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生成AIがコンテンツを作り出すのに対し、エージェントAIは目標に向けて自ら考え、行動します。その本質とビジネスへの実装方法を解説します。

エージェントAI（Agentic AI）とは、プロンプトに応答するだけの生成AIとは異なり、自律的な意思決定を行い、特定の目標に向けて行動を起こすことができるAIシステムを指します。現在、テクノロジー分野で最も話題になっているアイデアの一つです。

Forbesはこれを「ビジネスとテクノロジーを変革する次の大きなブレイクスルー」と呼びました。しかし、人々にその明確な定義を求めると、すぐに曖昧になってしまいます。

では、エージェントAIとは一体何なのか、生成AIとはどう違うのか、そして私たちの働き方を本当に変えるのでしょうか？

エージェントAIとは何か？

エージェントAIシステムとは、ある程度の自律性を持って行動できる人工知能システムのことです。入力データに基づき、特定の目的を達成するための意思決定を行います。彼らが「エージェント的（agentic）」と呼ばれるのは、エージェンシー（主体性）、つまり目標にどうアプローチするかを決定する自由を持っているからです。

指示を待つ従来のAIとは異なり、エージェントシステムは変化する状況や入力に適応し、限られた、あるいは全く人間の監視がない状態でも最善の行動をとることができます。

例：高度に自律的なエージェントAIは実際どのように機能するか？

あなたが大手靴小売業者でサプライチェーン業務を担当していると想像してください。高度に自律的なエージェントAIは、会社の在庫を独立して管理できます。リアルタイムの販売データや、経済動向、ファッショントレンド、季節などの外部要因に基づいて製品の需要を予測します。

そして、人間の介入なしに、在庫レベルを調整し、サプライヤーに発注し、配送ルートを最適化して期日通りの納品を確保します。

エージェントAIシステムはスペクトラム（連続体）上に存在するため、この例は高度に自律的ですが、より限定された自律性や厳しいガードレールを持つシステムであっても「エージェント的」と見なされます。

エージェントAI vs 通常のAI：その違いは？

エージェントシステムは、目標を達成するために自らのアプローチを動的かつ自律的に調整します。通常のAIシステムは自律性を持たないため、そうしたことは行いません。

非エージェント型AIには、プロンプトに応答する生成AIツールや、データからルールを学習するものの自ら行動を起こせない分析・予測モデルが含まれます。対照的に、エージェントAIシステムは環境を評価し、次に取るべき最善の行動について情報に基づいた決定を下すことができます。

先ほどの靴小売業者の例で比較してみましょう。

• 通常のAI： 従来のシステムは、履歴データに基づいて需要予測を生成したり、最適な在庫レベルを提案したりするかもしれません。しかし、その情報に基づいて行動する（発注する、戦略を調整する、配送ルートを変更するなど）には人間が必要です。
• エージェントAI： エージェントシステムは、在庫状況を独自に評価し、必要な在庫量を決定し、サプライヤーに発注し、配送ルートを変更し、さらには価格設定まで調整することができます。これらすべてを人間の承認を待たずに行います。

エージェントAI vs 生成AI：その違いは？

生成AIとエージェントAIはよく一緒に言及されますが、解決する問題が異なります。

生成AIは「作成」します。プロンプトを受け取り、テキスト、画像、コード、要約などの新しいものを生み出します。ChatGPTやDALL-Eのようなツールは生成AIです。質問をすれば答えが返ってきます。やり取りはそこで終わります。

エージェントAIは「行動」します。目標を受け取り、それを達成する方法を見つけ出します。エージェントシステムは、目標をステップに分解し、どのツールを使用するかを決定し、複数の情報源から情報を収集し、何かが変わった場合にはアプローチを調整し、仕事が完了するまで継続します。

このように考えてみてください。生成AIは、頼めば素晴らしいレポートを書いてくれる同僚のようなものです。エージェントAIは、データがおかしいことに気づき、根本原因を調査し、要約を作成して、あなたが頼まなくてもチームにメールを送ってくれる同僚のようなものです。

