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東京パソコンアカデミーのお役立ちコラムです。
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昨今、何かと話題の「AI」。特に生成AIの代表格である「ChatGPT」が登場した際には、社会に大きなインパクトを与えました。それ以降、AI技術は目まぐるしいスピードで進化を続けています。そして今年2025年は、「AIエージェント元年」とも呼ばれ、自律型AIの社会実装に注目が集まる年となっています。これまでの生成AIが主に情報の生成や対話に特化していたのに対し、次なる注目は様々なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」へと移りつつあります。この記事ではそんな今話題の『AIエージェント』についてご紹介させていただきます。
「AIエージェント」とは、ユーザーの目標達成を支援するために、自律的に情報を処理し、判断・行動し、目的を遂行するAI技術のことをいいます。従来のAIが特定の指示に応じて動作するのに対し、AIエージェントは、設定された目標に向けて状況を認識し、計画を立て、必要に応じて自ら行動を実行する能力を備えています。与えられた目標の達成に向けて、自律的にアクションを重ねていくのが大きな特徴です。
2025年はこうした自律型AIの社会実装が本格化する年としてAIエージェントが大きく注目を集めています。
さて、私達の生活に大分身近になってきた生成AIとの違いはいったい何でしょうか？
生成AIは、学習したデータに基づいてユーザーからの質問や要求に対してテキストや音声、画像などの新しいコンテンツを生成することが主な機能となっています。一方、AIエージェントは、設定された目標達成のために、状況を認識し、データ収集や分析、計画を立て、タスクを自律的に遂行していきます。
| 生成AI | AIエージェント | |
| 定義 | テキスト、画像、音声、コードなどの新しいコンテンツを生成することができる | 目標標達成のためにタスク・業務の自動化・自律的に行動・判断することができる |
| 特徴 | 主に「生成」が目的で、入力に対して創造的な出力を返す。（文章作成、画像生成など）。単体で動作することが多い。
代表的なもの：ChatGPT、Gemini、Claude、DALL-E など |
複数のタスクを連携して実行（例：検索→分析→メール送信）。外部ツールと連携して行動。カスタマーサポート、自動運転、チャットボット、音声アシスタントなどで活用。
代表的なもの：AutoGPT、BabyAGIなど |
| 運用方法 | ユーザーからの指示が必要 | 自律型のため、細かな指示は不要 |
生成AIはユーザーの求めに応じてコンテンツを生成することが得意なので、文章作成や翻訳、校正といった作業や、音声や画像の生成・合成や映像を作り出すことでユーザーをサポートしてくれます。対してAIエージェントは、AI自身がやるべきことを判断し、複数のタスクを連携して実行して目標達成に向けて任務を遂行してくれる頼もしい存在なのです。
ではAIエージェントは具体的にどのような特徴があるのでしょうか？
代表的な特徴は以下の通りとなります。
①自律性
AIエージェントは特定のタスクを実行するために、与えられた目標に向かって自分で判断し、行動を選択する能力を持っています。人間の指示を待つのではなく、状況を分析し、必要なステップを自律的に実行します。
プログラムされたルールだけに従うだけではなく、自身が状況を分析して必要に応じて判断や行動ができます。
②目標指向性
AIエージェントは、明確な目的やタスクを達成するために設計されており、最適な方法でゴールに到達するように行動します。途中で得られる情報や結果に応じて、計画を修正することも可能です。
③相互作用
AIエージェントは、外部の環境（ツールやデータなど）と継続的にやり取りしながら学習・適応します。
これにより、複雑なタスクや変化する状況にも柔軟に対応できます。
④マルチモーダル対応
マルチモーダルとは複数の情報や様式を統合して処理する技術や手法を指します。AIエージェントはテキストだけではなく、画像や音声、動画など複数の情報を同時に処理し、統合的に分析することができるというまさにマルチモーダルな特徴があり、複数の情報形式を扱えるエージェントも増えてきています。
今までの生成AIであればテキスト入力に対して、テキストが出力されるという形式が主流でしたが、AIエージェントであれば、複数同時の処理が可能です。（例：画像を見て説明したり、音声で指示を受け取る。）
