2024-12-04

AIエージェントとは？その仕組みや作り方、活用事例を徹底解説

この記事のポイント

AIエージェントは、環境を認識し自律的に意思決定を行うAIシステム
自然言語処理や知識グラフなどの技術を組み合わせて高度な機能を実現
ビジネスや日常生活での具体的な活用事例を多数紹介
市場は2032年までに1036億ドル規模に成長する見込み
生成AIやマルチモーダルAIとの統合で、さらなる進化が期待される

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AIエージェントは、単なるチャットボットを超えた次世代のAIシステムとして注目を集めています。
本記事では、AIエージェントの基本的な概念から仕組み、最新の活用事例まで、わかりやすく解説していきます。
また、ビジネスでの導入メリットや市場動向、将来の展望についても詳しく紹介し、企業のAI戦略立案に役立つ情報を提供します。
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AIエージェントとは

従来システムとAIエージェントとの違い

AIエージェントは、「特定の目的を達成するために環境を認識し、自律的に意思決定 を行うAIシステム」です。

単なるチャットボットや音声アシスタントとは異なり、環境からの情報を受け取り、分析し、適切な行動を自ら選択して実行します。

人間が「こうなりたい」という目標は設定しますが、その手段や方法はAIが選んで最適な道筋で実行します。

これが「エージェント」と呼ばれる理由は、人間の代理人（エージェント）のように、与えられた目標に向かって自ら行動するためです。

AIエージェントの主な特徴

自動運転イメージ

AIエージェントは、一般的なAIシステムと異なり、より能動的で高度な特徴を持っています。以下に、AIエージェントを特徴づける主要な要素を説明します：

自律性と意思決定
環境からの入力に基づいて定義された目標に向けて自動的に行動を調整します。細かい指示は不要で、タスクを与えられれば自己判断で行動を決定します。
環境認識と相互作用
センサーやAPIを通じて環境情報を取得し、状況を理解します。カメラ映像の分析や、データベースからの情報取得など、様々な方法で環境と相互作用します。
学習と適応能力
実行したタスクから学び、その経験を基にパフォーマンスを時間とともに向上させます。ユーザーからのフィードバックも取り入れながら、より効果的な行動方法を学習していきます。

用途別AIエージェントの種類と特徴

AIエージェントの種類はその用途により様々に分類されます。
その使う用途により最適なサービスや実装方法を使い分ける必要があります。

種類	主な用途	特徴	例
対話型エージェント	カスタマーサポート、Q&A、チャットボット	人間の言語を理解し、自然な対話を行う。テキストや音声でのコミュニケーションが可能。	ChatGPT、Google Bard
タスク管理エージェント	スケジュール管理、リマインダー設定	ユーザーのスケジュールやタスクを管理し、リマインダーや通知を提供。	Siri、Google Assistant
検索エージェント	情報検索、データ収集	大量のデータから特定の情報を検索してユーザーに提供。検索内容に応じて情報を要約することも可能。	Microsoft Bing、Perplexity
生成型エージェント	文章生成、画像生成、音楽生成	テキストや画像などの新しいコンテンツを生成。特定の指示に応じてカスタマイズされた出力が可能。	DALL·E、Stable Diffusion
予測型エージェント	需要予測、意思決定サポート	過去のデータを分析して未来を予測。需要の変動やリスク管理に役立つ。	Amazon Forecast
制御エージェント	ロボット制御、自動運転、機械操作	環境からのデータをリアルタイムで解析し、適切な制御を行う。高度な物理環境での操作が可能。	Tesla Autopilot
学習エージェント	教育、トレーニング	学習者の理解度や進捗に応じて最適な教材やフィードバックを提供。	Duolingo、Khan Academy AI
セキュリティエージェント	不正検知、脅威分析	ネットワークトラフィックやシステムログを監視し、不正行為やサイバー攻撃を検出。	Darktrace、CrowdStrike
データ分析エージェント	ビジネスインサイト、データ可視化	大量のデータを分析し、レポートや視覚的なダッシュボードを作成。	Tableau with AI

