NeuralAgent
Neural Intelligence, Inc. · 生産性向上 · チャットボット
NeuralAgentは画面を見てクリックし、入力し、デスクトップとブラウザのアプリを操作する、コンピュータを操作するAIエージェントだ。既存ソフトの中で動く作業を、チームが自動化して監督できる。チャット画面ではなく、実際にコンピュータを操作するAIである。
NeuralAgent について
What Is NeuralAgent
NeuralAgentはNeural（Neural Intelligence, Inc.）が手がけるコンピュータ操作の製品だ。すべてのアプリがAPIを公開するのを待つのではなく、人と同じようにソフトを動かす。画面を見て、マウスを動かし、文字を打ち、デスクトップアプリとブラウザをたどっていく。スクリプトでは届かない作業、たとえばSAPや古いデスクトップソフト、社内ツール、エンジニアリング向けアプリで力を発揮する。
発想は単純だ。デスクトップ自動化は入口にすぎず、同じ仕組みはブラウザにも各種アプリにも効く。エージェントを1台のコンピュータに向けてやることを伝えれば、あとはインターフェースを通してタスクを進める。土台ではNeural自身のモデルNeuralActionが、速くて大量のクリックとキー入力を担当し、重い計画立案や復旧はAnthropic、OpenAI、Googleの推論モデルに回す。終わった作業は再利用できるリプレイとして保存でき、一度うまくいったタスクはチーム全員がもう一度走らせられる。
ここでは制約がものを言う。NeuralAgentは本物のデスクトップでエージェントを動かしたいチームと個人向けであり、つまり1台のマシンのソフト制御を渡すことになる。公開APIもなく、エンタープライズ版は価格表ではなく見積もりで範囲を決める。ブラウザのタブの中で使うチャット助手が欲しいだけなら、これは選ぶべき道具ではない。
Getting Started
- NeuralAgentのデスクトップアプリをダウンロードする。チーム全体に展開するならエンタープライズのデモを予約する。
- コンピュータを接続する。自分のマシン、承認済みの仮想マシン、NeuralAgentが管理するクラウドコンピュータのいずれかだ。
- 実行モデルを選ぶ。速いインターフェース操作にはNeuralAction、重い推論には対応するAnthropic、OpenAI、Googleのモデルを使う。
- 権限モードを決める。先に確認は機微な操作を実行前に確認し、確認なしで実行は止めずに進める。
- タスクか共有ワークフローを割り当て、エージェントが操作する様子を進捗とスクリーンショットで追う。
- タスク履歴を見直し、証拠付きのレポートを書き出し、うまくいった結果を再利用できるリプレイに変える。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 複雑なソフトへ自動化を広げたいITと運用のチーム：エージェントは人と同じ視覚的なインターフェースを操作するので、APIも整ったスクリプトも持たないシステムまで作業が届く。対象のマシンを接続して管理できることが条件だ。
- 業務プロセスのテストを回すQAエンジニア：エージェントがSAP、デスクトップアプリ、ブラウザを端から端まで動かし、記録再生型のテストツールが残す穴を埋める。
- システムをまたぐ定型作業に埋もれたバックオフィス：データ入力、請求書処理、レポートは既存の画面を通る。ワークフローを先に整えておく必要がある。
- 自分のパソコンで使うパワーユーザー：セルフサーブ版は個人の作業や日常のデスクトップ利用に同じコンピュータ操作を持ち込む。
タスク
- SAPや社内ツールでの回帰テストと業務プロセステスト：エージェントが各手順を目でたどり、結果を記録し、エラーを押さえて確認に回す。
- ERPと古いソフトの運用自動化：SAP、Oracle、独自インターフェース上で、あつらえの連携なしに繰り返し作業を回せる。
- 請求書、データ入力、レポートの処理：スタッフがすでに使う画面を通して、記録をシステム間で移す。
- エンジニアリングアプリの操作：複雑なデスクトップや設計ツールの中の視覚的なワークフローを、クリック、ドラッグ、ライブの画面解析で進める。
シーン
- 壊れやすいスクリプトを使わず適応型テストを展開したい企業：タスクの途中で画面が変わっても、エージェントは失敗せずに立て直す。
- たまった請求書を片付けたい財務チーム：例外はスクリーンショット付きで示され、確認する人はデータを動かすのではなく判断に時間を使える。
- 共有の自動化を社員のノートPCから切り離したいITチーム：専用のクラウドコンピュータでタスクが走り、日々の業務を邪魔しない。
- 定例レポートを標準化したいサポートチーム：うまくいったタスクはリプレイになり、チーム全員が新しい内容で使い回せる。
