エージェンティックAIとは？主な特徴や代表的なツール・5つの活用事例を紹介

はじめに

エージェンティックAIは、指示された内容に応答するだけのAIとは異なり、目標達成までの行動を自ら設計し、判断しながら実行できる技術として注目を集めています。業務の一部を自動化する生成AIやRPAが普及する一方で、複数工程にまたがる業務や状況に応じた判断が必要な領域では、従来の手法だけでは限界が見え始めています。こうした課題に対する新たな選択肢として登場したのが、エージェンティックAIです。

エージェンティックAIは、大規模言語モデルを中核に据えながら、タスクの分解、行動計画の立案、外部ツールの活用、結果の評価といった処理を一連の流れとして自律的におこないます。そのため、人が細かく指示を出さなくても、業務全体を前に進められる点が特徴です。近年では、情報収集やカスタマーサポート、営業支援、システム運用など、実務に近い場面での活用が広がりつつあります。

本記事では、エージェンティックAIとは何かを基礎から整理したうえで、主な特徴や代表的なツール、さらに実務でのイメージがつかみやすい5つの活用事例を紹介します。生成AIとの違いや導入時に押さえるべきポイントにも触れながら、企業が検討する際の判断材料を提供します。

エージェンティックAIとは

エージェンティックAIとは、あらかじめ与えられた指示に対して回答を返すだけのAIではなく、達成すべき目標を起点に、自ら考え、行動し、結果を評価しながら処理を進めるAIの仕組みを指します。生成AIが文章生成や要約といった単発タスクを得意とするのに対し、エージェンティックAIは複数工程にまたがる業務全体を対象にできる点が大きな違いです。

この仕組みの中核には、大規模言語モデルを用いた推論機能があります。エージェンティックAIは目標を細かなタスクに分解し、それぞれに必要な情報や手段を判断します。そのうえで、外部のAPIや業務システム、データベースなどを活用しながら実行に移します。途中で想定外の結果が出た場合でも、状況を再評価し、別の手順を選択できる点が特徴です。

また、エージェンティックAIはタスクの進行状況や過去の行動履歴を保持し、それを次の判断に反映します。これにより、単発処理では難しかった長期的な業務や条件分岐の多いプロセスにも対応しやすくなります。人の介入を最小限に抑えつつ、業務を前に進められるため、効率化だけでなく意思決定のスピード向上にもつながります。

近年では、実験的な活用にとどまらず、特定業務に絞った形での導入が進んでいます。エージェンティックAIは、人の仕事をすべて置き換える存在ではなく、判断と実行を補助する役割として位置づけられています。その特性を理解したうえで設計することで、業務プロセス全体のあり方を見直すきっかけとなる技術です。

エージェンティックAIが注目される背景

エージェンティックAIが注目される背景には、生成AIの普及によって明らかになった業務自動化の限界があります。文章作成や要約、翻訳といった作業は生成AIによって効率化が進みましたが、実際の業務では複数の工程や判断が連続するケースが多く、単発の指示と応答だけでは対応しきれない場面が少なくありません。人が都度指示を出し続ける運用は、工数削減という観点でも課題が残ります。

また、企業を取り巻く環境の変化も影響しています。人手不足の深刻化や業務の高度化により、担当者一人あたりの負担は増え続けています。特に、情報収集や確認作業、調整業務など、判断と実行を繰り返す業務は属人化しやすく、安定した運用が難しい状況です。こうした課題に対し、目標を与えるだけで一定の判断と実行を任せられるエージェンティックAIは有効な選択肢として捉えられています。

さらに、AIを業務システムや外部サービスと連携させる技術基盤が整ってきた点も注目を後押ししています。API連携やクラウドサービスの活用が一般化したことで、AIが実際の業務処理に踏み込める環境が整いました。単なる支援ツールではなく、業務フローの一部を担う存在として設計できるようになったことが、エージェンティックAIへの関心を高めています。

