自動車業界編：エージェントAIによるUVeyeの自動車トラブルシューティング革命
2024年、エージェンティックAIシステムが最も注目されるバズワードとなり、受動的なAIツールから、自律的に目標を達成するエージェントへの進化が加速しています。従来のAIモデルとは異なり、これらのシステムは計画を立て、適応し、主体的に行動する能力を持ち、カスタマーサポートからソフトウェア開発まで幅広い業界で活用が進んでいます。その中で、自動車業界でもエージェントAI（Agent AI）が革新をもたらしています。これにより、車両診断、メンテナンスのスケジューリング、カスタマーサポートのプロセスが大幅に効率化され、顧客満足度の向上につながります。この記事を通じてUVeyeという会社ののAI駆動型車両検査：エージェントAIの実用例に関しまして情報を整理させていただきます そもそも自動車業界におけるエージェントAIの活用 エージェントAIは、自動車業界において以下のような用途で活用されています。 これにより、業務の効率化、コスト削減、顧客体験の向上が実現されます。 UVeyeのAI駆動型車両検査：エージェントAIの実用例 UVeyeは、AIと高解像度カメラを活用した自動車検査システムを提供しています。車両がスキャナーの上を通過するだけで、車両下部、外装、タイヤなどを高精度に3Dスキャンし、錆やオイル漏れ、部品の欠損などの異常を瞬時に検出します。この技術により、検査プロセスの迅速化と効率化が可能となり、検査結果の信頼性も向上します。また、これらの検査は数秒で完了し、人手を介さず自動化されています。 さらに、UVeyeは車両全体を一度に検査するシステムの開発も進めており、サービスや中古車部門での活用が期待されています。UVeyeは、AIを活用した高度な車両検査システムを開発し、従来のメンテナンスおよび検査プロセスを変革しています。 UVEyeの概要をもう少し整理してみる Agentワークフローの流れも以下のとおりだそうです 1️⃣ 車両到着 → 顧客がディーラーやサービスセンターに到着2️⃣ 自動スキャン → UVeyeのAI搭載システムが車両の外装、車体下部、タイヤをスキャン3️⃣ データ処理 → AIがスキャン画像を解析し、損傷や摩耗、異常を検出4️⃣ 瞬時にレポート生成 → 診断結果を含むデジタルレポートを作成5️⃣ 顧客＆サービスアドバイザー確認 → 顧客とサービス担当者が結果を確認6️⃣ メンテナンス提案 → システムが必要な修理や整備を提案7️⃣ 対応実施 → 顧客が承認し、必要なサービスを実施8️⃣ 車両引き渡し → サービス完了後、車両を顧客に返却 三つのAgent、Helios/Artemis/Atlasの統合ソリューション Helios（ヘリオス） Heliosは、UVeyeの車両下部検査システムで、車両の構造的な損傷、オイル漏れ、不正改造、密輸物の隠し場所などを検出するために設計されています。高解像度カメラとAI駆動の分析技術を活用し、車両のアンダーボディを数秒でスキャンし、微細な異常まで特定します。このシステムは、セキュリティチェック、国境検問、自動車整備センター などで広く活用され、安全性と運用効率を向上させます。 Artemis（アルテミス） Artemisは、UVeyeのタイヤ検査システムで、トレッドの摩耗、サイドウォールの損傷、空気圧の異常をAIとコンピュータビジョン技術で解析します。高速画像処理と業界基準との比較により、瞬時に正確な診断を提供し、タイヤの故障リスクを低減します。フリート管理、ディーラー、サービスセンター などで活用され、安全性向上とメンテナンスコスト削減に貢献します。 Atlas（アトラス） Atlasは、UVeyeの360度外装検査システムで、へこみ、傷、塗装の欠陥、構造的な損傷 を高精度で検出します。AIによる画像解析を活用し、数秒で詳細な車両コンディションレポートを生成します。中古車査定、レンタカーの返却、保険査定 などの場面で、透明性の高い検査を実現し、顧客の信頼向上と業務効率の最適化を支援します。 UVEye、AI Agentで顧客体験を向上 AIは、UVEyeの高度な検査技術であるHelios、Artemis、Atlasを活用することで、顧客体験を大きく向上させています。