AI Agent Builderを使用する際の要件を教えてください。

AIモデル: AI Agent Builderを使用するには、 Azure OpenAI または Amazon Bedrock の大規模言語モデルをプロビジョニングする必要があります。データソース（オプション）: ナレッジベースとしては、Azure BlobストレージまたはAWS Kendraを推奨します。 OutSystemsプラットフォーム

生成AIエージェントでアプリを変革

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The future of AI-driven software development:
Featuring a perspective from Forrester

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生成AIエージェントを数か月ではなく数分でアプリに実装

LLM、RAG（検索拡張生成）、独自のナレッジソースをOutSystemsアプリにシームレスに組み込み、活用することができます。特殊なAIスキルは不要です。

AI実装のセキュアな実行、監視、から正確性の確保まで

モデル、独自データ、エージェントへのアクセスを制御することで、生成AIを安全に拡張できます。AIモデルのパフォーマンスを監視し、結果の正確性や信頼性を確保できます。

AIソリューションの開発・デプロイを拡張、標準化

様々なAIモデルやナレッジソースを1つのプラットフォームに集約し、生成AIアプリを作成できます。これにより、開発プロセスの簡素化と拡張性の向上を実現します。

生成AIによるビジネスイノベーションを推進

チケットの削減、問い合わせ内容の記録、プライベートGPTの実装などにアプリで対応し、業務を刷新することが可能です。業務効率や顧客満足度が高まるほか、パーソナライゼーションの強化にもつながります。

コールセンターの最適化

コールセンターチームが高度な対応に時間をかけられるようになります。AI Agent Builderを使用すると、一般的な問い合わせにAIですばやく回答でき、正確性と応答率も向上します。

eコマースの翻訳

AI支援翻訳を利用すると、製品説明を世界中に伝えることができます。人手に頼ることなく、ユーザーごとに母国語での伝達が可能になります。

収益インテリジェンス

適切な質問によって顧客の行動や嗜好を把握し、その情報を利用してパーソナライズされた提案を行うことができます。AIを使用すると、常に適切な製品を適切なタイミングで適切なユーザーに提案できるようになります。

情報検索

知識をひけらかす人は好かれませんが、すぐに答えがほしいときは頼りになるものです。AIを活用することで、ユーザーが情報源を手作業で検索する代わりに、自然言語を使用して質問への回答を得られるよう支援することができます。

バーチャルアシスタント

AlexaやSiriが不要になります。AI Agent Builderで作成したバーチャルアシスタントは、フィールドサービス、カスタマーケア、技術サポート、マーケティング、調達、法務、ソフトウェアエンジニアリングなど、ほぼあらゆるタスクを実行できます。

従業員エクスペリエンス

従業員の希望に沿った専門的な能力開発を簡単に提供できるようになります。AI Agent BuilderのAI支援機能を使用すると、各自のスキル、能力、目標に見合った能力開発・キャリアアップ計画を作成できます。

よくある質問

生成AIは、既存データから学習したパターンに基づいて、独自コンテンツを生成したり、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成するなどして、業務効率の向上を図るテクノロジーです。

AIと生成AIの違いについて詳しくは、

こちらのページで取り上げています。

LLMは、人間らしいテキストを理解・生成できるように設計された高度なAIシステムです。大量のテキストデータ、学習パターン、言語構造でトレーニングすることで、幅広いトピックの記述コンテンツの理解・生成を効果的に行えるようになります。

AIエージェントは、人間の操作なしでタスクを実行する自律的なコンピュータプログラムです。単独で処理を行ったり、他者と自然言語やその他の方法でやりとりしたりすることができます。たとえば、カスタマーサービスAIエージェントは、サポートチケットの分類や優先順位付けを自動で行うことができます。

RAGは、検索メカニズムを使用し、大量のデータセットから関連する情報を取得して生成プロセスに取り込んだうえで、コンテキストに沿った高品質なテキスト出力を生成する高度なAI技術です。

AI Agent Builderは、LLMやRAGと独自データを組み合わせ、AIエージェントで利用できるようにします。AIエージェントは、LLMを活用して自然言語でプロンプトや応答を行い、RAGで出力を最適化し、アプリとシームレスに連携します。

AIモデル: AI Agent Builderを使用するには、Azure OpenAIまたはAmazon Bedrockの大規模言語モデルをプロビジョニングする必要があります。
データソース（オプション）: ナレッジベースとしては、Azure BlobストレージまたはAWS Kendraを推奨します。
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