AIエージェントとは？定義と特性、AIエージェント活用の利点やリスク、導入の課題

AIエージェントの特性は多岐にわたりますが、考慮すべきエージェント性の主要な側面は以下の5つです：

• 適応性: エージェントが、自身の環境や目的の変化に応じて、その振る舞いや戦略を調整できる能力

• 積極性: エージェントが、将来のシナリオを予測し、戦略的な意思決定を下し、目的達成のために自らアクションを起こせる能力

• 目的の複雑性: エージェントが、高度な意思決定と問題解決の能力が必要な、相互に関連する複数の目的達成に求められるタスクを管理し、実行できる能力

• 環境の複雑性: 高度な不確実性、変動性、複雑性を伴う環境で、エージェントがタスクを制御し、実行できる能力。

• 自律性: ほとんどまたはまったく人間の介入なしで、エージェントがどこまで独立して稼働できる能力

AIエージェントは、その多様な能力と適応性によって、タスクを自動化し、情報に基づいて意思決定を下し、周囲の状況とインテリジェントにやり取りできるため、さまざまな業種の多くの業務を変革する可能性を秘めています。

生成AI（LLM）は、AIエージェントを構築するための基盤モデルやツール、あるいはAIエージェントがその能力を発揮するために利用する技術の一つですが、生成AI単体では、AIエージェントが持つような完全な自律性や能動性（エージェント性）はまだ限定的であり、人間の監督を必要とする初期段階にあります。

AIエージェントは、生成AIを含む様々なAI手法を統合し、より自律的に、目的志向的に、環境に適応しながら行動するシステムであるという点が大きな違いです。

現在のLLM（大規模言語モデル）をはじめとしたAIモデルは、「エージェント性」、すなわち人間の最小限の監督下で自律的に行動し、複雑な環境に適応したり目的を遂行したりする能動性を欠いています。このことが、AIモデルが企業にもたらすビジネス価値を制限しています。ビジネス価値を高めるためには、自律的に行動し、環境に適応しつつ複雑な目的を達成できるAIエージェントが必要であるとされています。

エージェント型AIは、組織のために⾏動し、⾃律的に意思決定を下してアクションを起こすために、組織に代わって⾏動する権利を付与された、⽬標主導型のソフトウェ ア‧エンティティです。

記憶、計画、センシング、ツール利⽤、ガードレールなどのコンポーネントと共にAI⼿法を使⽤して、タスクを完了し、⽬標を達成します。

具体的には、完了すべきタスクのリストを作成した上で、APIやロボティック‧システムを介してデジタル世界や物理世界でアクションを実行できることが期待されています。

エージェント型AIは、より⾼度で⾃律性の⾼い存在として位置付けられます。これは、AIが将来的にAGI（汎⽤⼈⼯知能）やASI（超知性）へと進化するという流れの中で、AIエージェントよりも包括的かつ進化的な概念として捉えることが妥当であるためです。

AIエージェントはエージェント型AIの1つとされており、チャットボット、RPA、AIエージェント、エージェント型AIの順に、その⾃律性や判断⼒に応じて段階的に進化しています。

エージェント型AIは、ガートナーの2025年の戦略的テクノロジのトップ・トレンドの1つであり、責任あるイノベーションによって未来を形成する上で役立つと位置付けられています。

スケーラビリティと効率に対する需要が大きく、適応性が求められるワークフローにエージェント型AIを追加する機会を特定し、高品質なデータにアクセスでき、振る舞いの検証が可能なユースケースから小さく始めることが推奨されます。

AIエージェントを理解するうえで、ステートフルかステートレスかを区別することも重要です。

• ステートフルなAIエージェント：過去の情報を保持し、それをもとによりパーソナライズされた応答や動作が可能
• ステートレスなAIエージェント：以前のやり取りを保持せず、すべてのリクエストを独立したものとして扱う

AIエージェントはタスクを自律的に処理しますが、そのプロセスは大きく「認識」「判断（推論）」「実行」の3つのステップに分けて考えることができます。これは人間の行動プロセスに似ており、AIエージェントの動作原理を理解するうえで役立ちます。

1. 認識：ユーザーからの質問や要求を解析し、その意図を正確に把握する段階です。内部知識と外部知識のどちらが必要かを判断し、必要に応じて外部データベースやAPIを参照して関連情報を取得します。AIエージェントがこれらの知識を取り込むためには、LLM、RAG、グラウンディング、Webサーチなどを組み合わせる設定が必要です。

• RAG（検索拡張生成）：外部データベースから情報を検索し、応答生成に活用する手法
•  グラウンディング：特定の事実や信頼できるデータを根拠として明示的に参照することで、一貫性と信頼性を高める手法（RAGはグラウンディングの一種としても位置付けられます）

2. 判断（推論）：大規模言語モデル（LLM）などが、内部知識や検索結果をもとに情報を整理し、推論を行います。複雑なタスクや高い精度を要する場面では、Chain of Thought（CoT）やFew-shot Scaffoldingなどの技術を活用して段階的に推論を進めます。

