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AIエージェントはますます賢くなっており、もはや質問に答えたりテキストを要約したりするだけではありません。今や実際にブラウザを制御し、クリックやスクロール、ファイルのダウンロードなどを行うことができます。それも安全な仮想環境内で動作するのです。新しいコンピューターエージェントはまさにそれを実現しており、セキュアな仮想環境内で動作するため、実際のコンピュータには一切触れることがありません。つまり、リサーチから自動化まで、多くの反復作業をAIに任せることができ、より重要な作業に時間を割くことができるのです。
コンピューターエージェントについて詳しく見ていきましょう。これはブラウザセッションを直接制御するという考えに基づいて構築されていますが、仮想環境内に封じ込められています。基本的にプラットフォームにログインし、使用したいAIボットを選択して、ロードされるのを少し待つだけです。実行されると、AIは画面上の任意の場所をクリックしたり、タブを開いたり、異なるウェブサイトに移動したり、フォームに入力したり、画像やドキュメントをダウンロードしたりして、その結果を返してくれます。最も良い点は、すべてがクラウドまたはサンドボックス内にあるため、実際のマシンには何も影響を与えないことです。
ランダムなエージェントに個人のハードドライブを探らせるのと同じレベルのリスクはありません。これがなぜ有用なのでしょうか。毎日いくつかのウェブサイトから特定のデータを収集する必要がある場合や、競合他社のコンテンツ構造を比較したい場合、あるいは多くのサイトがどのような見出しを使用しているかを把握する必要がある場合を考えてみましょう。通常なら、ブラウザを開いて各ページにアクセスし、関連するテキストをコピーしてスプレッドシートに貼り付けるなどの作業が必要です。面倒な作業ですよね。私も経験があります。
コンピューターエージェントのようなものを使えば、「これらのサイトにアクセスして、これらの特定の見出しやパターンを探して、ファイルにまとめて」と指示するだけでよいのです。すると、それらのステップを自動的に実行してくれます。その過程で、分析を行い、主な発見事項をまとめたり、トレンドを特定したり、さらには記事やレポートに使用できるテキストサマリーを生成したりすることもできます。
これは別の大きな利点につながります。コンピューターエージェントを動かすAIは、多くの場合、Claudeやその他の類似のAPIなどの強力な大規模言語モデルと連携しています。つまり、ただ闇雲にクリックしているわけではなく、見ているものを解釈することもできるのです。例えば、ページの内容を見て、テキスト内の関連する見出しやパターンを把握し、その情報を使って記事の導入部を書いたり、特定のキーワードがどれくらいの頻度で出現するかを分析したり、ブログ投稿のアウトラインを生成したりすることができます。基本的に、データ収集段階から分析段階を経て、コンテンツ作成段階まで、完全な研究アシスタントとして機能するのです。
そして、人々の注目を集めているのは、出力の質が一般的なAIテキスト検出器をパスできるほど良好だということです。テストによると、コンテンツはAI生成度が約12〜13%と判定され、数行を削除すると検出器によってAI生成度0%と判定されることもあるそうです。つまり、明らかに機械が書いたとは思われないコンテンツが必要な場合、これらのエージェントは非常に自然に読めるパラグラフを生成するのに役立ちます。もちろん、そのコンテンツをどう倫理的に使用するかは個人次第ですが、純粋に技術的な観点からは印象的です。
データのスクレイピングやコンテンツの作成に加えて、これらのAIエージェントはコーディングタスクにも役立ちます。オンラインのコーディング環境にナビゲートし、シンプルなアプリケーションのプロンプトを入力し、コードが生成されるのを待って、そのスニペットを返すように指示することもできます。突然、AIがブラウザ内で別のAIと連携して、小規模なソフトウェアやウェブツールを構築することができるようになるのです。これは基本的にAIがAIと対話するようなもので、少し未来的ですよね。計算機や特定のウィジェットが必要な場合、そのプロセス全体を半自動化することができます。
