エージェンティックAIとは？

AIエージェントについては聞いたことがあるかもしれませんが、そもそもエージェンティックAIとは何でしょうか？

たとえ意識していなくても、エージェンティックAIはすでに日常生活の一部です。2025年のBlueprismグローバル企業AI調査では、29％の企業がすでにエージェンティックAIを導入しており、44％が今年中に導入を計画しています。

その人気も納得できます。「エージェンティックAIシステムは、ユーザーの目標やビジョン、そして解決しようとしている課題の文脈を理解します」とAI専門家のEnver Cetin氏は説明しています。

エージェンティックシステムは、私たちの働き方を変えつつあります。

私たちは日々、企業のエージェンティックAI導入を支援しています。ここでは、その重要なポイントをまとめました。

エージェンティックAIとは？

エージェンティックAIとは、自律的に意思決定ができるソフトウェアを指し、特定の目標を最小限の人間の介入で達成するよう設計されています。

これらのシステムは、状況認識・推論・学習を活用し、変化する状況に応じて意思決定を行います。

エージェンティックAIは、バーチャルアシスタント、業務自動化、自動運転車などでよく見られます。

エージェンティックAIとAIエージェントの違い

エージェンティックAIとAIエージェントは密接に関連しています。エージェンティックAIは能力を指し、AIエージェントはその能力を具体的に実装したソフトウェアです。

つまり、エージェンティックAIは自律性と行動の広い概念であり、AIエージェントはその概念を体現するプログラムです。

ただし、エージェンティックAIはAIエージェント以外にも、統合システムやフレームワーク、大規模プラットフォームなど様々な形で存在します。

エージェンティックAIと生成AIの違い

エージェンティックAIと生成AI（テキスト・画像・音楽・コードなどを生成するAI）は異なる能力ですが、しばしば連携して動作します。

エージェンティックAIは自律的に意思決定を行うプログラムであり、その中には生成も含まれる場合があります。たとえば、エージェンティックAIシステムは生成AIを使って次のようなことができます：

• パーソナライズされたマーケティングメッセージの作成
• 会話型AIを通じて動的な商品提案を行う

エージェンティックAIはどのように動作するのか？

エージェンティックAIは、認識・推論・行動を組み合わせて自律的に動作します。

まず、テキスト・画像・ユーザー入力など、環境から情報を収集します。自然言語処理（NLP）やパターン認識などのツールを使い、データを解釈して文脈を理解し、タスクを特定します。

次に、推論を用いて選択肢を評価し、最適な行動計画を立ててタスクを実行します。これにはユーザーへの応答、システムの管理、問題解決などが含まれます。

その後、結果を監視し、フィードバックから学習してパフォーマンスを継続的に向上させます。

この「認識→計画→実行→学習」のサイクルにより、エージェンティックAIは複雑なタスクをこなし、新たな課題にも最小限の人間の監督で適応できます。

エージェンティックAIの活用例

エージェンティックAIは非常に多用途です。柔軟なプラットフォームと組み合わせれば、その可能性は創造力次第で無限に広がります。

アウトプットの生成だけでなく、分析や今後の方針提案も可能です。

専門家は、2028年までに日常的な意思決定の15％がエージェンティックAIによって行われると考えています。もしChatGPTに何かの進め方を相談したことがあれば、すでにその世界に足を踏み入れています。

企業がエンタープライズチャットボットにエージェンティックAIを導入してレベルアップしている主な方法をいくつかご紹介します：

カスタマーサポートの自動化

従来型のカスタマーサポートチャットボットには馴染みがあるかもしれませんが、エージェンティックAIはより複雑な顧客システムにも対応できます。

Gartnerは、2029年までにエージェンティックAIが顧客サービス課題の80％を自律的に処理する（人間の介入なしで）と予測しています。

正直なところ、私もそう思います。私たちのクライアントの中には、AIエージェントを活用して顧客対応の98％を自動化した例もあります。正しく導入すれば、非常に高い効果を発揮します。

従来のスクリプト型ボットと異なり、エージェンティックAIはユーザーのニーズに動的に適応します。文脈や意図を理解し、パーソナライズされた解決策を提供することで、顧客対応を効率化し満足度を高めます。