このように、生成AIの進化、業務課題の顕在化、技術基盤の成熟が重なった結果、エージェンティックAIは次の業務自動化の形として注目されるようになっています。

エージェンティックAIシステムの主な特徴

エージェンティックAIシステムは、従来のAIと比べて業務への関与範囲が広く、単なる作業支援を超えた役割を担います。あらかじめ決められた処理を実行するのではなく、目的や状況を理解したうえで行動を選択できる点が大きな特徴です。ここでは、エージェンティックAIを成立させている代表的な特性について整理し、業務活用の観点から解説します。

目標ベースで行動を設計できる

エージェンティックAIの大きな特徴の一つが、目標を起点に行動を設計できる点です。従来のAIは、与えられた入力に対して決められた処理を返す仕組みが中心でした。一方でエージェンティックAIは、最終的に達成すべき目的を理解し、その目的に近づくために必要なタスクを自ら分解します。どの作業をどの順番で進めるか、どの情報やツールが必要かといった判断も、目標に照らしておこなわれます。

この仕組みにより、人が細かい指示を逐一出さなくても、業務全体を前に進められるようになります。たとえば、調査業務であれば、情報収集、整理、要約、報告といった一連の工程を目標達成のための行動として設計できます。業務単位ではなく成果単位でAIを活用できる点が、実運用における価値を高めています。

状況に応じて意思決定をおこなう

エージェンティックAIは、固定されたルールだけで動くのではなく、状況に応じて意思決定を更新できる点も特徴です。業務を進める中では、想定していた結果が得られなかったり、条件が途中で変わったりすることがあります。エージェンティックAIは、そうした変化を前提とし、現在の状態を評価したうえで次の行動を選択します。

この判断は、大規模言語モデルによる推論や、過去の行動履歴、取得済みのデータをもとにおこなわれます。処理結果が不十分であれば別の手段を試す、追加の情報収集をおこなうといった柔軟な対応が可能です。あらかじめ分岐をすべて定義しなくても運用できるため、業務の複雑さが増すほど効果を発揮します。状況対応力の高さが、実務での活用を後押ししている理由の一つです。

複数のツールやAPIを横断的に利用する

エージェンティックAIは、単体のAIモデルだけで完結せず、複数のツールやAPIを横断的に利用できる点が大きな特徴です。実際の業務では、情報取得、データ加工、システム操作などが複数のサービスに分かれているケースが一般的です。エージェンティックAIは、目的達成に必要な手段として外部ツールを選択し、それぞれを連携させながら処理を進めます。

例えば、社内データベースから情報を取得し、その内容を分析したうえで、別の業務システムに結果を反映するといった流れも自律的に実行できます。どのAPIを呼び出すか、どの順番で処理するかといった判断も、目標と状況をもとにおこなわれます。この柔軟な連携能力により、人が手動でおこなっていたシステム間の橋渡し作業を減らせます。業務全体を横断的に扱える点が、実用性を高めています。

タスクの進行を自己管理できる

エージェンティックAIは、タスクを実行するだけでなく、その進行状況を自己管理できる点も特徴です。複数工程からなる業務では、どこまで処理が進んでいるか、どの作業が未完了かを把握することが重要です。エージェンティックAIは、タスクの状態を内部で管理し、次に何をすべきかを判断します。

処理の途中でエラーが発生した場合や、想定した結果が得られなかった場合でも、状況を把握したうえで再実行や別手段への切り替えをおこなえます。人が逐一進捗を確認して指示を出す必要がなくなるため、運用負担を抑えやすくなります。また、ログや履歴を残すことで、後から処理内容を確認できる点も実運用では重要です。自己管理能力をもつことで、エージェンティックAIは継続的な業務処理に適した存在となっています。

人の介入を最小限に抑えられる

エージェンティックAIは、業務の途中で人が細かく指示を出さなくても処理を継続できる点が特徴です。従来のAI活用では、判断が必要な場面ごとに人が介入し、次の行動を指定する必要がありました。エージェンティックAIは、目標と現在の状況をもとに自ら次の行動を選択できるため、こうした介入を減らせます。