実際には、今日のエージェントAIシステムのほとんどは、推論エンジンとして生成AIモデルを使用しています。エージェントが「何をすべきか」を決定し、生成モデルが各ステップの「思考」を支援します。つまり、両者は対立するものではありません。エージェントAIは生成AIの上に構築され、計画、ツールの使用、自律性を追加したものです。

エージェントAIシステムの主な特徴

エージェントAIシステムは自律性を持ち、定義された目標を達成するために自発的にアプローチを適応または変更することができ、コンテキスト（文脈）を認識します。

• 自律性： 目標を与えられた後、独立して動作する能力。
• タスク指向ではなく目標指向： 全体的な目標を理解せずに定義されたタスクを実行するのではなく、特定の成果や目標を達成することに焦点を当てます。
• 適応性： 状況が突発的に変化した場合、目標を確実に達成できるように戦略や次の行動を調整する能力。

共感しやすいエージェントAIのユースケースの多くは、ロボット工学や自律システムから来ています。例えば自動運転車は、環境データを取り込み、必要に応じて安全対策を展開するため、エージェントAIシステムを含んでいます。

しかし、これらのシステムでさえ完全にエージェント的ではありません。これらは人間が設定したルールや制約に基づいて意思決定を行っています。

エージェントAIシステムとその「7つの自律性レベル」

すべてのエージェントAIシステムが同じように作られているわけではありません。AIにおけるエージェンシー（主体性）は白黒はっきりしたものではなく、スペクトラム上に存在します。そのため、システムが持つ自律性のレベルは大きく異なります。

AIシステムの自律性と適応性が高くなるほど、潜在的なリスクとガバナンスの課題も大きくなります。

以下は、AIシステムにおけるさまざまな自律性レベルの分類です。

今日の現実世界のエージェントAIシステムのほとんどは、レベル3とレベル4に位置しています。完全な自律型システム（レベル7）は、今のところSFの領域にとどまっています。

エージェントAIの現実世界での応用

エージェントAIの可能性は業界全体に及びますが、実用的な実装はまだ成熟段階にあります。

• サプライチェーンの最適化： エージェントシステムは、リアルタイムの販売データを監視し、需要の変化を予測し、在庫レベルを調整し、サプライヤーに発注し、配送ルートを変更することができます。これにより、ほとんどのサプライチェーンを遅らせる手動での調整作業が軽減されます。
• 財務報告と監査： データ品質エージェントは、受信した財務データを取り込み、予想されるフォーマットと照合し、重複エントリや異常な差異などの異常にフラグを立て、サマリーレポートを生成できます。
• カスタマーサポートのトリアージ： エージェントシステムは、受信したサポートチケットを読み取り、緊急度別に分類し、関連するドキュメントを抽出し、回答の草案を作成し、複雑なケースを適切なチームにルーティングできます。
• 医療診断： エージェントAIは医療画像を分析し、患者の病歴と相互参照し、潜在的な診断を提案することで、臨床医がより迅速かつ包括的な分析を行えるよう支援します。
• 自律走行車（自動運転）： 自動運転車はエージェントAIを使用して、リアルタイムの環境データを処理し、他の道路利用者の行動を予測し、瞬時に安全に関する決定を下します。

エージェントAIの実装とガバナンスにおける課題

エージェントAIは当然ながら大いに期待を集めています。その可能性は非常に素晴らしいものです。しかし現実には、これらのシステムを安全かつ責任を持って実装し、管理するためには、乗り越えなければならない大きなハードルがあります。その自律性を考えると、特に金融、医療、インフラなどの高リスクセクターでは、法的および倫理的基準への準拠を確保することが重要です。

EU AI法や米国のAIに関する大統領令は、どちらもAIシステムを管理するためのガイドラインを定めています。エージェントAIは、その実装方法に応じてEU AI法のリスク分類のいずれかに該当する可能性があります。例えば、ビデオゲーム内のエージェントAIシステムは高リスクカテゴリーには該当しませんが、原子力発電所を稼働させたり飛行機を操縦したりするエージェントAIシステムは該当します。これらの高リスク環境では、企業は以下を含む厳格なプロトコルに従う必要があります。

