似ているけれどちょっと違う。AIエージェントとエージェント型AI（Agentic AI）の違い
AIエージェントは、生成AIを核とし、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のような技術や従来の予測AI、データ収集ツールなどデジタルおよびリアルの環境で、状況を知覚し、意思決定を下し、アクションを起こし、目的を達成するためにAI技法を適用する自律的または半自律的なソフトウェアである。その際に使用するツールの種類や実行順序は、AIエージェントの目的や設計によって固定されているのが特徴である。
例えば、ユーザーが質問を投げかけると、AIエージェントはまず関連データを収集し、AIがそれを分析、最適な回答を導き出すといった一連のステップを自律的に実行する。一見すると、チャットを通じて答えがすぐに返ってくるように見えるが、内部では質問の意図を理解し、必要に応じて質問を書き換えてコードを生成・実行し、その結果をチャートや詳細な説明として提供している。
一方エージェント型AI（Agentic AI）は、AIエージェントの能力をさらに拡張したもので、AIが自律的に意思決定し行動できるシステムとして注目されている。従来のAIが人間の指示を必要とするツールであったのに対し、エージェント型AIは、組織のために行動し、自律的に意思決定を下してアクションを起こすために、どのツールをどの順番で使うべきか、AIが自ら考えて選択し回答を導いていくというふうに、目標達成のために独自に計画を立て、実行する能力を持っている。組織に代わって行動する権利を付与された、目標主導型のソフトウェアである。記憶、計画、センシング、ツール利用、ガードレールなどのコンポーネントと共にAI手法を使用して、タスクを完了し、目標を達成することが可能になる。
例えば、カスタマーサービスにおいてエージェント型AIは、顧客の質問を瞬時に理解し、最適な回答を提供するだけでなく、関連する追加情報を提案することも可能である。
また、この技術は製造業や物流分野にも応用され、効率的なスケジュール管理や予測メンテナンスの実現のサポートも可能になる。例えば、発送した荷物の遅延に関する質問を投げた場合、エージェント型AIはまず質問を適切に解釈し、遅延予測に必要なデータを特定、テーブルの構造を分析し、場合によっては途中でヘルプを参照しつつ、予測モデルを適用するなど、その場で最適なツールと手順を自律的に選択して実行する。
こうした処理で使うツールが固定される場合は、エージェント型AIもAIエージェントと近い動作をするというが、エージェント型AIは多様なツールを装備し、与えられた課題に対して柔軟に必要なものを選ぶため、さまざまな情報が必要となる複雑な課題にも万能に対応する。
このように、AIエージェントやエージェント型AIでさまざまなことができるようになってきたが、導入にあたっては、その価値を見極める必要がある。
例えば、AIエージェントによってレストランの予約ができるようになったが、予約代行の価値は、店を探して予約するまでの作業が楽になるという点だ。誰が予約しても料理の味は変わらないため、作業の効率化は明確なメリットとなる。
しかし、それが誕生日や記念日などの特別なイベントの食事予約のように、特別な人の特別なイベントのために時間をかけて店を探し予約するというストーリーが重要になる場面では、AIエージェントによる予約がかえってマイナス体験になる可能性もある。
つまり、企業がAIエージェントを使って顧客体験の向上やサービスの柔軟性を追求する際は、それが既存のサービスを本当に向上させるのか、一歩立ち止まって考える必要がある。AIエージェントによって速く、便利に、安くなるかもしれないが、味が2倍おいしくなるわけではないし感動も2倍になるとは限らない。AIをどこに導入するべきか、まずはその価値を見極めることが重要だ。
では、AIエージェントと従来型システムは何が違うのか。従来型システムは、ルールを事前に設定する必要があり、その膨大さやメンテナンスの大変さから開発に時間とコストがかかるのに対し、AIエージェントは複数のツールを統合し、ユーザーの意図をLLMが解釈して効率的にタスクを実行するという。
それに対しAIエージェントは、固定ルールに頼らず柔軟にタスクをこなせる点が特徴であり、従来のルールベースでは実現できなかったサービスを、より多くの人に届けることが可能だ。例えば、これまでは一部の顧客にのみパーソナルな対応をしていたのが、すべての顧客に個別対応できるようになるだろう。ただし、AIエージェントが万能とは限らず、確実性や再現性が重要な場合は従来型の方が適しているケースもある。また、既存のシステムで100点だったものを、AIエージェントに置き換えて120点にすることは難しいほか、AIエージェントによってカバーする領域が広がっただけで、外部からはあまり変わっていないように見えることもあるとして、期待値をコントロールすることも重要だ。
エージェント型AIは業務効率を大幅に向上させる一方で、倫理的な問題や過度な依存への懸念も指摘されている。そのため、開発には透明性や責任ある設計が求められている。