設計思想別AIエージェントの種類と特徴

また、設計思想にもいくつかの種類があります。
この分類はエージェントの設計や動作の基本原理に基づいています。

モデル	概要	特徴	応用例
単純反射型エージェント	現在の環境（入力）に直接反応し、固定的なルールに基づいて動作。記憶や過去の状態を考慮しない。	設計が簡単でリアルタイム処理が可能だが、複雑な環境には対応できない。	温度センサー付きエアコン、単純なチャットボット
条件アクション型エージェント	「条件がAならアクションBを行う」というルールベースの設計。複数の条件やルールが適用可能。	環境の変化に一定の柔軟性を持つが、ルールの定義が増えると管理が難しくなる。	ルールベースのスパムフィルタ、自動応答システム
目標指向型エージェント	特定の目標を達成するために行動し、現在の状態と目標の差分を埋めるように計画や行動を選択。	計画を立てることで目標達成が可能だが、計算リソースが必要で動作が遅くなる場合がある。	ナビゲーションシステム、自動運転車
ユーティリティ型エージェント	複数の選択肢の中から最も有用性（ユーティリティ）の高い行動を選択するモデル。優先順位を考慮して意思決定を行う。	複雑な意思決定が可能だが、ユーティリティ関数の設計が難しい場合がある。	自動化された株式取引システム、ゲームAI
学習型エージェント	環境との相互作用を通じて学習し、自分の行動を改善する。強化学習や教師あり学習が利用されることが多い。	過去の経験から改善可能だが、学習には時間やリソースが必要。	強化学習を用いたロボット、AIゲームプレイヤー
環境モデル型エージェント	環境のモデル（シミュレーション）を構築し、そのモデルを用いて未来を予測しながら行動を選択。	長期的な予測や計画が可能だが、モデルの構築が複雑。	物流最適化システム、気象予測AI
ハイブリッド型エージェント	上記のモデルを組み合わせて動作する複合型エージェント。シンプルな反射動作から複雑な計画まで柔軟に対応可能。	汎用性が高いが、設計が複雑でリソースが多く必要。	ロボットの制御システム、総合的なAIパーソナルアシスタント

各モデルの比較

モデル名	記憶の利用	学習能力	柔軟性	設計難易度
単純反射型	なし	なし	低い	簡単
条件アクション型	なし	なし	中程度	やや簡単
目標指向型	あり	なし	高い	やや難しい
ユーティリティ型	あり	なし	高い	難しい
学習型	あり	あり	非常に高い	非常に難しい
環境モデル型	あり	限定的	高い	難しい
ハイブリッド型	状況による	状況による	非常に高い	非常に難しい

これらの分類は、AIエージェントの設計段階でどのように動作するかを理解するためのものです。ハイブリッド型が多くの場面で使用される理由は、複数のモデルを統合することで汎用性と性能のバランスを取るために採用されることが多いのが現状です。

AI エージェントの実装方法

では、これらの設計思想に基づきどうやったらAIエージェントが作られるのでしょうか。簡単な模擬コードを使いながら実際の動作を確認していきましょう。

単純反射型のAIエージェントイメージ

例えば、以下のコードは単純反射型のAIエージェントを模擬したものです。

def simple_reflex_agent(percept):
    if percept == '壁':
        action = '左に曲がる'
    else:
        action = '前進する'
    return action

# 使用例
環境 = ['道', '道', '壁', '道']
for percept in 環境:
    print(simple_reflex_agent(percept))

もし環境が壁だったら左に曲がって、道だったら前進してとプログラムしています。
環境 = ['道', '道', '壁', '道']であるため、結果は以下のように一つのみ左に曲がると出力されます。

単純反射型のAIエージェントイメージ

目標思考型エージェントの実装

このエージェントは、現在の状態と目標との差を評価し、それを埋めるための行動を選択します。

行動は以下の3種類です。
停止: 目標に到達した場合。
前進する: 現在の位置が目標より小さい場合。
後退する: 現在の位置が目標より大きい場合。

def goal_based_agent(state, goal):
    if state == goal:
        return '停止'
    elif state < goal:
        return '前進する'
    else:
        return '後退する'