機械学習とコンピュータビジョンを駆使したこれらのAI駆動システムは、車両診断の精度と速度を無類に高めます。Heliosは、車両の下回りの詳細な検査を行い、隠れた部品を徹底的にチェックします。 Artemisは、車両の外装を評価し、凹みや傷などの損傷を迅速かつ正確に検出します。Atlasは、車両全体を360度の視野で検査し、内外装のリアルタイム診断を提供します。これらのAI技術が組み合わさることで、車両検査は自動化され、ヒューマンエラーが減少し、プロセスが加速し、より迅速で信頼性の高いサービスが提供されます。UVEyeはこれらのシステムを統合することで、車両検査の透明性と効率を革新し、顧客との信頼関係を深め、顧客体験を大幅に向上させています。 投資対効果（ROI） UVeyeのAI検査システムの導入により、ディーラーにとって以下のメリットが得られます。 UVEye会社のウェブサイトで以下の通り販社向けのROIも発表してるのでご確認まで まとめ UVeyeの自動車両検査システムのようなエージェントAIの導入により、自動車業界のカスタマーサポートが大きく変革されています。自動診断、予測メンテナンス、シームレスなスケジューリングを実現することで、業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上をもたらし、今後さらに業界全体での普及が期待されます。
AIエージェントの性能を下げてしまう9つの落とし穴
これからお伝えする問題は、もしかすると身近に感じるかもしれません。 数ヶ月前、私たちはあるスタートアップと協力して、カスタマーサポート業務を支援するAIエージェントを開発していました。このエージェントの役割は、スタッフのスケジュール調整と、顧客からのサポートリクエストの管理でした。しかし、技術チームはエージェントの精度やレスポンス速度を改善しようと、何時間もデバッグに費やしたものの、思うような成果が得られませんでした。顧客を満足させるレベルに到達できず、開発工数とOpenAIの利用料だけを消費し続け、改善を願うばかりの状態。 こうした状況は、決して珍しいことではありません。AIエージェントを導入しようとする多くの企業が直面する問題です。 Ichizokuのエンジニアリングチームは、さまざまな規模・複雑さのAIプロジェクトに取り組んできました。その過程の中で、AIエージェントのデバッグ時に陥りがちな落とし穴を学びました。本記事では、AIエージェントのパフォーマンスと精度を向上させる際に企業が犯しがちなミスを紹介します。加えて、実際のプロジェクトで得た知見や、すぐに実践できる戦略、他業種のチームと協力する中で培った教訓もお伝えします。 AIエージェントの開発を始めたばかりの方も、すでに運用していて最適化を目指している方も、この記事を読むことで時間・費用・ストレスの削減につながるはずです。 それでは、AIエージェントのパフォーマンス最適化でよくある課題を見ていきましょう。以下の通りです。 1. LLMを効果的な「判定者」として適切に整合させていない 問題LLMを評価者として使用する場合、その評価基準が人間（使用者）の評価基準と合致していないと、意図していない結果や、信頼性の低い評価を招く可能性があります。モデル内部の「判定者」が、人間が正確だと思う、または価値があると考える基準を反映していない場合、誤った結果を最適だと判定する危険性があります。これによって、見た目には80%や90%の精度でうまくいっているように見えるシステムが、実際の現場では、ほとんどがランダムな回答で稼働していることに気づくことになります。 解決策評価プロンプトが、人間のフィードバックと厳密にテストされていることを確認しましょう。LLMが「良い」と判断するものは、人間の評価基準と密接に合致させておくべきです。このプロセスでは、評価基準を洗練させたり、モデルの判断を検証するために人間が介入する仕組みを組み込む必要があるかもしれません。LLMの評価能力を合致させることは、見落としてはならない基礎的なステップです。 2. テスト時の統計的厳密性に欠けている 問題一度きりの実験結果を決定的なものと判断してしまうと、誤った結論を導き出すリスクがあります。