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# AIエージェントの利用を開始する

export const InlineImage = ({src, alt = '', height = '1.6em'}) => {
  return <img noZoom src={src} alt={alt} style={{
    display: 'inline',
    verticalAlign: 'start',
    height: height,
    margin: '0'
  }} />;
};

### はじめに

AIエージェントを構築するには、プランニング、テクノロジー、インフラストラクチャーの複数のレイヤーが必要です。開始点は、構築するエージェントの種類（チャットボット、レコメンデーションエンジン、自律システムなど）によって異なります。

まず、エージェントの目的と範囲を定義し、適切なプラットフォームを選択して、エージェントのために指示と変数を作成します。エージェントを関連するナレッジベース、チャネル、プラットフォームに統合し、最後にパフォーマンスのテスト、導入、監視、改善を行います。

***

* [ロードマップ](#roadmap)
* [使用事例 — エージェントの例](#use_case)
* [その他のエージェント案](#more_agent_ideas)
* [プロンプトエンジニアリングの参考資料](#prompt_engineering_references)

***

### ロードマップ

エージェントを構築するための基本的な手順の一般的なロードマップを以下に示します。

##### 1. 目標を定義する

質問： *エージェントに解決させるのはどのような問題ですか？* これにより、すべてのダウンストリームの選択が定義されます。

* 質問に回答しますか？（例：カスタマーサポート）
* タスクを実行しますか？（例：スケジュール設定、自動化）
* 知覚して行動しますか？（例：ロボット、自走車）

##### 2. 環境を理解する

* エージェントはどのような入力を受信しますか？（例：テキスト、画像、センサーデータ）
* エージェントはどのような行動を取ることができますか？
* エージェントは予測的ですか？ 反応的ですか？ 双方向的ですか？
* 環境は静的ですか？ 動的ですか？

##### 3. エージェントタイプを選択する

* **ルールベースのエージェント —** if-thenロジックを使用します
* **マシンラーニングベースのエージェント —** データから学習します
* **学習エージェントの強化 —** 環境と対話することで学習します
* **ハイブリッドエージェント —** 複数の技術を組み合わせます

##### 4. データを収集して準備する

* ユーザーインタラクション、ログ、ラベル付きDataSetなどの関連データを収集します。
* データを適切に整理し、フォーマットして、ラベル付けします。
* トレーニング、検証、テストのセットに分割します。

##### 5. トレーニングと評価

* 正確性、精度、報酬など、適切なメトリクスを念頭にモデルをトレーニングします。
* 検証/テストデータを使用してパフォーマンスを評価します。
* ハイパーパラメーターを最適化します。
* 必要に応じてフィードバックループを組み込みます。

[このページのトップへ](#intro)

### 使用事例 — エージェントの例

この使用事例では、パラメーターは以下の通りです。

* **解決すべき問題 —** 製品チームは、複数のアナリストに対して1年に何度もプラットフォームに関する特定の質問に回答する状況に直面しています。

* **目的と範囲を定義する —** 以前に提出した回答と製品リリースノートを使用して、アナリストの各質問に対する回答を作成します。

* **プラットフォームを選択する —** 当然、DomoのAgent Catalystです。

  <Frame>
    <img alt="" src="https://mintcdn.com/domoinc-openapi-sync-dataflows/EpEQaVXeYQJOgZLs/images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007Pt6v.jpg?fit=max&auto=format&n=EpEQaVXeYQJOgZLs&q=85&s=9af27fac7780dc0c622e6b496dc0a6bd" style={{width: 699, height: 645}} width="1580" height="1458" data-path="images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007Pt6v.jpg" />
  </Frame>