人は最終的な確認や重要な判断に集中し、定型的な判断や実行はAIに任せる運用が可能になります。これにより、作業の待ち時間や確認工数が減り、業務全体のスピード向上につながります。完全な自動化ではなく、必要なポイントだけ人が関与する設計を取り入れることで、安全性と効率の両立を図れます。人の負担を抑えつつ業務を前に進められる点が、導入効果として評価されています。

長期的な処理や複雑な業務に対応しやすい

エージェンティックAIは、複数の工程や条件分岐を含む業務にも対応しやすい設計になっています。単発の処理であれば従来のAIでも対応可能ですが、実際の業務では長時間にわたる処理や、途中で判断が変わるケースが少なくありません。エージェンティックAIは、タスクの状態や過去の行動を保持しながら処理を継続できるため、こうした業務にも適応できます。

長期的な業務では、進捗管理や途中経過の把握が重要になりますが、エージェンティックAIはこれらを内部で管理します。状況が変化した場合でも、最新の状態をもとに次の行動を選択できるため、業務が途中で止まりにくくなります。複雑さが増すほど効果を発揮しやすい点が特徴です。

役割分担によるマルチエージェント構成が可能

エージェンティックAIは、複数のエージェントに役割を分担させる構成を取れる点も特徴です。一つのAIにすべての処理を任せるのではなく、調査、判断、実行などの役割を分けて設計できます。それぞれのエージェントが担当領域に集中することで、処理の精度や効率が高まりやすくなります。

たとえば、情報収集を専門におこなうエージェントと、その結果をもとに判断するエージェントを分けることで、業務全体の流れを整理できます。役割分担によって処理の見通しが良くなり、設計や改善もしやすくなります。マルチエージェント構成は、業務規模が大きくなるほど効果を発揮し、拡張性の高い運用を支える仕組みとして注目されています。

エージェンティックAIの仕組み

エージェンティックAIは、単一の技術要素で成立しているわけではなく、複数の処理工程が連動することで自律的な行動を可能にしています。目標の受け取りから行動計画の作成、判断、実行、評価までが一連の流れとして設計されており、この循環構造が従来のAIとの違いを生み出しています。ここでは、エージェンティックAIがどんな仕組みで動いているのかを工程ごとに整理します。

目標入力（ゴール設定）

エージェンティックAIの仕組みは、最初に目標を受け取るところから始まります。この目標は、具体的な操作手順ではなく、達成したい成果や状態として与えられる点が特徴です。たとえば、業務レポートを作成する、顧客対応を完了させる、必要な情報を整理するといった形で設定されます。

目標が明確であるほど、その後の判断や行動の精度は高まります。エージェンティックAIは、このゴールを基準として、どの作業が必要か、どこまで達成すれば完了と判断できるかを考えます。人が逐一手順を指定する必要がなく、成果を軸に処理を進められる点が特徴です。業務目的とAIの行動を結びつける重要な工程として、目標入力は全体の品質を左右します。

プランニング（行動計画の生成）

目標が設定されると、エージェンティックAIはそれを達成するための行動計画を立てます。この段階では、目標を複数のタスクに分解し、実行順序や必要な手段を整理します。どの情報を集めるか、どのツールやAPIを利用するかといった判断も含まれます。

プランニングは一度きりではなく、途中結果や状況変化に応じて見直される点が特徴です。最初に立てた計画が最適でないと判断されれば、別の手順を選択します。あらかじめすべての分岐を設計する必要がなく、柔軟に計画を更新できるため、実務に近い環境でも対応しやすくなります。この行動計画の生成が、エージェンティックAIの自律性を支える重要な要素です。

推論・意思決定

エージェンティックAIにおける推論・意思決定の工程では、現在の状況や取得済みの情報をもとに、次に取るべき行動を判断します。この判断は、事前に決められたルールだけに依存するものではありません。大規模言語モデルによる推論を活用し、複数の選択肢の中から目標達成に近い行動を選びます。

