AIエージェントとは何か？
みなさんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、 初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、AIエージェントとは、AIチャットとの4つの違いについて話していきます。 はい、ということで今日は、AIエージェントについて話していきます。
ここまでシリーズ第1回から第4回まで、 生成AIの概要やプロンプトの書き方について話してきました。
これまでのエピソードでも、AIエージェントというキーワード、何度か登場しました。 で、このAIエージェントというワードは、最近のAI業界で最もホットなトピックと言っても過言ではないと思います。
ただ、AIエージェントと言われても、ちょっと抽象的でイメージがしづらいという方多いと思います。
普段使っているChatGPTやGeminiのようなAIチャットと何が違うんですかと。 今回は、AIエージェントへの解像度が上がるような、
そういった回にしたいと思います。 実はこの後のシリーズでも、AIエージェントのトピックは深く掘り下げていきます。
今回のエピソードでは、その前段階として、AIエージェントの理解が進むような回にしたいと思います。
今日話すポイントは主に3つです。 1つ目に、そもそもAIエージェントとは何なのか。
2つ目に、AIチャットとAIエージェントの4つの違い。 そして3つ目に、なぜ今世界中でAIエージェントに注目が集まっているのか。
こういった点を中心に話していきます。 はい、では早速話していきましょう。
AIエージェントの定義とAIチャットとの比較
まずは、AIエージェントとは何かと。 ここからスタートしていきます。
AIエージェント一言で言うと、AIが自律的に思考してタスクを遂行する仕組みのことです。
人間が一つ一つAIに指示を出さなくても、AIが自分で考えてタスクを進めていってくれる、そんなイメージです。
ただこれだけだと、ちょっとまだイメージしづらいと思います。 ここからは、普段私たちが使っているAIチャットと比較をしながら、
AIエージェントとは何なのか、こういった点を掘り下げていきます。
ここで言うAIチャットというのは、普段私たちが使っているAIです。
ChatGPTやジェミニクロードなど、このポッドキャストのリスナーの皆さんも使っている方多いと思います。
こういったAIチャットは、基本的に人間とAIが1対1で会話のキャッチボールをします。
ChatGPTなんかでよく見るあの画面ですね。
画面の中央にチャット欄があって、そこに人間がAIに質問をする。
すると、AIが答える。
で、人間が次はこれをやってと、改めて指示を出す。そして、AIがそれにまた回答する。
つまり、人間が1手ずつ指示を出して、また
AIが1手ずつ返してくれる、こういった形です。
ちょうど、あの将棋やチェスのように、目の前にAIがいて、お互いに1手ずつさせていくようなイメージです。
で、これが普段私たちが使っているAIチャットのざっくりしたイメージだと思います。
ちなみに、AIエージェントでよく受ける質問の中で
AIエージェントとChatGPTは別の新しいAIなんですか?と、そういった質問をよく受けます。
で、実はそうではなくて、中で動いているAIモデル自体は
AIチャットもAIエージェントも同じものを使っているケースがほとんどです。
じゃあ、何が違うの?という話になるんですけど、
AIが外部のツールを使える仕組みや、
AI自身が自分で計画をしてタスクをループする仕組み、
そういったものを備えているかどうかの違いです。
例えるなら、同じ車のエンジンを乗用車に積むのか、
業務用のトラックに積むのか、そんなイメージが近いと思います。
エンジン、つまり中で動いているモデル、AIモデルは同じでも、
周りの仕組みによって全然違うことができるようになる、そんなイメージです。
こんな感じで、AIチャットとAIエージェント、似ているようで違う部分もあります。
今から、AIチャットとAIエージェントの違いを、4つの軸で整理していきたいと思います。
AIチャットとAIエージェントの4つの違い：自立性
1つ目は、自立性。
2つ目は、ツールが使えるかどうか。
3つ目は、人間の関わり方。
そして、4つ目は、複雑なタスクへの対応。
それぞれ違いを見ていきます。
まず、違いその1は、自立性です。
これは、AIエージェントを語る上で、一番大事な軸かもしれません。
AIチャットの場合、人間の指示に対して、AIが答えを返す。
これで一旦、会話の区切りがつきます。
次に何をするかは、人間が決めて、人間が次の指示を出します。
つまり、AIは人間の指示がない限り、待機している状態です。
一方、AIエージェントは、ゴールを与えると、自分で計画を立てて、
その計画を自律的に実行していく、こういった動きをします。
