エージェントAI：生成AIの次に世の中を変えるAI技術
AIの進化とエージェントAIの登場
こんにちは、広瀬です。
顔認証、音声認識、自動翻訳など、人工知能（AI）は、私たちの生活に欠かせない存在となり、日々進化を続けています。AIは様々な形で私たちの生活を便利にしていますが、現在のAIの多くは、特定のタスクをこなすことに特化しており、人間のように幅広い状況に対応できるわけではありません。
例えば、将棋AIはプロ棋士に勝利するほど進化しましたが、将棋を指す以外のことはできません。画像認識AIは写真に写っているものを識別できますが、文章を書いたり、音楽を作曲したりすることはできません。
このような状況の中、近年注目を集めているのがエージェントAIです。Harvard Business Review (December 12, 2024) の記事「What Is Agentic AI, and How Will It Change Work? （エージェントAIとは何か、そしてそれはどのように仕事を変えるのか？）」によれば、エージェントAIは従来のAIよりも高度な能力を持ち、人間のように自律的に考え、行動することができます。
エージェントAIとは、特定の目標を達成するために、環境を認識し、自律的に行動するAIのことです。いわば、人間の代理人として、複雑なタスクを処理したり、意思決定を行ったりすることができます。
エージェントAIは、AIの進化における重要な一歩であり、私たちの社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。エージェントAIの導入により、企業は業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上など、様々なメリットを享受することが期待されます。また、人材不足の解消や、新しいビジネスモデルの創出にも貢献する可能性を秘めています。
本稿では、エージェントAIがどのように登場し、どのような特徴を持つのか、そして私たちの社会にどのような影響を与えるのかについて解説していきます。
エージェントAIは、以下のような特徴を持っています。
目標指向
特定の目標達成のために、自ら計画を立て実行することができます。自律性
人間が逐一指示しなくても、自ら判断して行動することができます。適応性
環境の変化に応じて、柔軟に行動を変化させることができます。協調性
人間や他のAIと協力して、複雑なタスクをこなすことができます。
エージェントAIは、様々な分野で活用が期待されています。例えば、
ビジネス
顧客対応の自動化、業務プロセスの効率化、新製品の開発など。医療
病気の診断、治療計画の立案、患者のケアなど。教育
個別学習の支援、学習内容の評価、教育機関の運営など。
What Is Agentic AI, and How Will It Change Work?
著者紹介
Mark Purdy （マーク・パーディ）
コンテンツ開発とトレーニングサービスに特化した独立系アドバイザリー会社、Beacon Thought Leadershipの共同設立者兼ディレクター。AIとデジタル変革分野の専門家として、深い知識と洞察力に基づいたコンテンツを提供し、企業や組織のリーダーたちにAI戦略に関するアドバイスを行っている、AI分野におけるオピニオンリーダー。AI技術のビジネスへの応用、デジタル変革戦略、AIガバナンスなど、幅広い分野に精通しており、Harvard Business Reviewなどの主要なビジネス誌にも寄稿している。
1. AGI 5段階のロードマップ
AIは日々進化を遂げており、その最終的な目標の一つとしてAGI（Artificial General Intelligence）、すなわち「汎用人工知能」の実現が挙げられます。AGIとは、人間のように思考し、学習し、あらゆる問題を解決できる知能を持つAIのことで、特定のタスクに限定されない柔軟性が期待されています。
AGIへの進化を理解するために、AI開発の進捗状況を示す5段階のロードマップが提唱されています。本章では、このロードマップを詳しく解説し、各段階のAIの特徴や現状を整理します。特に、エージェントAIが他のレベルのAIとどのように異なり、どのようにAGIに近づいているかを考察します。
1.1 5段階のロードマップ
（出典：https://www.trendmicro.com/ja_jp/jp-security/24/j/expertview-20241022-01.html）
レベル1：対話型AI （Chatbots）
