ポートフォリオを見るにはログインしてください ログイン

© 2025 Fortune Media IP Limited.

オリバー・フィーゲル（47歳）はミュンヘンの写真家で、最近、彼の職業における人工知能（AI）の影響を示す問題のある画像をドイツの週刊新聞で目にしました。その画像には、サッカーボールを追いかける少年が描かれていましたが、いくつかの不正確さが盛り込まれており、生成AIが伝統的な芸術を置き換えている様子が分かりました。顧客が減少している中、フィーゲルは写真家としての生計を立てることに苦労しており、今はキャリアの転換を考えており、自然派ワインバーをオープンする可能性を模索しています。 同様に、カール・ケルナー（64歳）は、ノンフィクションの科学テキストの翻訳者としてAIの影響で自らの職業が壊滅的な打撃を受けたと感じています。かつては順調だった彼の仕事は、AI駆動の翻訳ツールの登場によって急減しました。現在は農業コンサルタントとして働いているケルナーは、自分の職業的アイデンティティの喪失を嘆いていますが、残された翻訳タスクを効率化するためにテクノロジーを利用して適応しようとしています。 対照的に、AIを前向きに受け入れている労働者もいます。サリー州の自営業のGP、アレクサンダー・カルビーは、AI書記を使用することで効率が向上し、患者ケアにより多くの時間を割けるようになったと報告しています。ストックホルムの研究者ポール（44歳）は、文献の要約やブレインストーミングのためにChatGPTなどのAIツールを重視していますが、これらの技術が企業によって管理されることでユーザーのプライバシーが脅かされることを懸念しています。 イギリスの首相キア・スターマーはAIを経済に統合することを支持していますが、労働組合会議（TUC）は、潜在的な雇用喪失に直面しているクリエイティブ産業の労働者を保護するための緊急措置を求めています。フリーランスのイラストレーター、ジェニー・ターナー（33歳）は、AI画像生成ツールの台頭により、自身の受注した仕事の需要が急減したと感じており、この変化が彼女にキャリアの道を再考させています。彼女は、業界内の多くの人々の雇用の安定性を心配しています。

