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ソフトウェアエージェント(Software Agent)とは、ユーザーや他のソフトウェアとの仲介(Agency)的関係語源はラテン語の agere(〜の代行をする協定)から。において動作するソフトウェアを説明する計算機科学上の抽象概念であり、論理的モデルである。そのような代行的行動は行動の適切さの判断や時期の判断の権限を暗示している。すなわち、エージェントの動作はタスクとして厳密に管理されないが、自分自身が勝手に起動することはない。

関連する派生概念として、知的エージェント(人工知能的要素である学習や推論を取り入れたもの)、自律エージェント(目的を達成するための方法を自律的に更新できるもの)、マルチエージェントシステム(単体では目的を達成できず、互いに通信する分散エージェント群)、モバイルエージェント(ネットワーク上で自身を実行するプロセッサを乗り換えていくことができるエージェント)などがある。

◆定義

「エージェント」という用語はソフトウェアの抽象化/アイデア/概念を説明するものであり、その意味でオブジェクト指向プログラミングの各種用語(メソッド、クラス、オブジェクトなど)と同類である。エージェントの概念は、ユーザーの代理である程度自律的に行動できる複雑なソフトウェアを説明するための便利で強力な方法を提供する。しかし、メソッドや属性といった用語で定義されるオブジェクトとは異なり、エージェントはその振る舞いで定義される。

様々な人々がそれぞれにエージェントの定義を提案しているが、それらには以下のような概念が共通して含まれている。

・ 永続性(persistence) - そのコードは要求されて実行されるのではなく、常に起動された状態で、何らかの行動を起こす時期を自身で判断する。

・ 自律性(autonomy) - エージェントは、実行すべきタスクの選択、優先順位付け、目標に向けた行動、意思決定を人間の手助けなしで行う機能を持つ。

・ 社会性(social ability) - エージェントは他のコンポーネントと何らかの通信や協調をする機能を持ち、1つのタスクを共同で処理する。

・ 反応性(reactivity) - エージェントは周囲の環境を把握し、その変化に適切に反応する。

「エージェント」の概念は規範としてよりもシステムを解析するツールとして最も役立つ。上述したエージェントの概念は人間が複雑な仕事を考える場合の自然な方法を反映したものであり、そのためにエージェントはそのような複雑なタスクのモデルとして有効である。

◇ 知的エージェント

知的エージェント(知的ソフトウェアエージェント)の設計は、人工知能研究の一分野である。

知的エージェントは以下のような能力を有する:

・適応(adapt)能力

::適応には、環境を把握することと反応を再設定することが含まれる。問題解決ルールやアルゴリズムの代替案を選択したり、新たな問題解決戦略を発見することで適応がなされる。適応には、プロセッサや記憶装置といったリソースを確保するなどの能力も含まれる。

・学習能力

::学習は試行錯誤によってなされ、前提として成功・失敗の判断とその分析能力を備えている必要がある。別の方法として、例示と一般化による学習もあり、実例を抽象化し一般化する能力を備えている必要がある。

◇ 自律エージェント

一部のソフトウェアエージェントは自律的であると言われる。自律エージェントは、自己充足的であり、観測された環境に基づいて内部目標を達成するための行動を独自の判断で決定することができる。ただし、このような言い方は物議をかもしている。なんとなれば、全ての重要な仕事を行うソフトウェアエージェントは、ユーザーに起動された後も監視され、その動作にユーザーが手を出し、必要になれば停止させられるものだからである。

◇分散エージェント

エージェントは自己充足的であるため、複数のエージェントを疎結合させて分散プロセッサ群の上でマルチスレッドのように動作するよう設計するのも簡単である。これを分散エージェントと呼び、分散コンピューティングの一種と考えることができる。エージェントのコードは分散処理にうまく適応させやすいので、スケーラビリティも良好である。

◇マルチエージェントシステム

複数のエージェントが相互作用を及ぼしながら動作するシステムをマルチエージェントシステムと呼ぶ。そのようなエージェントの性格上、1つのエージェントが目標達成に必要な全機能や全データを持たない(視点が制限されている; limited viewpoint)。したがって他のエージェントと協力する必要がある。また、全体を統括する機能は(ほとんど)ないので、これを一種の群知能システムと見ることもある。分散エージェントと同様、データは分散配置され、実行は非同期である。先駆けとなった概念として「分散人工知能」や「分散問題解決」がある。

◇ モバイルエージェント

エージェントのコード自体がその実行状態(コンテキスト)と共に別のプロセッサに移動して、そこで実行を継続する。モバイルエージェントは「モバイルコード」とも呼ばれる。

◇ファジィエージェント

ファジィ論理を使用したエージェント。

◆エージェントではないもの

エージェントとは何か、あるいは何でないかを述べるのは、あまり有益ではない。しかし、関連する用語と対比させることでその意味が明確化される部分もある。

◇ 一般的コンピュータプログラムとの相違点

[外部リンク] Fanklin & Graesser (1996) では、一般的プログラムとエージェントを区別する4つの点を指摘した。それは「環境への反応、自律性、ゴール指向、永続性」である。

◇ オブジェクトとの相違点

・ エージェントの方がオブジェクトよりも自律的である。

・ エージェントは柔軟な動作が可能(反応的、自発的、社会的)。

・ エージェントは少なくとも1つのスレッドを持つ(通常もっと多い)。

: (Wooldridge, 2002)

◇ エキスパートシステムとの相違点

・ エキスパートシステムは自身の置かれた環境とは隔絶されている。

・ エキスパートシステムは、反応的・自発的振る舞いをするよう設計されていない。

・ エキスパートシステムは社会性を考慮しない。

: (Wooldridge, 2002)

◆歴史

エージェントの起源はカール・ヒューイットのアクターモデル(Hewitt, 1977)にまで遡ることができる。「自己充足的で対話的かつ並行的に実行されるオブジェクトであり、内部状態を持っていて通信機能を備えている」

より学問的に言えば、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)から生まれた。MAS は分散人工知能や分散問題解決の研究から出てきたものである。したがって、ソフトウェアエージェントは(良くも悪くも)分散人工知能や人工知能の性格を継承している。

ジョン・スカリーが1987年に提案した Knowledge Navigator のビデオではエンドユーザーとエージェントの関係が描かれていた。まず最初に理想像があったため、この分野ではボトムアップ的手法ではなくトップダウン的手法を採用して何度も失敗を繰り返してきた。エージェントの種類は現在では非常に幅広く、World Wide Web やサーチエンジンなどに利用されている。

◆例

◇バイヤーエージェント(買い物ボット)

このタイプのボットはインターネットサーファーが商品やサービスを見つけるのを補助する。例えば、eBayで買い物をしようとしたとき、ページの下に同じ検索をした他のユーザーが購入した類似商品のリストが表示される。これはユーザーの嗜好の類似性を仮定して、同様の商品に興味を持つだろうと判断しているためである。この技術を協調フィルタリングと呼ぶ。

◇ユーザー(個人)エージェント

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