AIエージェント(AI agent)とは？その仕組みや作り方、活用事例を解説 | AI総合研究所

AIエージェント(AI agent)とは？その仕組みや作り方、活用事例を解説 | AI総合研究所 | AI総合研究所 ホーム サービス AIマーケティングエージェント AI業務改善・ワークフロー開発 AIエージェント開発 Azure総合支援 Azure請求代行 生成AIコンサルティング AI活用研修 事例 メソッド 会社紹介 資料請求 ご相談 メルマガ登録 検索 メルマガ 資料請求 無料相談 AI総合研究所のTOP AIお役立ち情報/その他 AIエージェント(AI agent)とは？その仕組みや作り方、活用事例を解説 SHARE AIお役立ち情報/その他 2025-11-09 AIエージェント(AI agent)とは？その仕組みや作り方、活用事例を解説 この記事のポイント 定型業務の自動化を超えた判断・実行の自律化を目指すなら、AIエージェントの導入を検討すべき 単純なチャットボットでは対応できない複雑なワークフローには、マルチステップ型AIエージェントが最も有効 企業導入ではまずカスタマーサポートや社内ナレッジ検索など、効果が測定しやすい領域からパイロット運用を始めるのが最適 2032年までに1036億ドル規模に成長する市場であり、早期に知見を蓄積した企業が競争優位を確保できる 生成AIやマルチモーダルAIとの統合が進む中、自社データ基盤の整備を先行して進めておくべき 監修者プロフィール 坂本 将磨 フォローする Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。 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。 「AIを企業に活用したいけど、具体的な方法がわからない」とお悩みではありませんか？ AI総合研究所なら、企業のAI活用研修、伴走支援をEnd-to-Endで成功に導くサポートをいたします。 ⇒ AI総合研究所に相談してみる ⇨毎日新聞出版の週間エコノミストにてAIエージェントの解説を行いました。詳しくは こちら をご覧ください。 目次 AIエージェント(AI agent)とは AIエージェント(AI agent)の主な特徴 【用途別】AIエージェント(AI agent)の種類と特徴 【設計思想別】AIエージェントの種類と特徴 汎用的なマルチエージェント AI エージェント(AI agent)の作り方・実装方法 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 AIエージェントを実装するための技術 GitHub Copilot完全ガイド｜使い方や料金、設定方法まで網羅的なコンテンツ集 目次 Azure AI Agent Serviceとは？主要機能や使い方、料金体系を解説！ 目次 【Anthoropic】Claude MCPとは？使い方・料金体系を徹底解説！ 目次 AIエージェント(AI agent)と他のAI技術との違い AIエージェントと生成AIとの違い AIエージェントと機械学習との違い AIエージェントとRPAとの違い AIエージェントの仕組み 自然言語処理（NLP）の活用 知識グラフや推論エンジンの使用 マルチエージェントシステム AIエージェントのメリット 生産性の向上 コスト削減 ユーザー体験（UX）の向上 AIエージェントの市場トレンド AIエージェントの活用事例 ビジネス分野 日常分野 専門分野 AIエージェントの将来展望 生成AIの進化 マルチモーダルAIの統合 強化学習と自己学習の統合 AIエージェントの理解を自社の業務変革に活かすには まとめ AIエージェント(AI agent)とは AIエージェントとは、与えられた目標を達成するために、周囲の状況を認識しながら自ら判断し、最適な行動を選択・実行する“自律型AIシステム”です。 人間のように考えながら行動できる点が最大の特徴であり、あらかじめ定められた手順を機械的に実行する従来のワークフローとは、本質的に異なる構造を持ちます。 従来システムとAIエージェントとの違い ワークフローは「決められたプロセスに沿って順番に処理を進める仕組み」であるのに対し、AIエージェントは「ゴール達成のために状況を分析し、必要な手段を自ら選び、柔軟に行動する」点で明確に区別されます。 ただし、「AIエージェント」という言葉には幅広い解釈があり、その自律性や構成の複雑さに応じて、さまざまな定義が存在します。 たとえば・・・ 複数のツールを連携しながら、複雑な業務を長期間にわたり遂行する 完全に自律的なシステム あらかじめ定義されたワークフローに沿って動作する 半自律的な実装 といったように、運用環境や目的によって実装レベルは異なります。 本記事では、こうした多様なAIエージェントの定義や構成をふまえつつ、代表的な機能や活用方法、実際の事例までを体系的に解説していきます。 AIエージェント(AI agent)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。 これらの特徴は、1959年のArthur Samuelによる チェッカー研究 で初めて明確に示され、その後のAI技術の発展とともに進化し続けています。 チェッカー研究がもたらした「自己学習型エージェント」の概念は、現在のAIエージェントにも脈々と受け継がれています。 【用途別】AIエージェント(AI agent)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(参考： オーストラリア連邦科学産業研究機構 )。 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。 汎用的なマルチエージェント 汎用的なマルチエージェント 引用：Microsoft こちらは、複雑なタスクをマルチエージェント(Microsoft Researchが開発した汎用的なマルチエージェントシステム: Magentic-One )が協力して解決するプロセスを示しています。 具体的には以下のフローの処理を行っています。 タスクの概要(黄色部分) この例では、画像内に含まれるPythonスクリプトを抽出し、それを実行して生成されるURLからC++コードを取得・実行するタスクが与えられます。最終的に、特定の数値の合計を計算して結果を出力します。 オーケストレーターの役割（ピンクの部分） 中央に位置するオーケストレーターは、タスクを動的に分割し、適切なエージェントに割り当てます。このプロセスにより、各エージェントが専門分野で効率的に動作することを可能にしています。 エージェント間の協調作業 図の各ステップでは、エージェントが個別の役割を果たしながら連携してタスクを遂行します。 