ちなみに、AIエージェントも、いろいろな種類があるので、
内部の細かい動きというのは、それぞれ違います。
ただ、大まかなイメージとしては、AI自身が自分で試行して、計画をして、そしてタスクを実行する。
一連の流れを繰り返す、こんなイメージとなります。
で、こうした自立性が、AIチャットとの一番大きな違いです。
AIチャットは、一応吹く。
一方、AIエージェントは、何往復もしながら、自分で考えて進んでいくと。
例えば、来週の出張の準備をしておいてと、AIエージェントに依頼したとします。
エージェントはまず、出張の準備、何が必要だっけと計画を立てます。
航空券の予約、ホテルの手配、移動手段の確認、そして出張先の会議資料の準備、
こういったタスクを一個ずつ行って、実行に移していきます。
例えば、航空券を検索してみたけど、希望の瓶が満席だったと。
こうした時に、じゃあ前日の瓶も候補として人間に提案しよう。
こういった次の手も、AI自らが提案してくれる。
これが、AIエージェントの自立性です。
はい、一つ目の違いは、自立性でした。
AIチャットとAIエージェントの4つの違い：外部ツールの利用
では、次二つ目行きましょう。二つ目は、外部ツールが使えるかどうかです。
普段、ChatGPTやGeminiを使うとき、基本的にチャット画面の中だけで操作が完結すると思います。
人間が質問を入力して、AIが画面の中で答えを返してくれると。
もちろん、チャット上で画像を生成したり、ウェブの検索できるようになっていますけど、
基本的にはチャット画面の中だけでタスクが完結します。
一方で、AIエージェントは外部のツールやサービスを操作することができます。
ここで言うツール、結構幅広いんですけど、
例えば、そうですね。ウェブのブラウザーを開いて検索をする。
パソコンの中のファイルを読んだり編集する。
カレンダーやメール、チャットのツールにアクセスをする。
社内のデータベースから情報を取ってくる。
こういった外部のツールを、AIエージェントが必要に応じて使い分けてくれます。
例えばなら、AIチャットは机に座って、その机だけで作業をしてくれる社員。
一方で、AIエージェントはオフィスの中を動き回って、
いろんなツールを使いながら仕事を進めてくれる社員。こんなイメージです。
実は、AIが外部のツールにアクセスできるかどうかというのは、
AIの実用性に直結する重要なポイントです。
AIがどんなに優秀でも、外部のツールが使えなければ、
結局できることは限定されてしまいます。
人間の質問に対して、回答するだけのAIになります。
一方で、AIが外部のツールにアクセスできるようになると、仕事の幅はかなり広がります。
例えば、先月の売上をまとめて、レポートを作成して、このような指示をするとします。
チャットGPTのようなAIチャットだと、人間がデータをコピーして貼り付ける。
このように、人間が手を動かす作業が多くなります。
一方で、AIエージェントでは、スプレッドシートから自動でデータを取得して、
グラフを作って、ドキュメントにまとめる。
必要に応じて、関係者閣議にレポートをメールで送信する。
こういった作業を一気通貫でやってくれます。
一応、チャットGPTやGeminiのチャット画面でも、外部のツールに接続することができます。
例えば、GoogleドライブやGoogleスプレッドシートにつなぐような機能です。
でも、これは基本的に人間が、このファイルを読んで、このスプレッドシートに書き込んでと、
毎回操作する必要があります。
一方で、AIエージェントは、ゴールを伝えると、自分でこのタスクにはこのツールが必要だと判断をして、
ツールを自ら呼びに行く。こういった点が大きな違いです。
もちろん、AIエージェントを使う上でも、人間がある程度明示的に、
こういったタスクでは、このツールを使ってねと、事前に指示をしておく必要があります。
ですが、そういったこの、なんと言いますか、手数。
手数で言うと、やっぱりAIチャットよりもAIエージェントの方が、
人間の手数は少なく、AIがタスクを遂行してくれます。
ちなみに、AIエージェントの文脈で言うと、
MCPというワードも登場します。
で、これ何なのかというと、モデルコンテキストプロトコルの略で、
MCPと呼びます。
これ、ちょっと難しく聞こえるんですけど、要は、AIが外部のツールに接続するための共通の規格のことです。
例えると、そうですね、あのUSB Type-Cみたいなイメージです。
昔は、スマホやパソコン、デバイスごとにケーブルがバラバラだったじゃないですか。
iPhoneはライトニングケーブル、
AndroidはマイクロUSBみたいな。
で、それが今は、USB-Cという共通の規格に統一されて、一本のケーブルで、いろんなデバイスつながるようになっています。
で、MCPはこのAI版です。
MCPが登場する前は、AIエージェントが、例えばスラックにつなぐとか、