途中で得られた結果が想定と異なる場合でも、その内容を踏まえて判断を更新できます。追加の情報収集をおこなう、別の手段を試すといった柔軟な対応が可能です。こうした判断能力により、複雑な業務や条件変化が多い環境でも処理を継続できます。人の判断を完全に代替するものではなく、判断の一部を担う仕組みとして設計されている点が特徴です。

アクション実行

意思決定が完了すると、エージェンティックAIは具体的なアクションを実行します。この工程では、外部のツールやAPIを呼び出し、実際の業務処理を進めます。データの取得や更新、ファイル操作、業務システムへの入力など、実行内容は業務内容によってさまざまです。

エージェンティックAIは、単に指示された処理をおこなうのではなく、計画と判断に基づいて必要な操作を選択します。実行結果は次の判断に利用されるため、行動と評価が連続した流れとしてつながります。実務で使えるAIとして成立するためには、このアクション実行の正確性と安定性が重要となります。

結果の評価とフィードバック

エージェンティックAIは、アクションを実行した後、その結果を評価し、次の行動に反映します。目標にどの程度近づいたか、期待した成果が得られたかを確認し、不十分であれば別の対応を検討します。この評価とフィードバックの工程が、試行錯誤を可能にしています。

評価結果は、行動計画の修正や追加の意思決定に利用されます。処理を一度で終わらせず、改善を重ねながら進められる点が特徴です。また、結果や判断の履歴を残すことで、後から振り返りや検証もおこなえます。この循環構造によって、エージェンティックAIは継続的な業務処理に適した仕組みとして機能します。

エージェンティックAIの代表的なツール

エージェンティックAIを実装・検証するためのツールは、近年急速に整備が進んでいます。これらのツールは、単にAIモデルを呼び出すための仕組みではなく、目標設定や行動計画、意思決定、ツール連携といった一連の流れを構築しやすくする点が特徴です。ここでは、エージェンティックAIの基盤として利用される代表的なツールを取り上げ、それぞれの特徴や活用の方向性を整理します。

	LangGraph	AutoGen	CrewAI
開発元	LangChain Inc.	Microsoft	João Moura
主な目的	複雑な処理フローや判断分岐を構造的に設計	複数エージェントの対話・協調	役割分担型のエージェントチーム構築
設計思想	グラフ構造による状態遷移と制御	エージェント同士の会話を中心に処理を進行	人の組織構造を模した分業モデル
強み	状態管理・ループ処理が明確で実運用向き	マルチエージェントの検証が容易	業務フローを直感的に設計しやすい
処理の可視性	高い（処理経路を把握しやすい）	中程度（対話ログ中心）	中程度（役割単位で把握）
複雑業務への適性	高い	中〜高	中
マルチエージェント対応	可能	得意	得意
拡張性	高い	高い	中〜高
導入難易度	やや高い	中	比較的低い
向いている用途	長期タスク、条件分岐が多い業務	概念検証、協調型AI設計	業務分担型の実運用設計
想定利用フェーズ	実運用・本番環境	PoC〜実装	PoC〜段階的導入

LangGraph

LangGraphは、LangChain Inc.開発のツールです。エージェンティックAIの処理をグラフ構造として設計できる点が特徴のフレームワークです。タスクの流れや判断の分岐をノードとエッジで表現できるため、複雑な業務プロセスを可視化しながら設計できます。これにより、どのタイミングで判断がおこなわれ、どの処理に進むのかを明確に管理しやすくなります。

特に、状態管理やループ処理を前提とした設計がしやすく、長期的なタスクや条件分岐の多い業務に向いています。処理がどこまで進んでいるかを把握しやすいため、デバッグや改善もおこないやすい点が魅力です。実運用を見据えたエージェンティックAIを構築したい場合に、設計の透明性を確保しやすいツールといえます。

AutoGen

AutoGenは、Microsoft開発のツールです。複数のAIエージェントを協調させる仕組みを比較的簡単に構築できるツールです。エージェント同士が対話しながらタスクを進める構成を取れるため、役割分担による処理設計がしやすい点が特徴です。調査役、判断役、実行役といった役割を分けることで、複雑な業務を整理しながら進められます。