生成AIエージェントのビジネスプロセスへの統合は、組織がその潜在能力を活用し始めるにつれて急速に成長すると予想されています。テキスト、画像、音声、ビデオを解釈・生成できるマルチモーダルAIの進展により、これらの技術の応用は大幅に拡大する見込みです。この文章では、エージェンティックAIアーキテクチャとその実装について探ります。 生成AIエージェントは、近年の大型言語モデル（LLM）と自然言語処理（NLP）の進歩のおかげで、AIの風景を変革しました。Anthropic、Cohere、Amazonなどの企業が、人間に似たコンテンツをさまざまなモダリティで生成することに優れた高度な言語モデルを開発しており、ビジネスがAIを取り入れる方法を再構築しています。 これらのAIエージェントは多才で、クリエイティブライティング、コード生成、データ分析などのタスクを実行します。知的対話を行い、文脈に応じた応答を提供する能力が、ビジネスの問題解決、顧客サービス、および知識共有のアプローチを改善します。 生成AIエージェントの影響には、同期的および非同期的パターンを通じた人間の能力の拡張が含まれます。同期的編成では、監視エージェントが複数のエージェントの協力を調整し、情報やタスクを系統的に指揮することで、ビジネスが反復的なタスクを委任できるようになります。一方で、非同期的振付では、エージェントがイベント駆動型で独立に動作し、相互作用に基づいたワークフローを作成することで、顧客体験を向上させ、満足度や忠誠心を高めます。 エージェンティックAIアーキテクチャは、プロセス自動化における重要な進化を表しており、ビジネスが最小限の人間の関与で複雑な問題に取り組むことを可能にします。これは、目標指向の行動と適応性を示す複数のAIエージェントが連携して機能することを利用します。従来の単一エージェントシステム（例：Alexa）とは異なり、マルチエージェントシステムはさまざまな領域でより複雑なタスクを容易にします。 例えば、旅行予約のシナリオでは、旅行プランニングエージェントがユーザーと対話して旅行の重要な詳細を収集し、その後、フライトやホテル予約のための専門エージェントと調整します。各エージェントは特定のタスクを処理しつつ、一貫した結果を確保することで価値を追加します。 この議論では、監視エージェントがワークフローを監督する同期的な編成と、エージェントがイベントに基づいて自律的に行動する非同期的な振付を対比しています。後者は動的で柔軟な環境を生み出しますが、ワークフローの追跡に複雑さをもたらす可能性があります。 コントロールと柔軟性のバランスを取るために、記事ではエージェントブローカーパターンを紹介し、メッセージ配信の中央ハブとして機能して、編成とイベント駆動型システムの要素を結びつけています。このハイブリッドモデルは、既存のワークフローを変更することなく新しいエージェントを簡単に統合することを可能にします。 Amazon BedrockのコンバースAPIを使用することで、このアーキテクチャはメッセージを動的にルーティングし、AWSサービスを利用してメッセージ処理を行うことができます。エージェントブローカーパターンにより、新しいエージェントを簡単に追加でき、ダウンタイムなく変化するニーズに迅速に適応できます。 この記事は、監視パターンがこのアーキテクチャを強化する方法についても概説しており、文脈意識が重要な複雑で状態を持つ対話を管理する役割を果たします。この組み合わせにより、進化する要件に適応できる洗練されたワークフローが可能になります。 結論として、エージェンティックAIアーキテクチャは、自動化されたAIシステムにおける重要な進展であり、柔軟性と生成AIの力を融合させて、スケーラブルでインテリジェントなプロセスを生み出しています。エージェントブローカーパターンと監視パターンは、動的なルーティングと文脈意識を持つマルチステップ対話を強化します。ビジネスはこれらの進展を活用して、より大きな運用効率と革新を促進できます。 要約として、組織はAmazon Bedrockを探求し、エージェントブローカーシステムをプロトタイプし、関連するユースケースを特定し、AIの進展について情報を更新し、コミュニティで協力し、チームのトレーニングに投資して、AI駆動の自動化を最大限に活用することを奨励しています。 **著者:** Aaron Sempf と Joshua Toth、両者はビジネスソリューションにおける先進技術の統合に関する専門家であり、組織の成長のための生成AIアーキテクチャの開発についての見解を提供します。

デジタル資産セクターは、他の多くの業界と同様に、生成AI（GenAI）の影響を受けて変革の過程にあります。ブロックチェーンと人工知能の融合は、私たちの時代における最も画期的な二つの技術を代表し、組織の運営を根本的に変えています。企業がGenAIを受け入れるにつれて、プライバシー、セキュリティ、知的財産保護に関する課題に直面し、法的な問題を避けながらAIの可能性を活用するためには慎重なナビゲーションが必要です。 分散型AI（deAI）の台頭は、この状況をさらに複雑にし、ブロックチェーンとAIを融合させながら、拡大するAIエコシステム内での新たなガバナンスのニーズをもたらしています。deAIは、AI暗号トークンを利用して取引を促進し、予測モデリングのようなサービスを可能にし、ユーザーの参加を通じてガバナンスを強化します。 deAIは、OpenAIのChatGPTのような中央集権的なGenAIプラットフォームに対して明確な利点を提供します。そのブロックチェーンの基盤は透明性と分散型の管理を保証し、中央権力の乱用リスクを軽減します。さらに、開発者、ユーザー、AIエージェント間のコラボレーションを促進することで、包括性を推進します。注目すべきプロジェクトには、オープンソースのAI研究機関であるSingularityNETや、自律的AIエージェントのマーケットプレイスであるFetch