Gmailにつなぐ、こうした外部ツールへの接続は、それぞれ個別に作り込む必要がありました。
で、そこから、MCPという共通の規格ができたことで、
MCPに対応したツールであれば、AIエージェントが共通のやり方でつながるようになってきていると。
もともとこのMCPは、クロードを展開するアンソロピック、
この会社が開発した規格なんですけど、その後、オープンAIやGoogleも採用しています。
MCPについては、今日のところは、AIと外部のツールをつなぐ共通の規格で、
AI業界のUSB-Cみたいなものと、こんなイメージで押さえてもらえればOKです。
AIチャットとAIエージェントの4つの違い：人間の関わり方
はい、では次行きましょう。AIチャットとAIエージェントの違い3つ目。それは人間の関わり方です。
AIチャットの場合、人間が一手ずつ指示を出して、AIが一手返してくれる。
AIと人間がずっとキャッチボールを続けているような状態です。
なので、人間は一つのAIに対してずっと向き合っている必要があります。タスクを行っている間は。
これがAIエージェントになるとどう変わるのかというと、
人間はAIエージェントにタスクを振って、あとは任せる。こういったスタイルに変わってきます。
例えるなら、部下に仕事を振るような感覚に似ていると思います。
この資料、来週までにまとめておいて、
お客様にこの提案書を送って、反応があったら教えて。
こんな感じで、人間はゴールを設定して、あとはAIエージェントの進捗を確認する。
このような仕事の進め方ができるようになっています。
AIチャットのような会話のキャッチボールでは、こうした部下のようにAIに仕事を振って、
タスクの進捗を見守る。こういった仕事の進め方をするのは難しいです。
ここを結構個人的には大事なポイントだと思っています。
AIエージェントの登場により、人間側のAIへの向き合い方も変わってきたと。
AIに対する向き合い方が、1対1の対話から、
部下のように仕事を任せられる存在に変わってきたと。
しかも、AIエージェントって、1体だけではなくて、複数体用意することもできます。
なので、人間1人に対して、例えばその下に3体、4体、
10体のAIエージェントをつけて、業務を進めることも可能になっています。
AIチャットの頃は、AIとの対話、コミュニケーション能力、こういったものが重視されていましたが、
AIエージェントを視野に入れると、業務全体をマネジメントする能力、
そういった点も重視されてくると思います。
ちなみに、AIチャットでもAIエージェントでも、AIが仕上げた仕事、
これを人間がチェックすべきである、という点に変わりはありません。
AIエージェントを使ったからといって、AIの間違い、
ハルシネーションが少なくなるわけではないという点。
こちら補足しておきます。
AIチャットとAIエージェントの4つの違い：複雑なタスクへの対応
はい、では最後4つ目は、複雑なタスクへの対応です。
AIチャットは、比較的シンプルなタスクや単発のタスクに向いています。
例えば、この文章を要約してとか、メールの下書きを作ってとか、
1つの質問に対して1つの答えを返す、こういったタスクにAIチャットは強いです。
一方で、AIエージェントは、複数のステップを踏む必要がある、こういった複雑なタスクに向いています。
これは、1つ目に話した、AIエージェントの自立性とも関連します。
例えば、競合他社の分析レポートを作ってと、このようなタスクを考えてみます。
これって、いくつかのステップが必要ですよね。
まず、競合他社をリストアップする、それぞれの会社のウェブサイトをチェックする、
最近のニュースリリースを確認する、
そういった情報をまとめて整理する、要約する、
最後に、レポート形式でファイルを作成する、
競合他社の分析レポートを作ってと、
このようなタスクでも分解すると、実は複数のステップが必要になります。
こういったタスクをAIチャットで進める場合、
人間が1つ1つステップを区切って、指示する必要があります。
まず、競合他社をリストアップしてくださいと、
答えが返ってきたら、次は各社のウェブサイトをチェックしてくださいと、
これがAIエージェントだと、競合他社の分析レポートを作ってと、
この1つの指示で完結させることができます。
エージェントが自分でステップを分解して、必要なツールを使い分けながらタスクを進めてくれると。
つまり、より複雑なタスクをある程度AIに一任できる。
これがAIチャットとの違いです。
ちなみに、こういった調査系のタスクで有名なのは、ディープリサーチでしょうか。
こちら使ったことある人も多いと思います。
ChatGPTやGeminiのチャット上で使える調査系の機能です。
このディープリサーチは、調査系のAIエージェントとも言い換えることができます。
人間が、例えばそうですね、
国別のポッドキャストのユーザー数を調査してくださいと指示をすると、