人間と自然な会話を行うことができます。例：ChatGPT、Gemini、Copilot
特徴
自然な会話が可能で、文脈を理解し適切な応答を返します。
主に大規模言語モデルを基盤としています。
対話に特化しており、自律的な行動や複雑な推論はできません。
レベル2：推論型AI（Reasoners）
論理的な推論を行い、独立して問題解決を行うことができます。例：まだ実現していません。（ただし、一部の初期段階のプロトタイプが開発されています。）
特徴
複雑な問題を分析・解決する能力が期待されます。
医療診断や法律相談など、専門的な分野での応用が可能です。
レベル3：エージェントAI（自律型AI）（Agents）
環境を認識し、自律的に行動することができます。例：自律走行車、ロボット掃除機（特定タスクに限定）。
近年では、顧客対応を自動化するAIエージェントや、業務プロセスを効率化するAIエージェントなど、様々な分野でエージェントAIが開発・導入されています。特徴
自律性（人間の介入を最小限に抑えて独立して行動）
目標指向（特定のタスク達成に向けた計画の策定と実行）
適応性（環境や状況の変化に対する柔軟な対応）
特定の分野では高度なタスクをこなせるものの、汎用性は制限されています。
レベル4：イノベーション型AI（Innovators）
既存の知識を活用し、新しいアイデアを創造するAIです。例：現在は主に研究段階ですが、生成AI（例: 画像生成ツール）にその可能性が見出されています。
特徴
新しい製品や理論を生み出す能力。
芸術作品、科学理論、ビジネスモデルの創出において人間を補完。
レベル5：組織型AI（Organizations）
組織全体の活動を自律的に管理するAIです。例：実現には至っておらず、研究の初期段階です。
特徴
組織内の意思決定や戦略的調整をサポート。
資源配分や人材管理の最適化を行う可能性。
1.2 エージェントAIの特徴とAGIへの接近
エージェントAIは、対話型AIや推論型AIと比較して、以下の点でAGIに一歩近づいています。
自律性: 人間の介入を最小限に抑えて独立して行動。
目標指向: 特定のタスク達成に向けた計画の策定と実行。
適応性: 環境や状況の変化に対する柔軟な対応。
これらの特性により、エージェントAIは顧客対応、業務プロセス改善、新製品開発など、多様な分野で応用されています。ただし、AGIとは異なり、感情や倫理的な判断、常識を理解する能力などは、現時点では備わっていません。
2. エージェントAIの登場
いよいよ、今回の主役であるエージェントAIについて詳しく見ていきましょう。
エージェントAIとは、特定の目標を達成するために、環境を認識し、自律的に行動するAIのことです。いわば、人間の代理人として、複雑なタスクを処理したり、意思決定を行ったりすることができます。
AIには、生成AIや分析AI、機械学習、深層学習、自然言語処理などのAIを支える技術から成り立っていますが、それらはAGIという究極の目標に向かって進化を続けています。そして、エージェントAIは、そのAGI実現に向けた重要な一歩となる、革新的な技術です。
エージェントAIの導入により、企業は業務効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上など、様々なメリットを享受することが期待できます。また、人材不足の解消や、新しいビジネスモデルの創出にも貢献する可能性を秘めています。
では、エージェントAIとは一体どのようなAIなのでしょうか？
従来のAIは、人間が与えた指示やルールに従って動作するものがほとんどでした。しかし、エージェントAIは、私たち人間のように、周囲の状況を理解し、自ら考え、判断し、行動することができます。まるで、私たちが日常生活で何かをするときのように、エージェントAIも目的を持って行動するのです。
2.1 エージェントAIの特徴
エージェントAIをより深く理解するために、その主要な特徴を詳しく見ていきましょう。記事で紹介されている「プロアクティブ性」「自律性」「目標指向性」に加え、「適応性」「協調性」といった重要な特徴についても解説します。
プロアクティブ性
エージェントAIは、受動的に指示を待つのではなく、自ら積極的に状況を判断し、行動を起こすことができます。例えば、顧客からの問い合わせに対して、潜在的なニーズを察知し、解決策を提案することができます。自律性
エージェントAIは、人間が常に指示を与える必要はありません。自ら考えて、適切な行動を選択し、実行することができます。これは、従来のAIとは大きく異なる点です。目標指向性
