AIエージェントとは？特徴や生成AIとの違い、種類や活用シーンを紹介

最終更新日:2024/12/25

AIエージェントは、幅広いタスクに対応できるAI技術です。LLM（大規模言語モデル）による高度な自然言語処理だけでなく、問題解決や外部とのやり取りなども実現します。独自の意思決定や判断が可能で、対話を通じて進化するなど、生成AIよりも一歩進んだ技術を持つAIエージェントは、生成AIの効果を最大化する手段として、すでにさまざまな業界や事業でも活用されています。

本記事では、AIエージェントの概要や特徴、主な種類、導入によるメリットなどについてわかりやすく解説します。AIエージェントを取り入れることで、自社における人的リソースの最適化やコスト削減といった効果が期待できるため、ぜひお役立てください。

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、複数のAI技術やデバイスを組み合わせた高度なAIシステムです。人が設定したゴールに対して、自ら必要なデータを収集してタスクを決定し、目標達成に向けて遂行します。

意思決定から問題解決、必要なアクションの実行、外部とのやり取りなど幅広いタスクをAIエージェントが自律的に選択、判断する点が特徴です。対話型の生成AIツールからさらに進化を遂げており、従来のAIでは不可能だった複雑なタスクも、自動的に実行することが可能になります。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIは、どちらもAI技術ではありますが、目的や運用方法、活用例などに違いがあります。両者の相違点を以下表にまとめました。

	AIエージェント	生成AI
目的	タスク・業務の自動化による目標達成	コンテンツ生成
汎用性と専門性	汎用的な能力を持ち、幅広い領域で活用可能	特定の分野やタスクに特化
運用方法	自律型	ユーザーによる指示
相互作用	環境と双方向にやり取りし、状況に応じた臨機応変な行動が可能	ユーザーからの入力に対して出力を返す
活用例	カスタマーサポート、自動運転、チャットボット、音声アシスタント	ChatGPT、Gemini、Claude、DALL-E など

AIエージェントは、業務やタスクの自動化を得意としており、一連の作業を丸ごと任せたいケースに適しています。一方、生成AIの主な目的はコンテンツ生成であり、大量の学習データを基に、テキストや画像、動画など特定のタスクを実行します。

また、AIエージェントが人間のリクエストをきっかけとして、自律的に判断してタスクを遂行できるのに対し、生成AIはユーザーの指示を必要とします。AIエージェントの適応力の高さは、変化の激しいビジネス環境において、需要予測の精度向上や在庫の最適化などに寄与すると期待されます。

生成AIの基礎知識や仕組み、使い方などについては下記記事で解説していますのであわせてご覧ください。

AIエージェントのアーキテクチャと仕組み

AIエージェントのアーキテクチャは、複数のプログラムや物理構造を組み合わせて動作させる可能性があります。例えば、ソフトウェアエージェント用のアーキテクチャでは、データベースやAPI、テキストプロンプトを用いて自律的に対応します。

AIエージェントは、おおまかに以下4つのコンポーネントを連携させて機能する仕組みです。

環境（AIエージェントが稼働する物理的な空間・状況）
センサー（環境からデータを収集する）
意思決定（収集データを基に最適なアクションを選択する）
アクチュエータ（意思決定に基づき、行動を起こすための手段）

多くのAIエージェントは、複雑なタスクを自動化するために、目標を決定し、情報収集を行った上でタスクを実装する手順を通ります。

AIエージェントの主な特徴

ここでは、AIエージェントの主な特徴を紹介します。

自律的に管理できる

AIエージェントは、自律的に動作する能力を持っています。ユーザーの指示に従って特定のタスクを行う生成AIと異なり、設定された目標を達成するために、自らが自動的に行動を判断、管理します。

また、事前に定義されているルールに従うことはもちろん、状況に応じて適切な決定を下せるため、複雑な問題解決や複数のタスク処理も効率的に実行することが可能です。また、業務の優先順位を自ら設定し、必要なリソースを割り当てるといったことも対応できます。

