人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ #BetAIDay

2025/8/1 にLayerXで開催されたAIカンファレンス「Bet AI Day」における登壇資料です。

登壇者：Principal 名村 卓

Transcript

1. © LayerX Inc. ⼈に寄り添う AIエージェントと アーキテクチャ Principal 名村 卓 NAMURA, Suguru 7Bets on AI — Session 6
2. © LayerX Inc. Speaker Principal 受託開発経験を経て、2004年株式会社サイバーエー ジェントに入社し、新規事業立ち上げの開発を担当。 2016年に株式会社メルカリ入社。USのサービス開発を 経てCTOに就任。 2022年6月株式会社LayerXに入社し、イネーブルメント 担当として「テクノロジーを活用した全社の生産性に責任 を持つ」役割を担う。 名村 卓
3. © LayerX Inc. Agenda 1. なぜ⼈に寄り添うAIエージェント？ 2. AIエージェントの役割と能⼒ 3. 優秀なAIエージェントとは 4. AIエージェントに必要な要素 5. 必要な技術要素 6. 課題とこれから
4. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ ⼈に寄り添うエージェント
5. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ なぜ⼈に寄り添うエージェントなのか AIエージェント時代になり、無数のエージェントがこれから⽣み 出されていきます。 AIエージェントにとって⼤事なのは、タスクの本質を理解し、⾃ 分の分⾝のように動いてくれること。 そんな優秀なAIエージェントを作るための要素や戦略を、経験を 踏まえて紹介します。
6. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントによる変化
7. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Claude Code がもたらしたエンジニアリングへの変化 AIのための環境整備 まずエージェントに任せる 後で⼿を加える タスクの 並列化 共通ライブラリ より 実装ガイドライン
8. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントはコーディング以外もできるので、 Claude Code の衝撃は、今後あらゆる業界で起きていく この変化はあらゆる業界に起きる
9. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントと AIアシスタントの違い
10. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェント AIアシスタント 受動的 能動的 ユーザー⼊⼒が多く必要 最⼩のユーザー⼊⼒ ユーザーが 意思決定するための 情報を提供する ⾃律的に意思決定して ⾏動する 複雑なタスクを実⾏できる ユーザーのリクエストに 対応する
11. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントの 能⼒
12. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ ⾃律的な 意思決定 複雑なタスクを 計画を⽴てて実⾏する 与えられたツールの 使い⽅を理解し、 計画に組み込む LLMが学習した 広範囲の知識を 活⽤できる
13. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ 優秀なAIエージェントとは
14. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Claude Code の体験から、優秀なAIエージェントについて考える 空気を読む 情報検索 能⼒ トライ ＆ エラー 多様な知識 最⼩の Human In The Loop 正しい アクション
15. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Claude Code を元に、優秀なAIエージェントについて考える 空気を読む 情報検索 能⼒ トライ ＆ エラー 多様な知識 最⼩の Human In The Loop 正しい アクション 現時点の状況を理解し 適切なアクションを起こす
16. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントに 必要な要素
17. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ 空気を読む⼒は、以下の要素が求められる 空気を読む コンテキストの理解 役割の極⼩化 過去の⾏動履歴
18. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントは⾃律的に⾏動できるため、RAGのような検索シ ステムだけでなく、従来の全⽂検索なども有効 情報検索能⼒ 検索エンジン RAG
19. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ エージェントが⾃律的に動ける情報を与えることで、ユーザーの 判断を最⼩化する 最⼩の Human In The Loop ⼿順書 (SOP) 情報収集 ツール 過去の⾏動履歴
20. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ 実⾏した結果が正しいか、何が間違っているか検証ができること が重要 トライアンドエラー わかりやすい エラー情報 ⼿順書 (SOP) 過去の⾏動履歴
21. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ LLM⾃体持っている学習情報はかなり広範囲で便利だが、エー ジェントの役割に特化した情報も必要 多様な知識 マニュアル や ガイドライン ⼿順書 (SOP) 情報アクセスのため の ツール群
22. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ エージェントが実⾏するアクションは、精度がとても重要。精度 を⾼めるために、エージェントが勘違いしない情報が必要 正しいアクション マニュアル や ガイドライン ⼿順書 (SOP) わかりやすい ツールコール
23. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキスト (Context)
24. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキスト (Context) とは AIエージェントにとってコンテキスト(⽂脈)がとても⼤事 AIエージェントが意思決定するためのLLMは、コンテキストがす べてであり、コンテキストに何をいれるかで決まる
25. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキストの制約 サイズ上限がある コンテキストが ⼤きいと混乱する 時系列と共に 情報が増えていく
26. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキストに詰め込む情報は、できるだけ抑える 過去の⾏動履歴 ツールコールの結果 ⼿順書 マニュアル ガイドライン システムプロンプト セッション上の会話 全体の総量が ⼩さい程よい
27. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキストの質を上げる 意思決定に不要な 情報を削る 情報を圧縮する スコープを決めて 移譲する
28. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントの コンテキスト最適化に 必要な技術要素
29. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Agent Memory
30. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Agent Memory とは Agent がコンテキスト上に⼊れる情報を保持する記憶領域 過去の会話 ユーザーの情報 ツールコールの⼊⼒ と結果
31. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Agent Memory は多次元のスコープを持っている ユーザー 時間軸 タスクの⽬的や種類 短期記憶 ⻑期記憶 エピソード記憶 所属組織 役職
32. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Agent Memory に求められる要素 Semantic Retrieval 類似情報の抽出 Evaluation 記憶領域の評価 Compression 情報の圧縮 Privacy テキスト‧画像‧⾳声 などの保存
33. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ コンテキスト Context は Agent Memory から情報抽出して構成する 類似の会話 ユーザーの所属部署 ツールAの結果 前回の結果
34. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ 階層化した要約情報を使って上位から⽬的の情報を探し出す LLM検索アプローチの例 情報A 情報B 情報C 情報D 要約A 要約B 要約AB 要約CD 要約C 要約D
35. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Agent Memory に必要なストレージエンジン Vector Database Full text search Relational Database Multi-Modal Storage
36. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ Multi Agent
37. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ なぜマルチエージェント？ １つあたりのエージェントのコンテキストを抑えるために、それ ぞれのエージェントにコンテキストを分割して作業していく 実際の世界における分業と近い概念
38. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ エージェントごとにスコープが違う情報を持つことで 必要なタスクのコンテキストを分散し、 メインタスクのコンテキストを⼩さくする Leader Agent Sub Agent ナレッジ タスクの指⽰ サブエージェントへの 指⽰ ユーザー情報 過去の会話
39. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ マルチエージェントの概念 Leader Agent Sub Agent Sub Agent Sub Agent Sub Agent Sub Agent Shared Memory
40. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ   エージェント内のロジックに実装できる   エージェント側が定義を管理する必要がある   ツールコールのためのプロトコル   採⽤事例が多く、デファクト化しつつある   エージェント側が定義を考えなくて良い   エージェント間通信のためのプロトコル   まだ発展途上で、採⽤事例も少ない エージェント間のやり取りはどうするべきか A2A MCP ToolCall
41. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ ユーザーに近いコンテキスト情報 に⽐重を起き、⽬的の本質を理解 し、計画を組み⽴てる サブエージェントへ⽬的達成の ためのの指⽰を出す ⼈に寄り添うエージェントを実現するための Multi Agent Leader Agent 持っている能⼒に特化したコンテ キストに⽐重を起き、リーダー エージェントに対して必要最⼩限 の情報を返す 与えられたコンテキスト情報でタ スク指⽰を完遂する Sub Agent
42. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ AIエージェントが ⼈に寄り添うために ⼤事なこと
43. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ 「理解しやすい」「探しやすい」情報の整理 あいまいなタスク、⼈の知識や経験に頼るタスクの ⼿順書を作る AIエージェントに親しむ⽂化 名前、性格、アイコンを作る AIエージェントフレンドリーな情報の整理
44. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ まずは みんなでAIエージェントに 寄り添って⾏きましょう！
45. © LayerX Inc. 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ ありがとうございました