主な用途は次の通りです：

• 課題を自律的に解決する
• 複雑な問題を（文脈付きで）人間の担当者にエスカレーションする
• 顧客対応を分析してトレンドを特定

パーソナライズドマーケティング

エージェンティックAIは、AIによるリード獲得、リードの選別、フォローアップ、デモ予約など、営業プロセス全体の効率化を目的としています。

また、チャットボットマーケティングの分野でも重要な役割を果たします。シンプルな会話型AIをさらに進化させ、顧客とのやり取りを分析してターゲティング戦略やエンゲージメントの最適化を人手なしで実現します。

営業リード管理

営業でAIを活用する方法は多数ありますが、エージェンティックAIはそれらの長所を組み合わせることができます。

リードの選別・優先順位付け・育成を自律的に行い、営業パイプラインを強化します。エンゲージメントデータを分析して有望な見込み客を特定し、タイムリーなフォローアップを実現。これがパーソナライズドマーケティングにもつながります。

エージェンティックAIの活用例：

• エンゲージメントや価値に基づきリードをスコアリング
• メールやチャットでパーソナライズされたフォローアップを送信
• 優先度の高い案件を営業チームに通知

医療支援

医療分野では、エージェンティックAIが事務作業や臨床プロセスを効率化します。予約のスケジューリング、症状に基づく患者のトリアージ、医療コーディングの補助なども可能です。

金融・リスク管理

最先端の金融チャットボットは、今やエージェンティック型です。

エージェンティックAIは、単純作業の自動化や、従業員がデータに基づいた意思決定を行うための詳細情報の提供に役立ちます。さらに次のようなことも可能です：

• 不審な取引を検知してレビュー対象とする
• 市場や顧客データを分析して提案を行う
• コンプライアンスチェックや経費報告の自動化
• トレンド分析による意思決定の質向上

コンテンツモデレーション

SNSの監視、ターゲットコンテンツの特定、削除・対応・ユーザー感情の追跡など、エージェンティックAIシステムは十分に対応可能です。複雑なやり取りは従業員が担当し、それ以外はエージェンティックシステムに任せましょう。

コーディングアシスタント

2023年には、ソフトウェアエンジニアの10％がコーディングアシスタントを利用していました。しかしGartnerは、今後は75％の開発者が日常業務でエージェンティックAIを使うと予測しています。

これらのアシスタントはコード生成だけでなく、エディターやレビュアーとしても機能し、問題点のチェックも行います。私のエンジニア仲間も、数年前よりずっと速く仕事をこなしています。

人事業務の自動化

人事チャットボットを使えば、人事担当者がより高度な業務に集中できます。

エージェンティックAIは、履歴書のスクリーニング、面接のスケジューリング、新入社員のオンボーディング支援など、繰り返し発生するタスクを自動化し、HR業務をシンプルにします。

休暇申請の承認や予約、シフト作成も自動で対応可能です。

エージェンティックAIの種類

エージェンティックAIの活用方法はさまざまです。ここでは、AIエージェントの実際の活用例や、それを支えるシステムを含め、代表的な5つのタイプを紹介します。

1. リアクティブ型エージェンティックAI

定義：特定の刺激や状況に反応するシステムで、長期記憶や学習機能は持ちません。

例：定型的な問い合わせに対応するチャットボット、レコメンデーションシステム。

リアクティブなエージェント型AIは、シンプルなタスクを迅速かつ正確に実行するのが得意です。これらのシステムは、FAQへの回答や商品の提案など、既知の条件に基づいて即時の対応が求められる用途に最適です。

2. デリバレーティブ（熟慮型）エージェントAI

定義：推論や計画を用いて意思決定を行い、しばしば長期的な結果も考慮するシステム。

例：交通状況を判断して走行する自動運転車、サプライチェーンを管理するAI。

デリバレーティブAIは、論理や予測を活用して複雑なタスクを管理し、意思決定が全体の目標に沿うようにします。戦略的な計画や柔軟な対応が求められる場面で不可欠なシステムです。

