エージェント型AIとは

Michael Chen | シニアライター | 2025年6月17日

この記事の内容

AIが「支援する」から「実行する」へと飛躍するときが到来しました。エージェント型AIは、受動的な役割から一歩踏み出し、自律的に計画、実行、適応し、環境に基づいて自律的に意思決定し、その業務範囲内でタスクを遂行するために設計された運転席に移りつつあります。このような先行的で目標指向の問題解決の可能性には、さまざまな領域にわたり複雑な課題に取り組む上で大きな期待が寄せられています。知っておくべきことは次の通りです。

エージェント型AIとは

エージェント型AIとは、過去のパフォーマンスとタスク達成に必要なことに対する現在の評価に基づいて自律的に意思決定を行い、人間による最小限の監視下で運用できるAIシステムのことを指します。エージェント型AIシステムは、目標に対する現在の進捗状況を見て、新しいステップを追加したり、人間や他のAIシステムに支援を依頼するなど、適切な意思決定を行うことができます。

従来のAI（生成AI以外のAIサービスに一般的に使用される用語）とは異なり、エージェント型AIは、人間によるクエリや監視による入出力モデルには限定されません。むしろ、このテクノロジーが自律型であることから、システムは目標に向かって複雑なステップを踏み、必要なときだけ人間に確認することができます。

エージェント型AIについてのもう一つの考え方は、マネージャーと技術者との比較です。専門的なAIエージェントは、スキルの高い技術者が業務に割り当てられた時のように、外部から得たインプットに基づき、決まったタスクをこなすようにトレーニングされています。エージェント型AIは、生成AI を含むさまざまなAI技術を導入できる一方で、プロジェクトを完了するために必要な技術者を決定するマネージャーのように、自律的に意思決定を行うことができます。この例えを使用して、マネージャーはスタッフとコラボレーションし、現場の技術者からフィードバックを受け、ワークフローを最適化し、より多くの情報を求め、必要に応じて追加リソースを導入できます。

主なポイント

  • エージェント型AIとは、目標を達成する方法について自律的に意思決定を行い、その意思決定を実行するAI機能を指します。
  • エージェント型AIシステムは、AIエージェントや人間とコラボレーションして目標を設定および達成することができます。
  • エージェント型AIシステムは、戦略目標を達成するために、AIモデルや専門的なAIエージェント、オーケストレーションされたAIサービスなどのツールを使用することがよくあります。
  • エージェント型AIシステムは、従来のAIよりも複雑で独立したアクションが可能な反面、はるかに多くのリソースを必要とする可能性があります。

エージェント型AIの説明

エージェント型AIは、AI開発における第3波を示しています。エージェント型AIは、AI開発における第3波を示しています。最新のAIの最初のバーストでは、レコメンデーション・エンジンや 自動テキスト入力など、大規模なデータセットを分析して統計的な相関関係を特定し、可能性の高い結果を計算するテクノロジーが導入されました。第2の波はさらに最近到来し、新しいアルゴリズムと処理能力の向上、データの可用性により、AIがテキスト、画像、音楽などのクリエイティブなコンテンツの生成機能を持つようになりました。

AIの第3波は、異なる要素や能力を最適な選択肢のもとにまとめる機能が中心となっています。AIエージェントとエージェント型AIシステムの区別は重要です。エージェントは予測、生成、その他のAI機能にアクセスできます。エージェントは、ユーザーによる生成出力のプロンプトを待つ代わりに、特定の目標に向かって動作するようにプログラミングされます。このように、エージェント型AIは目標までの経路を分析し、タスクを完了するための最適な方法を決定します。エージェントは、過去のタスク完了記録を考慮して、結果を改善することもできます。

膨大なデ ータセットを処理および合成する機能を持つAIエージェントは、人間には不可能なレベルの研究を達成できる可能性があります。プロンプトなしで選択を行うことにより、エージェントはさらなる情報の発見やフィードバックの吸収が可能になり、仕事、趣味、個人的なタスクのいずれにおいても、協力的なパートナーになるべく支援します。