継続的に学習し適応する

AIエージェントでは、すでに実行したタスクから学習してパフォーマンスを向上させることが可能です。継続的な自動学習を通じて性能を常に向上させ続けることができ、環境に応じて判断や意思決定を進化させるため、より高品質な成果物を返せるようになります。

複数エージェントに連携できる

AIエージェントは、単独でも機能しますが、複数のエージェントが連携するマルチエージェントシステム（MAS）の一部となる場合があります。供給チェーンの管理や大規模プロジェクトなど、複数タスクの効率的な管理が求められる環境でも、円滑に業務を遂行できます。

ローコード・ノーコードで構築できる

AIエージェントを構築するツールやサービスには、ローコードやノーコードに対応したものもあります。AIエージェント構築ツールの中でも、特定のタスクに特化したものを利用すると、AIエージェントを作成するのに数ヶ月のコーディング期間が必要です。

一方で、特定のプラットフォームでは、業務機能の最小単位を組み合わせることで、簡単に「AI社員」としてのAIエージェントを構築できます。

AIエージェントの種類

「AIエージェント」と一言で言っても、分類方法によってさまざまな種類に分けられます。ここでは、AIエージェントの主な6つの種類について解説します。

単純条件反射エージェント

単純反射エージェントとは、「反射エージェント」と呼ばれる種類の1つで、最もシンプルな仕組みを持ちます。現在の認識に基づいてアクションを起こすタイプで、事前に入力された条件と行動のルールに基づいて動作します。

仕組みはシンプルでスピーディな応答が可能ですが、複雑な判断を要する業務には不向きです。また、情報が欠落していても他のエージェントとやり取りすることはなく、準備ができていない状況に遭遇すると適切に対応できない可能性があります。

具体例として、特定のキーワードに反応する自動応答チャットボットや、決まった時間に施錠するスマートロックなどがあります。

モデルベース条件反射エージェント

モデルベースの反射エージェントは、前述した単純条件反射エージェントと同じ「反射エージェント」の1種です。過去の経験と現在の状態、モデル、反射など内部の環境に基づいた意思決定を行う点が特徴で、新しい情報を受け取るとモデルは更新されていきます。

単純反射エージェントと異なり、メモリーに情報を保存できるため、部分的に観測可能で変化する環境にも対応できます。ある程度高度なアプローチも可能ですが、ルールには限界があるため注意が必要です。

例えば、自動運転車の技術開発やお掃除ロボットなどに利用されています。お掃除ロボットは、家具などの障害物を先に感知し、ぶつかることなく周囲を清掃します。また、すでに清掃したエリアのモデルを保存することで、繰り返し作業しないように設定されています。

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、名前の通り特定の目標を達成するために最適な行動を選択するモデルです。現在の行動から導かれる結果について、予測と推理を行い、意思決定を行うため、より柔軟なアプローチが可能です。

目的達成に向けた動作シーケンスを検索し、行動前に一旦アクションを計画します。これにより前述の反射エージェントよりも高い有効性を示す可能性があります。

具体例としては、自動運転システムや倉庫内のルート選択システムなどがあります。また、ナビゲーションシステムは、目的地までのさまざまなルートの中からベストな選択肢を推奨してくれます。

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、単に目的を達成するだけで終わらず、効用や報酬を最大化するための行動を選択してくれるモデルです。複数の選択肢から最も満足度が高いものを選択できるため、複数のシナリオで目標達成ができるシーンで、最適なシナリオを選択したい場合に役立ちます。

具体的には、金融市場でのトレーディングボットがあります。また、同じナビゲーションシステムでも、最短で目的地に辿り着くという条件に加えて、燃費の良さや通行料の低減、渋滞を回避できる、といった一連の基準に基づき、効用を測定して最も適したルートを示せるものも例として挙げられます。

学習エージェント

学習エージェントは、過去の経験から継続的に学習し、パフォーマンスを時間の経過とともに向上させる能力を持つモデルです。与えられたタスクを繰り返しこなしながら自己改善を続けることができ、最適なアクションを習得していきます。