結果が良く見えても、それが統計的な偶然や単なる誤差である可能性があるためです。検証を怠ると、データのノイズを本物のパターンと誤認し、不適切な最適化を行ってしまう恐れがあります。その結果、プロジェクトの予算確保やMVP（最小限の実用的製品）の検証のために、貴重な時間とリソースを浪費してしまう可能性が生まれてしまいます。 解決策実験は一度きりでなく複数回行い、結果をしっかりと検証しましょう。ブートストラップや有意性検定といった統計的手法を活用し、得られた改善が偶然ではなく本当に意味のあるものかを確認することが重要です。このような厳密なアプローチを取ることで、ランダムな変動による誤った判断を防ぐことができます。しかし、こうした統計的な厳密さは、ソフトウェアエンジニアがAIエンジニアリングに移行する際に見落とされがちなポイントでもあります。しっかりとした検証を行う習慣を身につけることで、より信頼性の高い成果を得ることが可能となるでしょう。 3. 実験コストが膨らみ過ぎている 問題実験を続けているうちに、コストが想定以上に膨らんでしまうことがあります。実験結果を適切に保存したり、生産性の低い方法を排除したりする仕組みがないと、無駄な処理が増え、予算を使い果たしてしまう恐れがあります。例えば、APIの使用制限（レートリミット）に頻繁に引っかかったり、冗長なテストを繰り返したりすると、貴重な時間とコストを浪費することになります。こうした管理不足が続くと、実験を継続することが難しくなり、プロジェクト全体の進行が大きく遅れる可能性も出てきます。 解決策実験コストを最適化し、効率的に進めるための対策を取りましょう。 4. モデルのサイズとタスクの複雑さが合っていない 問題モデルのサイズとタスクの難易度が適切に釣り合っていないと、期待するパフォーマンスが得られないことがあります。例えば、小さなデータセットに対して過度に大きなモデルを使用すると、データに過剰適合（オーバーフィッティング）し、汎用性のない不安定な結果を生み出す可能性があります。逆に、非常に複雑なタスクに対して小さなモデルを使うと、情報を十分に学習できず、精度の低い結果しか得られないことがあります。こうしたミスマッチは、リソースの無駄遣いにつながるだけでなく、AIの活用そのものが失敗する原因にも繋がります。 解決策データの量やタスクの複雑さに見合ったモデルを選択しましょう。 例えば、データが極端に少ない場合（20～40程度）は、プロンプトエンジニアリングやキャッシュなどの代替手段を検討し、少ないリソースでより良い結果を得られる場合があります。推測や仮定を避け、最適なアプローチを決定するために明確な評価基準を設定することが重要です。 5. ファインチューニング時にAPIレート制限に達してしまう 問題OpenAIのファインチューニングAPI（または同様のサービス）を使用していると、APIレート制限にすぐに達してしまい、作業が滞ることがあります。このため、反復的なサイクルが中断され、実験が遅くなることがあります。迅速な試行錯誤は、結果を最適化するために不可欠です。 解決策ファインチューニングの進め方を工夫し、APIレート制限の影響を最小限に抑える方法を採りましょう。 6. GPUの構築にこだわり過ぎて、迅速な実験のためのインフラが整っていない 問題GPUの構築にばかり注力しすぎると、実験のスピードや反復性が低下してしまいます。多くのチームがハードウェアの最適化にこだわるあまり、スムーズな試行錯誤を支えるインフラやプロセスの整備を後回しにしがちです。その結果、実験の効率が悪くなり、AIエージェントの改善が遅れてしまいます。 解決策実験を頻繁に行える環境を整え、最初からスケールに対応できるインフラを構築しましょう。 初期段階で適切なツールとプロセスに投資することで、素早い反復・最適化が可能になります。 7. 新しいモデルやインフラへの移行の難しさを過小評価している 問題AI技術は急速に進化しており、多くのオープンソースの選択肢が提供される中で、AIエンジニアはコスト管理やパフォーマンス向上のためにさまざまな選択肢を検討できます。しかし、すべてのユースケースに最適なモデルが1つだけとは限りません。