ソフトウェアエージェント

すべてのエージェントはプログラムですが、すべてのプログラムがエージェントであるとは限りません。この用語を関連する概念と比較することで、その意味を明確にすることができます。Franklin & Graesser (1997) ^{[ 4 ]}は、エージェントを任意のプログラムから区別する 4 つの重要な概念、すなわち環境への反応、自律性、目標指向性、および持続性について論じています。

• エージェントはオブジェクトよりも自律性が高い。
• エージェントは、反応的、能動的、社会的など、柔軟な行動をとる。
• エージェントは少なくとも1つの制御スレッドを持ちますが、それ以上持つ場合もあります。 ^{[ 5 ]}

• エキスパートシステムは、その環境とは結びついていない。
• エキスパートシステムは、受動的かつ能動的な行動を想定して設計されているわけではない。
• エキスパートシステムは社会的能力を考慮しない。^{[ 5 ]}

• 知的エージェント（合理的エージェントとも呼ばれる）は、コンピュータプログラムだけではなく、機械、人間、人間の集団（企業など）、あるいは目標指向的な行動が可能なあらゆるものを含み得る。

人は、単純な作業の繰り返しが全体の成果に影響を与えない限り、成功感をもたらす簡単な作業を行うことを好みます。一般的に、管理要件を実行するためにソフトウェア エージェントを導入すると、作業満足度が大幅に向上します。なぜなら、自分の作業を管理することは決して作業者を満足させないからです。解放された労力は、個々の作業の重要なタスクへのより高いレベルの関与に役立ちます。したがって、ソフトウェア エージェントは、階層的な制御や干渉から解放された自己制御作業を実行するための基盤を提供する可能性があります。^{[ 7 ]}必要な正式なサポートにソフトウェア エージェントを適用することで、このような条件を確保できます。

ソフトウェアエージェントの導入による文化的影響には、信頼の低下、スキルの喪失、プライバシーの侵害、社会的孤立などが含まれます。一部のユーザーは、重要なタスクをソフトウェアアプリケーションに完全に委任することに完全には抵抗を感じるかもしれません。インテリジェントエージェントにのみ依存し始めると、情報リテラシーなど、重要なスキルを失う可能性があります。ユーザーに代わって行動するためには、ソフトウェアエージェントは、ユーザーの個人的な好みを含む、ユーザーのプロファイルを完全に理解する必要があります。これは、予期せぬプライバシーの問題につながる可能性があります。ユーザーがソフトウェアエージェントに、特にコミュニケーション活動においてより依存し始めると、他の人間のユーザーとの接触を失い、エージェントの視点で世界を見るようになるかもしれません。これらの結果は、インテリジェントエージェント技術を扱う際に、エージェントの研究者とユーザーが考慮しなければならないものです。^{[ 8 ]}

エージェントの概念は、ヒューイットのアクターモデル（Hewitt、1977）に遡ることができる。「自己完結型で、対話型かつ同時実行型のオブジェクトであり、内部状態と通信機能を備えている。」

より学術的に言えば、ソフトウェアエージェントシステムはマルチエージェントシステム（MAS）の直接的な進化形です。MASは分散型人工知能（DAI）、分散型問題解決（DPS）、並列AI（PAI）から発展したため、DAIとAIのすべての特性（良い点も悪い点も）を受け継いでいます。

ジョン・スカリーが1987年に制作したビデオ「ナレッジナビゲーター」は、エンドユーザーとエージェントの関係性をイメージして描いた。当初は理想論であったため、この分野では段階的なボトムアップのアプローチではなく、一連のトップダウン型の実装が失敗に終わった。現在（1990年以降）、エージェントの種類はWWWや検索エンジンなど多岐にわたる。

バイヤーエージェント^{[ 9 ]}は、ネットワーク（インターネットなど）を巡回し、商品やサービスに関する情報を取得します。これらのエージェントは「ショッピングボット」とも呼ばれ、CD、書籍、電子部品、その他汎用的な商品などのコモディティ製品に対して非常に効率的に機能します。バイヤーエージェントは通常、eコマースや従来のビジネスで使用されるデジタル決済サービスに対応できるように最適化されています。^{[ 10 ]}

ユーザーエージェント、またはパーソナルエージェントとは、ユーザーに代わって行動するインテリジェントエージェントのことです。このカテゴリには、既に以下のタスクを実行している、または間もなく実行するインテリジェントエージェントが含まれます。

• メールをチェックし、ユーザーの優先順位に従って並べ替え、重要なメールが届いたときに通知します。
• 対戦相手としてコンピューターゲームをプレイしたり、ゲームエリアを巡回したりすることができます。
• お客様に合わせたニュースレポートを作成します。CNNを含む複数のバージョンをご用意しています。
• ご希望のテーマに関する情報をお探しください。
• ウェブ上のフォームに自動的に入力し、情報を保存して後で参照できるようにします。
• ウェブページをスキャンし、そこに掲載されている情報の中で「重要な」部分を構成するテキストを探してハイライト表示する。
• あなたの最も深い恐怖からスポーツまで、幅広いトピックについて話し合います
• 既知の求人サイトをスキャンし、希望する条件に合致する求人に履歴書を送信することで、オンラインでの求職活動を円滑に進める。
• 異種ソーシャルネットワーク間でのプロフィールの同期

