Zoomにおける人工知能：概要

Zoomにおける人工知能：概要

人工知能は急速に進化しており、日常生活の重要な一部となりつつあります。大規模および小規模の言語モデルから専門的なアルゴリズム機能に至るまで、多岐にわたる領域で利用されています。生成AIはコンテンツ作成、問題解決、意思決定のために人と機械のシームレスなやり取りを可能にしますが、AIはより専門的なアプリケーションにも存在します。自動化ツールはワークフローを効率化し、文字起こしや翻訳のようなサービスはコミュニケーションの壁を取り払い、コラボレーションをより効率的かつアクセスしやすくします。AIが進化を続けるにつれ、その応用は効率性、正確性、イノベーションを向上させ、業界を変革し、ビジネスの運営方法を根本的に再形成しています。

AIの現代の職場における役割の拡大を踏まえ、AIブルーペーパーはZoomプラットフォーム内のAI機能に関する詳細なガイドとして機能します。Zoomの主要なAI導入事例、機能、能力のいくつかを紹介することで、企業がAIを効果的に活用してワークフローを合理化し、コラボレーションを強化し、チーム全体の生産性を向上させるための洞察を提供します。

エージェンティック人工知能：自己駆動型で自律的なAIの力を最大化する

エージェンティックAIは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーに代わって行動を起こすよう設計された人工知能を指します。人間のつながりのために構築されたAIファーストのオープンワークプラットフォームであるZoomは、ユーザーが情報から実行へシームレスに移行できるよう、エージェンティックAI機能の開発を積極的に進めています。

提案や会議要約で止まるのではなく、エージェンティックAIのビジョンは、ユーザーの次のステップを管理し、タスクを完了させ、ワークフローを継続させる自律的なアシスタントへと進化することです。AI技術が向上するにつれて、エージェンティックAIは個人化されたデジタルアシスタントとして機能し、ユーザーが整理を保ち、優先事項を実行し、会話、会議、作業ツール間で情報を移動する手作業を減らすのに役立ちます。

Zoom AI Companion：あなたのインテリジェントな職場アシスタント

Zoom AI Companionは、Zoom Workplaceプラットフォームの中核にあるインテリジェントで対話型のデジタルアシスタントで、生産性の向上、コラボレーションの効率化、従業員の作業負荷の軽減を目的としています。選択された有料サービスがZoomユーザーアカウントに割り当てられているお客様に対しては追加費用なしで提供されます。

AIツールが現代の労働力にますます統合される中、それらはもはやデータ入力の自動化、メールの下書き、レポート生成、基本的なアルゴリズム機能の実行などの特定のタスクに限定されません。むしろ、新たなAIツールは働き方を根本的に変える変革を表しており、Zoom AI Companionは単純なタスク自動化を超えて、ユーザーの日常業務における真のコンパニオンとして機能します。一般的な知識質問への回答、コンテンツ生成、洞察の提供、文書・メッセージ・音声メッセージ・会議の要約、意思決定支援、新たな目標達成や高いパフォーマンスの実現支援などが可能です。

AIファースト企業として、Zoom AI CompanionはZoom Meetings、Team Chat、Phone、Contact Center、Docs、WhiteboardなどZoomの製品群全体に慎重に統合されています。Zoomが継続的に機能を革新・拡張するにつれて、Zoom AI Companionも新しい機能や能力を提供していきます。以下は、今日利用可能な主要機能のリストであり、このAIアシスタントがユーザーの勤務時間のあらゆる側面をどのように強化できるかを示しています。

現在の主要な機能と実装例は次のとおりです：

カテゴリ	主要な機能	ビジネス価値
集中化されたAIワークスペース	コンテキストに基づくクエリ処理、スマートスケジューリング、クロスプラットフォームでのデータ統合、AIによるフォローアップ生成。	インテリジェントなワークフロー自動化を備えた統合型生産性ハブ。
ミーティングインテリジェンス	会議中のリアルタイム支援、自動ドキュメンテーション、スマート録画解析、準備の自動化。	準備からフォローアップまで、会議の効果を高める。
コミュニケーションの強化	インテリジェントなチャット支援、文字起こし解析、メール作成、予測ライティング。	あらゆるチャネルでコミュニケーション品質を加速。
コンタクトセンターの最適化	リアルタイムの感情分析、会話インテリジェンス、パフォーマンス解析、スマートな応答。	AI駆動の洞察による顧客体験の向上。
コンテンツ作成	文書インテリジェンス、視覚コンテンツ生成、コラボレーションツール、メディアの整理。	コンテンツ開発とアイデア創出プロセスの効率化。
タスクとワークフロー管理	自動タスク作成、クロスプラットフォーム統合、イベント管理ツール。	インテリジェントな自動化による管理負担の軽減。

