2023年が生成型AIの年だったとすれば、2025年は急速にエージェント型AIの年になりつつあります。生成モデルはメールを書いたり、コードの下書きをしたり、画像を作成したりできます。エージェント型システムはさらに一歩進んで、計画、行動、適応を行い、複数ステップのタスクを、より少ない手作業で完了します。
リーダーにとっての問いはもはや「AIを使うべきか？」ではなく、
スタック内のどこに AI の種類が属するか: 生成型、エージェント型、またはその両方か?
このガイドでは、エージェント AI と生成 AI を分かりやすく説明し、それぞれの利点を示すとともに、適切なデータ、人間による監視、評価によって AI をビジネスにとって安全かつ効果的にする方法を説明します。
1. エージェント型AIと生成型AIが今なぜ重要なのか
生成AIは、コンテンツの作成、質問への回答、アイデアの探求方法を一変させました。しかし、多くの企業は、コンテンツ生成だけではループが完結しないことに気付きました。出力結果を確認し、他のシステムのボタンを押し、ポリシーが遵守されていることを確認する作業は、依然として誰かが行う必要があるのです。
一方、次のステップとして、エージェント型AIが登場しました。これは、単にプロンプトに答えるだけでなく、ツールを横断してアクションを実行できるAIエージェントです。記録を更新し、ワークフローをトリガーし、人間と連携します。
アナリストは、コスト、複雑さ、あるいは価値の不明確さから多くの初期プロジェクトが中止されるにもかかわらず、今後数年間で企業におけるエージェントAIの導入が急速に拡大すると予測しています。そのため、話題性と実際のビジネスインパクトの違いを理解することが、ますます重要になっています。
2. 生成 AI とは何ですか? （創造エンジン）
生成 AI とは、大規模なデータセットから学習し、プロンプトに基づいて新しいコンテンツ (テキスト、コード、画像、音声、ビデオ) を生成するモデルを指します。
生成AIを、非常に高速で、ある程度の知識を持つライター兼デザイナーと考えてみましょう。次のようなことを要求します。
- 提案の最初の草稿
- 20ページの報告書の要約
- いくつかの箇条書きによる製品の説明
- コードスニペットまたはテストケース
…そしてモデルは、人間が行うとはるかに長い時間がかかったであろうものを生成します。
一般的なエンタープライズユースケースは次のとおりです。
- メール、会議メモ、文書を作成する生産性向上の副操縦士
- コードを提案したり関数をリファクタリングしたりする開発者ツール
- ナレッジベースのコンテンツに基づいて返信を提案するサポートアシスタント
生成モデルは強力ですが、ユーザーの指示を待つ必要があり、ワークフロー全体を管理しているわけではありません。生成モデル自体では、チケットをクローズしたり、システムを更新したり、複数のステップからなるプロセスを安全にオーケストレーションしたりすることはできません。
3. エージェント AI とは何ですか? （自律オペレーター）
エージェント AI は、限られた監督の下で目標を達成するために計画、行動、適応できるエージェントとして AI システムを設計するアプローチです。
AI エージェントは、単にコンテンツを生成するのではなく、次のことを行います。
- 目標を理解します (例: 「このサポートケースを解決する」)。
- それをステップに分割します (コンテキストを取得する、明確にするための質問をする、応答を下書きする、システムを更新する)。
- ツールまたは API (CRM、チケット、電子メール、内部サービス) を選択して呼び出します。
- 結果を観察し、計画を調整します。
類推：
- 生成 AI は才能ある作家やデザイナーのようなものです。
- エージェント AI は、仕事を委任し、進捗状況を追跡し、確実に完了させるプロジェクト マネージャーのようなものです。
実際の例: オンコール信頼性エージェントは、監視アラートを監視し、関連するアラートをグループ化し、最近のデプロイメントを確認し、考えられる根本原因を提案し、インシデントを開いたり更新したりしながら、人間のエンジニアに情報を提供します。
エージェントシステムはほとんどの場合、複数のモデルとツールを使用し、特定のステップ（例えば、メッセージやクエリの作成）に生成AIを組み込むことがよくあります。実際には、エージェントAIは単一の「スーパーモデル」ではなく、多くのコンポーネントを堅牢な方法でオーケストレーションすることに重点を置いています。
4. エージェント型AIと生成型AI：主な違い
生成型AIとエージェント型AIはしばしば連携して動作しますが、両者は同じではありません。両者の違いを理解するのに役立つ方法は、目標、入力、出力、データ、評価を比較することです。
| 側面 | エージェントAI | 生成AI |
|---|---|---|
| 主な目標 | 複数ステップのタスクとワークフローを自律的に完了する | 高品質なコンテンツ（テキスト、コード、メディア）を生成する |
| 典型的な入力 | 目標とコンテキスト（例：「契約Xを更新する」） | プロンプト（例：「Yについてのメールを書いてください」） |
| 典型的な出力 | 実行されたアクションとシステム全体の更新された状態 | 新しいコンテンツ (テキスト、画像、コードなど) |
| データフォーカス | リアルタイムのインタラクションログ、ツールのトレース、イベント | 大規模でキュレーションされたコーパスとドメイン固有の微調整 |