エージェント型AIシステムは、個々のAIエージェントと他の適切なシステムやツールを織り交ぜて一体化させることで、より大きな効果を発揮します。たとえば、AIエージェントは顧客からの苦情を処理することができます。エージェント型AIシステムは、そのデータを使用して、顧客行動のパターンに基づいて製品設計者やマーケティング・リーダーが提供する製品を変更させられるよう支援することができます。

したがって、企業が向き合う問いは、「エージェント型AIに何ができるのか」ではなく、「何から始めるべきか」でしょう。その答えは多くの場合、統合、スケーラビリティ、カスタマイズが容易に実現できるデフォルトのエージェント型AIプラットフォームです。

エージェント型AIの仕組み

エージェント型AIシステムは、設定されたプロジェクト目標に向かって様々なAI要素を管理・実行するために設計されています。ミッションごとに具体的な内容は若干異なりますが、エージェント型AIシステムによって使用されている一般的なステップを以下に示します。

  1. 目標とパラメータの確立：プロジェクトの目標と制約は、人間の入力により決定されます。
  2. タスクとステップ：適切なLLM（デフォルトのオプションから選択される可能性のある基本モデル）は、確立されたパラメータと制限の範囲内にとどまりつつ、目標を達成するために必要なタスクを連鎖させるために、この情報を処理します。
  3. 自律的な意思決定： エージェント型AIシステムは、タスクが設定されると、その目的を達成する方法を決定し、自律的に、または必要に応じて人間のやりとりを交えて実行します。
  4. フィードバックと修正: エージェントは並列タスクからデータを取り込み、必要に応じてワークフローを調整します。これは、ワークフロー最適化のためのステップの削減から、さらなるデータ収集のための新しいステップの追加まで、あらゆることを意味します。エージェント型AIシステムを魅力的にしている点は、リアルタイム・データに基づいて意思決定および適応する機能にあります。
  5. 体系的改善: エージェントは目標に向かって機能する際、記録された結果と行動を、AI業界では一般的に「データ・フライホイール」として知られる、体系的なフィードバック・ループに適用します。このループはエージェントの限界を押し広げ、時間とともに精度と効率を向上させることを目指します。

エージェント型AIシステムが設計通りに機能するためには、ITチームは多くの場合、より細かい自動化／エージェント、そしてエージェントにとって利用可能なデータを用意します。これが整うと、企業は機能、カスタマイズのしやすさ、スケーラビリティ、パフォーマンスなどのニーズに合った商用エージェント型AIシステムを統合してから、プロジェクトの目標に基づいて実行できるように改善することができます。

エージェント型AIの仕組み（図）
AIエージェントの特徴として、主体的かつ目標指向の行動、適応力、そして自律性が挙げられます。

エージェント型AIと従来のAIとの違い

従来のAIとは、生成AIではない、つまりエージェント型ではないAIシステムを指す業界用語です。このようなルールやロジックベースのシステムは、データを取り込み、処理し、出力としてさらにデータを生み出します。不正検出の例を見てみましょう。この場合、システムは、購入の種類、地域、金額、時間帯など、さまざまなカテゴリにわたり、異常や 外れ値を識別するようにトレーニングされた後、金融機関の顧客記録に焦点を当てます。これは入力（トランザクション・データ）／出力（不正ステータスの決定）の状況です。ワークフロー上の意思決定が含まれるにもかかわらず、AIは最終的に、専用にトレーニングされたデフォルトのタスクを実行しています。

エージェント型AIは、より自律型の設計になっており、目標に集中し、そこに到達するための最適な方法を決定します。エージェント型AIシステムは、目的を達成する方法を決定するために必要な情報を探し出したり、他の利用可能なツールと連携する自主性を備えています。不正検出の例に話を戻しましょう。エージェント型AIは、より多くのコンテキストを提供し、その結果より優れた成果をもたらす可能性のある質問をして情報を明らかにすることができます。そのため、以前の不正検出モデルがフラグにつながる購入価格とカテゴリの異常検出を感知した場合、エージェント型AIシステムは他のシステムと・コミュニケーションを行い、顧客の状況についてさらに詳細に情報収集することができます。