# 使用例
現在の位置 = 0
目標位置 = 10
while 現在の位置 != 目標位置:
    action = goal_based_agent(現在の位置, 目標位置)
    print(f'現在の位置: {現在の位置}, 行動: {action}')
    if action == '前進する':
        現在の位置 += 1
    elif action == '後退する':
        現在の位置 -= 1

目標に達するまで全身をする結果となっています。

目標思考型エージェント
目標思考型AIエージェントイメージ

実際のAIエージェントはここにAIが組み込まれることで、より複雑な行動や推測を可能にしています。

AIエージェントと他のAI技術との違い

AIといっても、実はその種類はたくさんあります。ここでは、AIエージェントと、他のAI技術、例えば機械学習やデータ分析との違いを深掘りします。

技術	概要	得意分野	AIエージェントの活用例
機械学習	データからパターンを学び、未来を予測。	予測・分析	天気予報を利用し、「傘を持つリマインダーを送信」。
生成AI	新しいテキストや画像を生成。	創造的なコンテンツ生成	生成された会話文を活用し、予約の完了まで対応。
RPA	定義済みルールでの作業自動化。	繰り返し作業の効率化	メールの種類に応じて重要度を判断し、ユーザーに通知。
AIエージェント	環境を観察し、目標に基づいて自発的に行動。	柔軟性・自律性	他の技術の出力を活用してタスクを総合的に遂行（例: ユーザーサポート、意思決定）。

AIエージェントと機械学習との違い具体例

機械学習は、大量のデータからパターンを学習し、未来のデータに対して予測を行う技術です。ただし、学習したモデルは指示された範囲内でしか動作せず、AIエージェントのように自発的に行動を起こすことはありません。

AIエージェントと生成AIとの違い具体例

生成AIは、与えられたプロンプトを基に新しいテキスト、画像、音声、動画などを生成することに特化しています。創造的な出力を作るのが得意ですが、AIエージェントのように行動やタスクの実行は行いません。

AIエージェントとRPAとの違い具体例

RPAは、繰り返しの多い事務作業をルールに基づいて自動化する技術です。ただし、AIエージェントのようにあらかじめ定義されたルール外の事象には対応できません。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントがどのようにして私たちのニーズに応えるのか、その仕組みを知ることで、実際にどんな技術が使われているのかがわかります。技術がどのように協力し合い、AIエージェントの能力を引き出しているのかを見ていきましょう。

今回説明するポイントはNLP、知識グラフ、マルチエージェントシステム の3つについて解説します。

自然言語処理（NLP）の活用

AIエージェントがどのようにして私たちのニーズに応えるのかを理解するには、自然言語処理（NLP）の役割が鍵です。NLPがなければ、AIエージェントは私たちとスムーズなやりとりをすることができません。

なぜNLPが必要なのか？

人間が使う言葉はとても複雑です。たとえば、同じ言葉でも文脈によって意味が変わったり、曖昧な表現や省略がよく使われます。この「人間特有の言葉の難しさ」をAIが理解するために、NLPが必要です。

曖昧な表現を理解
人間の言葉は、AIにとっては不明確な場合が多いです。
例: 「明日の会議って何時だっけ？」 → 「明日」「会議」「何時」という要素を解析して意味を理解。
意図の把握
単語そのものではなく、発言の「意図」を理解する必要があります。
例: 「映画館のチケット取れる？」 → 「映画館の予約サイトを探してチケットを取る」と解釈。
自然なコミュニケーションの実現
単純なコマンドではなく、自然な対話で人間とやりとりをする能力を提供します。
例: 「この近くのレストランでおすすめは？」に対し、「近所の評価の高いレストランはこちらです」と返答。

