エージェント

ChatGPTやClaudeに質問すると1回の応答が返ってきます。しかし、実際の業務では「調べて、判断して、実行する」という複数のステップが必要です。AIエージェントは、目標を与えるだけで自ら計画を立て、必要なツールを使い、結果を確認しながらタスクを完遂する実行形態です。

チャットボットとの違い

従来のチャットボットとの最大の違いは「自律性」にあります。チャットボットは1回の質問に1回答えるだけですが、エージェントは目標達成のために何度もLLMを呼び出し、思考と行動のループを回します。たとえば「競合A社の最新プレスリリースを調べて、要点を3つにまとめてSlackに投稿して」という指示に対して、エージェントはWeb検索→情報抽出→要約作成→Slack API呼び出しという一連のステップを自律的に実行します。

計画→実行→観察→修正のサイクル

エージェントの中核にあるのは「計画→実行→観察→修正」のサイクルです。ReAct（Reasoning + Acting）と呼ばれるフレームワークでは、LLMが「次に何をすべきか」を推論し、ツールを呼び出して結果を観察し、必要に応じて計画を修正します。この仕組みにより、想定外の状況にもある程度柔軟に対応できます。

ツールが能力を決める

エージェントが利用するツールは多岐にわたります。Web検索、ファイル操作、データベースクエリ、API呼び出し、コード実行など、LLM単体では不可能だった操作をFunction Calling（関数呼び出し）やMCPを通じて実行します。ツールの数と質がエージェントの能力を直接決めるため、ツールエコシステムの整備がAI業界全体のトレンドになっています。

実用例と課題

実用段階に入りつつあるエージェントの例として、ソフトウェア開発支援（GitHub Copilot Workspace、Devin）、カスタマーサポートの自動対応、データ分析の自動化などがあります。Anthropicが2025年に公開した「Computer Use」機能は、Claudeが画面を見ながらマウスやキーボードを操作するもので、エージェントの可能性を大きく広げました。

一方で課題もあります。複雑なタスクでは途中で誤った判断をすると後続のステップすべてに影響するため、信頼性の確保と人間による監視（Human-in-the-loop）のバランスが重要です。現時点では「完全自律」よりも「人間が要所で確認しながらAIが実行する」という協調型が主流です。