この場合、天候の詳細情報をリクエストすることで、顧客の地域が大規模で突発的な嵐に直面し、災害状況が広く報道されたことが判明する可能性があります。また、急な買い物は金物店や食料品店で行われており、これは緊急時の買い物を示している可能性があります。本来の動作とは異なるものの、エージェントはこの知識を活用して、フラグを通知する際に応じたノートを送信することができ、それにより人間が最終的な判断を下すことができます。エージェント型AIの意思決定機能により、スーパーバイザーはそのような手間をかけることなく、最終的な判断を下すための多くの情報を得ることができます。

エージェント型AIと生成AIの違い

エージェント型AIと生成AIはどちらも強力なシステムであり、それぞれに特定の独自の目的を果たします。エージェント型AIは意思決定と行動に焦点を当て、一方生成AIはコンテンツ生成に焦点を当てています。生成AIはここ数年で強力な機能を持つようになり、出力自体の精度や品質も向上していますが、それでもデータイン／データアウトのワークフローであることに変わりはありません。

つまり、生成AIには依然としてプロンプトが必要なのです。

たとえば、テクニカル・レポートの研究用の大規模言語モデルを例にとってみましょう。研究者はさまざまなプロンプトを提供し、詳細な出力を得ます。研究者は、出力に基づいてフォローアップ質問をしたり、クエリのコンテキストを変更して別のアプローチや見解を提供することもできます。そして、これらの情報を組み合わせて、レポートに最適な情報を収集します。

エージェント型AIを使えば、理論的にはこのプロセスの多くを効率化することができます。一連のクエリを実行して情報ギャップのある箇所を検討するのではなく、研究者はエージェント型AIシステムに具体的で詳細であるほど望ましい目標を提供します。この目標のもとで、エージェント型AIシステムはLLMとコミュニケーションをとり、出力を生成することができます。意図された目標を把握することで、エージェント型AIシステムは提供された情報をもとに、出力が満足のいくものになるまで改善し続けることができます。また、エージェント型AIシステムは、他の外部ソースやAIモデルとやりとりすることができ、ユーザーに最終結果を提供する前に、出力に適用できる独自の研究の道を切り拓くことができます。

実際の状況に例えるなら、生成AIは、水漏れした流し台をDIYで修理するためのツールキットを持っているようなものです。AIエージェントは、水漏れを修理するために配管工を呼び寄せ、その問題を引き起こした可能性のある関連問題があれば、それを詳細に調査するようなものです。エージェント型AIシステムはゼネコンのようなもので、配管工に指示を出す一方で、電気技師やカビ検査員と連携して漏水に関連した被害を調査することができます。

エージェント型AIの実際のユースケース

エージェント型AIは、企業、政府、個人向けアプリケーションなど、さまざまなユースケースで運用を加速し、問題を解決する可能性を秘めています。以下に、エージェント型AIを日常生活に組み込む方法をいくつか紹介します。

  • 医療プロファイル：患者データは、ウェアラブル・デバイス、血液検査結果、健康診断によるヴァイタル値など、さまざまなソースから得られます。そのデータを総合すると、新しい状態を示すパターンが示される可能性があります。しかし、その結論に至るには、より広範な組織の知識と、そのデータにアクセスし評価する機能を併せ持つ必要があります。エージェント型AIは、特定の患者に関するすべての受信データを迅速に処理し、新たな問題の兆候を確認することができます。また、エージェントは必要に応じて追加データを取得し、担当する主治医向けにレポートを作成することができます。
  • 保険金請求:保険金請求には多くの変動要素があり、複数の関係者からの情報を処理することがよくあります。エージェント型AIシステムは、提出されたフォームや詳細情報から重要な関連データを特定し、情報の相互参照や検証を行うことで、このプロセスを迅速化することができます。一方で、システムはワークフロープロセスを管理し、未処理のアクション要求がある場合には関係者にメッセージを送ることができます。
  • サプライチェーン・マネジメント：予測から在庫管理まで、一般的なサプライチェーンの多くの要素がエージェント型AIからメリットを得ることができます。具体的な例としては、輸送とルート管理が挙げられます。この場合、標準的なロジスティクス・データは出荷追跡システムから得られます。ただし、AIエージェントは他のシステムと連携してルートの最適化を検討することができます。天候、交通状況、さらには政治的安定性や祝祭日といった要因はすべて、配送ルートを最適化するためにエージェント型が生成する調整で考慮される可能性があります。
  • トラフィック管理： 政府はエージェント型AIをトラフィック制御システムに統合し、さまざまな受信データを合成することができます。カメラとセンサーからのリアルタイム・トラフィック・データ、天候および建設データ、履歴パターンを利用した予測分析、これらすべてを監督するエージェント型AIが処理および分析し、信号機のタイミングを調整することで、渋滞の緩和とドライバーのフラストレーション軽減を支援することができます。

