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、日常生活に欠かせない存在になりつつあります。大規模・小規模の言語モデルから、専門的なアルゴリズム機能まで、あらゆるものを支えています。生成AIは、コンテンツ作成、問題解決、意思決定において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で利用しやすいものにします。AIが進化を続けるにつれ、その用途は効率、精度、革新性を高めることで業界を変革し、企業の運営方法そのものを根本から再構築しています。

現代の職場におけるAIの役割が拡大する中、AI BluepaperはZoomプラットフォーム内のAI機能を詳しく解説するガイドとして役立ちます。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を効果的に活用するために必要な知見を提供し、ワークフローの効率化、コラボレーションの強化、チーム全体の生産性向上を支援します。

エージェント型人工知能：AIの自律的で自己駆動の力を最大化する

エージェント型AIとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの代わりに行動するように設計された人工知能を指します。人と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、ユーザーが情報をスムーズに実行へ移せるよう、エージェント型AIの機能を積極的に開発しています。

提案やミーティング要約で終わるのではなく、エージェント型AIのビジョンは、次のアクションの管理、タスクの完了、ワークフローの推進を支援できる自律型アシスタントへと進化することにあります。AI技術がさらに向上するにつれ、エージェント型AIはますます個人に最適化されたデジタルアシスタントとして機能し、ユーザーが整理整頓を保ち、優先事項を確実に遂行し、会話・ミーティング・業務ツール間で情報を移す際の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を担う、インテリジェントで会話型のデジタルアシスタントです。生産性の向上、コラボレーションの効率化、従業員の負担軽減を目的として設計されており、Zoomユーザーアカウントに割り当てられた対象の有料サービスをご利用のお客様には追加費用なしで提供されます。

AIツールが現代の労働環境にますます組み込まれるにつれ、その役割はデータ入力の自動化、メール作成、レポート生成、基本的なアルゴリズム機能の実行といった特定の作業に限られなくなっています。むしろ、新しいAIツールは、私たちの働き方を根本から変える変革的な変化をもたらしています。Zoom AI Companionは単純なタスク自動化を超え、日々の業務における真の伴走者として機能できます。一般的な知識に関する質問への回答、コンテンツ生成、洞察の提供、ドキュメント・メッセージ・音声メッセージ・ミーティングの要約、意思決定の支援、新しい目標の達成やより高いパフォーマンスの実現をサポートします。

AIファースト企業として、Zoom AI CompanionはZoom Meetings、Chat、Phone、Contact Center、Docs、Whiteboardなど、Zoomの製品群全体に思慮深く統合されています。Zoomが革新を続け、機能を拡張していくのに伴い、Zoom AI Companionも新しい機能を提供していきます。以下は現在利用可能な主要機能の一覧で、このAIアシスタントがユーザーの仕事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。

現在の主要機能には以下が含まれます：

カテゴリ	主要機能	ビジネス価値
集中型AIワークスペース	コンテキストに応じたクエリ処理、スマートなスケジューリング、クロスプラットフォームのデータ統合、AI生成のフォローアップ。	インテリジェントなワークフロー自動化を備えた統合生産性ハブ。
ミーティングインテリジェンス	ミーティング内のリアルタイム支援、自動文書化、スマートなレコーディング分析、準備の自動化。	準備からフォローアップまで、ミーティング効果を向上。
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、文字起こし分析、メール作成、予測入力。	あらゆるチャネルでコミュニケーション品質を向上。
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、パフォーマンス分析、スマートな応答。	AI主導の洞察により、顧客体験を向上。
コンテンツ作成	ドキュメントインテリジェンス、ビジュアルコンテンツ生成、コラボレーションツール、メディア整理。	コンテンツ開発とアイデア発想のプロセスを効率化。
タスクおよびワークフロー管理	タスクの自動作成、クロスプラットフォーム連携、イベント管理ツール。	インテリジェントな自動化により管理負荷を軽減。

Zoom AI Companionはエージェント型AIの力をどのように活用するか

Zoom AI Companionは、情報を簡単に行動へ変えるのを支援することで、エージェント型AIの価値を実現します。AI Companionがミーティング、Contact Centerでのやり取り、またはAIによって特定された別の洞察からフォローアップタスクを見つけると、それらのアクション項目を自動的にZoom Tasksに追加し、フォローアップまたは割り当てを行えます。これにより、重要な次のステップがミーティング要約や会話の振り返りの中で埋もれてしまうのを防げます。その代わりに、明確で追跡可能なタスクとして前進させることができます。洞察を直接行動につなげることで、AI Companionはユーザーが優先事項を把握し、責任を管理し、余計な摩擦なく仕事を進めるのを支援します。

アルゴリズム：人工知能がコミュニケーションの摩擦をなくす方法

Zoom AI Companionのインテリジェントで会話型のLLM機能に加え、Zoomはプラットフォーム全体で他のAIサービスも活用しています（つまり、 アルゴリズム）。これらのサービスは多くの場合、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、個人用音声抑制などの機能を支えています。

これらの機能が組み合わさることで、Zoomプラットフォーム上のあらゆるやり取りの質と効率を高める、一貫性のあるシームレスな体験が実現します。現在の主要なAIサービス機能には以下が含まれます：

• 文字起こし

• 翻訳

• 字幕

• 個人用音声分離

Model Context Protocol（MCP）：AIをツールに接続して、より多くのことを実現するための標準

AIアーキテクチャの一環として、ZoomはModel Context Protocol（MCP）を使用しています。これは、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・保守しなければならない一回限りの連携を不要にすることで、エージェント型AIの発展において重要な役割を果たします。その代わりに、AIモデルに対して機能を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する、より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、定型ワークフローを自動化し、チームの実際の業務コンテンツに基づいて、最適化された正確な応答を提供できるようにしています。

