AIエージェントとは？生成AIとの違い・仕組み・人が確認する役割を具体例で解説

▼ この記事の内容

AIエージェントとは、与えられた目標に向けて、状況に応じて処理やツールを選び、結果を確認しながら作業を進めるAIシステムです。人が確認する場面を組み込む構成も含まれます。

生成AI、AIアシスタント、チャットボットという名前は重なって使われることがあります。違いを名前だけで決めず、何を参照できるか、どこまで操作できるか、結果を受けて次に何をするかで見ると整理しやすくなります。

AIエージェントは目標に沿って処理を進める仕組み

AIエージェントは、回答を一度作るだけでなく、目標に照らして情報を確かめ、必要な処理を選び、結果を見て次の処理を決める仕組みです。実際の設計では、人に確認を求めることや、条件を満たしたら停止することも処理の一部になります。

自律性は人の確認が不要という意味ではない

Google CloudのAIエージェント解説では、AIエージェントはユーザーの代わりに目標を追い、タスクを完了するソフトウェアとして扱われ、モデル、ツール、推論と行動が構成要素として説明されています。ただし、これは同社による概念説明であり、すべての製品に同じ機能や権限があることを意味しません。

ここでいう自律性は、許可された範囲で次の処理を選べることです。顧客へ送信する、記録を書き換える、判断を確定するといった行為まで任せるかは別の設計であり、人の確認を置いてもAIエージェントの仕組みは成り立ちます。

参考：What are AI agents?｜Google Cloud

生成AI・アシスタント・チャットボットとの違い

これらの言葉は、互いに排他的な4種類の製品名ではありません。生成AIを部品として使うエージェントもあれば、利用者を支援するアシスタントにエージェントの機能が含まれることもあります。以下は、名称ではなく確認する観点をそろえるための説明用の整理です。

言葉	見る観点	説明用の例	名前だけでは分からないこと
生成AI	文章などを生成する技術	入力メモから説明文を作る	外部システムを操作する仕組みが付くか
AIエージェント	次の処理を選び進める仕組み	資料検索の結果を見て確認質問に切り替える	許可された操作と止まる条件
AIアシスタント	人を支援する役割や利用形態	利用者と相談しながら資料を探す	裏側にエージェント機能があるか
チャットボット	会話をする窓口	チャット欄で回答や確認質問を返す	定型応答か検索・外部操作までつながるか

Anthropicの区分では、固定されたコード経路をたどるworkflowと、LLMが処理やツール利用を動的に選ぶagentが分けて説明されています。この区分も唯一の定義ではないため、個別の仕組みでは実際の権限と動作を確かめる必要があります。次は、こうした処理を動かすモデル、参照情報、ツールの組み合わせを見ていきます。

参考：Building effective agents｜Anthropic

AIエージェントを構成するモデル・情報・ツール

言語モデルだけで業務が完了するわけではありません。通常は、何を達成するかという目標、参照できる情報、実行を許されたツール、実行後の結果確認を組み合わせます。

目標と参照する情報を受け取る

モデルは入力を読み、文章や処理候補を作る役割を担います。参照情報は対象の文書や履歴であり、ツールは検索やデータ取得のような外部処理です。どの情報を読めるか、どの操作を実行できるかを分けて定めると、任せる範囲を説明しやすくなります。

保存データがあることと、モデルの重みが自動で更新されることは別です。また、RAGは参照情報を検索して生成に渡す方法の一つで、AIエージェント全体や永続的な記憶と同じ意味ではありません。仕組みを詳しく知りたい場合は、AI RAGとはも参考になります。

営業AI・営業DX AIで使うRAGとは？社内資料を検索して回答に活用する仕組みと確認方法

実行結果を踏まえて次の処理を選ぶ

AnthropicのBuilding Effective Agentsで示されるagentとworkflowの区分を手がかりにすると、処理は、目標を受け取る、情報を確認する、処理を選ぶ、ツールを実行する、結果を確かめる、という流れで捉えられます。結果が不足していれば処理選択へ戻り、判断材料が足りなければ人へ確認し、完了条件を満たせば終了します。

複数の手順があるだけで、必ずAIエージェントと呼べるわけではありません。固定順のワークフローなのか、結果に応じて次の処理を選ぶのかを分けて確認すると、説明の対象が明確になります。次は、資料探しの架空例で、結果に応じて確認質問へ戻る流れを確かめます。

参考：Building effective agents｜Anthropic

資料探しで回答生成との違いを確かめる

回答文を作る場面と、資料確認の内容を受けて確認質問や次の処理へ進む場面を分けると、AIエージェントの働きが見えます。以下は実製品のログや顧客事例ではない、説明用の架空例です。

条件が足りない場合は確認質問に戻る

依頼が「来週の打合せ用に導入手順を整理して」で、参照できるのが社内の公開可能な手順書だけだとします。資料確認で管理者用と一般利用者用の両方が見つかり、対象者が未指定なら、どちらかを勝手に選ばず「参加者は管理者ですか、一般利用者ですか」と確認します。

段階	説明用の入力・結果	次の処理	状態
依頼受付	来週の導入手順を整理して	許可資料を検索	作業中
検索	管理者用と一般利用者用が見つかった	対象者を確認	確認待ち
利用者の回答	一般利用者向け	該当手順書を参照	作業中
作成	操作順と出典をまとめた下書き	依頼者が内容確認	下書き完了

この例で大切なのは、文章が読みやすくできたことだけで完了としない点です。対象者が未確定なら確認待ちとして残すため、次の処理と人の役割を区別できます。

読み取りに失敗しても推測で補わない

同じ例で資料を読む権限がなければ、資料を取得できなかったことと、参照対象を確認したいことを返します。権限を勝手に広げたり、別の資料へ無断で切り替えたりして、もっともらしい回答で埋めるものではありません。

ツールの読み取りが失敗した状態と、資料に答えが書かれていない状態も別です。どちらが残っているかを示して人へ戻すと、次に必要な確認を決めやすくなります。次は営業業務を例に、AIが行った作業と営業成果を分けて確認します。

営業活用では作業完了と成果を分けて捉える

営業では、情報整理、商談準備、CRM更新候補の作成などが活用場面になり得ます。ただし、どこまでを支援に含めるかは、参照権限、操作権限、人の確認によって変わります。

準備・記録・振り返りの支援範囲を確認する

作業を入力、候補出力、人の確認に分けると、AIに任せる部分を具体的に話せます。以下は営業業務を説明するための架空の整理であり、特定の製品機能や成果を示すものではありません。

場面	入力	候補出力	人の確認
準備	許可された記録	質問案	担当者が確認
記録	商談メモ	CRM更新候補	項目の責任者が確認
振り返り	記録と観点	振り返り候補	本人と管理者が根拠を確認