AIエージェントとは？決まった手順の自動化との違い

「次の手順を決める役割」に注目する

AIエージェントという言葉の使い方は、製品や説明する人によって異なります。ここでは、仕組みを理解するために、手順を決める役割に注目してみましょう。

AnthropicのBuilding effective agentsは、コードで決められた経路に沿ってAIやツールを動かす「ワークフロー」と、AIが状況に応じて手順やツールの利用を決める「エージェント」を区別しています。この記事では、この整理を使います。

同資料の初出は2024年12月19日です。公式ページにも、その後ツールの状況が変わった旨の注記があります。本記事で扱うのは、手順の決め方という基礎です。特定製品の現在の機能や導入方法は、各製品の案内で確認してください。

資料を探す仕事で比べてみる

たとえば、社内勉強会の担当者が「過去の開催記録から、次回のテーマ候補を整理したい」と考えたとします。以下は仕組みを説明するための仮例です。

決まったワークフローなら、「指定フォルダーの記録を読む」「テーマを抽出する」「一覧にまとめる」という順序を用意できます。毎回同じ種類の資料が同じ場所にあり、出したい項目も決まっていれば、工程を明示しやすい仕事です。

エージェント型の仕組みでは、最初に見つけた資料が古ければ検索条件を絞り直し、記録が足りなければ別の許可された保存先を見る、といった次の作業をAIが選びます。その判断には、検索結果やツールが返す情報を使います。

どちらも文章を生成できます。会話画面があるかどうかだけでは、この違いは分かりません。製品を説明してもらう際は、「資料が見つからないとき、次の処理はどう決まるか」と尋ねると、具体的な動きに話を進められます。

ツールが増えると、できることと確認点が変わる

ここでいうツールとは、AIが外部の機能を利用するための窓口です。文書検索、カレンダーの空き時間確認、ファイルの保存などが例に当たります。文章で予定を提案することと、実際に予定を登録することは、結果の及ぶ範囲が違います。

勉強会の例なら、記録を読む権限だけでテーマ候補を作れるかもしれません。案内を送る機能まで持たせる場合は、送信先、案内の内容、実行のタイミングまで考える必要が出てきます。「何ができるか」に加えて、「どのデータに、どの操作ができるか」を見ると、説明が具体的になります。

運用を考える際には、まず候補の作成までで目的を満たせるか検討できます。これは本記事の設計上の提案です。作業の影響と、取り消せる範囲に合わせて操作権限を決めると、必要な機能を絞り込みやすくなります。

完了の条件と、止まる条件を言葉にする

「いい感じに調べて」だけでは、資料が不足しているときに、どこまで探せばよいのか曖昧です。依頼する側が、欲しい成果物と、答えが出ない場合の扱いを決めると、結果を評価しやすくなります。

勉強会の候補整理なら、「対象期間の記録から、重複を避けたテーマ候補と根拠の記録名を出す」「記録が見つからなければ、未確認として担当者へ返す」といった条件を置けます。成果物がもっともらしいかだけでなく、許可した資料の範囲で作業したかも確認できます。

Anthropicの同資料も、実行結果を使った進捗確認や、反復回数の上限などの停止条件に触れています。柔軟に動く仕組みでも、作業の区切りが分かることは運用上の手がかりになります。

導入前の試行では、資料が足りない場合や、検索先が利用できない場合も試してみるとよいでしょう。期待した候補が出ることに加え、答えを作れない状況をどう伝えるかも、使い続けられるかを考える材料になります。

まとめ

AIエージェントの説明を読むときは、次の三点を確かめると仕組みを捉えやすくなります。

• 手順の決定：決められた経路を進むのか、結果を見てAIが次の作業を選ぶのか。
• 操作の範囲：読むだけなのか、保存や送信などの変更もできるのか。
• 作業の区切り：何をもって完了とし、答えが出ないときにどう止まるのか。

まずは自分が任せたい仕事を一つ選び、決まっている工程と、その場の判断が必要な工程を書き分けてみてください。どこに柔軟さが必要かが見えると、製品名だけに頼らず比較できます。

試す仕事の選び方はAI導入を小さく検証する手順、外部資料を読む際の注意はプロンプトインジェクションの基礎も参考になります。