• 透明性： ユーザーは、AIシステムがどのように機能し、どのように意思決定を行うかを理解できなければなりません。
• データガバナンス： バイアスや差別的な結果を防ぐため、エージェントAIが使用するデータは慎重に管理されなければなりません。
• 文書化とトレーサビリティ（追跡可能性）： 特に問題が発生した場合に備えて、説明責任を確保するために、AIが行ったすべての決定は追跡可能でなければなりません。

これらの法的懸念に加えて、組織は人間の監視を可能にしながらも、AIが自律的に機能できるようにする内部ガバナンスフレームワークを確立する必要があります。
つまり、重要な状況でAIの決定を上書きするための「フェイルセーフ」を構築し、すべてのアクションが監査可能であることを保証する必要がありますが、これはAIシステムにおいて真の課題となり得ます。

エージェントAIの始め方

エージェントAIの実験を始めるために、完全に自律的なシステムを構築する必要はありません。多くのチームは、人間の監視の下で特定の明確に定義されたタスクを処理する半自律型エージェント（レベル3）から始めます。

実用的な出発点となるのは、AIエージェントが目標を受け取り、どの手順に従うべきかを決定し、適切なツールを呼び出し、結果を返すワークフローです。その間、人間はAIが下す一つ一つの決定を検査することができます。

ビジュアルワークフロープラットフォームは、エージェントの推論がコードの中に隠されるのではなく、ステップバイステップのプロセスとして視覚化されるため、これを特に容易にします。

エージェントAIの未来はどうなるか？

エージェントAIは、サプライチェーンの最適化から自律走行車まで、あらゆる業界で計り知れない可能性を提供します。しかし、現在のハイプ（過度な期待）にもかかわらず、真に野心的なエージェントシステムが数多く稼働するまでには、まだかなり長い道のりがあります。

AIシステムがより自律的になるほど、責任、ガバナンス要件、およびリスクは大きくなります。
組織は強力なガバナンスフレームワークを実装し、EU AI法などの進化する規制を遵守し、エージェントAIがどのように意思決定を行ったかを説明し、結果を再現できるようにしなければなりません。AIモデルはしばしば非決定論的であるため、これは非常に困難な作業となる場合があります。

エージェントAIは現在、AIの進歩として大いに注目されていますが、安全でセキュアな実装とユースケースはまだごくわずかです。AIシステムは上記で概説した7つのレベルに沿って徐々に自律性を高めていくと予想されますが、完全な自律型システムは今のところ、完全にSFの領域にとどまっています。

エージェントAI よくある質問（FAQ）

エージェントAIはRPAとどう違いますか？

エージェントAIは、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）システムとは異なり、自律的な意思決定を行い、変化する環境に適応することができます。一方、RPAは反復的なタスクのために事前に定義されたルールベースのワークフローに従います。RPAが特定のプロセスを自動化するのに対し、エージェントAIは動的な状況を独立して推論し、対応する能力を持っています。

生成AIとエージェントAIの違いは何ですか？

生成AIは、テキストや画像の生成のように、データから学習したパターンに基づいて新しいコンテンツを作成します。エージェントAIは、特定の目標を達成するために自律的な意思決定を行い、行動を起こし、通常は人間の介入なしに新しい情報や環境に適応します。ただし、現在のエージェントAIは中心的なコンポーネントとしてGPT-4oなどの生成AIモデルに依存しているため、両者は常に完全に区別できるわけではありません。

エージェントAIを構築するための最適なツールは何ですか？

LangChainやCrewAIなどのコードファーストのフレームワークは、開発者に完全な柔軟性を提供しますが、Pythonの専門知識が必要です。KNIMEのようなビジュアルワークフロープラットフォームは、コードを書くことなくエージェントを構築、テスト、管理できるため、データアナリストやドメインエキスパートがアクセスしやすくなります。最適な選択は、チームのスキルとガバナンスの要件によって異なります。

コーディングなしでAIエージェントを構築できますか？

はい。ビジュアルなノーコードプラットフォームを使用すると、ドラッグアンドドロップのインターフェースでコンポーネントを接続することにより、エージェント型のワークフローを設計できます。エージェントの推論の各ステップが視覚的で監査可能になるため、デバッグ、ステークホルダーへの説明、およびガバナンス要件への準拠が容易になります。