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市場調査レポート
商品コード
1750750
エージェント型AIに対するアナリストの見解Analyst Perspective on Agentic AI |
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| エージェント型AIに対するアナリストの見解 |
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出版日: 2025年05月14日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 14 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
2025年～2027年に期待されること
人工知能（AI）は何十年も前から存在し、コンタクトセンター業界も何年も前からAIを活用してきましたが、最近のAIの進歩は急速に加速しています。2024年後半には、次のレベルのGenAI（エージェント型AI、自律型AIとも呼ばれる）に対する業界の期待が高まりました。エージェント型AIは、他のデジタルエージェント、ボット、ロボット、人間と協調して、組織の内外を問わず、無数のアプリケーションにおいて、リアルタイムに適応しながら、データサイロを横断して複雑なプロセスをオーケストレーションするための接着剤として機能することができます。
エージェント型AIの前身は、有能ではありましたが、主にルールベースのワークフローに制約されており、主体的に意思決定したり、タスクを実行したり、ワークフローを作成したりするような自立的な行動は取りませんでした。LLMが追加される前、私たちはセルフサービスをより人間に近い品質と能力にするためにできることをしました。LLMの成熟と利用が進むにつれて、人間の介入をほとんど必要とせず、自律的に行動できるデジタル・ワークフォースへと向かっています。LLMは、ユーザーのミッションやビジョン、問題や状況に関するコンテキストを入力することで、ユーザーの代わりに情報を収集し、分析し、計画し、意思決定し、行動することができます。
では、エージェント型AIとは何か、GenAIやChatGPTなどとどう違うのか。この見識は、エージェント型AIに関するアナリストの視点であり、2025年～2027年のタイムフレームを通じて企業やソリューション・プロバイダーが期待すべきことです。
目次
サービスとしてのコンタクトセンター（CCaaS）業界におけるエージェント型AI開発の戦略的重要性
コンテキストと定義：エージェント型AIとは何か、どう違うのか？
- ファンデーションモデル
エージェント型AIは次世代のコパイロットか？
- エージェント型AIシステム
- AI技術スタックは多様
メリット/促進要因
- 適応性
- 顧客の心情と意向のより良い理解
- 自己学習と知識管理
- パーソナライゼーション
- コンプライアンス
- 積極性
- デジタル化への推進
エージェント型AIが拓く魅力的な使用事例
- カスタマーサービス
- 人事：採用、雇用、オンボーディング、コーチング、トレーニング
- フィールドサービス
- IT/ネットワーク/セキュリティ
- 不正検知/防止
What to Expect in 2025-2027
Although artificial intelligence (AI) has been around for decades, and the contact center industry has been leveraging it for years, recent advancements in AI have rapidly accelerated. The latter half of 2024 spouted industry excitement for next-level GenAI - agentic AI, also sometimes called autonomous AI. Agentic AI can act as the glue for orchestrating complex processes across data silos, adapting in real-time, in innumerable applications - both inside and outside of an organization, in concert with other digital agents, bots, robots and humans.
The precursors to agentic AI, while capable, were primarily constrained by rules-based workflows and did not act independently, as in proactively making decisions or carrying out tasks and creating workflows on their own. Before the addition of LLMs, we did what we could to make self-service more human-like in quality and capability. The maturation and use of increasingly more capable LLMs lead us towards a digital workforce that can act autonomously, with little human intervention. Designed with input on the user's mission or vision, along with context on the issue or situation, they can gather information, analyze, plan, make decisions, and act on behalf of the user and act more like the user.
So, what is agentic AI, and how does it differ from GenAI, ChatGPT, and the rest? This insight is an analyst's perspective on agentic AI and what businesses and solution providers should expect throughout the 2025-2027 timeframe.
Table of Contents
Strategic Imperatives for the Development of Agentic AI in the Contact Center as a Service CCaaS Industry
Context and Definition: What is Agentic AI and How is it Different?
- Foundational Models
Is Agentic AI a Next-gen Copilot?
- Agentic AI Systems
- AI Tech Stack is Varied
Benefits/Drivers
- Adaptability
- Better Understanding of Customer Sentiment and Intent
- Self-learning and Knowledge Management
- Personalization
- Compliance
- Proactivity
- Driving Towards Digital
Agentic AI Opens Up Tantalizing Use Cases
- Customer Service
- HR - Recruitment, Hiring, Onboarding, Coaching, and Training
- Field Service
- IT/Networking/Security
- Fraud Detection/Prevention
