AIエージェントとエージェンティックAIの違いとは？ガートナーと論文で定義する次世代AI

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AIエージェントとエージェンティックAI（エージェント型AI）の違いとは？定義・構造・進化の本質を図解で理解

AIの世界では、「AIエージェント」と「エージェンティックAI（エージェント型AI）の違い」が2025年以降の最重要キーワードになっています。しかし、ガートナーや論文で解説されるように、両者の違いを本質的に理解している人は意外と少ないのが現状です。ここでは、初学者でも直感的にわかるように、定義・構造・進化の本質を具体例や図解を交えて解説します。

今回の参考として、論文：「AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge」や、ガートナーの解説：「Gartner、AIエージェントとエージェント型AIに関する見解を発表」などを参考にしていきます。これらは、AIエージェントとエージェンティックAI（エージェント型AI）を明確に区別し、それぞれの設計思想と能力を明確にするために、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、および課題分析を提供しています。

AIエージェントとエージェンティックAI（エージェント型AI）の概念的な違い

まず、AIエージェントとエージェンティックAIの違いについてですが、市場ではこの2つの用語が混在しており、混乱が見られます。しかし、Gartnerによれば、AIエージェントはエージェント型AI（エージェンティックAI）の一部として捉えるのが適切です。つまり、エージェンティックAIは、AIエージェントよりも包括的で進化した概念であり、より高度で自律性の高いAIの姿を示唆しているのです。

簡単に言えば、AIはチャットボットやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）から、AIエージェント、そしてエージェンティックAIへと、自律性や判断力に応じて段階的に進化しているのです。

AIエージェントの定義とは？──“単機能の自律ロボット”

より詳細にここの定義をみていきます。まず、AIエージェントとは、特定のタスクを自律的にこなすソフトウェアロボットです。たとえば、カスタマーサポートのチャットボットや、社内FAQの自動応答、Eコマースの注文状況案内などが代表例です。これらは「入力→推論→出力」というシンプルな流れで動作し、一つの目的に特化して高速・大量処理を実現します。

ちなみに、ガートナーにおいては、AIエージェントはデジタルおよび現実の環境で状況を認識し、意思決定を下し、アクションを起こして目的を達成する自律的または半自律的なソフトウェアとして定義されています。センサーから情報を受け取り、ツールやアクチュエーターを介してアクションを起こし、多様な環境で稼働します。

AIエージェントがタスクを処理するプロセスは、大きく以下の3つのステップに分けられます。

1. 認識: ユーザーからの質問や要求を解析し、その意図を正確に把握します。これには、LLM（大規模言語モデル）やRAG（検索拡張生成）、Web検索などを組み合わせて情報を収集・理解する設定が必要です。
2. 判断（推論）: LLMなどが、集めた情報を基に推論を行います。複雑なタスクでは、Chain of Thought（CoT）のような技術で段階的に思考を深めます。
3. 実行: 外部のサービス（APIなど）を呼び出し、具体的なアクションを実行します。

現在のロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) と比較して、AIエージェントはより洗練されており、タスクの自動化だけでなく、一定の「エージェント性」を持つ高度なシステムです。将来的には、環境から学習し、意思決定を下し、独立してタスクを実行する完全なエージェント性を備えるようになります。

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）と大規模画像モデル（LIM）によって駆動されるモジュール式システムとして特徴付けられ、狭く、タスク固有の自動化を目的としています。AIエージェントはツール統合、プロンプトエンジニアリング、および推論の強化を通じて進歩します。

AIエージェントと生成AIの違いは？

よく混同されがちなのが、AIエージェントと生成AI（LLM）の違いです。生成AIは、AIエージェントを構築するための基盤モデルやツールの一つですが、単体ではAIエージェントが持つような完全な自律性や能動性（エージェント性）は限定的です。