AIが自律的に調査計画を立てて、各種ウェブサイトにアクセスをして、
レポートをまとめてくれると。
AIエージェントで、最も身近でイメージしやすいのは、
すでにChatGPTやGeminiに備わっているディープリサーチの機能だと思います。
ここまで4つの違いを整理してみると、こんな感じになります。
AIエージェントが注目される理由
AIチャットは、一手ずつのキャッチボール。
簡単な単発タスクを、チャット画面の中だけで完結させると。
一方で、AIエージェントは、ゴールを与えると自分で計画して実行する。
必要に応じて、外部のツールを使いながら、複雑なタスクを一気通貫で進めていくと。
例えるなら、AIチャットは、人間が質問したら回答してくれる、支持待ちのAI。
AIエージェントは、自ら動いてくれるAI。こんなイメージでしょうか。
ここまで、AIチャットとAIエージェントの違いを話してきました。
最後に、なぜ今、AIエージェントに注目が集まっているのか。
こういった点を話して締めたいと思います。
世界中の企業やAI会社が、AIエージェントに舵を切っている。
このポッドキャストでも、たびたび触れました。
もともと、AIエージェントという言葉が頻繁に登場するようになったのが、
確か2024年の後半だったと記憶しています。
2025年は、さらに露出して、このポッドキャストでも、たびたび取り上げてきました。
AIエージェントについては、当初、私は懐疑的な意見でした。
AIエージェント、どうなんですかと。
AIが自律的に試行して、タスクを遂行する。
こういった点は、すごく魅力的に聞こえるんですけど、反対を言うと、
AIが自律的に動作するだけの能力がなければ、
精度高く、かつ安全にタスクを遂行できないわけです。
当時は、AIモデルの性能も今より低かったので、
AIエージェントの性能って、ちょっとお世辞にも高いとは言えませんでした。
こちらが想定してくれるタスクを行ってくれないと、こういったことはよくありました。
ですが、現在ではAIモデルの性能向上に伴って、
AIエージェントの性能も上がってきました。
今後もAIモデルは進化していくと予想されるので、
AIエージェントには期待が持てると思います。
あと、最近ではAI各社が新しく出すモデル、
こういったものも、AIエージェントでの仕様を見越したものがリリースされています。
あとは、AIエージェント向けのツールも出てきています。
で、こうしたAIエージェントがどんどん出てきている背景として、いろいろ意見あると思うんですけど、
端的に言うと、AIチャットだけの利用では、業務に生かせる範囲に限界が見えてきたからだと思っています。
AIチャットは一対一の対話なので、人間が常にAIに付き合う必要があります。
これだと、AIを使えば使うほど、人間がAIに張り付いている時間というのは長くなります。
人間が手取り足取り、AIに支持する必要があると。
一方、AIエージェントでは、人間がゴールを与えておけば、
あとはAIがタスクを遂行してくれます。
で、人間はAIエージェントの成果物をチェックして、重要な判断だけに集中することができます。
で、こうした点はこのシリーズのテーマでもあります。
AIチャットからAIエージェントへ、選択肢の幅を広げる。
AIチャットを使って、業務でAIを活用しつつも、そこからさらに一歩踏み込んで、
AIエージェントを使う、そういった視点を持って、AI活用の幅をさらに広げる。
こういったことを本シリーズでは訴求していきたいと思います。
で、この後のシリーズでは、具体的にどうやってAIエージェントを使うのか、
AIエージェント、どのようなシーンで活用するのか、こういった点についても掘り下げます。
ぜひ後半でも楽しみにしていただければと思います。
本日のまとめと今後の展望
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
一つ目に、AIエージェントとは、AIが自律的に施行してタスクを遂行する仕組みのことです。
二つ目、MCPという言葉が登場しました。こちらも併せて復習しましょう。
これは、モデルコンテキストプロトコルの略で、簡単に言うとAI業界のUSB Type-Cのようなものです。
つまり、AIエージェントと外部ツールが連携する共通の規格です。
MCPというワード、登場する機会も多いので、この機会に合わせてチェックしましょう。
そしてポイント最後3点目、AIチャットとAIエージェントには大きく分けて4つの違いがあります。
自律性、ツール仕様の有無、人間の関わり方、そして複雑なタスクへの対応です。
今日話した内容はノートにもまとめています。興味のある方は補足コンテンツとしてご利用ください。
概要欄にリンクを貼っておきます。
はい、今日はこのへんということで、本日もお付き合いいただきありがとうございました。
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