解説
指示を待つだけでなく、自律的に状況を判断して次のアクションを提案・実行するAIのことです。例えば、会話内容からカルテを作成したり、検査結果からケアプランの修正案を提示したりします。単なる記録ツールを超え、自ら考えて動く「有能な新人スタッフ」のような役割を担う次世代のAIトレンドです。
さらに詳しく解説
エージェント型AI（Agentic AI）とは、与えられた目標に対して自律的に計画を立て、ツールを活用し、複数のステップを実行して課題を解決するAIシステムです。従来の対話型AIから進化した、より能動的なAIの形態です。
エージェント型AIの特徴
従来のAIとの違い
| 項目 | 従来のAI | エージェント型AI |
|---|---|---|
| 動作 | 単一のリクエスト→レスポンス | 複数ステップの自律実行 |
| 計画能力 | なし | タスク分解、計画立案 |
| ツール利用 | 限定的 | 多様なツールを動的に選択 |
| 自己修正 | なし | エラー検出と修正 |
| 持続性 | セッション単位 | 長期的な目標追求 |
エージェント型AIのアーキテクチャ
[ユーザー目標]
↓
[計画立案] ← [LLM](/glossary/llm)による[推論](/glossary/inference)
↓
[タスク分解]
↓
[実行ループ]
├→ ツール選択
├→ ツール実行
├→ 結果評価
└→ 次ステップ決定
↓
[目標達成/報告]主要なコンポーネント
1. 推論エンジン（LLM）
- 目標の理解
- 計画の立案
- 実行結果の評価
2. ツールセット
3. メモリシステム
- 短期記憶（コンテキスト）
- 長期記憶（知識ベース）
- エピソード記憶（過去の行動履歴）
活用事例
| 分野 | 活用例 |
|---|---|
| ソフトウェア開発 | コード生成、バグ修正、テスト自動化 |
| リサーチ | 情報収集、レポート作成 |
| カスタマーサポート | 複雑な問い合わせの自律解決 |
| データ分析 | 分析計画から可視化まで一貫実行 |
| 業務自動化 | RPA的なタスクの知的な実行 |
代表的なフレームワーク
- LangChain Agents: 汎用的なエージェントフレームワーク
- AutoGPT: 自律型タスク実行
- **Claude Computer Use**: PC操作エージェント
- **OpenAI Agents SDK**: OpenAI公式SDK
課題と考慮事項
- 安全性: 意図しない行動の防止
- 制御可能性: 人間による監視と介入
- 説明可能性: 行動理由の透明化
- コスト: 複数回のLLM呼び出しによるコスト
エージェント型AIは、AIの活用範囲を大きく広げる技術として、急速に発展・普及しています。
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