AIエージェントは、生成AIを含む様々なAI手法を統合し、より自律的に、目的志向的に、環境に適応しながら行動するシステムであるという点が大きな違いです。

エージェンティックAI（エージェント型AI）の定義とは？──“協調する知能の群れ”

一方、エージェンティックAI（エージェント型AI）は、複数のAIエージェントが連携し合い、複雑な目標を自律的に達成する“知能の群れ”です。単なるタスク自動化を超え、状況に応じて役割分担や計画変更、情報共有をリアルタイムで行います。

エージェンティックAI（エージェント型AI）は前駆体として位置づけられ、ガートナー定義ではエージェント型AIは、組織のために行動し、自律的に意思決定を下してアクションを起こすために、組織に代わって行動する権利を付与された、目標主導型のソフトウェア‧エンティティと定義されています。記憶、計画、センシング、ツール利用、ガードレールなどのコンポーネントと共にAI手法を使用して、タスクを完了し、目標を達成します。

たとえば、サプライチェーン全体を最適化するエージェンティックAIは、需要予測エージェント、在庫管理エージェント、物流エージェントがリアルタイムで連携し、災害や市場変動にも柔軟に対応します。また、医療分野では、患者データを統合し、複数の診断AIが協調して最適な治療プランを提案する事例も登場しています。

現在の多くのAIエージェントが、ある程度の判断力を持ち、シンプルなタスクの一部を自律的に実行できる「手組み細工的な存在」であるのに対し、新世代のエージェンティックAIは、「エージェント性と目標指向性を備えた進化系」と言えます。ここでいうエージェント性とは、特定の成果を達成するためにどのアクションを実行すべきかを自律的に選択する性質を指し、目標指向性とは、目標に向かって一貫した行動を取る性質を指します。

AIエージェントとエージェンティックAI（エージェント型AI）の図解でわかる違い

AIエージェントは“単独プレイヤー”、エージェンティックAIは“チームプレイ”で複雑なゴールを目指すイメージです。

エージェンティックAIは、複数の専門化されたAIエージェントが協調して動作するマルチエージェントシステムの形態をとることが特徴です。これらのエージェントは、互いに情報を交換し、タスクを分担し、共通の目標達成に向けて連携します。

さらに、エージェンティックAIは、動的なタスク分解能力を持ち、複雑な問題をより小さなサブタスクに分割し、それぞれのエージェントに割り当てることができます。また、永続的な記憶を持つことで、過去の経験やインタラクションから学習し、将来の行動を改善していくことができます。

例えば、製造業の現場で、ある部品の調達が必要になったとしましょう。従来のAIエージェントであれば、事前に設定されたサプライヤーリストの中から、条件に合う部品を探し出すといったタスクを実行するかもしれません。しかし、エージェンティックAIであれば、状況に応じて新たなサプライヤーを探索し、価格交渉を行い、納期を確認し、さらには代替部品の提案まで行う、といった一連の複雑なプロセスを自律的に実行できる可能性があります。これは、論文などで示されているAIエージェントとエージェンティックAIの違いがもたらす具体的な価値の一例です。

比較項目	AIエージェント	エージェンティックAI
定義	特定タスクを実行するモジュール式システム	マルチエージェント協調、動的タスク分解、永続的記憶を持つパラダイムシフト
構造	LLM/LIMを核とした単一または限定的なエージェント構成	複数の専門エージェントが連携するマルチエージェントシステム
自律性	限定的、事前定義されたルールに基づくことが多い	高度、状況に応じて動的に判断・行動
タスク範囲	狭く、タスク固有	広範、複雑なマルチステップタスク
学習能力	限定的、あるいはオフラインでの学習が主	継続的な学習、経験からの適応
協調性	限定的	複数のエージェント間での高度な協調・連携
代表的な技術	チャットボット、ルールベースの自動化システム	AutoGen、ChatDevのようなフレームワーク、自律型マルチエージェントシステム
進化の方向性	特定タスクの精度・効率向上	より汎用的で自律的な問題解決能力の獲得

