もうAIってここまで来てるんですね！最近よく耳にする「AIエージェント」とか「Agentic AI」ってワード、気になってる人も多いんじゃないでしょうか？今回はIBMの最新記事を読み解きながら、その全貌と未来について深掘りしていきましょう。
AIエージェントの多様な顔ぶれ：5つの基本タイプ
IBMの記事によると、AIエージェントには大きく分けて5つのタイプがあるそうです。これまでのAIが「指示されたことをこなす」ツールだったのに対し、AIエージェントは「自律的に判断し、行動する」能力を持っています。
- シンプル反射エージェント: 最も基本的なタイプで、特定の環境条件に直接反応します。例えるなら、設定温度でON/OFFするサーモスタット。過去や未来は考慮しません。
- モデルベース反射エージェント: 環境の内部モデルを持ち、過去の状況も踏まえて判断します。部屋を移動するロボットが、過去に通過した障害物の位置を記憶するようなイメージですね。
- 目標ベースエージェント: 特定の目標達成を目指し、そのための計画を立てて行動します。目的地に最短で到達するためのルートを考える自動運転車などがこれに当たります。
- ユーティリティベースエージェント: 単なる目標達成だけでなく、複数の要素（コスト、時間、安全性など）を考慮し、最も「得」になる行動を選びます。自動運転車が速度、燃費、安全性のバランスを取るような高度な判断ですね。
- 学習エージェント: これがまさに未来！経験やデータから自ら学び、パフォーマンスを改善していきます。強化学習を駆使してゲームを上達したり、顧客の行動を分析してレコメンドを最適化するAIなどが典型的です。
Agentic AIが拓く、私たちの仕事と生活の未来
これらのAIエージェント、単体でもすごいんですが、真価を発揮するのは複数のエージェントが連携する「マルチエージェントシステム」として機能するときです。記事ではスマートファクトリーの例が挙げられていましたが、まさに私たちのビジネスや生活に革命をもたらす可能性を秘めています。
例えば、複雑なタスクをこなす「Agentic AI」は、単一のAIモデルでは難しかった問題解決を可能にします。生成AIとの組み合わせは特に強力で、エージェントが自律的に計画を立て、情報を収集し、実行し、その結果から学習してさらに賢くなる――そんな未来がすぐそこまで来ています。
カスタマーサポートでは、顧客の複雑な問い合わせに対して、学習エージェントが過去の履歴から最適な解決策を導き出し、必要に応じて目標ベースエージェントが具体的な手順を計画し、ユーティリティベースエージェントが最も効率的な対応策を提案する…といった連携が考えられます。
これにより、これまで人間が膨大な時間と労力をかけていたワークフローが劇的に最適化され、より創造的で戦略的な仕事に集中できるようになるでしょう。AIエージェントは、単なるツールではなく、私たちの強力な「相棒」として、未来を共に築いていく存在になるはずです。
本記事は生成AIによって作成された内容を含みます。情報の正確性や最新性について保証はできかねますので、ご利用の際はご自身でご確認ください。内容に起因する損害について、当サイトは一切の責任を負いません。