AI技術は、近年目覚ましい進化を遂げています。 画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野でAIが活躍するようになりました。そして今、AIの進化は新たなステージへと進もうとしています。それが、Agentic AI（エージェンティックAI）です。

Agentic AIは、従来のAIとは一線を画す、自律性と能動性を備えたAIです。自ら目標を設定し、環境と相互作用しながら、自律的にタスクを遂行することができます。
この記事では、Agentic AIの全貌をわかりやすく解説し、その可能性について探っていきます。

Agentic AIとは？

Agentic AI（エージェンティックAI）とは、「自ら考え、行動するAI」 のことを指します。従来のAIは、人間が与えたデータに基づいて学習し、特定のタスクをこなすことに特化していました。一方、Agentic AIは、自ら目標を設定し、環境と相互作用しながら、自律的にタスクを遂行することが可能です。

Agentic AIの定義と特徴

Agentic AIは、環境を認識し、自律的に行動し、目標を達成するために学習するAIシステムであるため、周囲の環境から情報を受け取り、それに基づいて行動を決定します。
Agentic AIにとっての環境とは、物理的な世界である場合もあれば、仮想的な世界である場合もあります。例えば、自動運転車にとっての環境は道路や他の車両であり、ゲームAIにとってはゲーム内の仮想世界が環境となります。Agentic AIは環境との相互作用を通じて学習し、行動を改善していくことができるのです。

そんなAgentic AIの特徴として、一般的には以下の点が挙げられます。

• 自律性：自ら目標を設定し、その目標達成に向けて自律的に行動する。
• 能動性：環境に働きかけ、変化を引き起こす。
• 学習性：経験から学習し、自身の行動を改善する。
• 適応性：環境の変化に柔軟に対応する。
• 目標指向性：設定された目標に向かって、効率的に行動する。

具体的に他のAIとどのような違いがあるのかについては、この後解説していきます。

従来のHorizontal（水平型）AIとの違い

まずは従来のHorizontal AIとの違いを解説します。

従来のHorizontal AIは、人間が設計したアルゴリズムに従って動作し、特定のタスクを処理することを目的として開発されてきました。例えば、画像認識AIは画像に写っている物体を識別し、音声認識AIは音声をテキストに変換します。これらのAIは、人間が与えたデータに基づいて学習し、特定のタスクを高い精度でこなすことができますが、 自らの判断で行動することはできません。

一方、Agentic AIは「自律的に目標を達成すること」 を目的としています。そのため、従来のAIよりも「思考力」「判断力」「行動力」が求められますが、Agentic AIは 自律的に行動し、環境の変化を感知しながら状況を判断し、最適な行動を自ら選択することが可能です。
例えるなら、 従来のHorizontal AIが「優秀なアシスタント」だとすれば、Agentic AIは「自律的に動くエージェント」と言えるでしょう。アシスタントは指示されたタスクを忠実に実行しますが、エージェントは自ら考え、行動し、目的を達成しようとします。

以下はHorizontal AIとAgentic AIの違いをまとめた比較表です。

Vertical AIとの違い

また、Agentic AIと混同されやすい概念として、Vertical AIというものがあります。

Vertical AIは、特定の業界や業務に特化したAIを指しています。例えば、医療診断AI、金融取引AI、製造工程管理AIなどがあります。Vertical AIは、特定の分野の専門知識やデータを学習することで、その分野におけるタスクを高い精度で実行することができます。

一方、 Agentic AI は、特定の分野に限定されず、 より汎用的な能力 を持つAIです。様々な状況に対応し、自律的に目標を達成することができます。

Vertical AIは「専門家」、Agentic AIは「ジェネラリスト」 と例えると理解しやすいかもしれません。専門家（Vertical AI）は特定の分野に深い知識を持っていますが、ジェネラリスト（Agentic AI）は幅広い分野に対応することができます。

以下はVertical AIとAgentic AIの違いをまとめた比較表です。

Agentic AIは、Vertical AIの技術を基盤として、さらに自律性や能動性を高めたAIと言えるでしょう。

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2025.01.17

Agentic AIを構成する要素と技術

Agentic AIを実現するためには、これまで開発されてきた様々なAI技術が有機的に組み合わされています。ここでは、Agentic AIを構成する主要な要素技術とその役割について詳しく解説します。