NLPがあるおかげで、AIエージェントは単なる命令実行マシンではなく、私たちと自然なコミュニケーションができる存在になっています。

【関連記事】
NLPについてもっと知りたい人はこちらの記事をご覧ください。
自然言語処理とは？AIが人間の言語を理解する仕組みをわかりやすく解説

知識グラフや推論エンジンの使用

AIエージェントがどうやって情報を活用し、賢く判断するのか。知識グラフや推論エンジンという技術が、AIエージェントの思考を支えています。

知識グラフ（ナレッジグラフ）

ナレッジグラフイメージ
情報を「誰が、何を、どのように」という形でネットワーク構造にまとめたものです。
たとえば、「トム・ハンクスは俳優で、映画『フォレスト・ガンプ』に出演した」という情報を格納し、関連付けられたデータを瞬時に引き出します。

Google検索結果で見られる「ナレッジパネル」も、この技術の一例です。

ナレッジパネルイメージ

推論エンジン
複数の情報を組み合わせ、新しい結論を導き出します。
たとえば、「気温が下がる → 雪が降る可能性が高い → 車の運転に注意が必要」というように予測や判断を行います。

マルチエージェントシステム

複数のAIエージェントが協力して問題を解決する「マルチエージェントシステム」。これにより、AIエージェントはさらに強力に、複雑な課題にも対応できるようになります。

複数のエージェント
マルチエージェントシステムイメージ

複数のエージェント
それぞれ異なる役割を持つAIが連携します。たとえば、1つのエージェントが交通状況を分析し、別のエージェントがルートを提案するというように、協力してタスクを達成します。
協調と競争
マルチエージェントシステムでは、時に協力し、時に最適解を見つけるために「競争」もします。これにより、効率的かつ柔軟な問題解決が可能になります。

AIエージェントのメリット

AIエージェントがもたらすメリットは計り知れません。生産性の向上やコスト削減、さらにはユーザー体験（UX）の向上など、ビジネスや個人にとって嬉しい効果がたくさんあります。

この章では、AIエージェントを導入することで得られる具体的なメリットについて見ていきます。

生産性の向上

AIエージェントは、繰り返し作業やデータ処理の自動化を実現し、人間の手作業を削減します。これにより、従業員はより創造的で戦略的な業務に集中することが可能になります。

例：カスタマーサポートにおけるチャットボットは、問い合わせ対応を迅速化し、対応可能な件数を増加させています。

コスト削減

自動化によって人件費や運用コストを削減できます。

例：24時間稼働可能なAIエージェントは、夜間や休日の人件費を不要にします。

ユーザー体験（UX）の向上

AIエージェントは、ユーザーの行動や履歴を学習し、パーソナライズされたサービスを提供します。

例：仮想アシスタント（SiriやAlexaなど）は、個々のニーズに応じた提案を行います。
顧客サービスでは、即時対応や正確な情報提供が可能になり、顧客満足度が向上します

AIエージェントの市場トレンド

AIエージェント市場は急速に成長しており、今後数年間でさらなる拡大が予測されています。2023年の市場規模は約37億ドルで、2032年には1036億ドルに達すると見込まれており、年平均成長率（CAGR）は約44.9％ です。

特にアジア太平洋地域は、デジタルトランスフォーメーションの進展とともにAIエージェントの導入が進み、高い成長率が予想されています。

市場トレンド
引用元：Roots Ana

この市場の成長を牽引している要因として、企業が業務の効率化を目指してAIエージェントを導入する動きが強まっていること、そして、自然言語処理技術（NLP）などの進歩により、AIエージェントの能力が向上していることが挙げられます。
また、個別化された顧客体験への需要が高まっているため、さまざまな業界での導入が進んでいます。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントが実際にどのように活用されているのか、具体的な事例を通して見ていきます。ビジネスから日常生活、さらには専門分野に至るまで、さまざまな活用方法が広がっています。
各分野での実際の使用例を見て、AIエージェントの可能性を実感してみましょう。