Zoom AI CompanionがエージェンティックAIの力を活用する方法

Zoom AI Companionは、エージェンティックAIの価値を実現し、ユーザーが情報を行動に移しやすくすることで実用化します。AI Companionが会議、コンタクトセンターのやり取り、またはAIが識別したその他のインサイトからフォローアップタスクを特定した場合、それらのアクションアイテムを自動的にZoom Tasksに追加してフォローアップや割り当てができるようにします。これにより、重要な次のステップが会議の要約や会話の再要約の中で失われることを防ぎ、明確で追跡可能なタスクとして前に進めることができます。インサイトを直接行動に結びつけることで、AI Companionはユーザーが優先事項を把握し、責任を管理し、不要な摩擦なく仕事を進められるよう支援します。

アルゴリズム：人工知能がコミュニケーションをシームレスにする方法

Zoom AI Companionのインテリジェントで対話型のLLM機能に加えて、Zoomはプラットフォーム全体で他のAIサービス（つまり、 アルゴリズム）も活用しています。これらのサービスはしばしばバックグラウンドでシームレスに動作し、リアルタイム音声文字起こし、ライブ翻訳、個人用オーディオ抑制などの機能を支えています。

これらの機能は合わさって、一貫したシームレスな体験を生み出し、Zoomプラットフォーム上のあらゆるインタラクションの品質と効率を向上させます。現在の主要なAIサービス機能は次のとおりです：

• 文字起こし

• 翻訳

• クローズドキャプション

• 個人用オーディオ分離

Model Context Protocol（MCP）：AIとツールを接続してより多くを達成するための標準

ZoomはAIアーキテクチャの一部としてModel Context Protocol（MCP）を使用しています。MCPは、モデル、ツール、データソース、ワークフロー間の安全な接続を可能にするオープン標準です。MCPは各企業が個別に構築・維持する必要のあるワンオフの統合の代替となり、機能をAIモデルに一貫した方法で公開する共有された構造化フレームワークを提供します。この基盤により、AIシステムは単に質問に答えるだけでなく、ユーザーが依存するシステム内で直接行動を起こすインテリジェントなエージェントのように振る舞うことができます。Zoomは現在、Custom AI Companionアドオンの一部としてMCPをサポートしており、組織が独自のデータソースやアプリケーションに接続するカスタムエージェントを構築し、ルーチンワークフローを自動化し、チームの実際の作業コンテンツに基づいた正確で適切な応答を提供できるようにしています。

MCPが実際にどのように機能するか

MCPは本質的にクライアント–サーバーモデルに基づいて構築されています。AI環境（ChatGPTやClaudeのようなもの）を仕事をこなしたいクライアントと考え、JiraやConfluence、データベースのような外部システムを自分たちの機能を公開するサーバーと考えてください。各サーバーは「ナレッジベースを検索」や「タスクを作成」のような明確な機能のリストを提供します。AIクライアントは会話の途中でそれらの機能をいつどのように使用するかを判断します。

言い換えれば、AIをMCPサーバーに接続することはレストランで注文するようなものです。あなた（AI）はレストランに入り、メニュー（MCPサーバー経由で利用可能なサービスや機能のリスト）を受け取り、欲しいものを告げるとそれが提供されます。何が利用可能かについての推測はなく、すべてが事前にメニューで提示されます。

以下のセクションでは、MCPがどのように機能するかの詳細を説明します：

ステップ1：サーバーを通じて機能を公開する

あらゆるシステムがMCPサーバーを実行できます。そのサーバーは“メニュー”として機能し、サポートするアクションの構造化された説明を公開します。たとえば、Jiraは「課題を検索」や「チケットを更新」のような機能を公開するかもしれません。これらの機能がMCPの共通フォーマットに従うため、AIはカスタムエンジニアリングなしにそれらを即座に理解できます。

ステップ2：AIがクライアントとして機能する

一方、AI環境はクライアントの役割を果たします。利用可能な機能のメニューを読み、それらを記憶し、ユーザーに応答する際にどれを呼び出すかを決定します。これにより、AIは事前に何千もの統合をプログラムされる必要がなく、接続が確立されたときに何が利用可能かを学習するだけで済みます。

ステップ3：コンテキストを安全に伝達する

MCPはコンテキストと権限がどのように渡されるかも定義します。これにより、AIが機能を使用する際にユーザーがアクセスを許可された範囲内でのみ行動することが保証されます。たとえば、ユーザーが自分のチームのJiraチケットのみを閲覧する権限しか持たない場合、MCPはAIがその範囲を尊重するようにします。このセキュリティ層があるため、機密データやアクセス制御が重要なエンタープライズ用途でMCPを実用的に使用できます。

なぜMCPが重要なのか

AIが外部システムに接続する方法を標準化することで、MCPはカスタム統合の摩擦を取り除き、安全性と一貫性を確保します。ユーザーはAIが質問に答えるだけでなく、さまざまなツールにわたって情報に基づいた行動をシームレスかつ安全に実行できるという恩恵を受けます。