なぜ今、AIエージェントとエージェンティックAIの違いが重要なのか？

ガートナーは、2028年までに日本企業の60%で、AGI（汎用人工知能）ベースの新たなエージェント型AIとヒューマノイドと共にビジネスを行うことが当たり前になると予測しています。これは、AIが単なるツールではなく、人間と共生し、ビジネスを推進するパートナーとなる「AI共生時代」の到来を意味します。

このような状況下で、AIエージェントとエージェンティックAIの違いを正しく理解し、自社に最適な形で導入・活用していくことは、企業の競争力を左右する重要なポイントとなります。ベンダーからの提案を見極め、具体的なテクノロジーやフレームワークの有無を確認する「目利き力」も求められるでしょう。

AIエージェントは「単機能の自律ロボット」として、反復業務や定型タスクの自動化で即効性のある効果を発揮します。しかし、現実のビジネスや社会課題は、複数の要素が絡み合う“複雑系”です。ここで、エージェンティックAIの違いが真価を発揮します。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解することは、単なる技術知識ではなく、これからのビジネスや社会変革をリードするための“武器”です。単機能の自律ロボットから、協調する知能の群れへ。あなたの現場やプロジェクトで、どちらをどう使い分けるか――この選択が、未来の競争力を左右します。

次の章では、AIエージェントが実際にどのように活用されているのか、具体的な事例を交えながら、その可能性を探っていきます。AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解することで、より鮮明に未来のビジネスシーンが見えてくるはずです。

AIエージェントの実践事例5選──カスタマーサポートからソフトウェア開発、金融まで

AIエージェントが私たちの働き方やビジネスのあり方を根本から変えようとしている今、その具体的な活用事例を知ることは、未来を先取りするために不可欠です。「AIエージェントって結局何ができるの？」「私たちのビジネスにどう役立つの？」そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

この章では、AIエージェントが実際にどのような場面で活躍しているのか、具体的な事例を5つピックアップしてご紹介します。AIエージェントと、より進化した概念であるエージェンティックAIとの違いも意識しながら、その現状のAIエージェントの可能性を探っていきましょう。

カスタマーサポート：24時間365日対応のパーソナルアシスタント

AIエージェントは、顧客サービスの最前線で目覚ましい活躍を見せています。従来のチャットボットが事前にプログラムされた応答に頼っていたのに対し、AIエージェントは文脈を理解し、顧客一人ひとりのニーズに合わせてソリューションを実行します。例えば、多国籍Eコマース企業では、AIエージェントがCRMシステム（例：Salesforce）やフルフィルメントAPIと連携し、「注文した商品はどこにありますか？」「この商品を返品したいのですが」といった問い合わせに、わずか数ミリ秒で対応します。

配送データベースやポリシーリポジトリから関連情報を取得し、検索拡張生成（RAG）を用いてパーソナライズされた回答を生成するのです。これにより、問い合わせ件数の削減、サポートコストの抑制、そして何よりも顧客満足度の向上に貢献しています。

アプリケーション開発とIT運用：開発者の強力な右腕

ソフトウェア開発の現場でも、AIエージェントはその能力を発揮しています。例えば、PR-AgentやDevinのようなツールは、自律的にコードレビューを行い、改善点を提案します。これにより、開発者はより質の高いコードを効率的に作成できるようになります。

また、AIエージェントは、大規模なコード生成を支援したり、より良いコーディングのためのリアルタイムな提案を行ったり、テストケースの生成、テストの実行、結果の分析を通じてソフトウェアテストを自動化することも可能です。

アプリケーションセキュリティとサイバーセキュリティ：見えない脅威からの守護神

サイバー攻撃が高度化・巧妙化する現代において、AIエージェントはセキュリティ体制を強化するための重要な役割を担います。AIエージェントは、リアルタイムでトランザクションパターンを分析し、不正行為を検知・防止します。

