AIエージェント開発競争の背景
大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩に伴い、かつてはRAG（Retrieval Augmented Generation）が主流でした。
しかし最近では、LLMの知能が飛躍的に向上したことを受け、AIエージェントの開発が大きな注目を集めています。
コンピュータ操作の自動化とその可能性
実は、パソコンやスマートフォンの操作はすべて内部でコマンドに変換されています。
したがって、AIが正確なコマンドを生成できれば、ありとあらゆる操作を自動化することが可能です。
これにより、人間が行ってきた多くのデスクワークを大幅に効率化できると期待されています。
エージェントの複数連携による複雑タスクの解決
一方、依頼されるタスクが大規模・複雑になると、単一のAIエージェントだけでは全プロセスをカバーしきれない場面が増えてきます。
そこで注目されているのが、複数のAIエージェントを役割分担させ、必要に応じて相互にコミュニケーションさせる手法です。
事例：大規模システム開発の自動化
たとえば、大規模なシステム開発を自動化する場合を考えてみます。
- PM（プロジェクト管理）担当エージェント
- 要件定義～基本設計担当エージェント
- 詳細設計～プログラミング担当エージェント
- テスト担当エージェント
このように複数のエージェントが連携し、それぞれの専門領域に対応することで、人間の介入を最小限に抑えながらプロジェクトを完遂することができます。
当社の取り組み：デスクワーク・肉体労働の全自動化
当社はまず、AI開発やシステム開発に特化した“AIマルチエージェント”の研究開発を進めています。
これはデスクワークの自動化を主眼に置いた取り組みですが、いずれは肉体労働の自動化にも対応する計画です。
具体的には、ロボットアームを制御するAIエージェントの開発にも着手し、現場での作業を無人化・省人化する技術を目指しています。
