生成AIの進化は止まりません。かつて「副操縦士」として私たちをサポートしてくれたAIは、今や自ら考え、行動する「操縦士」へと進化を遂げようとしています。それが今回ご紹介する「AIエージェント」です。
この記事を読めば、AIエージェントの基本から仕組み、そして「非エンジニアでも自分で作れるようになる」という未来まで、すべてが分かります。あなたの仕事のやり方を根本から変えるかもしれない、新しいパートナーについて学んでいきましょう！
この記事で得られること
- AIエージェントと従来の生成AIの決定的な違いがわかります。
- AIが自律的に仕事を進める「頭の中」の仕組みを理解できます。
- あなた自身の業務を自動化するAIエージェントを自作するための第一歩を踏み出せます。
この記事の見どころ評価
- 未来の働き方を変える可能性：★★★★★
- AIの「思考プロセス」の面白さ：★★★★★
- 非エンジニア向けの実用性：★★★★☆
AIエージェントとは？もう「副操縦士」ではない！
これまで、Microsoft Copilotに代表される生成AIは、私たちの業務を補助する「副操縦士」のような存在でした。資料作成を手伝ってもらったり、メールの文面を考えてもらったりと、あくまでアシスタントとしての役割が中心でした。
しかし、デル・テクノロジーズの若松信さんが指摘するように、AIは今や「副操縦士にとどまらず、操縦士になってしまう」段階に来ています。これがAIエージェントの基本的な考え方です。
AIエージェントをシンプルに定義すると、以下のようになります。
「目標を達成するために、環境や状況の変化を自律的に認識し、それに基づいて意思決定を行い、行動するAIシステム」
これは、まるで私たち人間が仕事を進めるプロセスそのものですよね。状況を把握し、何をすべきか考え、実際に行動に移す。この一連の流れをAIが自ら行ってくれるのです。人間よりも膨大な情報を基に判断できるため、時には人間より賢い判断を下すことさえあるというのですから驚きです！
従来の生成AIとの決定的な違いは？3つのポイント
「でも、今までのChatGPTと何が違うの？」と疑問に思う方も多いでしょう。AIエージェントと従来の生成AIには、大きく3つの決定的な違いがあります。
1. 目的：「情報提供」から「行動の実行」へ
従来の生成AIは、主に「情報を得る」「コンテンツを作る」ために使われていました。一方でAIエージェントは、具体的な「行動」をしてもらうことが目的になります。「調べて」とお願いするだけでなく、「調べて、分析して、メールを送っておいて」といった業務そのものを代行してくれるのです。
2. タスク：「単一タスク」から「複雑な業務」へ
これまでは「〇〇について教えて」といった単一の質問に対して、一つの応答を得るのが基本でした。しかしAIエージェントは、複数のタスクを組み合わせた複雑な業務を丸ごと依頼できます。AIが業務達成までのステップを自ら計画し、一つひとつ順番にこなしてくれるのです。
3. 動作：「指示待ち」から「自律的」へ
最大の進化点は、この「自律性」です。私たちが逐一指示を与えなくても、AIエージェントは与えられた目標に向かって、自分でタスクの優先順位をつけ、計画を立て、実行してくれます。まさに、頼れるパートナーや同僚のような存在ですね。
豆知識：AIの進化の方向性も変わってきています。これまでは、モデルのパラメータ数や学習データを増やす「スケール則」に依存して性能を上げてきました。しかし現在は、AI自身の「推論の精度」や「実行能力」を高める方向にシフトしています。単に知識が豊富なだけでなく、その知識をどう使うかという「知恵」の部分が強化されているのです。
AIエージェントの「頭の中」を覗いてみよう！驚きの仕組み
では、AIエージェントはどのようにして自律的な行動を実現しているのでしょうか？その「頭の中」では、主に4つのステップが高速で繰り返されています。これはまるで、優秀なビジネスパーソンの仕事の進め方そのものです。
ステップ1：計画（Plan）- 賢いタスク分解
まず、AIエージェントは与えられた大きな目標（例：「競合製品の調査レポートを作成する」）を達成するために、必要なタスクを細かく分解します。これは、プロンプトエンジニアリングの技術を使って実現されています。
- 大まかな計画立案：まず「Plan-and-Solve」といった手法で、大まかなタスクリストを作成します。（例：1. 競合製品をリストアップする 2. 各製品の仕様を調べる 3. 価格を比較する…）
- 詳細な手順作成：次に「Chain of Thought (CoT)」という手法で、各タスクをさらに細かいステップに分解し、実行可能な手順書を作成します。
