「エージェント型」レベニューソフトウェアが実際に意味すること

「エージェント型」は、ベンダーが自社のAIを「自動化された」よりも高性能に聞こえさせたいときに手を伸ばす言葉になってしまいました。それはチャットボットからスケジュールされたジョブまで、あらゆるものに適用されます。もしあなたが本物の購買判断を下そうとしているなら、これは高くつきます。目の前にあるのが本当に自律的に動作できるソフトウェアなのか、それとも言語モデルをホチキス留めしただけのマクロなのかを見分けにくくするからです。

そこで、デモの場に持ち込める実用的な定義を示します。

ゴール指向対ステップ指向

この言葉を理解する最もクリーンな方法は、従来の自動化と対比することです。

自動化はステップ指向です。あなたがステップを定義します。もし案件がステージ4に到達したら、このメールを送り、このタスクを作成する、というように。システムはあなたが指定した通りに正確に動作します。そのステップの背後にある目標が何かをまったく理解しておらず、現実がスクリプトと一致しないときに適応できません。

エージェント型のソフトウェアはゴール指向です。あなたは「この更新を軌道に乗せ続ける」「このインバウンドリードをクオリファイする」「停滞した案件を前進させる」といった目標を与え、システムはあなたが設定したガードレールの中で、そこに到達するためにどのアクションを取るかを決定します。それは情報を収集し、状況について推論し、選択肢から選び、行動し、何が起きたかを観察し、調整することができます。

エージェントの特徴はループです。知覚し、推論し、行動し、観察し、繰り返す。マクロは一度実行されて止まります。エージェントは成果を追い求め、その途中で軌道修正します。これは、AIネイティブ対AIボルトオンで説明したのと同じ転換です。エージェント的な振る舞いは、システムが要求に応じてテキストを生成するだけでなく、広く見渡し、行動できて初めて可能になります。

エージェントに必要な4つのこと

レベニューソフトウェアがパンフレット上ではなく実際にエージェント型であるためには、4つの能力が同時に存在していなければなりません。

複数のソースにまたがる知覚。エージェントは世界の現在の状態を読み取れなければなりません。案件データ、活動、プロダクト利用状況、外部シグナルなど、目の前の1つのレコードだけではありません。広範な知覚なしには、それは当て推量にすぎません。

推論と計画。それは目標をステップに分解し、固定された分岐を実行するのではなく、コンテキストに基づいてその中から選択しなければなりません。「この案件はセキュリティレビューの後に静かになり、チャンピオンがちょうど役割を変えたので、次のステップは新しいステークホルダーを見つけることだ」というのは推論です。ルールはその文章を生み出すことができません。

実際の効果を伴う行動。それは物事を実行できなければなりません。レコードの更新、プレイのトリガー、コミュニケーションの作成とルーティング、それらすべてをガバナンスのもとで行います。提案しかできないなら、それはコパイロットです。

フィードバックと適応。それは自分の行動が生み出した結果を観察し、方向を変えます。アウトリーチに何の反応もなければ、本物のエージェントは同じことを再送するのではなく、別のことを試みます。

どれか1つでも欠ければ、それはエージェントではありません。美しく推論するが行動できない。それはコパイロットです。行動するが広く見渡せない。それは自動化です。見渡して行動するが決して適応しない。それはより良い入力を持ったスクリプトです。

コパイロットとオートパイロットの間

「エージェント型」を、イエスかノーかではなく、自律性のスペクトラムの上に置くと理解しやすくなります。

コパイロットは、人間の隣でターンごとに動作します。あなたが尋ね、彼らが答え、あなたが決める。有用ではありますが、人間が依然としてすべてのステップを運転しています。エージェントは、あなたが設定した制限の中で、定義されたポイントで確認を取りながら、あるタスクをエンドツーエンドで所有します。それらはリサーチ、ドラフト作成、シーケンシング、更新といった接続作業を行い、判断が必要な場面をエスカレーションします。オートパイロットは、最小限の監督のもとで作業全体のカテゴリーを実行し、例外を表面化させます。

今日の実際のレベニューAIのほとんどはエージェントの帯域にあり、それは正しい場所です。数字に影響する意思決定において、監督のない完全な自律性は安全でも望ましくもありません。健全な道筋は、コパイロットからオートパイロットへの成熟曲線に沿った、段階的で獲得された移行であり、最後まで一気に飛ぼうとするのではなく、それを軸に計画する価値があります。

ある火曜日の姿

リードクオリフィケーションを例に取りましょう。非エージェント型のシステムは、固定ルールでインバウンドリードをルーティングし、おそらくスコアを付けます。エージェント型のシステムは、優秀なSDRのように振る舞います。それは複数のソースからリードをエンリッチします。あなたのICPとすでにパイプラインにあるものに対するフィットについて推論します。そのリードを追う価値があると判断し、何か具体的なことに言及する最初のタッチをドラフトします。短いブリーフィングとともに適切なレップにリードをルーティングするか、あるいは初期シーケンスを自ら実行します。そして反応を見張り、フォローアップを適応させ、会話が実質的な段階に入ったら人間に引き渡します。

これらのステップの一つひとつが小さな決定であり、エージェントはルール47を実行するためではなく、リードをクオリファイし前進させるために、それぞれを実行します。これが、レップが販売に専念できるように雑務を自動化するの実践的な姿です。エージェントが接続作業を吸収し、人間は判断を担い続けます。

その主張をどう検証するか

デモでは、エージェントが台本のない何かに対処するのを見せてもらいましょう。途中で変数を変えてください。買い手が沈黙する、新しいステークホルダーが現れる、データが不完全である、など。エージェントを装ったルールベースの自動化は、壊れるか、明らかに間違ったことをするかのどちらかになります。本物のエージェントはその変化について推論し、適応し、自分が何をしたか、なぜそうしたかを説明できます。もし推論を示せない、あるいはハッピーパスから外れられないなら、「エージェント型」は箱に貼られたラベルにすぎません。

主なポイント

• エージェント型とは、あなたが目標を渡し、システムがあなたの設定したガードレールの中でステップを組み立てることを意味する。
• それには知覚、推論、行動、適応がすべて揃っている必要がある。1つでも欠ければ、自動化かコパイロットに逆戻りする。
• エージェントはコパイロットとオートパイロットの間に位置する。その中間帯こそ、今のレベニューAIがいるべき場所である。
• 唯一重要なテストは台本のない振る舞いである。デモで台本を壊してみて、その様子を見る。

正確に使えば、「エージェント型」は本当に新しい何か、つまりあなたの指示を実行するだけでなく、レベニューの成果に向かって働くソフトウェアを表します。それをボルトオンではなくオーケストレーションレイヤーに組み込んだ姿を見たいなら、Revnewoはそのアプローチの一例です。