次期「Apriel」モデルでは、IT、人事、顧客サービス機能に関する意思決定を行うエージェントを作成できるようになる。
Nvidia と ServiceNow は、企業が企業のワークロードを自動化する学習 AI エージェントを作成するのに役立つ AI モデルを作成しました。
オープンソースの Apriel モデルは、HuggingFace で第 2 四半期に一般公開され、IT、人事、顧客サービス機能に関する意思決定を行える AI エージェントの作成に役立ちます。
[ 関連している：]
ServiceNow の AI エクスペリエンスおよびイノベーション担当グループ副社長のドリット・ジルバーショット氏はインタビューで、「基盤モデルを見ると、非常に大きく、非常に遅いことが分かります」と述べた。 「これはわずか 150 億パラメータのモデルですが、推論に関して高度にトレーニングされています。私たちは推論が非常に重要であると予想しています。
（対照的に、最も大きなもののうちのいくつかは、(LLM) には 1 兆を超えるパラメータがあり、汎用タスクを処理するように設計されています。)
アプリエルモデルは、こうした大規模なモデルと比較して、低コストで高速な推論を提供するはずだとジルバーショット氏は述べた。
[関連している:Nvidia のその他のニュースと洞察]
モデルは、オープンソースの Nvidia NeMo LLM でトレーニングされました。NVIDIA Llama Nemotron ポストトレーニング データセット、およびServiceNowドメイン固有のデータであると両社は共同声明で述べた。
AI エージェントは「デジタル レイバー」の概念と密接に関連しており、企業内のデータ間の関係を評価および確立することで、従業員の生産性と効率性を向上させることができます。それを理解することで、エージェントはタスクを自動化し、従業員の時間を節約し、より賢明な意思決定を行うことができるようになります。
推論モデルにはさらに多くのツールを接続できます。たとえば、オーケストレーターは、Apriel から学んだことに基づいてデジタル レイバーを作成する「マネージャー」の役割を担うことができます。
「オーケストレーターは、推論と計画を立てて、どのエージェントをいつ実行するかを理解できる LLM を活用するマネージャーと考えることができます」と Zilbershot 氏は言います。
さらに、ワークフローを確立し、目の前のタスクとコンテキストをより深く理解し、質問に正しく答えるためのデータを表面化するツールもあります。オーケストレーターとデータおよびワークフロー ツールである Apriel を統合すると、AI エージェントに一種のデジタル CEO を生み出すことができます。
「私たちは、AI エージェントを作成するための重要な部分として、AI、データとアクション、またはワークフローの 3 つを一緒に検討しています」と Zilbershot 氏は述べています。 「ここで（AI エージェントの）ボス モードが得られます。」
Agentic AI はまだ初期段階にあります。。早期導入者は規制や信頼性への懸念を強調しており、多くの顧客は単純にコンピューターよりも人間と作業することを好みます。
しかし、ServiceNow とライバルの Atlassian や Salesforce は、AI エージェントをワークフローに積極的に統合しています。これらの企業は、顧客が AI エージェントを作成して実行するための推論モデルを必要としています。たとえば、Google の AI エージェントは、Gemini モデルで実行されます。
セールスフォースCEOマーク・ベニオフ氏は最近、同社のAIエージェントの採用について語った。、テクノロジーに例えると。そしてアトラシアンは、ビジネスプロセス、コラボレーション、分析、実行をより効率的にするように設計されています。
ServiceNow は、独自の LLM (NowLLM) と、OpenAI の ChatGPT-4o を含むモデルを提供します。同社はプラットフォーム上で数千の AI エージェントも提供しています。
「一般提供開始から 1 週間も経たないうちに、顧客がエージェントを使ってライブを開始しました。人々はテクノロジーを理解しています。私たちはそれを ServiceNow に完全に組み込む方法で構築しました」と Zilbershot 氏は言います。
AI エージェントはすでに主に部門レベルで生産性を向上させていますが、状況は数か月以内に変わるでしょう。
「3～6か月以内に、こうした部門横断的なエージェントが登場し、さらに高い生産性の向上が見られるようになるだろうと私は予想しています」とジルバーショット氏は語った。