例えば、対戦型ゲームのAIプレーヤーなどで、プレイデータを大量に学習させ、人間を上回る戦略を編み出すことも可能です。また、ECサイトでのパーソナライズされたレコメンデーションシステムは、エージェントが特定の商品やサービスに関するユーザーの行動や好みを追跡し、学習します。新しい推奨事項が追加される度に自動的に実行され、エージェントの精度が向上していきます。

階層型エージェント

階層型エージェントは、階層状に配置されたエージェントの組織的なモデルです。上位レベルのエージェントが、タスクを小さなサブタスクに分解し、下位レベルのエージェントに割り当てます。

下位エージェントは、担当のサブタスクを実行するために独立して動作し、進捗レポートを上位エージェントは集まった結果を分析し、全体としての目標を達成できるよう調整する流れです。

階層型エージェントは、規模が大きく複雑なシステムを効果的に管理できます。例えば、製造業の生産ラインや物流倉庫など、多数のロボットが連携して現場の作業を進めるシーンで役立ちます。

AIエージェント導入のメリット

AIエージェントを導入することで、企業やビジネスにどのようなメリットが期待できるのでしょうか。ここでは、おもに4つのメリットを解説します。

人件費の削減

AIエージェントを導入することで、これまで人間が対応してきた業務を任せることができ、人件費の削減につながります。例えば、カスタマーセンターにおける電話応対を、スタッフではなくAIエージェントに置き換えれば、人員を減らせる上、24時間体制で問い合わせ対応が可能になります。また、迅速かつ正確な情報を提供でき、顧客満足度の向上も期待できます。

業務の効率化・生産性の向上

AIエージェントの活用によって、業務プロセスの自動化が促され、業務効率化が進みます。経理部署の請求書の処理や、各店舗の在庫管理といった作業をAIエージェントに任せることで、作業スピードの向上が期待できます。

また、業務を担当してきた人は、本来の重要な仕事に割く時間を増やせるため、事業成長にもつながります。

ヒューマンエラーの削減

AIエージェントが特定のタスクを行うことで、入力ミスなどのヒューマンエラーの削減につながります。AIエージェントでは、目標やゴールは人間が設定しますが、タスクの実行には人間が介入することがなく、自律的に行動できます。

学習データに基づいて業務を確実に実行するため、人的ミスが軽減され、業務品質や顧客満足度の向上が期待できます。

カスタマーエクスペリエンスの向上

AIエージェントは、ユーザーに合わせてパーソナライズされたサービスの提供を可能にします。ユーザーの行動履歴や過去の購入履歴をAIエージェントに分析させることで、個々のニーズに最適化された製品・サービスの提案が実現します。

また、継続的な学習により精度が高まる特性を活かし、顧客がリピートするほど提案の質が上がることも期待できます。よって、顧客満足度の向上やリピート率、顧客エンゲージメントの増加につながります。

AIエージェント活用での注意点

AIエージェントを導入するにあたって、知っておきたい注意点について解説します。

対応品質は学習データに依存する

AIエージェントは、生成AIと特性は異なるものの、学習データをもとに業務を実行する点は同じです。そのため、学習データの質や内容によって、対応品質は変わります。データセットに偏りがある場合、AIエージェントの対応結果も偏ったものになることは大いに考えられます。あるいは質が低い場合、業務の質が落ちるか、判断を誤ってしまう可能性もあるため注意が必要です。

人間が適切なデータを選ぶとともに、正確なデータ処理を行い、定期的にデータを更新することによって、AIエージェントの業務の品質を維持することができます。

プライバシー保護とセキュリティ対策が必要

AIエージェントでは、個人情報を含む機密情報を取り扱う場合があり、情報漏えいのリスクには注意が必要です。プライバシー保護やセキュリティ対策として、以下のような施策を検討しましょう。

