10のLLMエージェントのビジネスのアプリケーション

導入

大規模な言語モデルまたはLLMは、特にコンテンツの作業に関してはゲームチェンジャーです。要約、翻訳、および生成のサポートから、GPT-4、Gemini、LlamaなどのLLMは、コンテンツとデータを簡単に動作させることができました。これらは個人として私たちにとって十分ですが、企業はビジネスコンテキストに基づいて実用的な結果を生み出すシステムを必要としています。企業には、人間の努力をサポートし、全体的な生産性を高め、既存のインフラストラクチャに技術の進歩をもたらすことができるシステムが必要です。 LLMエージェントフォービジネスは、そのようなすべての問題のワンストップソリューションになります。続きを読んで、ビジネスでLLMエージェントまたはAIエージェントを使用する方法を確認してください。

概要

• AIエージェントとは何か、そしてビジネスがそれらを必要とする理由を理解してください。
• ビジネスにおけるLLMエージェントの最も人気のある10のアプリケーションを探索してください。
• LLMエージェントが組織にもたらすことができるより広範な利点を探ります。

目次

• なぜ企業はLLMエージェントを必要とするのですか？
• LLMエージェントとは何ですか？
• 10 LLMエージェント企業のユースケース
  • リアルタイムデータとのパーソナライズされた顧客のやり取り
  • 市場分析と洞察の生成
  • 自動化されたプロジェクト管理
  • サプライチェーンマネジメント
  • コンプライアンスチェックと契約のレビュー
  • 従業員のトレーニングと開発
  • 詐欺の識別と予防
  • コーディングとソフトウェア開発
  • 財務報告と分析
  • 研究開発
• 組織向けのLLMエージェントの重要な利点
• よくある質問

なぜ企業はLLMエージェントを必要とするのですか？

テクノロジーは常に企業よりも一歩先を行ってきました。テクノロジーはイノベーションを求めており、企業はアプリケーションに焦点を当てています。企業には、人間がそうであるように、自動化とリアルタイムのサポートを提供できる技術が必要です。

それが、個人の間で人気のあるLLMSであっても、さまざまなビジネス機能にわたって同様の採用をまだ見ていない理由です。

これは、ほとんどのLLMが静的データセットでトレーニングされているため、リアルタイムまたは最新の情報を取得できないためです。 LLMが関連情報を提供してくれる場合、それらを使用するために必要な重要な人間の介入がまだあります。したがって、既存のLLMの範囲を超えた企業に関しては、AIベースの自動化が必要です。

これがLLMエージェントが登場する場所です。

LLMエージェントとは何ですか？

LLMエージェントは、リアルタイム情報にアクセスして自律的にタスクを実行するために、大規模な言語モデル（GPT-4など）と追加のツール、データソース、およびアルゴリズムを組み合わせた高度なAIシステムです。

これらのエージェントは、CRMシステム、電子メール、Excelシートなど、リアルタイムの情報を取得し、自律的に行​​動できる外部ソースを活用するのを支援することにより、既存のLLMSに電力を供給します。彼らはまた、自然言語を理解することができ、人間の介入なしに決定を下すことができます。たとえば、LLMエージェントは、さまざまな製品の需要のリアルタイム分析を提供するように指示することもできます。これらを使用して、さまざまな製品の量を追跡し、プロジェクトの進捗状況を確認し、ワークフロー内のギャップを埋めることができます。これらのエージェントは、異常に通知、フラグ、または報告し、情報に基づいて決定を下すように指示することができます。

次のシナリオを考えてみてください。オンライン小売会社の倉庫マネージャーとして働いています。一日の終わりには、倉庫の全体的な在庫ステータスを更新する必要があります。これを行うには、複数のソフトウェアを使用してリストを追跡して、その日の注文を手動で確認します。このプロセスは時間がかかり、多くの場合、エラーや矛盾につながる可能性があります。

このプロセス全体は、LLMエージェントを統合してこれらの複数のソフトウェアインターフェイスを監督することで自動化できます。 LLMエージェントは、自然言語ベースのクエリを理解し、関連するすべてのデータベースと対話して、詳細な在庫ステータスを提供できます。

これは、LLMエージェントが作業プロセスを簡素化し、チームの生産性を向上させるのに役立つ多くの状況の1つにすぎません。もう少し探検しましょう。

10 LLMエージェント企業のユースケース

生成AIに関しては、LLMエージェントが次のフロンティアを代表するという事実を否定することはありません。このテクノロジーはまだ初期段階ですが、そのユースケースは、特にコンテンツ生成以上のものに生成AIを活用しようとしている組織にとっては計り知れません。