また、エージェント間のやり取りを通じて、結果の妥当性を高める使い方も可能です。一つのAIにすべてを任せるのではなく、複数の視点で処理を進めたいケースに適しています。試行錯誤を前提とした構成を取りやすく、エージェンティックAIの概念検証から実装まで幅広く活用されています。

CrewAI

CrewAIは、João Mouraが開発したツールです。複数のエージェントをチームとして扱う考え方を取り入れたツールです。それぞれのエージェントに明確な役割や責任範囲を持たせ、協力しながら目標達成を目指します。この構成により、業務プロセスを人の組織構造に近い形で設計できます。

役割分担が明確なため、どのエージェントがどの判断や処理を担当しているかを把握しやすくなります。業務フローを段階的にAIへ移行したい場合や、将来的な拡張を見据えた設計にも向いています。実務に近い形でエージェンティックAIを構築したい場合に、現場イメージと結びつけやすい点が魅力です。

エージェンティックAIの活用事例5選

エージェンティックAIは、概念や研究段階にとどまらず、実務の中で具体的な成果を生み始めています。特に、複数の工程や判断が連続する業務において、人の作業負担を減らしながら処理全体を前に進められる点が評価されています。ここでは、企業での導入イメージが描きやすい代表的な活用事例を取り上げ、どのような業務で効果を発揮しているのかを整理します。

Sakana AIの『The AI Scientist』：AIによる研究プロセス自動化と論文作成

Sakana AIが開発した『The AI Scientist』は、研究アイデアの立案から論文執筆までをAIが自律的に完結させるエージェンティックAIの代表例です。このシステムでは、過去の学術文献を参照しながら研究テーマを設定し、仮説を立て、その検証に必要なコードを生成・実行します。得られた結果を分析したうえで論文としてまとめ、内容の改善までを一連の流れとしておこなう点が特徴です。

特に注目されたのが『The AI Scientist V2』で、AIが完全に生成した論文が国際学会のワークショップにおいて査読を通過した事例です。1本あたり約15ドル程度の計算コストで、専門家から興味深いと評価される内容を生み出せた点は、研究プロセスにおける自律性の高さを示しています。一方で、引用ミスや仮説検証の弱さなど課題も指摘されており、人による最終確認の重要性は残ります。それでも、研究という高度で複雑な業務全体をAIが回せる可能性を示した事例として、大きな意味を持っています。

参考：https://sakana.ai/ai-scientist-jp/

ヤマハ発動機株式会社の『CELL HANDLER(TM) 2』

ヤマハ発動機株式会社が開発した『CELL HANDLER(TM) 2』は、新薬開発や再生医療研究を支援するためのエージェンティックAI活用事例です。細胞選別や高精度イメージングといった研究工程をAIで自動化し、研究効率と精度の両立を実現しています。AIによる細胞の自動検出・収集機能により、人手に頼っていた作業を大幅に削減できる点が特徴です。

さらに、吸引後の細胞周囲画像を自動でつなぎ合わせるタイリング画像生成機能により、細胞操作の履歴を可視化し、トレーサビリティを向上させています。動画撮影や観察機能の拡充によって、細胞の動態や形態を詳細に解析できる点も強みです。多数の細胞を連続的かつ自律的に処理することで、研究時間の短縮だけでなく、再現性や品質の向上にも寄与しています。個別作業の自動化にとどまらず、研究プロセス全体を支援する設計は、エージェンティックAIの実用的な活用例といえます。

参考：https://global.yamaha-motor.com/jp/news/2024/1114/ch2.html

AiRato株式会社の事例

AiRato株式会社は、東北大学と連携し、頭頚部がんの放射線治療を支援する自動輪郭抽出技術を開発しています。この取り組みでは、CT、MR、PETといった複数の医用画像をAIで解析し、治療計画に必要な腫瘍領域を高精度に抽出します。異なる特性をもつ画像情報を統合するマルチモーダル解析を前提としている点が特徴です。

