタイムで検知して対応します。
• 2. 手作業による介入を必要とせずに、環境の変化に応じてクラウドセキュリティポリシーを適用します。
• 3. インシデントを分類し、組織のリスク許容度に応じた対応策を推奨または実行します。

エージェント型AIは、単なるアラート表示やアクションの推奨にとどまらない、行動するAIという画期的な進化です。CISOにとっては、脅威の封じ込めまでの時間を短縮し、攻撃の滞留時間を削減し、運用レジリエンスを向上させることを意味します。セキュリティアーキテクトにとっては、複雑さが増しても比例した人員を増やすことなくスケール可能なプログラムを構築できることを意味します。

クラウドセキュリティでの活用事例

AgentiAI はもはや単なる概念ではありません。サイバーセキュリティベンダーは、このテクノロジーを活用するソリューションを急速に開発しています。

• 自律的な脅威対応：横移動や認証情報の不正使用を検知し、資産を自動的に隔離、悪意のあるトラフィックをブロック、セッションをリアルタイムで強制終了
• 継続的なポリシーの実施：クラウドの構成を監視し、人間の確認を必要とせずに、ドリフトやリスクを即座に修正
• トリアージとアラート削減：数千のセキュリティシグナルを分類し、リスクが最も高い問題を優先し、後悔の少ない項目に対して最初の対応措置を講じます
• 適応型防御：過去のインシデントから学習し、新たな攻撃手法から防御するために、制御をプロアクティブにシフトします

これらの機能は、AI を活用して効率を改善し、インシデント対応を加速する、自律型セキュリティオペレーションセンター （SOC） のビジョンにとって重要な要素です。

クラウド運用とセキュリティにおける戦略的価値

この分野が成熟するにつれ、CISO やアーキテクトは、エージェント型 AI をクラウドセキュリティプログラムに統合する方法を積極的に検討する必要があります。人間の対応時間への依存度を低減することで、エージェント型 AI はリスク管理のための直接的な手段となります。

固定されたルールや静的なインフラストラクチャを中心に構築する代わりに、クラウドセキュリティチームは、デフォルトで応答性、拡張性、インテリジェント性に優れたセキュリティシステムを設計することができます。エージェント型 AI は、ポリシーを一貫して実施し、クラウドの脅威が拡大する前に封じ込めるのに役立ちます。さらに、攻撃中の運用の中断を最小限に抑えるという追加のメリットもあります。

また、人材とカバー範囲のギャップを埋めるのにも役立ちます。熟練したセキュリティ専門家が不足している場合、エージェント型 AI は日常的な意思決定を代行し、人間の専門家が戦略やより高度な問題に集中できるようにします。

最後に

エージェント型 AI は、セキュリティチームを置き換えるものではありません。セキュリティチームがクラウドのスピードで業務を行うことを可能にするものです。タスクの実行だけでなく、その背後にある推論も自動化することで、エージェント型 AI はクラウドセキュリティを、事後対応型の手動から、適応型で自律的なものへと変革します。

先見の明のある CISO やセキュリティアーキテクトの皆様は、この画期的なテクノロジーが、回復力を強化し、対応時間を短縮し、クラウドセキュリティプログラムを設計段階からよりスマートにする方法を、今こそ検討すべき時です。

よくある質問

エージェント型 AI の詳細解説を締めくくるにあたり、よくある質問に対する回答を参考情報としてご提供いたします。