次に、企業向けのLLMエージェントの最も人気のある10のユースケースを見てみましょう。

1.リアルタイムデータとのパーソナライズされた顧客のやり取り

LLMエージェントは、組織内のさまざまなチーム内の会話を簡素化し、チャット、電子メール、マーケティングシステム、その他のデータセットから情報に簡単にアクセスできます。エージェントは、クイックコンテキストの取得に役立ちます。

LLMSを装備したこれらのAIエージェントは、過去のエンゲージメントと好みに基づいてやり取りをパーソナライズすることにより、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

エージェントは、CRMシステム、ライブフィード、データベースなどの外部ソースと統合できます。これにより、単純なFAQから複雑な問題解決まで、さまざまな範囲の顧客クエリに即座に正確な応答を提供できます。これらのエージェントは、カスタマイズされた製品の推奨事項とプロモーションをリアルタイムで作成することもできます。これにより、エンゲージメントとコンバージョン率が向上します。さらに、顧客のフィードバックを分析して一般的な問題を特定し、サービスの品質を向上させるように任されることもあります。

ビジネスの実装ケーススタディ

AT＆Tは、自律型アシスタントを使用して、人間のエージェントにリアルタイムの支援を提供しています。たとえば、消費者がコールセンターに電話をかけると、代表者とLLMエージェントが協力してそれらを提供します。代表者はクライアントのアカウント情報を迅速にレビューし、LLMエージェントは特別なサービスやバンドルサービスなどの適切な選択肢を提供します。これは、彼らがサービスをより良くターゲットにし、販売を行う可能性を高めるのに役立ちます。

Alibabaは、顧客サービスでLLMエージェントを使用して、複雑な質問を処理する方法を改善します。これらのエージェントは、最先端の自然言語処理（NLP）を使用して、クライアントの懸念をより理解し、対処します。 LLMエージェントを統合すると、指示のみを提供するのではなく、カスタマーサポートシステムがリクエストを直接処理できます。この戦略は、より効果的で効率的で人間化されたクライアントの連絡先につながります。また、サポートプロセスを合理化し、実際のユーザーの要求に対する応答性を高めます。

AIベースの法的コンプライアンス会社であるBrytrは、MS Outlookまたはgmail.its「レビューエージェント」で、商業チームからの繰り返し電子メールリクエストを直接繰り返し電子メール返信するためのドラフトメール返信を取得するために「電子メールエージェント」と呼ばれるAIエージェントを開発しました。

2。市場分析と洞察の生成

LLMエージェントは、市場動向、ライバル活動、消費者のムードを継続的に追跡するのに非常に役立ちます。ソーシャルメディア、ニュースフィード、財務データベースなど、さまざまな外部ソースからデータを収集および評価して、最新の更新を取得できます。これにより、企業は十分な情報に基づいた戦略的意思決定を行い、市場の変化に迅速に対応できるようになります。

ビジネスの実装ケーススタディ

実際、就職活動プラットフォームは、LLMエージェントを使用して、求職者データからより良い洞察を得て、経験と教育に適した雇用機会の包括的なリストを提供します。

サウスステートバンクは、AIエージェントを使用して、非常に成功した電子メールマーケティングキャンペーンを実施し、健康貯蓄口座の製品のために200万ドルを調達しました。このエージェントは、キャンペーン全体で電子メールコンテンツ、調整レート、およびパーソナライズされたコンテンツを自律的に作成およびテストしました。その結果、銀行は5500を超えるアカウントから230万ドルを調達することで目標を上回りました。

3。自動化されたプロジェクト管理

リソース管理、進捗追跡、スケジューリングなどの繰り返しプロセスを自動化することにより、LLMエージェントはプロジェクト管理を大幅に改善できます。

LLMSを搭載したエージェントは、プロジェクトに関連するアクションアイテムを理解して実行でき、プロジェクトマネージャーがより戦略的なタスクに集中することができます。エージェントはまた、ステータスの更新会議の必要性を排除し、プロジェクト追跡プロセス全体を簡素化します。

ビジネスの実装ケーススタディ

Ally Financialは、Agile Software Developmentチームに自律エージェントを「製品所有者アシスタント」として組み込むことを開始しました。 Amazon Bedrockで作成されたこれらのエージェントは、スケジューリングや進捗監視などの標準的なプロジェクト管理業務を自動化するように設計されています。この自動化により、毎日のスクラムの要件が削減され、開発者がより困難で問題解決タスクに集中できるようになります。