エージェントAIは、あらかじめ設定された目標を達成するために行動します。目標を達成するために、必要な情報を収集し、分析し、最適な行動計画を立てます。適応性
エージェントAIは、状況の変化に応じて、柔軟に行動を変化させることができます。予期せぬ問題が発生した場合でも、自ら状況を判断し、適切な対応をとることができます。協調性
エージェントAIは、人間や他のAIと協力して、複雑なタスクをこなすことができます。それぞれの得意分野を活かし、協力することで、より効率的に目標を達成することができます。
2.2 エージェントAIの能力
これらの特徴を組み合わせることで、エージェントAIは以下のような高度な能力を発揮することができます。
複雑な問題解決
複数の要素が絡み合った問題を分析し、様々な選択肢を検討した上で、最適な解決策を導き出すことができます。意思決定
膨大なデータや情報を分析し、状況に応じて最適な判断を行うことができます。予測
過去のデータや現在の状況に基づいて、未来を予測することができます。学習
経験から学び、自ら能力を向上させることができます。コミュニケーション
人間や他のAIと自然なコミュニケーションを行うことができます。
エージェントAIは、まさに考えるAIと言えるでしょう。
3. エージェントAIの応用
エージェントAIは、その自律性、目標指向性、適応性といった特徴から、様々な分野での活用が期待されています。本章では、記事で紹介されているユースケースを参考に、エージェントAIがどのように活用できるのか、具体的な例を挙げながら解説していきます。
3.1 ビジネス分野
顧客対応の自動化
エージェントAIは、顧客からの問い合わせに自動的に対応することができます。例えば、FAQへの回答、注文状況の確認、商品の推奨など、様々なタスクを自動化することで、顧客満足度向上と業務効率化を両立させることができます。具体的には、チャットボットによる問い合わせ対応やAIによるメール自動返信などが挙げられます。これにより、24時間365日対応が可能になる、人件費を削減できる、顧客満足度を向上できるといったメリットがあります。営業支援
エージェントAIは、見込み客の探索、顧客情報の管理、営業活動の分析などを自動化することで、営業担当者の負担を軽減し、成約率向上に貢献することができます。例えば、AIが見込み客のリストを作成したり、顧客との最適なコミュニケーション方法を提案したりすることができます。マーケティング
エージェントAIは、顧客の行動履歴や属性に基づいて、パーソナライズされた広告配信やキャンペーンを実施することができます。例えば、顧客の興味関心に基づいた商品を推薦したり、最適なタイミングでクーポンを発行したりすることができます。
3.2 医療分野
診断支援
エージェントAIは、患者の症状や検査データから病気を診断することができます。医師の診断を支援することで、診断精度の向上や医療ミス削減に役立ちます。例えば、画像診断AIは、レントゲン写真やCT画像から病変を見つけ出すことができます。治療計画の立案
エージェントAIは、患者の状態に合わせて、最適な治療計画を立案することができます。例えば、患者の遺伝情報や生活習慣などを考慮して、個別化された治療計画を作成することができます。創薬
エージェントAIは、新薬候補化合物の探索や薬効予測を行うことができます。膨大な化合物データを分析することで、新薬開発の効率化に貢献することができます。
3.3 教育分野
個別学習支援
エージェントAIは、生徒一人ひとりの学習状況に合わせて、最適な学習内容や教材を提供することができます。例えば、AIが生徒の弱点分野を分析し、それに合わせた練習問題を出題することができます。学習評価
エージェントAIは、生徒の解答や学習履歴を分析し、客観的な評価を行うことができます。
3.4 その他の分野
製造
生産ラインの監視、品質管理、在庫管理などを自動化することができます。物流
配送ルートの最適化、配送状況の追跡、在庫管理などを自動化することができます。金融
リスク管理、不正検知、投資判断などを自動化することができます。
4. エージェントAIと人間の協働
エージェントAIは、単独でタスクをこなすだけでなく、人間と協働することで、より大きな力を発揮することができます。本章では、エージェントAIと人間の協働がもたらす可能性と、その際に重要となるポイントについて解説していきます。
4.1 新しい働き方
エージェントAIは、人間の能力を補完し、私たちを様々な面でサポートしてくれる存在です。例えば、以下のような協働関係が考えられます。
AIによる業務効率化