| 評価 | タスクの完了、効率、安全性、ポリシーの遵守 | 一貫性、事実性、スタイル、毒性 |
| ツーリング | オーケストレーション、マルチエージェントフレームワーク、監視 | 迅速なエンジニアリング、RAG、微調整 |
要するに：
- 生成AIは次のように問いかけます。 「役に立つ、安全な出力を生成できましたか？」
- エージェントAIは次のように尋ねます: 「タスクは正しく安全に完了しましたか？」
5. 実世界の例: それぞれの強み
| 生成型 AI の例 | エージェントAIの例 |
|---|---|
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販売コンテンツとリスト
生成モデルは製品の説明をより明確かつ説得力のあるものに書き換え、クリックスルー率とコンバージョン率を向上させます。
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カスタマーサポートワークフローエージェント
サポートエージェントAIがチケットを読み取り、CRM履歴を取得し、ポリシーを確認し、返信の下書きを作成し、チケットを更新し、解決策を記録します。送信前に人間が承認しますが、ほとんどのオーケストレーションはAIが処理します。
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開発者の生産性
コード アシスタントは関数、テスト、リファクタリングを提案するため、エンジニアは定型文ではなくアーキテクチャやエッジ ケースに集中できます。
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セキュリティインシデントエージェント
エージェントは、ID、エンドポイント、クラウド全体のアラートを相関させ、タイムラインを作成し、推奨される修復計画を起草し、承認を得て適用リクエストを開きます。
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知識の要約
従業員は、長い文書をチャット インターフェースに貼り付けて、簡潔な要約、アクション項目、または顧客向けの説明を取得します。
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運用およびSREエージェント
SRE エージェントは、オンコールアラートを調査し、ダッシュボードをチェックし、ランブックから安全な自動化を実行し、エンジニアが確認できるようにチャットにステータスの概要を投稿します。
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いずれの場合にも、
依然として人間がコンテンツを確認し、次に何をすべきかを決定します。
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これらのシナリオでは、
エージェントは、何をすべきかを単に説明するのではなく、ガードレール内で作業を実行します。
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[また読む： AI vs ML vs LLM vs 生成AI：違いは何で、なぜ重要なのか]
6. エージェント型AIと生成型AIの連携
現代のアーキテクチャでは、生成型AIとエージェント型AIが競合することはほとんどありません。実際には、両者は協調して動作します。
効果的なメンタルモデル:
- エージェントAIはワークフローの背骨です – 目標をステップに分割し、ツールを選択し、API を呼び出し、状態を追跡します。
- 生成AIは創造力の源です – エージェントが必要とするときに、電子メールの下書き、オプションの説明、コード スニペットの記述、クエリの生成などを行います。
一般的なエンタープライズフローは次のようになります。
- 顧客が複雑なリクエストを送信します。
- エージェントは目標を解析し、CRM とナレッジ ベースからコンテキストを取得します。
- 生成モデルに応答の草稿を作成したり、次のアクションを提案したりするように要求します。
- エージェントは、提案がソース システムのポリシーおよびデータと一致しているかどうかを確認します。
- 記録を更新し、手順を記録し、リスクの高いアクションを人間に承認するよう求めます。
このハイブリッド ループは、価値の高い自動化が生まれる場所であり、データ、ログ記録、評価が重要になる場所です。
7. 注目すべきリスク、限界、誇大広告
他の強力なテクノロジーと同様に、生成 AI とエージェント AI にはトレードオフが伴います。
| 生成的な AI リスク | エージェントAIのリスク |
|---|---|
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モデルが信頼できるデータに基づいていない場合、幻覚や不正確さが生じます。
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コストと複雑さ: 多くのツールが統合されたマルチエージェント システムの構築と保守にはコストがかかる可能性があります。
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適切な微調整と評価が行われていない、一貫性のないトーンやスタイル。
