Amazon QuickのAI設計をAWSが公開　業務自動化を4つの問いで整理

AWSのAIアシスタント「Amazon Quick」の開発チームが、AIエージェントの構成要素を整理する分類法を公式ブログで公開しました。

この分類法は、自動で作業を進めるAIエージェントを構築するための基本要素を整理したものです。社内でAIを使った自動化システムを開発・設計するエンジニアに関係する情報です。

Amazon Quickのエージェントは、質問に答えるだけでなく、会議の予定作成や調査、レポート作成などの作業も行います。

AWSはこれまでAmazon Quickの実践的な活用事例を広めてきました（AWS「Amazon Quick」の英国ユーザー会が年間まとめを公開）。今回は、Amazon Quickで使われているAIエージェントの設計思想が公表されました。

作業のきっかけから実行方法まで4つの問いで整理

AIエージェントによる作業を設計するとき、定期的な指示の追加と新しいエージェントの作成などが混同されることがあります。AWSは作業を4つの問いに分けて整理しました。

• いつ（When）・何を（What）：起動のきっかけと指示（トリガー）
• 誰が（Who）：指示を引き受ける主体（エージェント）
• どのように（How）：作業に使う機能（能力）

トリガーには、人がチャットで直接頼む操作があります。ほかに、決まった時間に動くスケジュール実行や、Slackでのメンションといった外部イベントもあります。別のエージェントから仕事を委ねられる場合もあります。

指示を受けるエージェントは、AIモデルそのものではありません。指示・能力・学習した記憶を持つ、継続的な行動主体として定義されます。同じ入力を受けても、指示や能力、蓄積された記憶の違いによって結果が変わることがあります。

ツール・スキル・ワークフローは判断の自由度が違う

エージェントが持つ能力（How）は、判断の自由度に応じて、主に次のように整理されます。このほか、サブエージェントも能力に含まれます。

• ツール（Tools）：メール送信やデータベース検索など、明確に定義された単一の操作
• スキル（Skills）：テンプレートや手順を含み、AIが状況に応じて判断する余地のあるガイドライン
• ワークフロー（Workflows）：承認手順など、処理の順序や分岐をコードで制御する手順

AWSは、AIモデルの性能が上がっても、組織内の知見を記録・共有するスキルや、処理の追跡と確実な連携を支えるワークフローには価値が残ると説明しています。ワークフローでも、各手順の中の判断はエージェントが行う場合があります。

運用のなかで、よく理解されたスキルがワークフローに固まる場合もあります。逆に、ワークフローが想定外のケースに繰り返し当たると、スキルに戻る場合もあります。

「Slackを監視して毎朝要約を送ってほしい」という要望は、通常、新しいエージェントを作る代わりに、既存のエージェントへの定期的な指示として扱えます。書式などを定めるスキルや、処理順序を固定するワークフローを組み合わせる方法もあります。

今後は運用基盤やバックグラウンド学習を解説

AWSは、この分類法を紹介した記事をシリーズの第1回としています。今後の記事では、エージェントを動かす運用基盤やバックグラウンド学習などを取り上げる予定です。