SAGE
読み: セージ
SAGEとはAIの記憶グラフ説明性に関わる3つの技術
SAGEとは、AI分野で3つの意味を持つ用語。(1)Self-evolving Agents: 忘却曲線を組み込んだエージェントの長期記憶アーキテクチャ。GPT-4のタスク性能を約2.26倍に向上。(2)GraphSAGE: グラフニューラルネットワークのサンプリング手法。(3)Shapley Additive Global Importance: XAIの特徴量重要度評価手法。
かんたんに言うと
同じ「SAGE」という名前で3つの別技術がある。(1)AIに「忘れる力」と「思い出す力」を持たせる記憶の仕組み、(2)巨大なネットワークデータを効率よく学習する手法、(3)AIの判断理由を数値で説明する手法。
Self-evolving Agents: 忘却曲線による記憶管理
正式名称はSelf-evolving Agents with Reflective and Memory-augmented Abilities。人間の忘却メカニズムをモデルに組み込み、不要な記憶を時間経過で減衰させ、参照された記憶を強化する。
情報過多による推論精度の低下を防ぐことで、GPT-4のタスク実行性能が約2.26倍に向上した報告がある。Kore MemoryやReflexionと設計思想を共有する、Self-Evolving系の記憶アーキテクチャ。
GraphSAGEとShapley Additive Global Importance
Graph Sample and Aggregate（GraphSAGE）は、巨大ネットワークから一定数の隣接ノードをサンプリングして特徴量を集約するナレッジグラフ向けの学習手法。新しいノードに対して再学習なしでベクトル表現を生成できる汎化性能が強み。
Shapley Additive Global Importance（XAIのSAGE）は、説明可能AIの手法。協力ゲーム理論のシャープレイ値を応用し、「特定の変数が欠落するとモデルの予測誤差が平均してどの程度悪化するか」を計算する。AIのブラックボックス化を防ぐ定量的な根拠を提供する。
当社の見解
技術の選定で最も避けるべきは「流行っているから」という理由で導入することだ。当社は複数のAIツール・フレームワークを実際に検証した上で、自社の用途に合うものだけを採用している。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。実装指示した人間側が実装したことも忘れて、気が付けば動いていない機能があった、ということも起きる。さらに、MCPやフックやルールを増やしすぎてAIが情報過多で機能しなくなった経験もある。どんなにルールや機能を付け足しても機能しなければ意味がない。足し算より引き算。1週間の検証期間が、3か月の手戻りを防ぐ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。