エージェンティックAIとは何か：目標を受けて自ら計画し実行するAIの完全整理

エージェンティックAIとは、目標が与えられると必要な段階を自ら計画し、ツールを選んで実行し、結果を確かめて次の行動を調整する性質を持つAIを指す言葉です。

エージェンティックAIが必要になった背景

回答を受け取っても、仕事は人が引き継ぐ必要がありました。

生成AIが業務に入り、文書の要約や草案作成は速くなりました。ところが要約を受け取ったあと必要な資料を探し、システムを照会し、結果を登録する作業は、依然として人が一段階ずつつないでいました。AIが一度聞いて一度答える方式にとどまっていたためです。

実際の業務は複数の段階で成り立っています。何から確認するかを決め、必要なツールを使い、途中の結果を見て次の行動を変えます。エージェンティックAIは、この過程をAIが続けて遂行するようにする方向を指します。

業務に適用するときに重要なのは、どれだけ自律的かより、どこまで任せられるかです。自律性が大きくなるほど、目標と権限、記録と承認を併せて設計する必要があります。

エージェンティックAIの正確な定義：生成AIと何が違うのか

生成AIとエージェンティックAI、三つの軸の違い

第一に、処理の単位が異なります。生成AIは一つの入力に一つの出力を作る方式で使われることが多くあります。エージェンティックAIは一つの目標を複数の段階の行動に分けて処理します。

第二に、外部とのつながり方が異なります。生成AIは与えられた文脈のなかで回答を作ります。エージェンティックAIは検索やデータベース、業務システムといったツールを呼び出して情報を得て、結果を書き込みます。

第三に、結果の扱い方が異なります。生成AIの結果は人が読んで判断します。エージェンティックAIは途中の結果を自ら点検して次の行動を直し、決められた条件のときにだけ人に確認を求めます。

エージェンティックAIとAI Agentはよく一緒に使われます。エージェンティックAIはこうした性質や方向を指す言葉で、AI Agentはその性質を備えて実際に業務を遂行するシステムを指すことが多くあります。業務の文脈では性質よりも、どのシステムがどの業務を担うかが重要なため、二つの言葉を区別して使うほうが混乱が少なくなります。

エージェンティックAIを構成する4つの能力

業務を続けて遂行させる4つの能力

第一に、計画です。目標を確認する項目と行うべき行動に分け、順序を決めます。計画は最初に一度立てて終わりではなく、途中の結果に応じて立て直されます。

第二に、ツールの使用です。文書認識、照会、計算、登録のように必要なツールを選んで呼び出し、結果を受け取ります。使えるツールは、あらかじめ決めた一覧のなかからだけ選ぶようにします。

第三に、文脈の維持です。前の段階で確認した事実と途中の結果を記憶し、次の判断に反映します。同じ書類を繰り返し確認したり、前の結論と食い違う行動をしたりしないよう防ぎます。

第四に、点検と修正です。結果が条件に合うかを確認し、合わなければ別の方法を試すか人に渡します。点検の基準が明確なほど、人に渡す案件は減り、渡す理由も明確になります。

四つの能力がすべてそろっても、すぐに業務に使えるわけではありません。どのツールを使えるか、どの行動に承認が必要かを組織が決めて初めて、能力が安全に使われます。

エージェンティックAIの実際の適用方法

自律性の水準を行動ごとに決めます

すべての行動に同じ水準の自律性を与える必要はありません。照会と確認はAIが自ら行うようにし、システム登録と顧客への通知は承認後に実行させるというように、行動の種類ごとに水準を分けます。

水準は、結果を戻しやすいかどうかと、誤ったときの影響を基準に決めます。承認が必要な行動の一覧は、業務部門と内部統制部門が一緒に決めます。

戻しやすい行動から任せます

最初は書類の確認や不足項目の発見のように結果を簡単に戻せる行動から任せ、判断の記録を見ながら範囲を広げます。初期から書き込み権限まで与えると、誤りがそのままシステムに反映されることがあります。

範囲を広げるときは、前の段階の記録からAIがよく止まった地点と人が結果を直した地点を先に確認します。その地点が減ってから次の行動を任せるほうが安全です。

行動の記録を段階ごとに残します

エージェンティックAIは複数の段階を経るため、最終結果だけを見ても、どこで問題が起きたのかは分かりにくくなります。どのツールをどの入力で呼び出し、どの結果を受け取って何を決めたのかを段階ごとに残します。

この記録は誤りの原因を探すのに使われ、判断ルールとツール設定を直す根拠になります。記録は担当者が読める形で残す必要があり、人が理解できない記録は問題が起きたときの説明資料として使いにくくなります。

日本の環境におけるエージェンティックAI

日本の金融機関はFISCの安全対策基準を、自治体は三層の対策を踏まえてシステムを構成するため、外部APIの呼び出しが制限される場合が多く、エージェントが使うモデルとツールを閉域網や社内で動かせるかが問われます。

日本ではAI推進法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）が制定されましたが、罰則を伴う義務を課す仕組みではなく、国の基本計画と事業者の自主的な取り組みを中心とする枠組みです。実務の拠り所になるのは総務省と経済産業省のAI事業者ガイドラインで、安全性や透明性、アカウンタビリティなどの観点から、AIの開発者、提供者、利用者それぞれに求められる取り組みを示しています。エージェンティックAIを審査のような業務に使うときは、判断の根拠と人による確認の記録を残し、これらの観点に沿って説明できるように流れを設計する必要があります。

よくあるご質問