エージェントAIは、反復的なタスクやデータ分析などを自動化することで、人間がより創造的な仕事に集中できる時間を増やします。AIによる意思決定支援
膨大なデータ分析や複雑な状況判断をAIが行い、人間に分かりやすい形で情報を提供することで、より的確な意思決定を支援します。AIによるイノベーション促進
AIは、人間にはない視点や発想を提供することで、イノベーションを促進することができます。
このような協働関係により、以下のような新しい働き方が実現すると期待されています。
より創造的な仕事への集中
単純作業やルーティンワークから解放され、人間はより創造的な仕事に集中することができます。生産性の向上
AIのサポートにより、仕事の効率が向上し、生産性が向上します。新しいスキル・知識の獲得
AIとの協働を通して、人間は新しいスキルや知識を身につけることができます。ワークライフバランスの改善
AIが仕事の負担を軽減することで、ワークライフバランスを改善することができます。
4.2 協働における重要ポイント
エージェントAIと人間が効果的に協働するためには、以下のようなポイントを考慮する必要があります。
チームワーク
AIをチームの一員として捉え、役割分担や情報共有を明確にすることが重要です。コミュニケーション
AIとのコミュニケーション方法を確立し、相互理解を深めることが重要です。倫理
AIの倫理的な問題点（AIの判断による差別や偏見、AIの誤作動による責任問題、AIによる雇用への影響など）を理解し、責任あるAIの活用を心がけることが重要です。教育
AIに関する知識やスキルを習得し、AIと効果的に協働できる人材を育成することが重要です。
4.3 協働の未来
エージェントAIと人間の協働は、まだ始まったばかりです。今後、AI技術がさらに進化し、社会に浸透していく中で、協働のあり方も変化していくでしょう。
しかし、AIはあくまでも人間のツールであり、パートナーです。AIの能力を最大限に引き出し、人間とAIが協力することで、より良い未来を創造していくことができると信じています。
5. エージェントAIの課題と未来
エージェントAIは、私たちに多くの可能性をもたらす革新的な技術ですが、同時に克服すべき課題も抱えています。本章では、エージェントAIのリスクや倫理的な問題、そして今後の発展について、多角的な視点から考察していきます。
5.1 技術的な課題
エージェントAIは、まだ発展途上の技術であり、いくつかの技術的な課題が残されています。
エージェントAIの精度と信頼性
AIの判断や行動が常に正しいとは限りません。誤った判断や行動によって、予期せぬ問題が発生する可能性があります。例えば、自動運転AIの誤作動による事故や、医療診断AIの誤診などが挙げられます。エージェントAIの説明可能性
AIがどのように判断し、行動したのかを人間が理解することは難しい場合があります。これは、AIの意思決定プロセスが複雑化しているためです。エージェントAIの安全性
AIがハッキングされたり、悪用されたりするリスクがあります。悪意のある人物がAIを操作することで、社会に混乱を招く可能性も懸念されています。エージェントAIの学習データの偏り
AIの学習データに偏りがあると、AIの判断や行動にも偏りが生じる可能性があります。例えば、特定の人種や性別に対して差別的な判断をしてしまう可能性があります。
5.2 社会的な影響
エージェントAIの普及は、社会に大きな影響を与える可能性があります。
雇用への影響
AIが一部の業務を自動化することで、人間の仕事内容が変化する可能性があります。例えば、事務作業やデータ入力といった定型的な業務はAIが担うようになり、人間はより高度な分析や意思決定、顧客とのコミュニケーションといった業務に集中できるようになるでしょう。その結果、AIを使いこなすための新しいスキルを身につける必要性が高まると考えられます。格差の拡大
AI技術を活用できる人とそうでない人の間で、能力や収入の差が広がる可能性があります。AI技術を使いこなせる人材は、より高度な仕事に就き、高い収入を得られる可能性があります。一方で、AI技術に馴染みのない人は、AIに代替される可能性のある仕事に就いている場合、新たなスキルを身につける必要が出てくるでしょう。プライバシーの侵害
AIが個人情報を収集・利用することで、プライバシー侵害のリスクが高まります。AIが収集した個人情報が、悪用される可能性も懸念されています。セキュリティの脅威
AIが個人情報を収集・利用する際に、プライバシー侵害のリスクが生じる可能性があります。例えば、個人の購買履歴や位置情報などが、本人の同意なしに利用される可能性があります。そのため、AIが個人情報を扱う際には、適切なセキュリティ対策とプライバシー保護の仕組みを構築することが重要です。