⑤継続的な学習と適応
AIエージェントは、過去の経験や新しいデータから学習し、行動や判断を改善していくという「自ら学び成長する」ことができるAIです。特に強化学習やオンライン学習を活用することで、環境の変化に柔軟に対応可能です。タスクを実行した行動の結果を自ら評価したり、フィードバックを受けることで、継続的に判断や行動を最適化していくことができます。
これらの特徴により、AIエージェントは人間の「サポーター」から「協働パートナー」へと進化しつつあります。人はより創造的な活動や意思決定に集中できるようになり、生活の質や仕事の効率が大きく向上する可能性が大いにあります！
こんなに素晴らしいAIエージェントですが、メリット・デメリットもみてみましょう。
＜メリット＞
①24時間365日稼働
人は8時間労働ですが、AIエージェントを活用することで、24時間365日休むことなく稼働し続けられます。
これまで人間が対応してきた業務を任せることができますので、定型業務であるとか、例えばカスタマーセンターにおける電話応対をAIエージェントに置き換えれば、24時間体制で問い合わせ対応が可能になります。
これまで人間が対応してきた業務を任せることができるので、結果的に人件費の削減の削減にも繋がります。
②業務の効率化・生産性の向上、意思決定の質向上
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、業務効率化による作業スピードの向上が期待できます。これにより人にしかできない高度な判断を要する業務に集中できるようになり、本来の重要な仕事に割くことができますので結果的に業務効率アップや生産性の向上が期待できます。また、AIエージェントは、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、そこから有用な情報や傾向を抽出することができますので、人間だけでは見落としがちなデータ間の関連性や、将来予測に基づいた精度の高い意思決定をサポートすることができます。
③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、入力ミスなどの人的ミス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。
下記のようなデメリットもあります。
＜デメリット＞
①初期導入コスト
AIエージェントの導入・運用には、システム構築やツール連携、メンテナンス費用などが掛かります。業務効率化や生産性向上によるメリットと合わせて、費用対効果を検討する必要がありそうです。
②セキュリティとプライバシーの保護
機密情報や個人データを扱うため、情報漏えいや不正アクセスへの対策が不可欠です。データの暗号化やアクセス制限管理などの対策が必要になります。
③ハルシネーション
ハルシネーションとは、人工知能（AI）が事実に基づかない情報を生成する現象のことです。AIが実在しない情報を生成してしまったり、誤った判断をする可能性があることを忘れないようにしましょう。重要な意思決定においては人間の監視や介入が不可欠であり、AIの出力を人間が検証する仕組みが必要です。
AIエージェントは、人手不足や業務効率化の強力な解決策となり得ますが、導入には技術的・倫理的な配慮が必要のようですね。
冒頭にお話ししたように、今年2025年は、「AIエージェント元年」とも呼ばれ、自律型AIの社会実装に注目が集まる年となっています。それはいったいなぜでしょうか？
それは、現代の社会課題である「人手不足」「情報過多」に対して非常に有効な解決手段として注目されているからです。
慢性的な人材不足に対して、AIエージェントは、単純作業だけでなく、複数のステップを含む業務プロセス全体を自動化できる点で注目されています。また、現代社会では、扱う情報量や業務の複雑さが急増しています。人間だけでは処理しきれないため、自律的に判断・行動できるAIエージェントの支援が不可欠になっています。
こうした状況の中、AIエージェントは多くの業界で革新的な変化をもたらす存在として期待されているのです。この記事ではそんな今話題の『AIエージェント』についてご紹介させていただきました。
いかがでしたでしょうか？AIエージェントは上手に使いこなせればこんなに強い味方はありませんね。
この記事の著者：矢澤 美和
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