4。サプライチェーン管理

LLMエージェントは、サプライチェーンソフトウェアと直接連携して、人間の介入を必要とせずに物流サポートを監視および最適化することができます。これらのシステムは、混乱を予測し、代替ルートを提供し、予測分析に基づいて自動再発行を設定することにより、シームレスで効果的なサプライチェーン管理を確保できます。これらのエージェントは、さまざまなチャネルの在庫ステータスとパッケージを追跡して、リアルタイムの更新を提供し、チームの計画を支援するのに役立ちます。

ビジネスの実装ケーススタディ

BCGは、AIエージェントを使用して、サプライチェーン管理のためのチャットベースのインターフェイスを開発しています。このようなチャットインターフェイスを使用すると、ユーザーは注文ステータスに関して簡単にクエリできます。これにより、倉庫が在庫レベルやその他の重要なデータポイントを追跡するのに役立ちます。

5。コンプライアンスチェックと契約レビュー

LLMエージェントは、法的データベースと対話することにより、法的文書をスキャンおよび分析して、疑わしい条項を見つけ、進化する要件に準拠していることを確認できます。彼らは、人為的エラーを排除し、レビューと承認プロセスを自動化することにより、法的正確性を改善し、時間を節約します。

ビジネスの実装ケーススタディ

Tech Company OracleはLLMエージェントを法的調査に使用しているため、複雑な法的データベースから情報を取得および分析することが速くなります。また、このようなエージェントを収益インテリジェンス、雇用採用、コールセンターの最適化に使用しています。

LawDifyは、労働集約型のハイステーク、ドキュメント中心のタスクを実行できるエージェントを構築したAI-Agentsに拠点を置く企業であり、弁護士が高価値の仕事をする時間を取り戻すことができます。

法的デューデリジェンスAIエージェントは、ドキュメントを確認し、情報を確認し、法的リスクを分析し、緩和を推奨できます！

6。従業員のトレーニングと開発

LLMエージェントは、組織の学習管理システム（LMS）と統合できます。学習の好みに基づいて、これらのエージェントは、組織全体で従業員のためのパーソナライズされたトレーニング経路を作成できます。セッションのスケジュール、進捗状況の追跡、学習資料の常に変更することで、トレーニングの有効性と効率を高めます。さらに、これらは、従業員が学習目標に追いつくのを助けるために適切なナッジを提供するように促すこともできます。

ビジネスの実装ケーススタディ

アリゾナ州立大学は、LLMエージェントを使用して、学生のためにパーソナライズされた学習経路を作成し、教育タスクで教員をサポートしています。 Duolingoなどのeラーニングプラットフォームは、LLMエージェントを使用して、学習者に学習コンテンツを調整しています。

7。詐欺の識別と予防

LLMエージェントは、外部の金融データベースおよびトランザクション監視システムに接続して、不正活動を検出できます。彼らは、疑わしい活動にフラグを立て、アラートを引き起こし、予防措置を推奨し、それによりセキュリティを強化し、金融業務における詐欺を減らします。

ビジネスの実装ケーススタディ

AT＆Tの自律アシスタントは、生成AIツールによって生成された詐欺アラートを積極的に監視します。これらのエージェントは、処理される前に不正なトランザクションを停止することができ、顧客取引のセキュリティと整合性を大幅に向上させることができます。

8。コーディングとソフトウェア開発

ソフトウェア開発に関しては、LLMエージェントを使用してコード生成とデバッグを自動化することができます。これにより、開発者の効率が大幅に向上します。このようなエージェントは、ドキュメントを自動化し、開発環境を統合し、新しいプログラミング言語やフレームワークを取得するのに役立ちます。これにより、そのようなエージェントは、生産性を向上させ、ソフトウェアの品質を維持するために不可欠になります。

ビジネスの実装ケーススタディ

Agent-101と呼ばれるIBMによって作成されたLLMコーディングエージェントは、ソフトウェアプログラミングタスクでかなり能力があることが証明されており、コーディングベンチマークに高く配置されています。このエージェントは、コーディング操作を自動化および最適化することにより、より効果的なソフトウェアデバッグを促進します。

9。財務報告と分析

LLMエージェントは、複雑なタスクの独立した分析を実行し、リアルタイム市場データを取得し、金融データベースに接続して正確な情報を抽出できます。リアルタイムのデータ、予測、リスク評価にアクセスすることで、エージェントは最新の洞察を提供し、チームが市場の変化に迅速に対応し、適切な決定を下すのに役立ちます。