強化学習

強化学習とは、試行錯誤を通じて、環境の中で最適な行動を学習する技術です。Agentと呼ばれる学習主体が、環境と相互作用しながら行動し、その結果として得られる報酬を最大化するように学習します。

Agentic AIにおける役割は以下の通りです。

• 目標達成のための行動獲得：Agentic AIは、強化学習を通じて、目標を達成するための最適な行動戦略を学習します。
• 環境適応：環境の変化に応じて、行動を柔軟に調整することができます。
• 自律的な意思決定：報酬を最大化するように行動することで、自律的な意思決定を可能にします。

例としては、ゲームAIであれば強化学習を用いることで人間を凌駕するゲームプレイを習得したり、強化学習を用いることで複雑な環境下でもロボットが自律的に動作することを可能にするなどが期待されています。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理とは、人間が使う自然言語をコンピュータに理解させ、処理する技術です。テキストの解析、翻訳、生成、質疑応答など、様々な応用方法があります。

Agentic AIにおける役割は以下の通りです。

• 人間とのコミュニケーション：人間と自然な言葉でコミュニケーションをとることを可能にします。
• 情報収集：インターネット上のテキストデータから情報を収集し、分析することができます。
• 知識獲得：テキストデータから知識を抽出し、知識ベースを構築することができます。

例としては、人間と自然な会話を行うチャットボットが開発されていたり、テキストに含まれる感情を分析するということも可能だと考えられています。

知識グラフ

知識グラフとは、知識を構造化して表現するための技術です。エンティティ（事物や概念）とその関係性をグラフ構造で表現することで、コンピュータが知識を理解し、推論することを可能にします。

Agentic AIにおける役割は以下の通りです。

• 知識表現：複雑な知識を構造化して表現することで、AIが知識を理解しやすくなります。
• 推論：知識グラフを用いることで、AIは新しい知識を推論したり、既存の知識を組み合わせて問題を解決したりすることができます。
• 意思決定：知識グラフに基づいて、より適切な意思決定を行うことができます。

身近な例としては、知識グラフを用いることで、すでにGoogle検索などの検索システムなどで検索結果の精度向上や関連情報の表示などが行われています。

マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステムとは、複数のAIエージェントが協調・競争しながら、複雑な問題を解決するための技術です。各エージェントは、独自の目標を持ち、他のエージェントとコミュニケーションを取りながら行動します。

Agentic AIにおける役割は以下の通りです。

• 複雑な問題解決：複数のエージェントが協力することで、単独のエージェントでは解決できない複雑な問題を解決することができます。
• 分散型AI：マルチエージェントシステムは、分散型AIを実現するための基盤技術となります。
• 社会シミュレーション：社会現象をシミュレーションすることで、社会問題の解決に役立てることができます。

例として、複数の自動運転車がお互いにコミュニケーションをとりつつ、安全に走行するための技術開発が行われていたり、災害救助において複数のロボットが協力して人命救助を行うための開発が進められています。

その他の技術

上記の技術に加え、Agentic AIの実現には以下のような技術も重要な要素となります。

• コンピュータビジョン：画像や動画を理解するための技術です。
• 音声認識：音声をテキストに変換する技術です。
• 機械学習：データからパターンを学習する技術です。
• 深層学習：多層のニュートラルネットワークを用いた機械学習技術です。

これらの技術を組み合わせることで、Agentic AIは、より高度な自律性と能動性を実現し、複雑な問題を解決できるようになると期待されています。

Agentic AIがもたらすメリット

Agentic AIは、様々な分野で活用されることで、私たちに多くのメリットをもたらすと期待されています。

業務効率と生産性の向上

Agentic AIは、定型的なタスクを自動化し、人間をより創造的な仕事に集中させることができます。
例えば、データ入力、レポート作成、顧客対応などをAIに任せることで、人間の作業時間を大幅に削減し、生産性を向上させることができます。

意思決定の質の向上

Agentic AIは、膨大な量のデータを分析し、人間が見落としてしまうようなパターンや傾向を発見することができます。これにより、より正確で客観的な情報に基づいた意思決定が可能になり、ビジネスの成功確率を高めることができます。