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「エージェントウォッシング」: 一部のツールは、マーケティングで包まれた単純なスクリプトであっても、「エージェント的」とブランド化されています。
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機密データが制御なしでトレーニングやプロンプトに使用される場合の規制上の問題。
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隠れた障害モード: エージェントの評価が不十分だと、エージェントは黙って低品質の決定を下したり、非生産的な方法でループしたりする可能性があります。
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最も安全なデプロイメントでは、人間をループに取り込み、すべてのアクションをログに記録し、モデル スコアだけでなくビジネス成果に基づいて成功を測定します。
8. Shaipの適所：データ、評価、そして人間参加
生成 AI、エージェント AI、またはその両方の組み合わせを展開する場合でも、変わらないことが 1 つあります。それは、システムの信頼性は、その背後にあるデータ、評価、および人間による監視によってのみ決まるということです。
Shaip は、エージェントおよび生成 AI プロジェクトに 3 つの重要な強みをもたらします。
- 高品質でドメイン固有のトレーニングデータ
Shaip は、テキスト、音声、画像、動画を網羅した厳選された AI トレーニングデータ サービスを提供します。これにより、モデルは一般的なインターネットのノイズではなく、多様で代表的なサンプルに基づいて学習できます。例: AIトレーニングデータサービス - コンテンツとワークフローのための生成AIソリューション
Shaipは、ジェネレーティブAIサービスとソリューションを通じて、モデルの設計と微調整、RAGパイプラインの実装、そしてジェネレーティブモデルとエージェントワークフローの両方に供給する合成データの生成を支援します。例：ジェネレーティブAIサービスとソリューション - 人間参加型評価と安全性
エージェントシステムと大規模言語モデルは、実験室でのベンチマークだけでなく、実世界における評価が必要です。Shaipの人間参加型アプローチは、安全性、バイアスの低減、継続的なフィードバックループに重点を置いています。これらは、実際の行動を実行するエージェントAIにとって非常に重要です。例：生成AIにおける人間参加型アプローチ
ロードマップの中でエージェント AI がどこに位置するかを検討している場合、実用的な出発点は次のとおりです。
- 影響が大きいが制限されたワークフローを特定します (たとえば、解決後のサポートフォローアップや内部インシデントの概要など)。
- 適切なデータセットと評価プロセスが確立されていることを確認します。
- Shaip のデータ サービスと Generative AI 製品を使用してワークフローを試験し、評価結果によって信頼性が証明されたら、エージェントの自律性を徐々に追加します。
エージェント AI とは簡単に言うと何でしょうか?
エージェントAIとは、AIシステムがエージェントとして動作し、限られた監視の下で複数段階のタスクを計画・実行するアプローチです。単に指示に答えるのではなく、エージェントAIシステムは目標を理解し、それを段階的に分解し、ツールやAPIを呼び出し、フィードバックに基づいて適応します。
エージェント AI と生成 AI の違いは何ですか?
ジェネレーティブAIは、プロンプトからテキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツを作成します。一方、エージェントAIは、ワークフローをエンドツーエンドで完了することに重点を置いています。ツール、データソース、そして場合によってはジェネレーティブモデルを使用して、タスクが完了するまでアクションを実行し、システムを更新します。
生成 AI とエージェント AI は連携して動作できますか?
はい。多くの実世界では、AIエージェントがワークフローをオーケストレーションし、特定のステップで生成モデルを呼び出してメール、説明、コードを作成します。その後、エージェントは結果を検証し、定義されたガードレールに従ってプロセスを進めます。
企業はエージェント AI と生成 AI をいつ使用すべきでしょうか?
人間によるレビューのためにコンテンツの下書き、要約、または変換が主なニーズである場合は、生成型AIを活用しましょう。一方、カスタマーサポートの解決、更新、インシデント管理など、複数ステップのプロセスを自動化しながら、リスクの高い意思決定については人間による介入を維持したい場合は、エージェント型AIを活用しましょう。
エージェント AI の最大のリスクは何ですか?
エージェントAIプロジェクトは、複雑さ、コスト、そして価値の不明確さのために失敗する可能性があります。また、シンプルなスクリプトを高度なエージェントとして販売する「エージェントウォッシング」のリスクもあります。適切なデータ、ログ記録、評価、そして人間による監視がなければ、エージェントは質の低い、あるいは安全でない判断を下す可能性があります。