いきなり作業に取り掛かるのではなく、まず全体像を把握して計画を立てる。私たちも見習いたい、非常に合理的なアプローチです。
ステップ2：実行（Act）- 外部ツールとの連携
計画ができたら、次に行動です。ここでは「ReAct（Reason + Act）」というフレームワークが活躍します。これは「推論（Reason）→行動（Act）→観察（Observation）」のサイクルを回す手法です。一つひとつのステップに対して、「何をすべきか」を考え、行動し、その結果を観察して次の推論に活かします。
さらに、AIエージェントは必要に応じてインターネットで検索したり、APIを介して外部のシステムと連携したりすることも可能です。これにより、行動の幅が飛躍的に広がります。
APIとは？：Application Programming Interfaceの略。ソフトウェアやプログラム、Webサービスの間を繋ぐインターフェースのことです。これがあるおかげで、AIエージェントは外部のアプリケーションの機能を使ったり、データを取得したりできるのです。
ステップ3：記憶（Memory）- 失敗から学ぶ「長期記憶」
AIエージェントの非常に優れた特徴が、この「長期記憶」です。従来のChatGPTなどは、チャットウィンドウを閉じると文脈を忘れてしまう「忘れっぽい」性質がありました。
しかしAIエージェントは、実行した結果（成功も失敗も）をベクトルデータベースなどに保存し、長期的に記憶することができます。これにより、以下のようなメリットが生まれます。
- 同じ失敗を繰り返さない：一度失敗したプロセスは記憶され、次からは回避するようになります。
- 使えば使うほど賢くなる：ユーザーからのフィードバックを学習し、どんどん精度が向上します。
- コスト削減：無駄な試行錯誤が減るため、AIの利用コスト（トークン数）も削減できます。
まるで新人教育のようですね！何度も教えてあげることで、AIは着実に成長し、より有能なパートナーになってくれるのです。
ステップ4：検証と適用（Adapt）- PDCAサイクル
これら「計画→実行→記憶」のプロセスは、一度きりではありません。結果を検証し、それを次の計画に反映させるというPDCAサイクルを常に回し続けています。これにより、状況の変化にも柔軟に対応し、より効率的で最適な行動を取り続けることができるのです。
【実践デモ】AIエージェントはこう動く！
言葉で説明されても、まだイメージが湧きづらいかもしれません。番組で紹介された「AgentGPT」というWebサービスを例に、実際の動きを見てみましょう。
例えば、「アメリカが課している鉄鋼・アルミニウムへの追加関税が、日本の産業に与える影響を輸出量も踏まえて分析して」と指示したとします。
すると、AIエージェントは内部で以下のような動きを始めます。
- タスク生成：まず、この調査に必要なタスクを自ら複数生成します。「現在の関税率を調べる」「日本の対米輸出量を調査する」「関連する産業分野を特定する」など。
- タスク実行：生成したタスクを上から順番に実行し、結果を得ます。
- タスク追加：得られた結果を踏まえて、「あ、これも調べた方が良さそうだ」と判断し、新たなタスクを自分で追加します。
- 繰り返し：この「実行→結果の分析→新たなタスクの追加」というサイクルを、最終的な答えにたどり着くまで何度も繰り返します。
このように、一つの指示から自律的に思考を広げ、深掘りしていく様子は、まさに自律的に仕事を進めるエージェントそのものです。
非エンジニアでもAIエージェントは作れる！
ここまで読んで、「こんなに高度なものは、エンジニアじゃないと無理だろう」と感じた方もいるかもしれません。しかし、今回のシリーズのゴールは驚くべきものでした。
「自分の業務を代行させるためのAIエージェントを、自分で作れるようになること」
なんと、ガリガリの文系でも、非エンジニアでも作れるようになるといいます！なぜなら、AIエージェントの開発は、プログラミング言語を使わない「ノーコード・ローコード」が主流になりつつあるからです。自然言語（つまり、普段私たちが話す言葉）で指示を出し、作り込んでいくことが可能になります。
もちろん、そのためには今回解説したような「仕組み」をきちんと理解しておくことが重要です。自分の業務のどの部分を、どのように自動化してほしいのかをAIに正しく伝えるためには、AIの思考プロセスを知っておく必要があるからです。
AIエージェントは、もはや遠い未来の話ではありません。自分の仕事を代わりにこなしてくれるAIを自作し、自分の「可処分時間」を自分で作り出す。そんな時代が、もうすぐそこまで来ています。あなたもこの波に乗り遅れないよう、AIエージェントの世界に一歩足を踏み入れてみませんか？
“`
コメント