たとえば、OpenAIの独自モデルからLLaMAのようなオープンソースのモデルに移行することは簡単ではなく、移行後には大きな変化が起こる可能性があります。プロンプト、評価フレームワーク、データパイプラインなど、さまざまな部分に大きな調整が必要になり、APIの小さな違いでも大きな問題を引き起こすことがあります。 解決策インフラを柔軟かつ移植性を考慮して設計しましょう。 インフラを未来を見越して設計することで、移行時の問題を最小限に抑えスムーズに進行することが可能になります。 8. プロンプトエンジニアリングの体系的アプローチを欠いている 問題静的なプロンプトと動的に取得されたプロンプトを選ぶ過程は、非常に時間がかかってしまいます。明確な戦略がないと、チームはどちらが最適かを試行錯誤し続けることになり、その試行錯誤が何週間も続くことがあります。このようなプロセスでは、進展がほとんど見られず、明確なプロンプトエンジニアリング戦略が欠けていると、進行が遅れるだけでなく、プロンプト管理に不必要な複雑さが生まれてしまいます。 解決策プロンプト戦略を評価し、標準化するための体系的なアプローチを採用しましょう。 この意思決定プロセスは、最も混乱が生じやすい部分でもあり、最適化による効果を得やすい部分でもあります。 9. モデル出力の統合・集約が適切に行われていない 問題複数のモデルを使用したり、異なるプロンプト戦略を実験したりする際、結果をどのように組み合わせるかを決めることが難しいことがあります。明確な計画がない場合、矛盾する出力に圧倒され、意味のある洞察を得ることがほぼ不可能になります。AIエージェントのパフォーマンスに基づいて意思決定を行うためには、出力結果を適切に集約することが非常に重要です。 解決策実験を実行する前に、集約戦略を確立しましょう。 集約方法に一貫性を持たせることで、出力結果が実行可能で透明性のあるものになります。これが欠けていると、ノイズばかりが強調され、貴重な洞察を得ることができなくなります。
金融業界で生成ＡＩの活用事例：HITL Human In The Loopの重要性
生成ＡＩの台頭により、金融業界でも大きな変革が進行しています。特に、2023年3月に発表されたモルガン・スタンレーの内部向けバーチャルアシスタントは、業界で注目を集めました。このアシスタントは、同社の財務アドバイザーが迅速に顧客対応できるよう、約10万件のリサーチレポートや文書データベースから必要な情報を提供するツールです。2023年9月に本格稼働し、金融機関におけるAI活用の新たな可能性を示しました。 銀行業界におけるチャットボットと生成ＡＩの進化 2023年半ばに米国消費者金融保護局（CFPB）が発表した調査によると、米国の主要商業銀行10行すべてがチャットボットを導入済みであり、2024年までに37％の顧客がチャットボットを利用したとされています。しかし、従来のルールベースのボットには技術的な限界があり、時間の無駄や誤情報の提供などの苦情が相次ぎました。それでも、人間の対応と比較して年間80億ドルのコスト削減が見込まれています。 新たに登場した生成ＡＩを活用したチャットボットは、こうした課題を解決しつつあります。例えば、ある欧州の銀行では、ルールベースのチャットボットを生成ＡＩに置き換えることで、顧客の質問に対する回答精度が20％向上。さらなる改善で倍増を目指しています。 内部ツールとしての生成ＡＩ モルガン・スタンレーでは、「Morgan Stanley Assistant」が金融アドバイザーとサポートスタッフ向けに提供され、膨大な情報への迅速なアクセスを可能にしました。ユーザーは、キーワード検索ではなく、人間と話すようなフルセンテンスで質問を投げかけることが求められます。このツールは顧客とのやり取りを効率化し、アドバイザーの業務効率を高めています。同社はさらに、ミーティング要約やフォローアップメールの作成を支援する「Debrief」と呼ばれるツールの試験運用も進めています。 ゴールドマン・サックスもスタート！ ゴールドマン・サックスでも、社内エンジニア向けに自然言語を使ってコードを書いたり、ドキュメントを生成するツールを開発中です。同社は現在、12以上の生成ＡＩプロジェクトを進行中で、規制の厳しい金融サービス分野における「慎重なアプローチ」を採っています。 