AIエージェントとは？仕組みと生成AIとの違いを解説

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、人間（ユーザー）が設定した目標を達成するために、必要なタスクを自律的に考え、実行するAIシステムのことです。環境や状況を知覚し、それに基づいて意思決定を行い、実際に行動して目的を達成します。

従来のチャットボットやRPAツールとは異なり、AIエージェントはユーザーの介入を最小限に抑え、複数のステップにわたる複雑なタスクもこなせる点が特徴です。例えば、情報収集・分析を自動で行い、最適な手段を選択して作業を完遂することができます。

生成AIとの違い

一般的な生成AI（Generative AI）は、ユーザーの指示に従い文章や画像を生成する「応答専用」のAIです。一方、AIエージェントは最終目標を達成するために、自らタスクを組み立て、外部ツールや複数のAIモデルを組み合わせながら行動を実行します。

つまり、生成AIが「与えられた問いに答える」のに対し、AIエージェントは「与えられたゴールに向けて考え、動く」点が異なります。例えば、ChatGPTは優れた対話能力で回答を生成しますが、AIエージェントはその出力を活用しつつ、さらに次のアクション（Web検索や他システムへの指示など）まで行うのが特徴です。

AIエージェントの種類

AIエージェントには、大きく分けて個人向け（パーソナル）エージェントと企業向け（エンタープライズ）エージェントがあります。

• 個人向けエージェント: スケジュール管理、情報検索、生活サポートなどを行うデジタル秘書的な役割。
• 企業向けエージェント: 業務最適化、データ分析、カスタマーサポートの自動化など、業務効率化やコスト削減に貢献。

いずれも人間の代理としてタスクを実行する点は共通ですが、対象領域によって役割が異なります。

AIエージェントの技術的な仕組み

AIエージェントの内部構造は、「知覚（Perception）→推論（Reasoning）→行動（Action）→学習（Learning）」のサイクルで説明できます。

知覚（Perception）

テキスト、音声、画像、センサーデータなどを収集し、状況を把握。例えば、ユーザーからの入力や環境情報を取り込み、目標達成のための材料を集めます。

推論（Reasoning）

機械学習モデルやルールベースAIを用いて、集めたデータを分析し最適な行動プランを立案。例えば、顧客の質問に対する適切な回答の生成や、ロボットの動作計算などが含まれます。

行動（Action）

推論で決定したプランを実行。ソフトウェアでは回答提示やAPI呼び出し、ロボットなら物理的な動作が該当します。

学習（Learning）

行動の結果を評価し、経験から学ぶことで性能向上。例えば、前回の対応ミスを避けるなど、継続的な調整を行います。

AIエージェントの内部構成要素

AIエージェントの内部には、以下のコンポーネントが連携しています。

• 大規模言語モデル（LLM）: ユーザーの指示や状況を理解し推論を行う。
• 外部ツール群: Web検索やデータベース、APIを活用し知識を補完。
• メモリ（状態管理）: 対話履歴を保持し、文脈を考慮した対応を可能にする。

一部のエージェントは「ステートレス型」（履歴を持たない）ですが、ビジネス応用では履歴を学習する「ステートフル型」が重要視されます。

マルチエージェントシステム（MAS）

より高度な構成として、複数のAIエージェントが協調して問題解決を行う「マルチエージェント・システム（MAS）」も研究・実用化されています。

各エージェントが異なる役割を持ち、相互に通信・連携することで、大規模課題への対応が可能になります。例えば:

• エージェントAがユーザーと対話し要件を分析
• エージェントBがその要件に基づき設計・計画を立案
• エージェントCが実行フェーズを担当

このように分業することで、AIエージェントの能力を最大限に活用できます。

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