* **指示と変数を作成する** サンプル指示：

  ```
  業界アナリストからDomoの機能に関する質問を受けています。<instructions> 1）回答は前向きで先を見越したものである必要があります。2) Analyst Question DataSetへのクエリを実行して、質問を取得します。3) リリースノートを確認して、新しくリリースされた機能を回答に追加します。4) Gartnerに対する以前の回答を確認して、回答の作成に役立てます。5) Forresterに対する以前の回答を確認して、回答の作成に役立てます。6) Ventanaに対する以前の回答を確認して、回答の作成に役立てます。</instructions> <examples> 質問：「ページベースのレイアウト、印刷に適した出力、条件付き表示を含む特殊機能などのフォーマットおよびレイアウト機能」回答：「DomoダッシュボードとApp Studioでは、ドラッグ&ドロップ、スライダー、インタラクティブツールを使用して、カスタムフォーマットのピクセル単位の精度のレイアウトを柔軟に作成できます。これらを使用すると、すべてのデバイスとメディア（ウェブブラウザー、メール、印刷、モバイルAppなど）にわたって1つのレイアウトを一貫して表示できます。テーマを使用すると、オーディエンスや目標にもとづき独自のデータ表現のニーズに合わせてカスタマイズされた色、形状、境界線、チャートを使用して、ブランドごとにデザインをパーソナライズできます。作成者はカスタムレイアウトを使用したデザイン時に、エンドユーザーのモバイルデバイス上でのレイアウト表示を個別にプレビューし、ドラッグ&ドロップツールを使用してモバイルデバイス上でのレイアウト表示をカスタマイズして、モバイル利用時用に簡素化しターゲットを絞ったエクスペリエンスを作成できます。これにより、作成者はすべての閲覧ユーザーと表示フォーマットを念頭に置いてデザインが行えます。ピクセル単位の精度で表示されるレポートをさらにコントロールするには、Domo App Dev Studio（SDK）を使用すると、最新のスクリプティングコントロール技術（CSS、HTML、条件付き/応答コード）をすべて使用して、必要なレポートレイアウトのスタイルを自由に作成できます。Microsoft Officeアドインは、DomoをMS Officeアプリケーションに直接統合し、高度にフォーマットされカスタマイズされたレポートを作成する機能を提供します。」質問：「データの系統はソリューションでサポートされていますか？」回答：「はい。もちろんです。Domoのデータの系統とインパクトの分析ツールを使用すると、ソースデータの取得まで遡ってすべてのDataSetを包括的に表示できます。DataSetが直近の使用時に通ったパスを視覚的に確認できるため、依存関係、ソースデータの変更が発生した場所、影響を受ける可能性があるダウンストリームのDataSet、可視化、レポートを簡単に特定できます。」 </examples> <analyst_question> </analyst_question> <previous_question> ${Target_Dataset} </previous_question> 回答フォーマット（JSONフォーマット）：{ "タイムスタンプ": "" #<Todays Date & Time> "質問": "" #<question>, "回答": "" #<answer>, "前年の回答": "" #<previous years answer> } 回答を段階的に考えてください。XMLタグ <thinking> </thinking> で思考プロセスを出力してください。回答をパイプで区切られた文字列に変換し、それを使用して「Analyst Helper」DataSetに回答を書き込んでください。
  ```

* **知識システムとの統合 —** 上記の例には、以下のようなDomo DataSetやFileSetが含まれています。

  <Columns>
    <Frame>
      <img alt="" src="https://mintcdn.com/domoinc-openapi-sync-dataflows/EpEQaVXeYQJOgZLs/images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007PtZx.jpg?fit=max&auto=format&n=EpEQaVXeYQJOgZLs&q=85&s=e190ded20590695fae205736686f7de6" style={{width: 650, height: 478}} width="1682" height="1236" data-path="images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007PtZx.jpg" />
    </Frame>

    <Frame>
      <img alt="" src="https://mintcdn.com/domoinc-openapi-sync-dataflows/EpEQaVXeYQJOgZLs/images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007Ptjd.jpg?fit=max&auto=format&n=EpEQaVXeYQJOgZLs&q=85&s=6771777631e87a28f198ac91c3adbc5c" style={{width: 650, height: 557}} width="1692" height="1450" data-path="images/kb/ka0Vq000000D8pN-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007Ptjd.jpg" />
    </Frame>
  </Columns>

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### その他のエージェント案

作成できるエージェントにはほかに以下のようなものがあります。

* ナレッジベースエージェント

  [Domoナレッジベース](https://domo-support.domo.com/s/knowledge-base) の記事や [コミュニティ](https://community-forums.domo.com/jp) <InlineImage src="/images/kb/ja/ka0Vq000000DT4D-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007QkWD.jpg" /> のデータをすべて使用し、顧客やパートナーがDomoで何かを構築しようとするときの質問に使用できるDomoエージェントを作成します。
* Domoディープリサーチ

  ディープリサーチは、AIを使用して複雑なトピックを探索し、包括的で読みやすいレポートで結果を提供します。これは、Domoで複雑なタスクの処理方法を大幅に改善して時間を節約する方法を探るための第一歩です。
* コールセンター分析

  毎月10万件を超える通話に対応しているとします。コール品質とコンプライアンスの規制を追跡するにはどうすればよいでしょうか。またコール品質と通話時間が平均を下回っているコールセンター担当者をフォローアップするにはどうすればよいでしょうか。この困難なタスクを実用的なインサイトにまとめることができるとしたら、どうでしょうか。

### プロンプトエンジニアリングの参考資料

* [Anthropic](https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview) <InlineImage src="/images/kb/ja/ka0Vq000000DT4D-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007QkWD-1.jpg" />
* [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/text?api-mode=responses#prompt-engineering) <InlineImage src="/images/kb/ja/ka0Vq000000DT4D-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007QkWD-2.jpg" />
* [AWS](https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/) <InlineImage src="/images/kb/ja/ka0Vq000000DT4D-00N5w00000Ri7BU-0EMVq000007QkWD-3.jpg" />

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