• CoT（Chain of Thought）：複雑なタスクをいくつかの中間ステップに分解し、順番に処理することで結果へ導く推論手法
• Few-shot Scaffolding：初期の推論を支援する具体例やヒントをモデルに与え、精度を高める手法

3. 実行：最終的にAIエージェントが具体的なアクションを起こす段階です。ここには外部サービスの呼び出し（Function Calling、Tool Use、API呼び出しなど）が含まれます。これらの機能はAIエージェントの外部に存在するため、“外部のサービスや機能を利用している”と認識すると分かりやすいでしょう。

AIエージェントには多様な種類があり、これらの特性は相互に排他的ではありません。たとえば、目的ベースのエージェントが環境から学習する機能を持つ場合もあります。

以下に主要な種類とそれぞれの特徴をまとめます。

AIエージェントは、タスクの自動化や意思決定の高度化、周囲とのインテリジェントな相互作用などを通じて、幅広い業種／環境を変革する可能性を秘めています。

適切に設計／設定されたAIエージェントは、以下のような環境で活用されることが想定されます。

• コンシューマー環境：商品の販売や個別要件に合わせたソリューションの提案、顧客サポートなど
• インダストリ環境：プロセスの動的最適化や反復作業の自動化、品質管理の強化など
• インフォメーション環境：意思決定を支援する情報分析、拡張、照合、評価、要約など
• クリエイティブ環境：さまざまな形式のコンテンツ資産の編成や最適化、生成など
• ソーシャル環境：コミュニティやグループ間での効率的なファシリテーションや情報共有
• ロジスティクス環境：輸送プロセスやサプライチェーンの管理、自動調整

マルチエージェント・システム（MAS）は、複数の独立したエージェントが相互に協調して作業を行うAIシステムの形態です。各エージェントは自律的に環境を認識し、必要に応じて行動を起こす能力を持ちます。

AIエージェント同士を連携させることで、個々のエージェントでは対処できない複雑なタスクを処理したり、分散型の意思決定を行ったりすることが可能になります。

MASが活用できる領域として、以下があります：

• エネルギー/公共事業: スマート・グリッドの最適化、エネルギー需給の動的なロード・バランシング
• サプライチェーン: スケジュール/計画/経路/交通信号制御の最適化、サプライチェーン全体の最適化
• 通信: ネットワーク最適化、不正検出
• ヘルスケア: エージェントを使用した、複雑な医療エコシステムの行為者 (例えば、個人、世帯、医療機関、保険者) のモデル化

AIエージェントを導入することで期待できる利点は非常に多岐にわたります。業務効率化やイノベーション促進、顧客体験向上など、さまざまな領域での大きな変革が見込めます。

主な利点は以下のとおりです。

• 業務効率の向上：反復的なタスクを自動化するだけでなく、自律的に稼働して学習・意思決定を行うため、従来のRPAよりも高度な自動化が可能です。
• イノベーションの促進：学習・予測・自律的意思決定が可能なため、例えばマーケティング資料の更新やコンテンツ生成など、多様な分野で新しい価値を生み出します。
• 多様な環境での適用：コンシューマー、インダストリ、インフォメーション、クリエイティブ、ソーシャル、ロジスティクスなど、幅広い場面での導入が可能です。
• マルチエージェント・システム（MAS）による高度なタスク処理：複数のAIエージェントが連携するMASを活用すれば、複雑なタスクや分散型の意思決定を効率的に行えます。
• 柔軟性と適応性：環境や目的の変化に合わせて行動戦略を調整でき、単独でも協調的にも動作できるため、さまざまなシナリオに対応が可能です。
• 情報分析と意思決定の改善：大量の情報を分析・照合・評価・要約することで、より正確なデータに基づいた意思決定をサポートします。
• 高度な自動化：エージェント性をもつため、単なる自動化を超え、自律的に稼働・意思決定・学習を行えます。
• 学習と改善：経験から学習しパフォーマンスを向上させることで、導入後も継続的な成長が期待できます。

ただし、これらの利点を十分に享受するためには、自律性や法的責任を踏まえたガバナンス体制、堅牢なセキュリティ対策、データ・プライバシーを守る法的・倫理的ガイドラインなど、明確なガードレールを設けることが不可欠です。次の「AIエージェントを活用する際のリスクとは？」も合わせてご参照ください。

AIエージェントには多くの利点がある一方で、自律性や学習能力、複雑なタスク実行能力の高さゆえに、さまざまなリスクが存在します。リスクを適切に管理しないと、企業に重大な損失や法的問題をもたらす可能性があります。

主なリスクを以下に整理します。

ガートナーでは、AIリスクを管理するための枠組みとして、AI TRiSM （AIのトラスト／リスク／セキュリティ・マネジメント）を提唱しています。モデルやエージェントの透明性・解釈可能性の確保や、コンテンツの異常検出、AIのデータ保護、敵対的攻撃への抵抗力強化など、総合的な対策を講じる必要があります。

AI TRiSMは、AI技術の導入や運用に伴う信頼性・リスク・セキュリティを総合的に管理するフレームワークです。エージェントのガバナンス、信頼性、公正性、堅牢性、有効性、データ保護などを保証し、AIを安全かつ効果的に活用するための包括的なガイドラインを提供します。