5.3 倫理的な問題
エージェントAIの開発・利用においては、倫理的な問題も考慮する必要があります。AIは、人間の社会や生活に深く関わってくるため、その影響力は大きく、責任も重大です。
責任問題
AIが誤った判断や行動をした場合、誰が責任を負うべきかという問題です。AIの開発者、利用者、あるいはAI自身が責任を負うべきか、議論が続いています。特に、エージェントAIのように自律的に行動するAIの場合、責任の所在を明確にすることが重要になります。公平性の問題
AIが差別や偏見を生み出すことなく、公平な判断や行動をするように、どのように設計すべきかという問題です。AIの学習データやアルゴリズムに偏りがないか、注意深く検証する必要があります。透明性の問題
AIの開発・利用プロセスを透明化し、社会の理解と信頼を得るにはどうすればよいかという問題です。AIの意思決定プロセスを分かりやすく説明することで、AIに対する信頼性を高めることができます。説明責任
AIの判断や行動について、なぜそう判断したのか、なぜそのような行動をとったのかを説明する責任があります。これは、AIの信頼性を確保し、社会に受け入れられるために重要な要素です。
AIの説明可能性を高めるための技術として、「説明可能なAI（Explainable AI: XAI）」の研究開発が進められています。XAIは、AIの意思決定プロセスを人間が理解できるように可視化したり、説明したりする技術です。製造物責任
AIを搭載した製品やサービスによって、何らかの被害が発生した場合、その責任を誰が負うのかという問題です。AIの開発者、製造者、販売者、あるいは利用者が責任を負うべきか、法律や社会的なルールを整備していく必要があります。
AIを搭載した製品やサービスに関する製造物責任については、既存の法律を適用するのか、新たな法律を制定するのか、議論が進められています。
5.4 倫理的なガイドライン
エージェントAIの倫理的な問題に対処するために、様々なガイドラインが策定されています。これらのガイドラインは、AIの開発と利用が、人間の尊厳と基本的人権を尊重し、社会の持続的な発展に貢献することを目指しています。
人間中心のAI原則
AIは常に人間中心に開発・利用され、人間の尊厳、権利、自由、そして文化的な多様性を尊重しなければなりません。公平性、説明責任、透明性
AIの開発・利用においては、公平性、説明責任、透明性が確保されるように努める必要があります。プライバシーとセキュリティ
AIは、個人情報や機密情報を適切に保護し、プライバシーとセキュリティを確保する必要があります。安全性
AIシステムは、安全に動作し、信頼できる結果を提供する必要があります。
6. 今後の発展
エージェントAIは、今後ますます進化し、社会に浸透していくと予想されます。技術的な課題を克服し、倫理的な問題に対処することで、エージェントAIは、より安全で信頼できるものとなり、私たちの生活をより豊かにしてくれるでしょう。
ここで、エージェントAIへの期待を込めて、改めて生成AIとの違いを明確にしておきましょう。
エージェントAIシステムは、ChatGPTなどの生成AIモデルの創造的な能力を活用しますが、いくつかの点で異なります。
コンテンツを作成することよりも、意思決定に焦点を当てています。
人間のプロンプトに依存するのではなく、売上を最大化したり、顧客満足度スコアを向上させたり、サプライチェーンプロセスを効率化したりするなど、特定の目標または目的を最適化するために設定されています。
生成AIとは異なり、データベースを独立して検索したり、ワークフローをトリガーしてアクティビティを完了したりするなど、複雑な一連のアクティビティを実行することもできます。
このように、エージェントAIは、生成AIとは異なる特徴を持つ、より自律的で、目標指向型のAIと言えるでしょう。
AIの進化は、私たち人類にとって大きな挑戦です。しかし、AIと共存し、AIの力を最大限に活かすことで、より良い未来を創造していくことができると信じています。特に、エージェントAIは、その高い能力と柔軟性によって、様々な分野でイノベーションを促進し、社会に貢献していくことが期待されています。
今日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
参考情報
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