Agent-to-Agent（A2A）プロトコル：AIアシスタント同士がコミュニケーションする方法

MCPに加えて、Zoomは自律エージェント間のコラボレーションのための共通言語としてAgent-to-Agent（A2A）プロトコルも使用します。A2Aはオープン標準であり、異なるベンダーが構築したり異なる環境で動作したりする可能性のあるAIエージェント同士が互いを検出し、コンテキストを共有し、タスクを委任し、結果を安全にやり取りできるようにします。ZoomはA2Aを使用して、AI CompanionがZoom上の会話からコンテキストを取得し、他の業務アプリ上で代理的に行動を起こせるよう、サードパーティのAIエージェントをサポートする計画です。（ServiceNow Now Assist向けのサードパーティエージェントは近日提供予定。）

Model Context Protocol（MCP）がAIモデルを必要なツールやデータに接続するなら、A2Aはエージェント同士を接続します。これら二つの標準は相互運用可能なマルチエージェントシステムの基盤を形成し、知性が一つのモデルに限定されるのではなく、協力するエージェントのネットワーク全体に分散される仕組みを実現します。

A2Aが実際にどのように機能するか

A2Aは本質的に各エージェントがクライアントとサーバーの両方として機能できるという考えに基づいて構築されています。あるエージェントが支援を求めたりタスクを委任したりし、別のエージェントが応答してそのタスクを実行することがあります。エージェント間の通信は共通の構造とセキュリティモデルに従うため、誰がエージェントを構築したか、どこで動作しているかに関係なく相互理解が可能です。

専門家チームが協力する様子に例えることができます：各エージェントは明確な役割を持ち、自分ができることを記載した履歴書を持ち、作業を他者に引き継ぐ共通の方法を共有しています。

以下のセクションでは、このプロセスをステップごとに説明します：

ステップ1：エージェントが自身の機能を公開する

すべてのA2A互換エージェントは小さな構造化された「エージェントカード」を公開します。このカードはエージェントの識別子と能力プロファイルとして機能し、「テキストを要約する」「ミーティングをスケジュールする」「データを照会する」などエージェントができること、サポートするフォーマット、および連絡方法が一覧化されます。

このカードがA2A標準に従うため、他のどのエージェントもそれを読み取り、カスタムコードや設定なしにすぐに相互作用方法を理解できます。

ステップ2：エージェントが発見し接続する

あるエージェントが協力を求めるとき、ディレクトリ、レジストリ、または既知のエンドポイントを通じて別のエージェントのエージェントカードを参照し、安全な接続を確立します。このプロセスにより、異なるチームや組織が構築したエージェントでも動的に互いを見つけることができます。

発見機能は柔軟性を保証します：タスク計画エージェントは可視化エージェントを見つけたり、カスタマーサポートエージェントは翻訳エージェントを見つけたりでき、すべて標準の発見メカニズムを通じて行えます。

ステップ3：エージェントがタスクと結果を交換する

接続が確立されると、エージェントは標準化されたタスクメッセージを通じて通信します。 タスクメッセージには「このデータセットを分析する」といったリクエストや「これが洞察です」という応答が含まれることがあります。これらのやり取りは短時間で完了する操作では同期的に、長時間かかる処理では非同期的に行うことができます。

A2Aはストリーミングと通知もサポートするため、エージェントは処理中の中間更新や部分的な結果を送信でき、人間がリアルタイムで協力する様子を模倣します。

ステップ4：安全なコラボレーションとコンテキスト共有

エージェント間の各やり取りは、それを開始したユーザーまたはシステムによって認証され、スコープが定義されます。これにより、エージェントは許可されたデータや機能のみへアクセスします。

この制御されたコンテキスト交換により、あるエージェントが文書を要約し、別のエージェントがフォローアップのアクションを作成するなどの複雑なワークフローが、情報漏洩なく実行できます。

なぜA2Aが重要なのか

エージェント同士が互いに話すための普遍的な方法を定義することで、A2Aは相互運用性と合成可能性の新たな層を解き放ちます。すべてを行おうとする巨大でモノリシックなエージェントを構築する代わりに、A2Aは特定のドメインに集中した専門的なエージェントを設計し、それらを共有プロトコルを通じて協働させることを可能にします。

エンタープライズにとって、これは次のことを意味します：

• クロスベンダー互換性：異なるプロバイダーのエージェントが安全に相互運用できる。

• スケーラブルな設計：チームはシステム全体を再設計することなくエージェントを追加または置換できる。

• ガバナンスされた自動化：セキュリティ、可観測性、監査が最初から標準化される。

• より速いイノベーション：新しいエージェントカードを公開するだけで新機能を導入でき、既存統合の再配線は不要。