エージェント型AIのメリット

エージェント型AIは、自動化とプロセス改善のアップグレードを意味し、特にワークロードとデータ管理、アプリケーション固有のエージェント・システムの強固な基盤の上に構築されている場合には、多くのメリットをもたらす可能性があります。

エージェント型AIの導入に成功した場合、企業が享受できる最も一般的なメリットは次のとおりです。

  • 常時稼働:エージェント型AIは、エージェント型以外のAIが必要とするタスク終了時の入力にとどまらず、目標に向かって稼働します。意思決定の自律性は、データ処理、調査収集、顧客の要望や質問への対応、その他の機能など、常時稼働の運用に貢献できることを意味します。
  • コスト削減：エージェント型AIシステムは、迅速かつ正確で、常に稼働しているため、コスト効率の向上につながる可能性があります。削減の源は業界により異なりますが、企業は一般的に、より迅速かつ大規模に分析を実行することによるメリットを得て、プロセスの改善やマイルストーンの達成をより迅速に支援できる意思決定が可能になります。
  • 生産性の向上:エージェント型AIシステムが、財務取引の分類、総勘定元帳の記入、顧客支援などの目標に向けられると、AIは追加情報の収集、派生的な分析の実行、その他の関連タスクについて意思決定できます。エージェント型AIシステムは、情報を迅速に収集できる一方で、さまざまな並列処理を最小限の人間の介入のみで実現することができます。
  • 新しい見解：エージェント型AIは、目的を達成する方法についての意思決定を行う自律性を持って、目標を果たすように設計されています。タンジェントや追加のデータ収集/処理は、すべてエージェントの可能性の範囲内であり、それにより新しい予期せぬインサイトへの扉を開くことができます。

エージェント型AIの課題

AIがより人間に近いやりとりをするようになると、必要な処理や信頼、制御、ビジネスの価値観や意図への適合の仕組みの確立など、技術的な問題の組み合わせが課題となります。エージェント型AIがより自律的に目標を設定し、行動を計画し、人とやりとりできるようになる分、組織はイノベーションと問題解決の可能性を阻害することなく、監視と介入の方法を開発することを検討することをお勧めします。

ここで、注意すべき具体的な問題を4つご紹介します。

  • 正確性：エージェント型システムは、通常人間レベルの正確性に基づ いて向上します。しかし、いつものように、粗悪なデータは、不正確な出力や望ましくないアクションなど、最適でない結果をもたらす可能性があります。新しく導入されたエージェント型システムは、結果が一貫して正確になるまで、新入社員と同様に企業で監視下に置くことをお勧めします。また、新入社員と同様に、システムも信頼を得る必要があります。この点を考慮して、エージェント型AIシステムが処理する初期のタスクは、リスクが低く、簡単に修正可能である必要があるとお考えください。
  • データおよびワークロード管理:最終的に、どのAIシステムも、エンタープライズ・データおよびタスクに使用される必要なコンピュートおよびネットワーク・ワークロードとリソースの管理の延長線上にあります。したがって、ITチームはエージェントの統合に着手する前に、ローカルおよびクラウド・インフラストラクチャ、データベース、その他のリソースが効率的で最適化されているかどうかを判断することが望まれます。
  • データ・プライバシー：エージェント型AIは自律性があるため、外部のシステムやデータへのアクセスを要求することができます。エージェント型が大量のデータを迅速に処理するようになると、機密情報に遭遇する可能性が高まります。プライバシーや規制コンプライアンスに対応し、アクションやアクセスしたデータに関する情報にアクセスできることにより、エージェント型AIは機密データを危険にさらすリスクを低減しつつ機能することができます。
  • 透明性:エージェントはエージェント型AIの基礎であり、意思決定と結論を説明する手段を用いて開発する必要があります。また、エージェントのロジックや評価方法などの主な要素は、十分な根拠があることを確認したり、根拠がない場合は修正できるように、アクセスできるようにする必要があることを検討します。