3. インタラクティブ（対話型）エージェントAI

定義：人間や他のシステムとやり取りするために設計されたAI。多くの場合、動的な環境で活用されます。

例：バーチャルアシスタント、産業現場で協働するロボット（コボット）など。

インタラクティブなエージェント型AIは、人と機械の間でスムーズなやり取りを実現することに重点を置いています。ユーザーのニーズを理解し、応答することが成功の鍵となる環境で重要な役割を果たします。

4. アダプティブ（適応型）エージェントAI

定義：フィードバックやデータをもとに学習し、行動を継続的に調整・改善するシステム。

例：個別学習プラットフォームのAIエージェント、ECサイトの動的価格設定システム。

アダプティブAIは、データを活用して意思決定や行動を絶えず洗練させていきます。柔軟性や継続的な改善が最適な成果を得るために重要な場面で活躍します。

5. マルチエージェントシステム（MAS）

定義：複数のエージェント型AIが、協力または競争しながら共通または個別の目標を達成するネットワーク。

例：群ロボティクス、スマートグリッド向け分散AIシステム。

マルチエージェントシステムは、複数のAIエンティティが相互作用し、複雑で大規模な課題を解決します。多様な視点や協調戦略が求められる分散環境で非常に効果的です。

エージェント型AIのメリット

自律的な意思決定

‍エージェンティックAIが繰り返し作業や複雑なタスクを担うことで、チームが毎回介入する必要がなくなります。

効率の向上

‍データを素早く分析し、意思決定し、実行することで、エージェンティックAIは時間とリソースの両方を節約します。

スケーラビリティ

‍10件でも1万件でも、エージェンティックAIは負荷に応じて柔軟に対応し、成長するニーズにも余裕でついていきます。

適応力

‍エージェンティックAIは単なるスクリプト実行ではなく、新しい情報や変化する状況に適応し、常に正確で有用な対応を行います。

問題解決力の向上

‍推論と学習能力を備えているため、エージェンティックAIは難題にも対応し、賢く創造的な解決策を生み出せます。

コスト削減

‍時間のかかる作業を自動化することで、エージェンティックAIはコスト削減とリソースの最大活用を実現します。

ユーザー体験の向上

‍カスタマーサポートからマーケティングまで、エージェンティックAIはパーソナライズされた迅速な対応でユーザーのエンゲージメントを高めます。

24時間365日稼働

‍人間のチームと違い、エージェンティックAIは決して休むことなく、24時間体制でサービスと生産性を提供します。

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よくある質問

1. エージェント型AIは倫理的な意思決定をどのように扱いますか？

エージェント型AIは、開発者が設定した事前のルールやポリシー、制約に従って倫理的な意思決定を行います。AI自体が倫理を理解しているわけではなく、その行動はプログラムに組み込まれた倫理的枠組みを反映します。そのため、人による監督が不可欠です。

2. エージェント型AIは人間の指示を無視したり、上書きしたりできますか？

エージェント型AIは、明示的にそのように設計されていない限り、人間の指示を上書きすることはできません。通常は厳格な範囲内で動作しますが、必要に応じて特定の状況でエスカレーションや条件付きの上書きを許可することも可能です。

3. エージェント型AIのリスクや制限は何ですか？

主なリスクは、偏ったデータに基づく意思決定や、不適切な設定による意図しない行動です。詳細な監査記録や人間の介入がないと、こうした問題の特定や修正は困難になる場合があります。

4. エージェント型AIは必ずクラウドで動作しますか？オンプレミスでも利用できますか？

エージェント型AIはクラウドに限定されず、オンプレミスでも稼働可能です。スケーラビリティの観点からクラウド導入が一般的ですが、医療・金融・防衛など多くの分野ではセキュリティ要件を満たすためオンプレミスで運用されています。

5. エージェント型AIの特定業界におけるパフォーマンスは、人間のチームと比べてどのようなものですか？

エージェント型AIは、文書処理やサポートチケットの振り分けなど、反復的かつデータ集約型のタスクでは人間のチームよりも優れた成果を出します。ただし、セラピーや法的仲裁のように感情的知性や倫理的判断が求められる業務では、人間の方が適しています。