ビジネス分野

1.KDDIの「議事録パックン」

KDDIが開発を進める議事録生成AIエージェント「議事録パックン」は会議の録音データをもとに、議事録生成、日報・週報生成、提案骨子生成を行うことが可能です。

下記のようにアウトプット活用の3つのステップによる営業アシスト機能の提供に取り組み、ワークフロー自体のDXを図っているのがポイントとなります。

議事録パックンの目指すDXサイクル

2.ZendeskのAIエージェント

ZendeskのAIエージェントは、カスタマーサポートを効率化するための高度なAIツールです。簡単な問い合わせから複雑な問題まで対応でき、自動化とエージェント補助機能「Agent Copilot」によって、迅速で正確な応答を提供します。生成AIを活用し、知識ベースを迅速に構築し、パーソナライズされた対応を可能にします。さらに、AIによるレポート機能で顧客ニーズを予測し、運用を最適化します。企業はこれにより、顧客満足度（CSAT）の向上や業務効率化を実現が可能です・

Zenesk

日常分野

1.Googleの「Astra」

Googleは AIエージェント「Astra」を発表しました。ユーザーがスマホのカメラとスマートグラスを物に向け、その物について説明するようAstraに求めることができます。Astraは推論、計画、記憶のスキルを示し、複数のステップを踏んでタスクを実行できるとのことです。

以下のデモでは、デバイスを窓の外に向け、「ここはどこだと思いますか」と尋ねています。（1:10～）するとAIシステムはロンドンのキングスクロス、つまりグーグル・ディープマインドの本社所在地だと特定しました。また、会話の最初に記録された、ユーザーの眼鏡が机の上にあるということも話すことができています。（1:23～）

【参考記事】
https://blog.google/technology/ai/google-io-2024-100-announcements/

2.rabbit r1

2024年1月に発表されたRabbit r1はパーソナル AIエージェントで、スマホのアプリなど利用することなくデジタルタスクを処理するデバイスです。
主な特徴は、音声コマンドや画面操作を通じて幅広いタスクを処理できる点といえます。

おおRabbit R1 可愛い...
pic.twitter.com/3I7LWcIHKu
— 坂本将磨@AI導入をもっと身近に (@LinkX_group) January 13, 2024

専門分野

1.MILIZE Financial AGENT

MILIZE Financial AGENTは、株式会社MILIZEが開発したAIを活用した次世代型金融アシスタントです。このシステムは、大規模言語モデル（LLM）を用いて構築されており、金融業務に特化したアドバイスや提案を自律的に行うことができます。例

えばリテール分野の場合、顧客データを分析し、個々の顧客に最適な人生設計やリスクへの備え、投資戦略を提案することを目指しています。

MILIZE

2.リコーのAIエージェント

リコーの開発する音声認識AIは、マイクから離れたノイズや残響を含む音声、人同士のくだけた話し言葉も高い精度で認識することができます。音声会話の内容をAIが素早く認識・解析し、動的に回答や次の質問を生成し、対話を重ねていくことが可能です。生徒の学習をAIとの対話で支援することで、生徒の興味を醸成し、自発的な学びの実現に寄与しています。

リコー

AIエージェントの将来展望

AIエージェントの技術は日々進化しています。この章では、今後登場する可能性のある最新技術と、それがどのようにAIエージェントに影響を与えるのかについて予測していきます。

生成AIの進化

ジェネレーティブAIは、自然言語生成（NLG）や画像生成、音声合成などの分野で既に強力な成果を上げています。例えば、GPTシリーズやClaude、Geminiといった大規模言語モデルは、テキストを生成する能力が高く、カスタマーサポートやマーケティングなどで実用化されています。

将来的には、AIエージェントがリアルタイムでユーザーの要求に応じてコンテンツを生成したり、個別にカスタマイズされたサービスを提供したりできるようになるでしょう。

マルチモーダルAIの統合

ジェネレーティブAIが進化する中で、テキストだけでなく、画像、音声、動画など複数のメディアを一度に処理できる「マルチモーダルAI」の進展も注目されています。
AIエージェントは、ユーザーからのテキストだけでなく、音声や画像、動画を入力として受け取り、状況に応じて最適な方法で応答する能力を持つようになります。

これにより、AIエージェントはさらに柔軟で直感的なユーザー体験を提供できるようになります。