エージェント型AIの導入方法

エージェント型AIを導入するための8つのステップ

エージェント型AIプロジェクトは通常、利用可能なリソース、チームの目標、およびその他の変動要因に基づくパラメータを持つ組織固有のものです。ただし、以下で紹介する大まかなステップで、ほとんどのチームによるエージェント型AIプロジェクトの開始方法を概説します。

1.目標の定義

エージェント型AIシステムは、自律性と目標設定機能を持ち、人間の介入を最小限に抑えながら、結果に向けて多段階のタスクを計画および実行します。これは、たとえばクエリによって生成された画像や、誰かが楽しめる映画など、特定の正確な出力を生成することを目的とするエージェント型以外のAIシステムやタスク重視のAIシステムとは異なります。望ましい目的が定義されるまでは、チームは利用可能なリソースに基づいてシステムを構築することに集中できません。また、目的によって、どのデフォルトのシステムから着手すべきかを決定することもできます。

2.堅牢性と信頼性を実現する設計y

トレーニング、導入からアクティブなエージェント型AIまで、システムのライフサイクル全体を網羅する適切なパフォーマンス・ベンチマークとメトリックを設定します。セキュリティ、コンプライアンス、品質レビューは重要な要素であり、できるだけ多くの見解を統合する必要があります。最後に、プロジェクト・チームがKPIを達成、あるいは超えていたとしても、チームは継続的監視と改善に取り組み、需要の増大に対応することを望みます。失敗の可能性を考慮し、緊急時対応計画を策定します。

3.安全レイヤーの組み込み

エージェント型AIには意思決定を行うためのある程度の自律性が与えられているため、プロジェクトに対する多層的な安全を考慮する必要があります。これには、不正使用の防止を支援する技術的なガードレール、AIが他のシステムと連携する際のデータ保護を支援するセキュリティとデータ・プライバシーのレイヤー、プロジェクトのワークフローにおける人間の監視ステップなどが含まれます。

4.スコープと自律性の制限

エージェント型AIプロジェクトでは、AIの意思決定が範囲や自律性の境界を超えないように支援するパラメータが必要です。パラメータの例としては、人間の介入を促す判断のしきい値、特定の行動や意思決定に対する制約、特定の種類の材料へのアクセス制限、エージェントの成果が継続的に改善されることを支援するフィードバック・ループの組み込みなどがあります。

5.説明可能性と透明性の重視

エージェント型AIは自律的に行動するため、チームが意思決定を確認する際に、その方法や理由が明確になるように、結論と行動は説明可能である必要があります。説明可能性はモデルの改善をサポートするとともに、目標が最適に達成されなかった場合のトラブルシューティングを支援します。

6.明確な管理体制の確立、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスの優先度設定

組織では、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスに対応するためのルールが確立されている可能性があります。これらのガイドラインが、エージェント型AIのような新しいシステムにも適用できるかを検討します。エージェント型システムが意思決定を行い、他のシステムと連携し、入力を処理し、出力を生成するたびに、潜在的なリスクが発生するため、制御の設定は重要な検討事項です。

7.継続的監視、評価、改善

あらゆる新しいテクノロジーと同様に、エージェント型AIシステムも監視が必要です。監視すべき分野には、システムの可用性、割り当てられたタスクをいかに迅速に完了させるかというパフォーマンス、および出力やアクションの正確性が含まれます。また、行動監視も検討します。長期間にわたって行動や意思決定をログに記録することで、データ・ドリフトやモデルの劣化を示す異常な行動や予期せぬ行動パターンまたは変化を特定することができます。監視の詳細さと頻度は、エージェント型AIの重要性と、その障害が組織に与える影響の程度によって決まります。

8.コラボレーションと多分野にわたる意見収集の推奨

広範でさまざまな見解により、チームは、他の方法では見落とされる可能性のある結果やトレーニングの機会に関するインサイトを得ることができます。さまざまな見解からモデルを分析することで、チームは、盲点と潜在的なリスクの両方の低減を支援する、より包括的で最適化されたエージェント型AIシステムを得ることができます。