監視エージェントは、機器（通常はコンピュータシステム）を監視し、報告するために使用されます。エージェントは、企業の在庫レベルを追跡したり、競合他社の価格を監視して企業に報告したり、インサイダー取引や噂による株価操作を監視したりするなど、さまざまな役割を担います。

例えば、NASAのジェット推進研究所には、在庫管理、計画立案、コスト削減のための機器発注スケジュール調整、食料保管施設の管理などを行うエージェントが存在する。これらのエージェントは通常、複雑なコンピュータネットワークを監視し、ネットワークに接続された各コンピュータの構成を追跡することができる。

監視エージェントの特殊な例として、戦術作戦中の意思決定プロセスを自動化するために使用されるエージェント組織が挙げられる。これらのエージェントは、資産（弾薬、使用可能な武器、輸送プラットフォームなど）の状態を監視し、上位エージェントから目標を受け取る。そして、手持ちの資産を用いて目標を追求し、資産の消費を最小限に抑えつつ、目標達成を最大化する。

このエージェントは情報技術を用いて、多様な情報源から得られる膨大な情報の中から傾向やパターンを見つけ出します。ユーザーはこの情報を整理し、必要な情報を見つけることができます。

データマイニングエージェントは、データウェアハウス内で情報を発見する働きをします。「データウェアハウス」とは、さまざまな情報源から集められた情報を集約するものです。「データマイニング」とは、データウェアハウス内を検索し、売上増加策や離脱を検討している顧客の維持など、行動を起こすために活用できる情報を見つけるプロセスです。

「分類」は、データマイニングの中でも最も一般的な手法の一つで、情報の中からパターンを見つけ出し、異なるクラスに分類します。データマイニングエージェントは、トレンドや重要な指標の大きな変化を検出したり、新しい情報の存在を検知して警告を発したりすることもできます。例えば、エージェントが経済における建設業界の衰退を検知した場合、建設会社はこの情報に基づいて、従業員の採用・解雇や設備の購入・リースなど、自社に最適な意思決定を行うことができます。

現在利用可能なインテリジェントエージェントの他の例としては、スパムフィルター、ゲームボット、サーバー監視ツールなどが挙げられます。検索エンジンのインデックス作成ボットもインテリジェントエージェントに分類されます。

• ユーザーエージェント- ワールドワイドウェブを閲覧するためのエージェント
• バイヤーエージェント^{[ 11 ]} - 2025年現在、高度なAIエージェントは、OpenAI統合^{[ 12 ]}などのプラットフォームで、製品の発見、価格比較、取引を自律的に処理するエージェントコマースを実現しています。
• メール転送エージェント- Microsoft Outlookなどの電子メール配信に使用されます。なぜ必要なのでしょうか？ユーザーがPOP3コマンドプロトコルを理解する必要なく、POP3メールサーバーと通信できるからです。さらに、ユーザーに代わってメールをフィルタリングするルールセットも備えているため、ユーザー自身がフィルタリングする手間を省くことができます。
• SNMPエージェント
• Unix系ネットワークサーバーにおいて、httpdはワールドワイドウェブの根幹となるハイパーテキスト転送プロトコルを実装するHTTPデーモンである。
• 通信機器を管理するために使用される管理エージェント
• 安全計画のための群衆シミュレーションまたは3Dコンピュータグラフィックス、
• ワイヤレスビーコンエージェントは、ワイヤレスロックや電子リードを実装するための、単一タスクを実行するシンプルなプロセスであり、例えばワイヤレス受信機上で動作するより複雑なソフトウェアエージェントと連携して動作します。
• オンライン上のグループにおける協調を最適化するために、（意図的にノイズを備えた）自律エージェントを使用する。^{[ 13 ]}

ソフトウェアボットはソフトウェアエンジニアリングにおいて重要になりつつある。^{[ 14 ]}

エージェントは、ソフトウェアセキュリティアプリケーションにおいて、さまざまな種類のコンテンツを傍受、検査、処理するためにも使用されます。例としては、以下のようなものがあります。

• データ損失防止（DLP）エージェント^{[ 15 ]}は、コンピュータまたはネットワーク上のユーザー操作を調査し、許可されたアクションを指定するポリシーと比較し、適切なアクション（許可、警告、ブロックなど）を実行します。より包括的なDLPエージェントは、EDR機能を実行するためにも使用できます。
• エンドポイント検出・対応（EDR）エージェントは、エンドポイントコンピュータ上のすべてのアクティビティを監視し、悪意のあるアクティビティを検出して対応します。
• クラウドアクセスセキュリティブローカー（CASB）エージェント - DLPエージェントと同様だが、クラウドアプリケーションへのトラフィックを検査する。

• DAML（DARPAエージェントマークアップ言語）
• 3APL（人工自律エージェントプログラミング言語）
• GOALエージェントプログラミング言語
• オープンエージェントアーキテクチャ（OAA）
• ウェブオントロジー言語（OWL）
• Unix系システムにおけるデーモン。
• Javaエージェントテンプレート（JAT）
• Javaエージェント開発フレームワーク（JADE）
• インテリジェントエージェントおよびモバイルエージェント向けJavaエージェントフレームワーク（JAFIMA）
• SARLエージェントプログラミング言語（厳密にはエージェント指向ではなくアクター指向のパラダイムと言える）