個人の支出行動から学習することで、不審な取引を即座に警告することができます。例えば、JPMorgan ChaseはAIシステムを活用することで、不正行為を30%以上削減したと報告しています。また、HSBCは、潜在的に不正な取引について顧客に即座にアラートを送信し、迅速な対応を可能にしています。

ヘルスケア：診断支援から個別化治療計画まで

医療分野においても、AIエージェントの活用は目覚ましいものがあります。例えば、GoogleのAIエージェントは、皮膚がんの診断において85.4%の感度を達成し、皮膚科医の精度を上回ったと報告されています。AIエージェントは、医療画像の分析、診断支援、さらには患者一人ひとりに合わせた治療計画の作成など、多岐にわたる業務で医師をサポートし、医療の質の向上に貢献しています。

ウェアラブルデバイスを通じて慢性疾患を持つ患者を継続的に監視し、潜在的なリスクを検出すると、患者と医療提供者に警告を発したり、フォローアップをスケジュールしたりすることも可能です。

金融サービス：パーソナルな資産運用アドバイザー

金融サービス業界では、AIエージェントが投資ポートフォリオの最適化、取引戦略の生成、市場異常の検出などに活用されています。例えば、Franklin Xという暗号資産AIエージェントは、10万種類以上の暗号資産をリアルタイムで分析し、ユーザーに最適化されたポートフォリオの洞察を提供します。

これらの事例からもわかるように、AIエージェントは既に様々な分野で具体的な成果を上げており、私たちの働き方や生活を大きく変えようとしています。次の章では、さらに進化した「エージェンティックAI」がどのような可能性を秘めているのか、その核心に迫ります。AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解することで、より鮮明な未来像が見えてくるはずです。

エージェンティックAIによるマルチエージェント協調が生み出す“創発”の可能性

AIエージェントの具体的な活用事例を通じて、その可能性を探る旅を続けてきましたが、いよいよ本丸、「エージェンティックAI」の世界に足を踏み入れましょう。AIエージェントが個々のタスクを効率化する「頼れる部下」だとすれば、エージェンティックAIは、複数のAIエージェントが連携し、まるでオーケストラのように複雑な課題解決に挑む「ドリームチーム」と言えるかもしれません。AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解する上で、この「連携」と「創発」は非常に重要なキーワードとなります。

論文やガートナーによると、エージェンティックAIの最大の特徴は、複数のAIエージェントが協調して動作するマルチエージェント・システム（MAS）を構築できる点にあります。個々のAIエージェントは自律的に環境を認識し、必要に応じて行動を起こす能力を持ちますが、それらが連携することで、個々の能力の総和を超える、まさに「創発」とも呼ぶべき新たな価値を生み出すのです。これは、AIエージェント単体では達成困難な、より高度で複雑なタスクの処理や、分散型の意思決定を可能にします。

想像してみてください。ある企業が新製品開発という壮大な目標を掲げたとします。エージェンティックAIの環境下では、市場調査を担当するAIエージェント、製品設計を支援するAIエージェント、製造プロセスを最適化するAIエージェント、そしてマーケティング戦略を立案するAIエージェントなどが、互いに情報を共有し、連携しながらプロジェクトを推進します。各エージェントは、それぞれの専門分野で自律的にタスクを実行しつつ、全体の目標達成に向けて協調するのです。

