最近？のAI・LLMあれこれ

どうも、今年度はLLMの活用に本腰を入れて取り組みたいと考えているTです。
LLMって色々な使い道が考えられていますよね。早くから出ていたのはチャットAI。Q&Aデータベースを元に自動回答してくれる便利だけどちょっと間違えるやつ、的な。最近は画像認識もどんどん強化されているので、画像解析系にも使われているようです。ドラレコの映像に自動で説明文をつける、とか。

そんなLLMについて、自分の情報整理がてら、最近見たニュースとかからちょっとだけ動向を紹介したいと思います。

まず1つ目は「AIエージェント」について。
今年は「AIエージェント元年」と言われ、少し発展した形でのLLM利用が進んでいるようです。
「AIエージェントってなんやねん？」という話ですが、抽象的なタスクを自律的に達成するAIのことを指すようです。従来だと人間が個別にタスクを細分化して、それぞれをAIに指示してやらせていたところを、AI自身がタスクの細分化と実行まで行ってくれる、と。人間がやることは、AIが触れる環境の用意と、最初に抽象的な指示を与えるだけ、という感じです。
割と昔から「AutoGPT」とかがAIエージェントの走りとしてありましたが、いよいよ商業サービス化が進んできた、ということですね。

2つ目、AIのインタフェースについて。
「MCP」と「A2A」という2つのプロトコルが出てきました。先ほど紹介したAIエージェントの下支えになる重要なところです。
MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIが外部データやサービスにアクセスする際の共通インタフェースを定めています。従来だとChatGPTと自社サービスを連携させるには仲介機能を追加開発する必要があり、しかも他のAIに乗り換えようと思ったら、連係機能の作り直しが必要な状況でした。それが今後はMCPに則って開発することで、対応したAIは共通的に切り替えて利用が可能になる、ということです。
開発や保守がやりやすくなり、AIの利用はどんどん加速していきそうですね。

A2Aは「Agent to Agent」の略で、AIエージェント同士が相互連携する際に使用するプロトコルです。AIも万能ではないので専門性を高めていった方が高品質な結果を出せます。そうした役割分担をするために、例えば旅行の計画を立てる際、旅行AIがプランを検討すると同時にホテルAIが近場の最適なホテルを提案する、などAI同士が連携を取れる方がいろいろ便利になるわけです。

まとめると、データや既存サービスとAIを繋ぐためのMCPが出てきて、さらにAI同士を繋ぐためのA2Aでが出てきて、今年はいよいよ賢いAIエージェントが使われ始めそうですよ、ということです。

発展が速すぎて全然追いつけなさそうな業界ですが、ちょっとでも情報を追って、より良いサービス開発に繋げていけたらよいな、と思います。
ということで今回はこの辺で。

(ぼちぼちちゃんとローカルRAGを動かしたいT)

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