コスト削減

Agentic AIは、人件費や運用コストを削減することができます。例えば、AIチャットボットを導入することで、カスタマーサポートセンターの人員を削減することができます。また、AIによる需要予測は、在庫管理の効率化によるコスト削減に貢献します。

イノベーションの促進

Agentic AIは、新しいアイデアを生み出し、イノベーションを促進することができます。例えば、AIによるデータ分析は、新しいビジネスモデルや製品開発のヒントになる可能性があります。また、AIは、人間の創造性を刺激し、新たな発想を生み出すきっかけを与えることも期待されます。

顧客体験の向上

Agentic AIは、顧客一人ひとりにパーソナライズされたサービスを提供することができます。例えば、AIを活用したレコメンデーションシステムは、顧客の好みやニーズに合った商品を提案することができます。また、AIチャットボットは、顧客からの問い合わせに迅速かつ的確に対応することで、顧客満足度向上に貢献します。

Agentic AIの各分野での活用例

このようなメリットをもつAgentic AIは、ビジネスの多様な分野において様々な活用が期待されています。

ここでは、ビジネスの側面において、考えられる活用例について紹介していきます。

Agentic AIを活用した顧客対応

AIチャットボットによる顧客対応の自動化は、すでに多くの企業で導入されていますが、Agentic AIを活用することで、より自然で人間らしい会話ができるようになり、顧客満足度向上に貢献すると考えられています。

具体例

• 顧客からの問い合わせに24時間対応できる、自然な会話が可能なAIチャットボット
• 顧客の購買履歴や行動に基づいてパーソナライズされた商品の推薦

Agentic AIを活用した営業戦略の立案

顧客データ分析に基づいた、最適な営業戦略の立案などが期待できます。
例えば、顧客の属性や行動履歴を分析し、ターゲット顧客を絞り込んだり、最適な販売チャネルを提案したりすることができます。

具体例

• 過去の販売データや顧客情報の分析に基づいた、将来の売上予測
• 顧客のニーズに合わせた最適なマーケティングキャンペーンの立案

Agentic AIを活用した物流とサプライチェーンの最適化

需要予測に基づいた、在庫管理や物流の最適化が期待できます。
例えば、過去の販売データや市場トレンドを分析し、需要を予測することで、在庫切れや過剰在庫を防止することができます。

具体例

• 需要の変動に対応した在庫管理
• 様々なデータの分析に基づき、最適な配送ルートを計画する

Agentic AIと医療

診断支援、創薬、個別化医療など、様々な分野でAgentic AIの活用が期待されています。

具体例

• 患者の症状や検査データに基づいて、最適な治療法を提案する
• 患者の状態をモニタリングし、異常を早期に発見する

Agentic AIと教育分野

個別学習プラン作成、質疑応答、学習進捗管理など、教育現場における様々な課題解決に貢献することが期待できます。

具体例

• 生徒一人ひとりの学習状況に合わせた学習コンテンツを提供する
• 生徒一人ひとりの理解度や弱点を把握した上で、生徒の質問に答える

Agentic AIと金融分野

リスク管理、不正検知、投資判断など、金融機関の業務効率化やリスク削減に貢献することが期待できます。

具体例

• 顧客のデータ分析に基づいた、パーソナライズされた金融商品の提案
• 巧妙化する不正取引の手口を把握し、不正取引を自動的に検知する

Agentic AI導入において考慮するべき課題と解決策

Agentic AIは、ビジネスに多くのメリットをもたらす可能性を秘めていますが、同時に、導入に伴うリスクや課題も存在します。
これらのリスクと課題を理解し、適切な対策を講じることで、Agentic AIを安全かつ効果的に活用することができます。

自律性と監視のバランスにおける課題

Agentic AIの最大の強みである自律性は、同時に大きなリスク要因ともなり得ます。AIが自律的に判断し行動できることは、効率性や生産性の向上に繋がりますが、その反面、人間の意図と異なる行動をとる可能性も孕んでいます。特に、Agentic AIが複雑なタスクを実行する場合、その行動プロセスを人間が完全に把握することは困難です。