アクセス権限の設定
暗号化技術
定期的な監査
社員のセキュリティ研修

IT人材に求められる技術が高まる

AIエージェントを導入し、最大限の効果を得るためには、性能を活かせる高いスキルが求められます。また、安全かつ適切にAIエージェントを運用するためにも、専門的なITスキルを持つ人材が必要です。

具体的には、データサイエンティストやAIエンジニアなど、専門技術や知識を持つ人材の採用と育成などが挙げられます。また、AIエージェントを利用する人間も、AIの基礎的な知識や使い方を理解しておく必要があります。該当する社員への教育研修やeラーニングなどもご検討ください。

デジタルヒューマンとの棲み分けが重要

AIエージェントが「AI社員」として、人間の業務を代行できるように、人を代替するAI技術には他にもデジタルヒューマンなどがあります。「デジタルヒューマン」とは、AIが特定の人間の人格や特徴を模倣して動作するものです。

AIエージェントが、自律的にタスクをこなし、業務の効率化を主な目的としている一方で、デジタルヒューマンは、特定の人格や感情を模倣し、人間のようなコミュニケーションを実現することを重視しています。違いは明確ですが、混同されやすい傾向があるため、明確な棲み分けを意識することが大切です。

AIエージェントの活用例

AIエージェントが活用されるシーンやサービスの事例には、以下があります。

カスタマーサービス：チャットボットによる電話応対や問い合わせ対応
バーチャルアシスタント：個人のスケジュール管理、メールの整理、リマインダーの設定
人事サポート：福利厚生や会社方針に関する質疑応答
マーケティング支援：リアルタイム情報や顧客の過去行動や購入履歴に基づく新製品の提案
自動運転：他の車両や歩行者の動向解析を通した安全かつ効率的な運転のサポート
生産ラインの最適化：工場における精算ラインの最適化、予防保守による機械の故障や生産停止のリスク減少
サプライチェーン管理：需要予測、在庫管理、物流の最適化
緊急時の対応：ユーザー位置の効率的な割り出し、自然災害発生時の人命救助
医療やヘルスケア業界での会話型AI：患者対応の支援、遠隔医療のサポートや患者管理

上記以外にも、AIエージェントは幅広い分野で能力を発揮できます。

まとめ

AIエージェントは、目標を達成するために自ら情報を収集し、必要なタスクを判断、実行するシステムです。生成AIと違って自律的に稼働することができ、複数のAI技術やデバイスを組み合わせて複雑なタスクにも対応します。

身近なところでは、スマートホームや自動運転などにも採用されています。AIエージェントの活用は、自社の業務や作業を任せられる「AI社員」などを通して、企業の成長や業務効率化などをよりいっそう促すことが期待できます。

アイスマイリーでは、「生成AIサービスの提供企業一覧」を無料でダウンロードいただけます。自社における生成AIの活用を検討する際に、ぜひご活用ください。

生成AIのサービス比較と企業一覧

よくある質問

AIエージェントの代表的なサービスは何ですか？

AIエージェントの人気サービスには、「AgentGPT」や「AutoGPT」などがあります。AgentGPTは、ブラウザ上で独自のAIエージェントを構成し、実行できるシステムです。ユーザーが目的に合わせて名前や機能を設定し、自分専用のAIアシスタントとして自律的なAIエージェントを作成できます。
また、AutoGPTは、ChatGPTの「GPT-4」モデルを活用したAIエージェントです。自然言語処理と機械学習のアルゴリズムを組み合わせ、繰り返しのタスクや複雑な作業を自動化できます。

AIエージェントの機能連携の具体例は？

多くのAIエージェントでは、さまざまな機能を連携させてタスクに対応しています。具体的には、スマートホームでは、カメラや人感センサー、音声入力に加え、LLMによる状況理解や機械学習による予測などが相互作用し、機能しています。
また、医療診断支援エージェントでは、MRIやCTなどの医療画像や電子カルテ、問診データとともに、画像診断AIやLLMによる症例分析が組み合わされています。