ビジネスの実装ケーススタディ

サウスステートバンクは、AIエージェントを使用して、銀行のクレジットポートフォリオを監視しています。このエージェントは、メトリックを自律的に調査、更新、最適化し、銀行の信用監視を強化します。

また、携帯電話データやその他の主要なメトリックを使用して、銀行支店の潜在的な場所を分析するためのAIエージェントを採用しました。エージェントは、エージェントをリースし、取引を交渉し、銀行が有利な場所を確保するのを支援しました。

10。研究開発

LLMエージェントは、組織内の研究開発を大幅にサポートできます。 LLMエージェントは、いくつかのWebページとライブフィードを追跡することにより、フィールドの今後の変更をタブに保つように任されます。また、このような変更を既存の技術に組み込む方法を見つけることもできます。したがって、新しいテクノロジーの開発だけでなく、既存のテクノロジーの改善にも貢献しています。

ビジネスの実装ケーススタディ

自動車会社のテスラは、これらのエージェントが組織内の新しい技術の研究開発に大きく貢献できることを証明する自動運転車をテストするためにLLMエージェントを展開しています。

組織向けのLLMエージェントの重要な利点

組織にとって、技術への投資は、製品を改善したり、建物の後ろに作品を置いたり製品を拡大したりする人々の生活を改善するために、2つのアプローチをとることができます。 LLMエージェントは、これらの両方の部門でサポートを提供できます。

LLMエージェントを使用すると、企業は人間の創造性を促進して戦略的な洞察を得ることと、AIを使用して人と製品の両方で効率を高めることとのバランスを見つけることができます。

以下は、企業向けのLLMエージェントの主な利点です。

• 効率の向上：複雑で反復的な操作に必要な時間と労力は、LLMエージェントによって大幅に削減されます。スループットと処理速度を上げることにより、エージェントは、企業がより少ないリソースでより多くのことをするのを助けます。
• 精度の向上：これらのシステムは、人間の間違いを最小限に抑え、AIと機械学習を採用することで細部に注意を払う必要がある複雑な仕事に秀でています。
• 養子縁組の容易さ：LLMエージェントは、製造、ヘルスケア、財務、小売など、さまざまな業界で使用できます。その汎用性のため、それらは幅広いタスクに適用される可能性があり、それが創造性を促進し、さまざまな業界で生産性を向上させます。

結論

この記事では、企業向けのLLMエージェントの一般的なアプリケーションをいくつか検討しました。しかし、企業に関する限り、彼らはまだ養子縁組の非常に初期の段階にあります。今後数日では、LLMエージェントの応用と、ビジネスでの採用が数回増加することを期待できます。組織は、従業員のトレーニングと開発に投資することにより、この新しいテクノロジーを利用する準備をすることができます。さらに、LLMエージェントがパイロットプログラムを開始することにより、どのように運用を改善するかをテストして学ぶことができます。これらの最初の取り組みは、組織に業界で先を行くための競争力を提供することができます。

よくある質問

Q1。 LLMSのエージェントとは何ですか？

A. LLMSのエージェントは、大規模な言語モデル（GPT-4など）のパワーを追加のツールと組み合わせ、自律的に動作することで操作を強化する高度なAIシステムです。

Q2。 LLMエージェントの例は何ですか？

A. LLMエージェントの例は、Github Copilotです。 Github CopilotのOpenaiと協力してGithubによって作成されたCodexモデルは、OpenaiのGPT-3に基づいています。開発者は、入力時にコードと関数の行を自動的に推奨することで役立ちます。

Q3。 LLMSの用途は何ですか？

A. LLMSまたはGPTシリーズやLlamaなどの大規模な言語モデルは、自然言語ベースのクエリを理解し、テキストを生成し、データや洞察を要約、翻訳、生成などのタスク用に設計されています。これらは、大量のコンテンツを分析して意味のある情報を取得するのにも役立ちます。

Q4。ビジネスにおけるLLMの使用は何ですか？

A. LLMは、マーケティング、ソーシャルメディア、電子メール、カスタマーサポートのコンテンツを生成するために使用できます。これらは、データ、翻訳、コンテンツの要約から洞察を得るのに役立ちます。

Q5。 LLMエージェントとラグの違いは何ですか？

A.ラグまたは検索された生成は、選択されたドキュメントから関連情報を抽出するフレームワークであり、LLMの力を活用してその文書に関連するクエリに答えることがよくあります。 LLMエージェントは、タスクを特定し、実行し、適切なアクションを実行するように設計されています。大規模な言語モデルの機能を追加します。

以上が10のLLMエージェントのビジネスのアプリケーションの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。