このため、自律性と監視のバランスをいかに取るかが重要な課題となります。Agentic AIの自律性を最大限に活かしつつ、人間の監視の目を光らせることで、予期せぬ結果を防ぎ、AIの行動が倫理的・法的基準に沿っていることを保証する必要があります。具体的には、AIの行動履歴を記録し、定期的にチェックする仕組みや、異常事態発生時に人間が介入できる体制を構築することが求められます。

透明性と信頼性における課題

Agentic AIシステムの複雑な推論や意思決定プロセスは、多くの場合不透明です。ユーザーや関係者は、AIがどのようなプロセスを経て、なぜ特定の結論に至ったのかを理解することが難しいケースがあります。この透明性の欠如は、AIに対する不信感を招き、その結果の公平性や信頼性について懸念を引き起こす可能性もあります。

透明性を確保するためには、AIの意思決定プロセスを可視化する技術や、その根拠を説明できるAIモデルの開発が不可欠です。また、AIの判断に関する説明責任を明確化し、責任体制を構築することも重要です。さらに、ユーザーや関係者に対して、AIの能力や限界について適切な情報提供を行うことで、理解と信頼を得る努力も求められます。

プライバシーとセキュリティに関する課題

Agentic AIを企業システムに統合することは、セキュリティとプライバシーに関する新たなリスクをもたらします。特に、機密データを含むシステムにAgentic AIを導入する場合、データ侵害やサイバー攻撃のリスクは増大します。Agentic AIがより多くのデータにアクセスし、他のシステムと連携するようになると、これらのリスクはさらに高まる可能性があります。

セキュリティとプライバシーを確保するためには、AIシステムの脆弱性を定期的に診断し、セキュリティ対策を強化する必要があります。また、個人情報保護法などの関連法規を遵守し、データの収集、保管、利用に関する厳格なルールを定める必要があります。さらに、万が一の事態に備え、インシデント発生時の対応体制を構築しておくことも重要です。

Agentic AIの今後の展望

Agentic AIは、まだ発展途上の技術であり、その可能性は未知数です。しかし、その将来性は非常に明るく、私たちの社会に大きな変革をもたらすことが期待されています。

例えば、スマートホームにおいては、Agentic AIが住人の生活パターンや好みを学習し、照明や空調などを自動で最適化することで、快適な生活環境を提供するようになるかもしれませんし、医療現場では、Agentic AIが患者のカルテや検査データを分析し、医師の診断をサポートすることで、より的確な治療を提供できるようになるかもしれません。

また、Agentic AIはこれまで人間には不可能だった新たな価値を生み出す可能性も秘めています。例えば、科学研究分野では、Agentic AIが膨大なデータを分析し、新たな発見や発明に繋がるヒントを見つけ出すかもしれませんし、芸術分野では、Agentic AIが人間の創造性を刺激し、これまでになかった新しい表現方法を生み出す可能性も考えられます。

このようにAgentic AIの未来は無限大であり、私たちの想像力を超えるような未来が待っているかもしれません。しかし、Agentic AIがもたらす恩恵を最大限に活かすためには、技術開発だけではなく、社会全体で様々な課題を議論し、解決できるかが重要です。

まとめ

この記事では、Agentic AIの定義や特徴、従来のAIとの違い、そしてその可能性について詳しく解説しました。Agentic AIがもたらすメリットは多岐に渡り、業務効率と生産性の向上、意思決定の質の向上、コスト削減、イノベーションの促進、顧客体験の向上など、様々な分野でその効果が期待されています。

しかし、Agentic AIの導入には、自律性と監視のバランス、透明性と信頼性、プライバシーとセキュリティといった課題も存在します。これらの課題を克服し、Agentic AIを安全かつ効果的に活用するためには、技術的な対策だけでなく、倫理的な配慮や社会的な議論も不可欠です。

Agentic AIは、まだ発展途上の技術ですが、その可能性は無限大です。今後のAI技術の進化とともに、Agentic AIはさらに高度化し、より多くの分野で活用されるようになるでしょう。Agentic AIと共存する未来を創造するために、私たち自身も常に学び、変化し続けることが重要ですね。

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