OpenAIとGoogleは、AIの著作権で保護された素材に対するトレーニングを「公正使用」として分類するよう、米国政府に積極的に働きかけており、これらの努力を国家安全保障にとって重要であり、中国のような競争相手に対抗するための手段として位置づけています。彼らがホワイトハウス科学技術政策局に提出した最近の政策提案では、著作権コンテンツに対するAIトレーニングを制限することは、技術革新を妨げ、ひいては国家安全保障にも影響を与える可能性があると主張しています。OpenAIのCEOサム・アルトマンは、現在の時代を「インテリジェンス時代」と呼び、米国のAIの進展が国家の繁栄と民主的価値に不可欠であると強調しています。 Googleも同様の意見を表明しており、既存の著作権法が過度に厳しいと批判し、アメリカの革新にはより明確な公正使用の許可が必要であると提案しています。両社は、効率的にAIシステムをトレーニングできない場合、中国に技術的なリーダーシップを譲る可能性があることを警告しています。 Metaに関する最近の論争は、公正使用を拡大するリスクを示しています。Metaが著作権で保護されたテキストを許可なくモデルのトレーニングに使用したとされ、著者から訴訟が起こされ、これらの行為を海賊行為として非難されています。フランスの出版社も、Metaに対しAIトレーニングの実践における体系的な著作権侵害に関する法的挑戦を行っており、無規制の創作物の使用に対する世界的な反発が高まっていることを反映しています。 AIモデルがパターンから学習するという主張にもかかわらず、批判者はこれらのモデルが依然として元の素材の重要な側面を再現しており、公正使用の主張を損なうと主張しています。専門家は、AI企業はコンテンツの使用について許可を求めるか、クリエイターに対して補償を行うべきだと考えています。AI企業に対する継続的な訴訟は、単なるデータ圧縮ではなく、真の知性をAIに求める業界の変化を促す可能性があります。 議論の中心には、公正使用の原則があり、これは著作権で保護された素材の限られた変革的使用を許可します。しかし、最近の裁判所の判決は、AIによって生成された出力が元の作品を実際に変革するのか、確立された市場を混乱させるのかを疑問視しています。公正使用のみに依存することは、法的挑戦が増加する中で、AI企業にとってリスクを伴います。 OpenAIとGoogleの国家安全保障に関する主張は、地政学的脅威の名の下に知的財産保護を弱体化させる可能性のある規制の抜け穴についての懸念を引き起こします。バランスの取れたアプローチを確保するためには、明確な連邦公正使用基準の確立、透明なライセンス契約の実施、AIトレーニングのための規制された例外の創設が推奨されます。この提案された枠組みは、イノベーションを促進し、クリエイターの権利を保護し、倫理的なAI開発を確保することを目指しており、グローバルな競争力と公平性にとって重要です。

彼らのコミットメントを促すものは何か？ブロックチェーンにおける社会的アイデンティティとコミュニティ開発 暗号通貨技術は、数百万のユーザーからなる広大なネットワークを生成しました。暗号環境の特筆すべき特徴は、特定のプロジェクトを中心に形成されるダイナミックなコミュニティの発展であり、支持者たちはインタラクティブなデジタルプラットフォーム上に集まり、強い集合的アイデンティティを示します。仮名性や「信頼不要」の特性にもかかわらず、暗号は驚くほど堅固な社会的つながりを形成するツールとして浮上しています。しかし、対面での交流がほとんどない分散した仮名性のある暗号環境で、社会的絆の形成に影響を及ぼす要素は、今までほとんど検討されていませんでした。 本研究では、ミックスドメソッドアプローチを用いて、暗号空間におけるコミュニティ開発に寄与する要因を調査します。第一段階として、これらのコミュニティにおけるグループ形成に影響を及ぼす可能性のある要素を探るために、26件の半構造化質的インタビューを実施します。第二段階では、インタビューから得られた洞察に基づいて定量的調査を設計し、特定された要因がコミュニティ形成に与える影響を評価するために、111名の暗号通貨ユーザーを対象とします。グループ形成は、個人が自分の自己概念を所属している社会グループと統合する傾向を測定するアイデンティティ融合スケールを用いて定義されます。 調査結果は、社会的報酬、ポジティブな未来への期待、および参加者の投資レベルが、暗号コミュニティとのアイデンティティ融合を有意に予測することを示しています。この研究は、仮名性のある暗号環境における社会的絆のダイナミクスの理解を深めるものです。