このエージェンティックAIの概念は、決して遠い未来の話ではありません。すでに、様々な分野でその萌芽が見られます。

• サプライチェーン管理の最適化: 複数のAIエージェントが連携し、在庫管理、物流ルートの最適化、需要予測などをリアルタイムで行い、サプライチェーン全体の効率を劇的に向上させます。例えば、あるAIエージェントが特定の部品の在庫逼迫を検知すると、別のAIエージェントが代替サプライヤーを検索し、さらに別のAIエージェントが最適な輸送ルートを確保するといった連携が可能です。
• スマートシティの実現: 都市交通システム、エネルギー管理システム、公共安全システムなどが、それぞれ独立したAIエージェントによって運用され、互いに連携することで、より安全で快適な都市環境を実現します。例えば、交通事故が発生した場合、交通管制AIエージェントが周辺道路の交通量を調整し、救急対応AIエージェントが最適な搬送ルートを確保し、情報提供AIエージェントが市民に必要な情報を発信するといった連携が考えられます。
• 金融市場における高度なリスク管理: 複数のAIエージェントが、市場の動向、経済指標、地政学的リスクなどを多角的に分析し、連携してリスクを評価・予測します。これにより、より精度の高いリスク管理と、迅速な意思決定が可能になります。

AI技術の進化は目覚ましく、日々新たな手法やアプローチが生まれています。特に注目されているのが、AIエージェントがツールを多用する際に一貫した思考や記憶を与えるMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）や、AIエージェント同士が連携するための会話ルールを定めるAgent-to-Agent (A2A) といったエージェント間プロトコルです。このような技術革新が、AIエージェント間のよりスムーズで高度な連携を可能にし、エージェンティックAIの可能性をさらに押し広げていくでしょう。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解する上で、この「個」の能力と「連携」による相乗効果という視点は欠かせません。AIエージェントが個々の楽器の演奏者だとすれば、エージェンティックAIはそれらをまとめ上げ、壮大な交響曲を奏でる指揮者のような存在、あるいはオーケストラそのものと言えるでしょう。そして、その演奏は、私たちの想像をはるかに超える感動と変革をもたらす可能性を秘めているのです。

AIエージェントとエージェンティックAIの組織に導入するロードマップ

AIエージェントとエージェンティックAI、これらの言葉が示す未来は、単なる業務効率化に留まらず、ビジネスのあり方、働き方、そして社会構造そのものに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

これまでの章で、AIエージェントとエージェンティックAIの基本的な違い、具体的な活用事例、そしてエージェンティックAIが持つ「創発」の力について見てきました。

本章では、これらの違いが具体的にどのようなビジネスインパクトを生み出し、導入企業の成否を分けるポイントはどこにあるのか、そしてAIがもたらす新しい働き方と組織戦略、さらには私たちが進むべき道筋について、深く掘り下げていきましょう。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いが生むビジネスインパクト：導入企業の成否を分けるポイント

AIエージェントとエージェンティックAIの最大の違いは、その自律性と協調性にあります。AIエージェントが個々のタスクを高い精度で実行するのに対し、エージェンティックAIは複数のエージェントが連携し、より複雑で広範な目標を達成しようとします。この違いが、ビジネスに与えるインパクトの質と規模を大きく左右します。

AIエージェント導入の成否を分けるポイントは、いかにして既存業務にシームレスに組み込み、人間の作業を効率的に代替・支援できるかという点にあります。例えば、顧客サポートにおいては、AIエージェントが24時間365日対応し、問い合わせ対応の迅速化とコスト削減を実現します。しかし、AIエージェントの能力には限界があり、複雑な感情の理解や高度な判断が求められる場面では、依然として人間の介入が必要です。

一方、エージェンティックAI導入の成否は、個々のエージェントの能力を最大限に引き出しつつ、それらをいかに効果的に連携させ、新たな価値を「創発」できるかにかかっています。エージェンティックAIは、単なる業務効率化を超え、新しいビジネスモデルの創出や、これまで解決困難だった課題への挑戦を可能にします。例えば、サプライチェーン管理において、需要予測AIエージェント、在庫管理AIエージェント、物流最適化AIエージェントなどが連携することで、全体最適化を実現し、劇的なコスト削減とリードタイム短縮をもたらす可能性があります。

しかし、エージェンティックAIの導入には、高度な技術力と明確なビジョンが不可欠です。個々のAIエージェントの設計・開発に加え、それらを連携させるためのプラットフォーム構築、そして何よりも「どのような価値を創出したいのか」という明確な目標設定が求められます。

