AIエージェントの「専門化」が変革の鍵、エヌビディア流「特化型AI」の極意
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企業のAI導入が加速する中、多くの組織が直面している課題がある。汎用的なAIツールを導入したものの、期待した成果を得られずにいるのだ。問題の根源は、AIが「万能ではない」という現実にある。業務の専門性や企業固有のニーズに対応するには、目的に特化したAIエージェントの構築が不可欠だ。では、どのようにして企業は自社のミッションに最適化されたAIエージェントを実現できるのだろうか。
（Photo：Shutterstock）
汎用AIの限界を突破する「特化型エージェント」の必要性
現在のAI産業周辺は100兆ドル規模に達し、製造業からヘルスケア、金融まで、あらゆる産業でAIエージェントの活用が本格化している。しかし、多くの企業が直面しているのは、汎用的なAIモデルだけでは複雑な業務要件を満たせないという現実だ。
この課題について、エヌビディアは「AIは単一のモデルで解決できる問題ではなく、システム化された複数のモデルの組み合わせが必要」との指針を示している。実際、AIエージェントが1つのタスクを実行する際に呼び出されるLLM（大規模言語モデル）の回数は、約1年前の1～10回程度だったが、現在では約100回まで増加している。
この現象の背景には、AIエージェントが複雑な業務を実行する過程で、計画立案、情報検索、データ生成、評価といった多段階のプロセスを経る必要があることがある。各段階で異なる専門性を持つモデルが協働することで、初めて実用的な成果を生み出せるのだ。
この課題について、エヌビディアは「AIは単一のモデルで解決できる問題ではなく、システム化された複数のモデルの組み合わせが必要」との指針を示している。実際、AIエージェントが1つのタスクを実行する際に呼び出されるLLM（大規模言語モデル）の回数は、約1年前の1～10回程度だったが、現在では約100回まで増加している。
この現象の背景には、AIエージェントが複雑な業務を実行する過程で、計画立案、情報検索、データ生成、評価といった多段階のプロセスを経る必要があることがある。各段階で異なる専門性を持つモデルが協働することで、初めて実用的な成果を生み出せるのだ。
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