MCPの実際の動作

MCPの中心はクライアント-サーバーモデルです。AI環境（ChatGPTやClaudeのようなもの）を仕事を進めたいクライアント、外部システム（Jira、Confluence、データベースなど）を実行可能な内容を公開するサーバーだと考えてください。各サーバーは、「ナレッジベースを検索する」や「タスクを作成する」のような機能の明確な一覧を提供します。AIクライアントは会話の途中で、それらの機能をいつ、どのように使うかを判断します。

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のと同じです。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一覧）を受け取り、欲しいものを伝えると、それが返されます。何が利用可能か、何が利用できないかを推測する必要はありません。すべてが最初からメニューに示されています。

以下のセクションでは、MCPの動作についてさらに詳しく説明します：

ステップ1：サーバーを通じて機能を公開する

どのシステムでも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「課題を検索する」や「チケットを更新する」といった機能を公開できます。これらの機能はMCPの共通形式に従っているため、AIはカスタム開発なしで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

反対側では、AI環境が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取り、それを記憶し、ユーザーへの応答時にどれを呼び出すかを決定します。つまり、AIは何千もの連携候補を事前にプログラムしておく必要はなく、接続が確立されたときに利用可能なものを把握するだけです。

ステップ3：コンテキストを安全に渡す

MCPは、コンテキストと権限をどのように受け渡すかも定義しています。これにより、AIが機能を使用するとき、ユーザーがアクセスを許可されている範囲内でのみ動作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チケットだけを閲覧できる権限を持っている場合、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こそが、機密データとアクセス制御が不可欠なエンタープライズ利用において、MCPを実用的なものにしています。

MCPが重要な理由

AIと外部システムの接続方法を標準化することで、MCPはカスタム連携の摩擦を取り除き、安全性と一貫性を確保します。ユーザーにとっては、AIが質問に答えるだけでなく、さまざまなツールをまたいで情報に基づいたアクションを、シームレスかつ安全に実行できるという利点があります。

Agent-to-Agent（A2A） Protocol：AIアシスタント同士がどのように通信するか

MCPに加えて、Zoomは自律型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） Protocol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、異なる環境で実行されたりしている可能性のあるAIエージェント同士が、お互いを発見し、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Zoomの会話からコンテキストを取り込み、他のビジネスアプリ全体であなたに代わってアクションを実行することで、AI CompanionによるサードパーティAIエージェントのサポートを予定しています。（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です。）

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のに対し、A2Aはエージェント同士を接続します。この2つの標準は組み合わさることで、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ます。そこでは、知能は1つのモデルに閉じ込められるのではなく、協働するエージェントのネットワーク全体に分散されます。

A2Aの実際の動作

A2Aの中心にあるのは、各エージェントがクライアントにもサーバーにもなれるという考え方です。あるエージェントが支援を依頼したりタスクを委任したりし、別のエージェントがそれに応答してそのタスクを実行します。両者の通信は共通の構造とセキュリティモデルに従うため、どのように作られたエージェントであっても、どこで実行されていても、お互いを理解できます。

これは、専門家チームが協力しているようなものだと考えるとよいでしょう。各エージェントには明確な役割、できることを示す経歴、そして仕事を他者に引き継ぐ共通の方法があります。

以下のセクションでは、このプロセスを段階的に説明します：

ステップ1：エージェントが機能を公開する

A2A対応の各エージェントは、小さく構造化された「Agent Card」を公開します。このカードは、そのエージェントの識別情報と能力プロファイルとして機能し、何ができるのか（たとえば「テキストを要約する」「ミーティングをスケジュールする」「データを問い合わせる」など）、どの形式をサポートするのか、どのようにアクセスできるのかを一覧化します。

このカードはA2A標準に従っているため、他のエージェントはそれを読み取って、カスタムコードや設定なしでどのように連携すればよいかを即座に理解できます。

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コラボレーションしたい場合、別のエージェントのAgent Cardを参照し、通常はディレクトリ、レジストリ、または既知のエンドポイントを通じて、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によって作られたエージェントであっても、動的に互いを見つけることができます。

発見機能により柔軟性が確保されます。タスク計画エージェントはビジュアライゼーションエージェントを見つけることができ、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ることができます。すべて標準化された発見メカニズムを通じて行われます。

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、依頼（「このデータセットを分析してください」）と応答（「こちらが洞察です」）が含まれることがあります。これらのやり取りは、迅速な処理では同期的に、長時間かかるタスク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しているため、エージェントは作業中に途中経過や部分的な結果を送ることができ、人間がリアルタイムで協働する様子に似ています。

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、範囲が定義されるため、エージェントは許可されたデータや機能のみにアクセスできます。

この制御されたコンテキストのやり取りにより、1つのエージェントがドキュメントを要約し、別のエージェントがフォローアップアクションを作成するといった複雑なワークフローでも、情報漏えいなく実行できます。

A2Aが重要な理由

エージェント同士が話すための共通の方法を定義することで、A2Aは相互運用性と組み合わせ可能性の新たな層を実現します。すべてをこなそうとする巨大なモノリシックエージェントを構築する代わりに、A2Aは組織が特定の分野に特化したエージェントを設計し、それらを共通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、これは次のような意味を持ちます：

• ベンダー間の互換性：異なる提供元のエージェントが安全に相互運用できます。

• 拡張可能な設計：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き換えることができます。

• 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ています。

• 迅速なイノベーション：新しいAgent Cardを公開するだけで新機能を導入できます。既存の連携を作り直す必要はありません。