一部の方々は、AIエージェントにブラウザを制御させることに少し警戒的かもしれません。見知らぬ人にラップトップを渡すようなものに思えるかもしれませんね。特にセキュリティやプライバシーに関心がある場合はなおさらです。そこで重要になるのが仮想環境という概念です。AIはローカルドライブを探るわけではなく、独自のサンドボックス内に封じ込められています。そのため、自分のファイルを削除したり混乱させたりするようなランダムな不具合について心配する必要はありません。もちろん、高度なテクノロジーを扱う際には常に警戒を怠らないようにする必要がありますが、少なくとも個人データを安全に保つための隔離層があります。
次に、Abacus AIのChat LLMについて話しましょう。コンピューターエージェントがブラウザ環境を直接制御することに重点を置いているのに対し、Chat LLMはコードを書く必要なく、チャットボットやニュースアグリゲーター、メール返信者などの特定のAIエージェントを作成できることに重点を置いています。これはほとんど、エージェントテンプレートのライブラリから選択し、独自の指示でカスタマイズするようなものです。
例えば、メールの過負荷が主な頭痛の種である場合、メール自動化テンプレートを選択できます。システムはGmailなどと統合し、メッセージを読み取り、返信が必要な相手を把握し、選択したスタイルで返信を送信します。特定のトピックに関するニュースを収集したい場合は、ニュースエージェントテンプレートを選択すれば、検索、フィルタリング、要約を行ってくれます。
ここでの利点は、これらの専門的なタスクを自動的に実行できることです。毎朝最新のテクノロジートレンドをチェックしたい場合や、特定の業界で何が新しいのかを知りたい場合、Chat LLMが記事を収集し、それらを簡潔な要約にまとめ、さらに情報の出所を知ることができるように参考文献も提供してくれます。常に忙しい場合や、大量のデータを手動で振り分けることなくすべてを把握しておきたい場合、これは大きな時間の節約になります。
さらに、Chat LLMは1つのサブスクリプションで複数の大規模言語モデルと統合されています。Deep Seek R1やその他の高度なLLMなどを試すことができます。そのため、あるモデルが求めているような回答を得られない場合は、自分のドメインにより適したものに切り替えることができます。これは、AIエージェントのスタイルを微調整したい場合や、特定の種類のデータに対して可能な限り最高の理解力を確保したい場合に大きな意味を持ちます。
とはいえ、これらのAIエージェントがどれだけ速く進化するかについても議論があります。6ヶ月から1年後には、おそらくはるかに高性能で、より速く、より正確で、より直感的になっているでしょう。テキストだけでなく、画像、音声、さらにはビデオまでも1つのワークフローで分析する完全なマルチモーダルシステムになる可能性もあります。異なるAIシステム間のシナジーはますますシームレスになっていくでしょう。AI言語モデルの限界に関するAppleの研究やLLaMA 3.2に関するMetaの開発などを見ると、この分野全体が猛烈なスピードで前進していることがわかります。
もしこれらに興味を持ち、自分のワークフローにどう組み込めるか試してみたい場合は、説明欄のリンクをチェックしてください。AIに文字通りブラウザを操作させ、タブをクリックし、テキストをコピーし、ファイルをダウンロードさせることができる強力な方法です。しかも、すべて仮想サンドボックス内で安全に操作できます。また、GmailやSlackとの同期や、AIが情報を処理、要約、レポートする方法のカスタマイズなど、専門的なタスクを設定することもできます。いずれにしても、通常の単調な作業から解放してくれる柔軟なソリューションです。
インターネットを自由に行き来できるシステムに指示を出す際には当然注意が必要ですが、制御された環境などの組み込みのセーフガードによってリスクは大幅に軽減されます。そしてほとんどの場合、節約できる時間は初期の学習曲線を十分に正当化します。
大局的に見ると、Chat LLMのAIはブラウザの自動化、データスクレイピング、競合分析、コーディング、コンテンツ作成、メール管理、ニュース集約など、あらゆることを処理できます。可能性は増え続けており、各リリースはさらに限界を押し広げているようです。これは技術的に興奮する瞬間であり、ブレークスルーが続々と展開されるにつれて、さらに興味深いものになっていくでしょう。
以上です。ご視聴ありがとうございました。次回の動画でお会いしましょう。
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