ガートナーは、適応性が求められるワークフローにエージェント型AIを追加する機会を特定し、高品質なデータにアクセスでき、振る舞いの検証が可能なユースケースから小さく始めることを推奨しています。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いがもたらす新しい働き方と組織戦略

AIエージェントとエージェンティックAIの進化は、私たちの働き方や組織のあり方に大きな変革をもたらします。

AIエージェントの普及により、定型的な業務や情報収集・分析といったタスクはAIに置き換わり、人間はより創造的で高度な判断が求められる業務に集中できるようになります。これは、個人のスキルアップやキャリアパスの再設計を促すでしょう。

エージェンティックAIの本格導入は、さらに大きな変化をもたらします。複数のAIエージェントが自律的に協調して業務を遂行するようになると、従来の組織構造や意思決定プロセスは見直しを迫られます。人間は、個々のAIエージェントを管理・監督する役割から、AIエージェント群全体の目標を設定し、そのパフォーマンスを最大化する「AIオーケストレーター」のような役割を担うようになるかもしれません。また、AIエージェント同士が連携するための会話ルールを定めるAgent-to-Agent (A2A) のようなエージェント間プロトコルの進化も、この流れを加速させるでしょう。

企業は、人を代替したり統制したりする領域も視野に入れた、人間とAIの関係性に関する戦略が求められます。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いを活かすための実践ロードマップ

AIエージェントとエージェンティックAIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの成功へと繋げるためには、戦略的なアプローチが不可欠です。以下に、そのための実践ロードマップを提案します。

1. 現状分析と目標設定:
   • 自社の業務プロセスを詳細に分析し、AIエージェントまたはエージェンティックAIの導入によって解決できる課題や達成したい目標を明確にします。AIエージェントとエージェンティックAIの違いを理解し、どちらが自社のニーズに適しているかを見極めることが重要です。
2. スモールスタートとPoC（概念実証）:
   • まずは限定的な範囲でAIエージェントを導入し、効果を検証します。ガートナーも指摘するように、具体的なテクノロジーやフレームワークが無い概念だけのベイパーウェアに振り回されないように注意が必要です。
   • エージェンティックAIを目指す場合でも、まずは個々のAIエージェントの能力を高め、徐々に連携させていくアプローチが現実的です。
   • 自社のエージェントのポジショニングを見定め、多用なエージェントとの連携の計画を模索するとさらに広がりが出ると思われます。
3. データ基盤の整備と人材育成:
   • AIエージェントやエージェンティックAIのパフォーマンスは、学習データの質と量に大きく左右されます。高品質なデータを収集・整備するための基盤構築は必須です。
   • AIを理解し、活用できる人材の育成も急務です。社内研修の実施や外部専門家の活用を検討しましょう。
4. AIガバナンスと倫理的配慮:
   • AIエージェントやエージェンティックAIの自律性が高まるほど、ガバナンスの重要性が増します。AIの意思決定プロセスを透明化し、責任の所在を明確にするためのルール作りが必要です。
5. 継続的な改善と進化:
   • AI技術は日々進化しています。導入後も継続的にパフォーマンスを評価し、最新技術を取り入れながらシステムを改善していく「Ops（継続的改善）」のアプローチが不可欠です。
   • 将来的には、AIエージェント同士が連携するマルチエージェント・システム（MAS）の構築も視野に入れ、より高度な価値創出を目指しましょう。
   • 他のエージェントに高付加価値を提供できる唯一無二のエージェントこそが、エージェントエコノミーで優位性を得ることができます。

AIエージェントとエージェンティックAIの違いを深く理解し、それぞれの特性を活かした戦略を立てることで、企業はこれからの「AI共生時代」を勝ち抜くことができるでしょう。本記事が、その一助となれば幸いです。