HITL（Human in the Loop） 同社は、2023年11月時点で12以上のAIプロジェクトに取り組んでおり、その中で最も進展しているものには、自然言語コマンドを使用してコードを生成するツールやドキュメントを作成するツールが含まれます。これらの取り組みは主に社内向けであり、顧客向けにはまだ公開されていません。ゴールドマン・サックスの応用イノベーション部門の共同責任者であるジョージ・リー氏は、金融業界の規制環境を考慮し、慎重かつ意図的に進めていると述べています。また、これらのプロジェクトでは、AIシステムに人間が関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」モデルを採用し、リスク管理や必要に応じた介入を行っています。このような取り組みは、金融サービスの質を高め、業務プロセスを効率化するための重要な一歩となっています。 「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」は、ゴールドマン・サックスの生成AIプロジェクトにおける重要な要素となっています。このアプローチでは、AIが生成した結果を人間が監視し、必要に応じて介入することで、高精度かつ信頼性の高い成果を確保します。例えば、自然言語処理を用いたツールがコードや文書を生成する際、人間の専門家が最終的な確認と修正を行うことで、誤りやリスクを最小限に抑えることができます。特に金融業界では、規制要件や顧客情報の取り扱いに高い慎重さが求められるため、このような二重のチェック体制が不可欠です。HITLは、AIの効率性と人間の判断力を組み合わせることで、安全性を維持しながらイノベーションを推進する効果的な方法といえます。 ゴールドマン・サックスの生成AIプロジェクトにおける「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」の活用例として、自然言語処理を用いたコード生成ツールが挙げられます。このツールでは、開発者が英語のコマンドを入力すると、AIがコードを生成しますが、その後、人間のエンジニアが結果を検証し、必要な修正を加えます。また、ドキュメント作成ツールでも同様に、AIが初期案を生成し、人間がレビューと編集を行うプロセスを取り入れています。このHITLモデルにより、AIが提供する効率性を活かしながら、金融業界に特有の高い精度や規制遵守の要件を満たすことが可能となっています。この取り組みは、リスク管理とAIの能力活用の両立を目指す最前線の事例と言えるでしょう。 参考URL：Goldman Sachs on GenAI Deployment. 顧客対応と生成ＡＩの未来 銀行業界が顧客向けの生成ＡＩを導入する際にはリスクが伴いますが、ガードレールを設けることで成功を収めている事例もあります。例えば、ING銀行とマッキンゼーの共同プロジェクトでは、AIを活用したチャットボットを迅速に構築・導入し、顧客体験を向上させました。導入からわずか7週間で、従来のソリューションよりも20％多くの顧客が待ち時間を短縮し、即時対応を受けられるようになりました。 最後 Human-in-the-Loop (HITL)は、特に金融や医療などの高リスクな業界において、今後も重要な要素であり続けると考えられます。生成AIは進化し続けていますが、HITLは重要な意思決定において人間の判断が必要となる場面、特に倫理的な配慮や複雑な問題解決、規制遵守に関わる場面で欠かせません。特に金融業界では、AIモデルに対して人間の監視が必要であり、リスクを軽減し、変化する規制に適応するための重要な役割を果たします。AIはルーチン作業においては人的介入を減らす可能性もありますが、感情的な配慮やニュアンスを必要とする領域では、HITLが依然として必要であり、信頼と責任を維持するために重要な役割を担うでしょう。 生成ＡＩは、効率と顧客体験の向上という点で、銀行や金融業界に大きな変革をもたらしています。各企業がその可能性をどう活用するのか、今後の動向に注目です。 以下は、銀行業界における生成AIの採用について詳細を記載した参考リンクです。