AIエージェント運用の必須知識、エヌビディアが提唱「データフライホイール」とは？

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AIエージェントの本格導入が進む一方で、その運用には精度向上の難しさやコスト増大といった現実的な課題が伴う。エヌビディアは、こうした課題を解決しながらエージェントを継続的に改善する仕組みとして「データフライホイール」を提唱している。本記事では、その仕組みとともに、最新導入事例から見える「次世代AI基盤」の姿を解説する。

これからのAIエージェント運用に欠かせない考え方とは？

（Photo/Shutterstock.com）

想像以上に難しい「AIエージェント運用」、その課題とは？

　AIの進化は新たな段階に差し掛かっている。注目が集まる「AIエージェント」は、デジタル従業員のように振る舞い、複雑なタスクを引き受け、人間を超えるスピードと精度で成果を出す。

　エヌビディア最大の AI カンファレンスであるGTCでは、Perplexityを用いたデモが披露された。提示されたのは「フードトラックのビジネスプランを作ってほしい」という単純な依頼であったが、エージェント型AIシステムは“数分で”レシピを調査し、財務モデルを構築、競合分析を行い、運営を設計して網羅性のある市場進出戦略を提示した。その裏では、複数の専門AIエージェントがオーケストレーターエージェントによって管理され、最終的な応答が生成されていたのである。

　人間であれば数日から数週間かかる作業をたった数分で完了させる力を持つことからも、AIエージェントの可能性を想像できるだろう。だが期待が膨らむ一方、AIエージェントの運用は想像以上に容易ではない。展開された瞬間からモデルはズレが生じ始め、顧客の嗜好や製品の仕様も変化し、新たな規制も登場するため、常に対応が求められる。

　さらに、利用範囲や複雑さが増すにつれ「運用コストが高騰していく」課題も多く指摘されている。導入がチーム全体に広がるにつれて作業負荷は指数関数的に増大し、当初はシンプルなクエリにすぎなかったものが、計画や推論、相互作用を重ねるエージェントのネットワークへと拡大し、運用コストを押し上げていくのである。

　では、どうすればエージェント型AIシステムを常に正確で効率的、かつコスト効率良く維持できるのか。以降では、そのヒントを最新動向やユースケースを交えて解説する。

この記事の続き＞＞

・AIエージェント運用のカギを握る「データフライホイール」とは？わかりやすく解説
・AIエージェントの「コスト爆発」問題を解決する方法
・AIを継続的に最適化し、「最高のパフォーマンス」を引き出す仕組みの作り方
・世界最大級の通信会社AT&T：エージェントの精度が最大40％向上
・シスコ：エラーが最大40％減少、応答速度が10倍向上