AIエージェントとは

目標に向けて自ら計画し、ツールを使いながら作業を進めるAIの仕組み

AIエージェント（AI Agent）は、人から目標を与えられると、自分で手順を考え、検索やファイル操作などの道具（ツール）を使いながら、作業を最後まで進めようとするAIシステムです。質問に一度答えて終わるチャットボットに対し、「調べる→試す→結果を見て次の手を考える」を繰り返せる点が特徴です。

チャットボットとの違い

チャットボット：質問→回答の1往復が基本。行動するのは人間。
AIエージェント：目標→計画→ツール実行→結果確認→次の行動…というループを、AI自身が回す。

Anthropic のエンジニアリング記事「Building effective agents」（2024年12月）では、あらかじめコードで決めた手順に沿ってLLMとツールを動かすものを「ワークフロー」、LLMが自分で手順とツールの使い方を動的に決めるものを「エージェント」と区別しています。この区別は、どこまでAIに任せるかを考えるうえで役立ちます。

エージェントを構成する要素

頭脳となるモデル：LLM が状況を理解し、次の行動を決めます。
ツール：Web検索、ファイルの読み書き、メール下書き、社内システムのAPIなど。モデルがツールを使う仕組みはツール呼び出しを参照してください。
メモリ：作業の途中経過や、ユーザーの好みを覚えておく仕組み（メモリ機能を参照）。
実行環境と権限：どのシステムにどこまでアクセスしてよいかの設定。
接続の標準：外部ツールとの接続方法を共通化する MCP のような規格。

代表的な使われ方

調査：複数のWebページを読み比べてレポートにまとめる（ディープリサーチ）。
開発：コードを読み、修正し、テストを実行して直す（コーディングAI）。
事務作業：表計算の整理、定型メールの下書き、データ転記。
ブラウザ・PC操作：画面を見ながらクリックや入力を行うタイプもあります。

設計のよくあるパターン

前述の記事では、次のような組み立て方が紹介されています。

作業を順番に分ける「プロンプトチェーン」
入力の種類で担当を振り分ける「ルーティング」
複数の作業を同時に進める「並列化」
指揮役が作業を分配してまとめる「オーケストレーター＝ワーカー」
作った結果を別のAIが評価して直す「評価・改善ループ」

同記事では、最初はシンプルな構成から始め、必要になったときだけ複雑にすることが勧められています。

任せるときの注意点

権限は最小限に：送金、削除、外部への送信などの取り返しがつかない操作は、必ず人の承認を挟む設計にしましょう。
プロンプトインジェクション：エージェントが読んだWebページやメールに「この指示に従え」といった悪意ある文章が仕込まれていることがあります。外部の文章は「データ」として扱い、指示として実行しない仕組みが重要です。
途中経過を確認できるように：何をしたかのログが残るツールを選び、定期的に確認します。
誤りの連鎖：最初の判断ミスが後の作業に引き継がれることがあります。重要な成果物は人がレビューしてください。
機密情報：エージェントに渡すファイルや接続するサービスは、会社のルールで許可されたものに限りましょう。

参考リンク

編集: AI Play 編集部　最終更新: 2026-10-25