監視、分析、透明性に関する上記の詳細はすべて、エージェント型AIシステムを構成するAIエージェントと人間のチームとの間の責任を明確化する明確なハンドオフまで及びます。

エージェント型AIの未来

アーキテクトは、エージェント型AIシステムがより堅牢で信頼性が高く、複雑で動的な環境でも効果的かつ安全に運用できるようにするために取り組んでいます。この分野は急速に進化しており、モジュール式のデザイン・システム、クラウドによるメリット、高度な学習メカニズムなど、現在継続中の研究が、より信頼性の高い自律システムの構築に貢献し続けることが期待されています。

ここで注目すべき分野のいくつかを次に示します。

  • 精度：エージェント型AIシステムの改善に伴い、チームは成功や失敗から得られるフィードバックを取り入れてポリシーや意思決定を改善する学習プロセスを通じて、精度を向上させる新しい方法を検討します。強化学習やより優れたフィルタリング、検証手法などの手法に注目します。
  • 統合：現在、エージェント型AIは、業務アプリケーションを含むエンタープライズ・システムに統合され始めています。今後数年間で、エージェント型AIの使用は成熟し、より多くの機能にまたがるより簡単なエントリ・ポイントにより、さらに適応しやすく、またカスタマイズしやすくなることが期待されています。
  • エネルギー効率：電力消費はAIにとって最大の課題の1つです。エージェント型AIは、本質的にプロセスがより複雑で、自主的に研究を行うため、これまでのAIユースケースよりも多くのリソースを使用することが予測されます。モデルによるエネルギー消費量を削減する方法を見つけることが、エージェント型AIの長期的な成功のギになる可能性があります。
  • 自律性：現在、エージェント型AIシステムは通常、人間の監視下で稼働していますが、これは要件ではありません。これはテクノロジーが完全に自律型で機能することに対する信頼が得られていないためです。エージェント型AIテクノロジーの目標は、自律性、機能、制御の適切なバランスを見出すことです。

OCI Generative AI Agentsを使い始める

企業は、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agentsを使用して、エージェント型AIを簡単かつ迅速に導入できます。OCIの処理能力とスケーラビリティにより、オラクルのエージェント型AIプラットフォームは、LLMと検索拡張生成機能を企業のデータと組み合わせることで、自律的に発見され、自然言語インターフェースで導き出される強力なインサイトを実現します。Oracle Integrationのようなエージェント型AI システム向けの自動化ツールは、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、統合された可測性と効果的な人間による監視を備えたロボットを含め、組織がサービス・オーケストレーションを簡素化できるよう支援します。

生成AIは、構造化データと非構造化データを統合することにさらに習熟しつつあります。その結果、競合他社に打ち勝つ有益なインサイトと革新的なソリューションがもたらされる可能性があります。データ・インフラストラクチャはすぐに活用できる状態にありますか。

エージェント型AIに関するFAQ

RPAとエージェント型AIの違いを教えてください。

RPAはロボティック・プロセス・オートメーションと呼ばれ、意思決定よりも特定のタスクに焦点を当てています。たとえば、RPAはデータ形式の更新やアプリケーション間のデータ転送などの反復的なタスクの自動化に優れています。エージェント型AIシステムは、目標を設定、改善、達成するためにコラボレーションします。この場合、AIエージェントはデータセットに別のフォーマットでアクセスする必要があると判断できるため、フォーマットを更新する前にRPAを活用してデータセットのコピーを作成します。

最も普及している生成AIを教えてください。

ChatGPTは依然として最も有名な生成AIツールです。他の媒体で機能する生成AIツールとしては、画像生成のMidjourneyや動画生成のSoraなどが一般的です。

エージェント型AIフレームワークについて教えてください。

ハイレベルな観点から述べると、エージェント型フレームワークは、エージェント型AIシステムを開発するために使用されているソフトウェアとシステムを指します。エージェント型フレームワークは、既存の構成要素に基づいて構築されることが多く、目標と機能の改善およびプロジェクト指向の具体性の基盤を提供します。エージェント型フレームワークには通常、言語解釈、ツール統合、リソース管理、センチメント分析、ベクトル検索、データ前処理の基本モジュールが含まれます。