主な機能
デスクトップとブラウザをまたぐコンピュータ操作
NeuralAgentはアプリとブラウザを開き、画面の内容を読み取り、あなたと同じマウスとキーボードのインターフェースで動く。移動、クリック、ダブルクリック、ドラッグ、入力、ショートカットを使い、ファイルの文脈を業務システムへ持ち込む。この守備範囲が、質問に答えるエージェントと仕事を終わらせるエージェントの分かれ目だ。
NeuralAction、コンピュータ操作に特化したモデル
Neuralは視覚的な位置づけとインターフェース操作の生成のために自前のモデルを学習している。NeuralActionは頻度の高いインターフェース操作を速く安くこなし、NeuralAgentはワークフローが必要とするときだけ、重い計画立案と復旧をより強い推論モデルへ送る。Neuralは内部テストで操作生成285ミリ秒の遅延と、最先端モデルの基準に対して最大95%の一致を示した。端から端までの速度はアプリと環境によって変わる。
選べる実行モデル
タスクは選んだモデルで走る。NeuralActionでも、Anthropic、OpenAI、Googleの対応モデルでも、同じワークスペースから使える。チームはコンピュータ、共有ワークフロー、実行履歴、支出を、別々の契約に散らさず1か所にまとめる。企業向けAIエージェントを見極めているチームにとって、この単一の管理面が決め手になることが多い。
再利用できるワークフローとスキル
タスクを一度見せて、新しい内容と監督のもとで再び走るワークフローやリプレイとして保存できる。スキルはGmailをはじめとするGoogle Workspace、PowerPoint、Excel、PDF、コーディング、リサーチといったよく使うツール向けに、的を絞ったやり方を足す。同僚はそろった出発点を得られ、AIワークフロー自動化はここから積み上がっていく。
2つの権限モードと能動的な監督
先に確認は機微な操作を実行前に確認し、確認なしで実行は止めずに進める。どちらも通常のタスク、予約したワークフロー、速いリプレイに効く。エージェントが作業する間も進捗とスクリーンショットは見えたままで、操作が失敗したり画面が変わったりすると、監督付きの復旧が入る。
エンタープライズダッシュボード
1つの管理面に、オンラインのコンピュータ、実行中と合計のタスク、使える実行クレジット、直近の動きが並ぶ。オーナーと管理者は、メンバー、コンピュータ、プロバイダーごとに支出を分けて見たり、明細を確かめたり、タスク履歴をスクリーンショット付きで書き出したり、残高不足の通知を設定したりできる。
エンタープライズ展開とセキュリティレビュー
NeuralAgentは、顧客が管理するコンピュータ、承認済みの仮想マシン、NeuralAgentのクラウドコンピュータを、Neuralが管理する制御とモデルのサービスにつなぐ。組織はアクセス、権限、ワークフローの範囲を定め、Neuralは本番展開の前にセキュリティとアーキテクチャのレビューを行う。導入支援、展開トレーニング、エンタープライズサポートも付く。
メリットとデメリット
メリット
- 人と同じ視覚的インターフェースでソフトを操作し、APIや壊れやすいスクリプトが届かないデスクトップアプリ、ブラウザ、旧システムまで手が届く。
- 1つのダッシュボードから群れ全体を動かし、タスク履歴、スクリーンショット、支出をメンバー、コンピュータ、プロバイダー別に追える。
- NeuralActionとAnthropic、OpenAI、Googleのモデルを使い分け、定型クリックは速度に、推論は必要な所にだけコストを払える。
- 再利用できるワークフローとリプレイが、1つの良い結果をチーム全体の繰り返せる流れに変える。
- 権限モードと監督付きの復旧が、機微な操作と画面の変化を管理下に置く。
デメリット
- 1台のコンピュータのソフト制御を渡すのは重い決断であり、実用的になるまでに設定、権限、監督が要る。
- 公開APIがないため、NeuralAgentを自社のシステムやパイプラインに組み込みたいチームには制約になる。
- エンタープライズの価格は公表されず見積もりで決まるので、予算を立てるにはまず商談が必要だ。
- 価値は自前のワークフローとスキルを作ることに左右され、素のインストールだけではほとんど何もできない。
よくある質問
NeuralAgentは視覚的なインターフェースを通してソフトを操作するAIエージェントだ。画面を見て、マウスを動かし、入力し、デスクトップアプリとブラウザをまたいで動く。テスト、ERP運用、データ入力、エンジニアリングのワークフローといったタスクを担う。土台のコンピュータ操作モデルNeuralActionはNeuralが学習している。
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