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、日常生活の不可欠な一部となりつつあります。大規模・小規模の言語モデルから特化した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間のシームレスなやり取りを可能にする一方で、AIはより専門的な用途にも存在しています。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障壁を取り除き、コラボレーションをより効率的かつ利用しやすくします。AIの進化が続くにつれ、その活用は効率、正確性、イノベーションを高めることで業界を変革し、ビジネスの運営方法そのものを根本から変えています。

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機能に関する詳細なガイドとして機能します。Zoomの主要なAI展開、機能、能力の一部を掘り下げることで、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型の力を最大化する

エージェント型AIとは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーに代わって行動するよう設計された人工知能を指します。人と人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なワークプラットフォームとして、Zoomはユーザーが情報から実行へシームレスに移れるように、エージェント型AI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、自律型アシスタントへと進化し、ユーザーが次のステップを管理し、タスクを完了し、ワークフローを前進させるのを支援することです。AI技術が進歩し続けるにつれて、エージェント型AIはますますパーソナライズされたデジタルアシスタントとして機能し、ユーザーが優先事項を整理し、やるべきことを確実に進め、会話、ミーティング、仕事用ツールの間で情報を移す手作業を減らすのを支援します。

Zoom AI Companion：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会話型のデジタルアシスタントであり、生産性の向上、コラボレーションの効率化、従業員の業務負荷の軽減を目的としています。対象の有料サービスがZoomユーザーアカウントに割り当てられているお客様の声は、追加費用なしで利用できます。

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、それらはもはや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タスクだけに限られません。むしろ、新たなAIツールは、私たちの働き方を根本的に変える変革的な転換を示しています。Zoom AI Companionは単純なタスク自動化を超え、ユーザーの日々の仕事における真の相棒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、コンテンツの生成、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、新たな目標の達成やより高いパフォーマンスの実現を支援できます。

AIファースト企業として、Zoom AI CompanionはZoom Meetings、チャット、電話、コンタクトセンター、Docs、ホワイトボードなど、Zoomの製品群全体にわたって丁寧に統合されています。Zoomが革新を続け、機能を拡大するにつれて、Zoom AI Companionも新しい機能と能力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向上できるかを示しています。

現在の主要機能は次のとおりです:

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	文脈を踏まえたクエリ処理、スマートスケジュール作成、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型生産性ハブ。
ミーティングインテリジェンス	ミーティング中のリアルタイム支援、自動ドキュメント作成、スマート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、ミーティングの効果を向上。
コミュニケーション強化	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。	すべての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、スマート応答。	AI駆動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創出のプロセスを効率化。
タスクとワークフロー管理	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と変えることで、エージェント型AIの価値を実現します。AI Companionがフォローアップタスクを特定すると、ミーティング、コンタクトセンターでのやり取り、またはAIによって特定された別の洞察に基づくものであっても、そのアクション項目をフォローアップや割り当てのために自動的にZoom Tasksへ追加できます。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に埋もれてしまうのを防げます。代わりに、それらは明確で追跡可能なタスクとなり、前進させることができます。洞察を直接行動に結び付けることで、AI Companionはユーザーが優先事項を把握し、責任を管理し、不要な摩擦なしに1日の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をシームレスにする仕組み

Zoom AI Companionのインテリジェントで会話型の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、個人のオーディオ抑制などの機能を支えています。

これらの機能は連携して、Zoomプラットフォーム上のあらゆるやり取りの質と効率の両方を高める、まとまりのあるシームレスな体験を生み出します。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

• 個人オーディオの分離

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

AIアーキテクチャの一部として、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、各社が個別に構築・保守しなければならない一回限りの連携の必要性を置き換えることで、エージェント型AIの進化において重要な役割を果たします。代わりに、AIモデルに機能を一貫した方法で公開する共有の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、質問に答えるだけでなく、ユーザーが依拠するシステム内で直接行動を起こすことで、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、定型的な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て、適切で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の中核はクライアント・サーバーモデルに基づいています。AI環境（ChatGPTやClaudeのようなもの）を作業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、できること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」や「タスクを作成」などの機能一覧を明確に提供します。そしてAIクライアントは、会話の途中でこれらの機能をいつ、どのように使うかを判断します。

言い換えると、AIをMCPサーバーに接続するのは、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、あなた（AI）は欲しいものを伝え、それに対して応答が返ってきます。何が利用可能で何が利用できないかを推測する必要はありません。すべてが事前に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

どんなシステムでも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、サポートしてい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」などの機能を公開するかもしれません。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動作する

一方で、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取り、それを記憶し、ユーザーに応答するときにどれを呼び出すかを決めます。つまり、AIは数千もの可能な連携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何が利用可能かを学ぶだけでよいのです。

ステップ3: コンテキストを安全に受け渡す

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ます。これにより、AIが機能を使用するときに、ユーザーがアクセスを許可されている範囲内だけで動作することを保証できます。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す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譲れない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。ユーザーにとっての利点は、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行動を、シームレスで安全に行えることです。

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Agent-to-Agent (A2A) Protocolも、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使用します。A2Aは、異なるベンダーによって構築されていたり、異なる環境で動作していたりする可能性のあるAIエージェントが、互いを発見し、コンテキストを共有し、タスクを委任し、結果を安全に交換できるオープン標準です。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ユーザー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製AIエージェントのサポートを計画しています。（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。両標準は連携して、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の中核は、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います。あるエージェントは支援を求めたりタスクを委任したりし、別のエージェントは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、誰がエージェントを作成したか、どこで動作しているかに関係なく、互いを理解できます。

これは、専門家チームが協力して働いているようなものだと考えられます。各エージェントには明確な役割と、何ができるかを示す履歴書があり、作業を他者に引き渡すための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

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。このカードはエージェントの識別情報と機能プロフィールとして機能し、そのエージェントが何をできるか（たとえば、「テキスト要約」「ミーティングをスケジュール」「データ照会」など）、どの形式をサポートするか、どのようにアクセスできるかを一覧化します。

このカードはA2A標準に従っているため、他のどのエージェントもカスタムコードや設定を必要とせずに読み取り、すぐにどのように連携するかを理解できます。

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コラボレーションしたいとき、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構築されていても、エージェント同士が動的に見つけ合うことができます。

発見機能により柔軟性が確保されます。たとえば、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られ、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られます。これらは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」）が含まれる場合があります。これらのやり取りは、迅速な処理のために同期的に、または長時間かかるタスクのために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の更新や部分的な結果を送信できます。これは、人間がリアルタイムでコラボレーションする方法を模しています。

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、開始したユーザーまたはシステムによって認証され、その範囲が限定されるため、エージェントが使用を許可されたデータや機能のみにアクセスすることが保証されます。

この管理されたコンテキストの交換により、たとえば一方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ような複雑なワークフローでも、情報を漏らすことなく実行できます。

A2Aが重要な理由

エージェント同士が会話するための普遍的な方法を定義することで、A2Aは相互運用性と構成可能性の新しい層を解き放ちます。すべてをこなそ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は組織が特定の領域に特化したエージェントを設計し、共通プロトコルを通じてそれらを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、これは次を意味します:

• 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。

• 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き換えできます。

• 統制された自動化: 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。

• より速いイノベーション: 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。