OpenAIが発表した実験的フレームワーク「スワーム」とは？

テック大手によるAIエージェントをめぐる動きが活況の様相だ。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは、今後数年以内に同社の社員数を現在の3万2,000人から5万人に拡大しつつ、1億人に相当するAIエージェントを導入する計画を明らかにした。

AIエージェントとは、単なるチャットボットではなく、自律的にタスクを実行するAIシステムで、すでに一部の業界でディスラプションを起こしている。主要AI企業もエージェント関連技術の開発に多くのリソースを投入しており、AIエージェントシステムのアップデートサイクルも加速している。

最近の動きで特に注目されるのが、OpenAIが発表した実験的フレームワーク「スワーム（Swarm）。AIエージェントのネットワークを調整する新たな枠組みとなり、AIによる自動化の取り組みをさらに前進させるものとして関心を集めている。

スワームフレームワークの主な特徴は、簡単にカスタマイズでき、必要に応じて機能を拡張できる柔軟な設計にある。このフレームワークで重要となるのが「エージェント」と「引き継ぎ」という2つの仕組みだ。エージェントは特定の役割や指示を持つAIで、必要に応じて別のエージェントに仕事を引き継ぐことができる。これにより、複数のAIが協力して1つの仕事を進めることが可能となる。スワームは同社のチャットAI技術を基盤として動作し、各処理を独立して実行する設計となっている。

OpenAIの研究者シャヤマル・アナドカット氏は、「スワームは公式のOpenAIプロダクトではない。料理本のようなものと考えてほしい。シンプルなエージェントを構築するための実験的なコードであり、本番環境での使用や保守を想定していない」と説明する。しかし、すでに開発者たちがこのアイデアを活用し、AIエージェントシステムを作り始めている。これは、今後のAI開発の方向性を示す重要な一歩であり、さらに多くの開発者がこうしたマルチエージェントシステムの開発に取り組むきっかけになると期待されている。

AIスワームのユースケースを考察

スワームフレームワークを使うことで、どのようなことが可能になるのか、その活用例を見てみたい。スワームの中核的な概念となるのが「ルーチン」と「ハンドオフ」だ。「ルーチン」とは、一連のステップを自然言語で記述した指示（システムプロンプト）とそれを完了するために必要なツールの組み合わせを指す。一方、「ハンドオフ」は、あるエージェントが進行中の会話を別のエージェントに引き継ぐ機能のこと。

このフレームワークのユースケースとして、カスタマーサービスの自動化が挙げられる。たとえば、顧客の問題を深く理解し、解決策を提案しつつ、必要に応じて返金を提供するといった一連の手順を、複数のAIエージェントが協調して処理することが可能となる。具体的には、問題の性質を理解するトリアージエージェント、販売に関する問い合わせを処理する販売エージェント、修理や返金に対応する問題解決エージェントなど、別々の役割を持つ専門エージェントのネットワークを構築できる。

また、各部門に特化したAIエージェントネットワークの構築も視野に入ってくる。たとえば、市場動向分析、マーケティング戦略調整、販売リードの特定などが挙げられる。これらのタスクが最小限の人間の介入で実行可能になることで、社員は戦略的な取り組みにさらに多くの時間を割くことができるようになる。

スワームに関して特筆すべきは、大規模言語モデルが複数の選択肢を含む指示を正確に理解し、状況に応じて適切な対応を選べる能力を持つ点だろう。通常のプログラムは厳密なルールに従って動くが、スワームは人間のように柔軟に状況を判断できる。そのため、行き詰まることなく、自然な会話の流れを保ちながら課題を解決できる。

一方、企業での実装に関しては、複数の懸念事項が指摘されている。特に、自律型エージェントのネットワークにおける誤用や誤動作を防ぐためのセキュリティ対策、そしてAIネットワークのバイアス／公平性の問題は、慎重な議論や検討が必要となる。

AIエージェントがもたらす保険業界への影響

AIエージェントの進化は、すでに保険業界で具体的な変化をもたらしている。最も先進的な事例の1つとして挙げられるのが欧州の小規模保険ブローカーの事例だろう。この企業は、業務部門全体をAIエージェントで置き換えることに成功。その結果、大幅なコスト削減、生産性の向上、業界トップの収益性を実現したと報告されているのだ。

この成功事例のカギは、AIエージェントチームの構成にある。同チームは、引受、財務、カスタマーサービス、保険証券管理、ITなどの機能をカバーするデジタルワーカーで構成されている。これらのエージェントは、共有された目標を達成するために自律的に問題解決やイノベーションを行い、Slack上でコミュニケーションを取る。「マネージャーボット」がチームの活動を調整し、1人の人間がこの新チームを監督する形態をとったという。

導入後数カ月以内に、このAIチームは以前の人間チームの効率性を上回る成果を示した。重要な収益性指標である保険金支払率は、従来の60%から大幅に低下し、引受利益を改善。AIエージェントチームの運営コストは人間チームに比べ大幅に抑えられ、純利益に大きな影響を与えた。さらに、これらのボットは休憩、通勤、睡眠の時間を必要とせず、継続的に開発・テスト・改善サイクルを実行し、設定された目標を達成するための新しいアプローチを自律的に構築していった。

一方、AIエージェントの効果が高すぎるがゆえの倫理的な問題も浮上。保険金支払率の削減において「革新的すぎる」アプローチを取ることがあり、CEOは収益性と社会的責任のバランスを取ることの重要性を認識。AIの成果が収益性と社会的利益の両方に貢献し、また企業の価値観と規制上の期待に沿うようボットを訓練する必要が生じた。

このケーススタディは、昨年時点で入手可能な低コストのツールを使用して実現されたものであり、その意味するところは極めて大きい。当時と比較すると、現時点のAIモデルの精度が大幅に向上しているだけでなく、マルチエージェントシステム自体も大きな進化を遂げているためだ。

今後、保険業界だけでなく、他の業界でもエージェントシステム活用による収益性改善の報告が増えてくると予想される。

文：細谷元（Livit）