FileSurferが画像からPythonコードを抽出し、 Coderがコードを解析、 ComputerTerminalがコードを実行する、 といったように、一連の作業が流れるように進行します。 動的かつ効率的なタスク管理 オーケストレーターのタスク分割機能により、システムは柔軟に対応し、効率的な作業プロセスを実現します。結果として、複数のエージェントが協力し、タスクの迅速な完了を達成します。 Magentic-Oneのようなマルチエージェントシステムは、動的で複雑なタスクを迅速に解決するための未来的なアプローチを示しており、AIエージェントは単独で動くものではなく、マルチに共同的に作業できる可能性を示しています。 【関連記事】 マルチAIエージェントとは？その仕組みやAIエージェントフレームワークを解説 Magentic-One性能評価 実際の性能評価では、Magentic-Oneがタスクの特化されたモデル（SOTA）に近い精度を達成できる汎用性を持ちながら、タスク全体の統合的な管理が可能であることを示しています。 特に、単体のGPT-4と比べて大幅な向上が見られる点で、マルチエージェントアーキテクチャの有効性を証明しています。 AI エージェント(AI agent)の作り方・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。 ! 実際にAIエージェントを実装する際、複雑なシステムを構築することが重要なのではありません。ニーズに合った適切なシステムを構築することが重要です。 シンプルなプロンプトから始めて、包括的な評価で最適化し、シンプルなソリューションが不十分な場合にのみ、複数ステップのエージェントシステムを追加します。 エージェントを実装する際、 Anthropic は3 つの基本原則を公表しています。 エージェントの設計では シンプルさを維持 します。 エージェントの計画手順を明示的に表示することで 透明性を優先 します。 徹底したツールのドキュメント化とテストを通じて、 エージェント コンピュータ インターフェイス (ACI) を慎重に作成 します。 上記を守りながら、必要な箇所で適切な実装を心がけましょう！ 弊社ではAIエージェントのシステム構築、導入を支援しています。 AIエージェント導入をお考えの担当者様はお気軽に ご相談 ください。 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 目標に達するまで前進をする結果となっています。 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。 実際にAIを組み込んで使ってみたいという方は AnthropicのCookbook にも環境の公開がされています。 AIエージェントを実装するための技術 AIエージェントを実装するためには、以下のような技術やフレームワークが利用されます。 AIエージェント構築にぜひ活用してみてください。 GitHub Copilot完全ガイド｜使い方や料金、設定方法まで網羅的なコンテンツ集 GitHub Copilotは、AIを活用したコード補完ツールで、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。 エージェントモードもあり、AIエージェントの一種としても利用可能です。 目次 GitHub Copilotを基礎から学ぶ プラン別の詳細機能 GitHub Copilotの競合・代替サービス AIサービスの使い方に関する用語 GitHub Copilotの導入支援・サポートなら「AI総合研究所」にお任せ Azure AI Agent Serviceとは？主要機能や使い方、料金体系を解説！ Azure AI Agent Serviceは、Microsoft Azureが提供するAIエージェントの開発・運用を支援するサービスです。 このサービスは、AIエージェントの設計、実装、運用を簡素化し、開発者が迅速にAIエージェントを構築できるようにすることを目的としています。 目次 Azure AI Agent Serviceとは 「Azure AI Agent Service」と「Azure OpenAI Assistants API」の違い Azure AI Agent Serviceの主要機能 実際に使ってみましょう マルチエージェントシステムの作成 Azure AI Agent Serviceのツール Azure AI Agent Serviceで利用可能なモデルとリージョン Azure AI Agent Serviceのクォータと制限 Azure AI Agent Serviceの料金体系 Azure AI Agent Serviceのデータプライバシーとセキュリティ まとめ 【Anthoropic】Claude MCPとは？使い方・料金体系を徹底解説！ Claude MCP(Model Context Protocol)は、Anthropicが提供するAIエージェントのためのプロトコルで、AIエージェントが外部のデータやサービスと連携し、より高度なタスクを実行できるように設計されています。 目次 Claude MCP(Model Context Protocol)とは Claude MCP(Model Context Protocol)の料金 Claude MCP(Model Context Protocol)の仕組み Claude MCP(Model Context Protocol)のセキュリティについて Claude MCP(Model Context Protocol)の使い方 MCPにうまく接続できない時、エラーの解決方法 Claude MCPの最新活用事例 まとめ AIエージェント(AI agent)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エージェントと生成AIとの違い 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。 ! 生成AI：「会話文を作成する」 AIエージェント：「会話文を活用してユーザーと対話し、予約を取る」 AIエージェントと機械学習との違い 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。 ! 機械学習：「天気データから翌日の雨の確率を予測する」 AIエージェント：「雨の予報を基に、傘を持つようリマインダーを送る」 AIエージェントとRPAとの違い 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。 ! RPA：「毎日9時に特定のメールをダウンロードして保存する」 AIエージェント：「新しい種類のメールを発見し、重要だと判断した場合はユーザーに通知する」 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