本事例がエージェンティックAI的である理由は、単なる画像認識にとどまらず、診療支援という目的を起点に一連の判断プロセスを自動化している点にあります。画像選択、解析手法の適用、結果の統合という複数工程をAIが連携しながら進めることで、医師の作業負担を軽減しつつ精度向上を実現します。研究段階では東北大学の臨床データと知見が活用されており、将来的な治療計画支援ソフトウェアとしての社会実装が期待されています。

参考：https://airato.jp/pre_seriesa/

京都大学らの『RD-Finder』

京都大学大学院医学研究科とRADDAR-J for Society、IBMが開発した『RD-Finder』は、難病の早期発見と研究支援を目的としたエージェンティックAI活用事例です。患者の症状情報を入力することで、遺伝性疾患統合データベースを参照し、関連性の高い難病候補を抽出します。一般向けには分かりやすい情報提供をおこない、専門家向けには検索条件を拡張したRD-Finder Proが用意されています。

この仕組みでは、症状入力、データ検索、候補抽出、情報提示という一連の流れを目的に沿って自動制御しています。単なる検索ツールではなく、利用者の立場に応じた判断や情報整理を含む点が特徴です。最新の大規模言語モデル技術も視野に入れられており、診療支援や創薬研究への応用が期待されています。難病という複雑な領域において、判断プロセス全体を支援する設計は、エージェンティックAIの実用性を示しています。

参考：https://jp.newsroom.ibm.com/2024-02-20-Kyoto-University-AI-based-Rare-Disease-Finder-Applications

カーブジェン株式会社の事例

カーブジェン株式会社のBGMソリューションは、微生物研究における観測と解析を高度化するエージェンティックAIの事例です。薄膜トランジスタセンサーとAI画像解析を組み合わせることで、寒天培地上の微生物増殖を高解像度で5分ごとに計測します。光透過強度の微細な変化を捉えることで、従来の目視や単純なコロニー径測定では把握できなかった増殖挙動を定量化します。

本事例では、計測、解析、データ蓄積という複数工程が連続的かつ自律的に進みます。研究者は結果を後追いで確認でき、リアルタイムな判断や次の実験設計に活用できます。欧米の研究機関との共同研究も進められており、創薬や診断開発の基礎研究における新たな解析スタンダードを提示しています。単一作業の効率化ではなく、研究プロセス全体を支える点がエージェンティックAIらしい活用といえます。

参考：https://carbgem.com/solution/

エージェンティックAIの課題と今後の展望

エージェンティックAIは業務自動化の可能性を大きく広げる一方で、実運用に向けて解決すべき課題も残されています。判断を自律的におこなう特性上、役割分担や管理のあり方を整理しなければ、業務リスクが高まる恐れがあります。今後は技術の進化だけでなく、使い方や設計思想の成熟が重要になります。ここでは、エージェンティックAIが直面している課題と、今後どのような方向に発展していくのかを展望します。

人とAIの役割分担が明確化する

今後のエージェンティックAI活用では、人とAIの役割分担がより明確になると考えられます。すべての判断や実行をAIに任せる運用は現実的ではなく、業務の性質に応じた切り分けが求められます。エージェンティックAIは、情報整理や選択肢の提示、定型的な判断と実行を担い、人は最終判断や例外対応に集中する形が現実的です。

この分担が整理されることで、AIの誤判断による影響を抑えつつ、業務効率を高められます。人がどこまで関与するかを事前に定義する設計が重要となり、確認フローや引き継ぎ条件の整備も欠かせません。役割分担が曖昧なまま導入すると、運用負荷がかえって増える可能性があります。今後は、AIを業務の一部として位置づける考え方が一般化し、適切な分業が進んでいくと見込まれます。

業務特化型エージェントの普及

エージェンティックAIは、汎用的な形から業務特化型へと進化していくと考えられます。現時点では汎用的なフレームワークを使った検証が中心ですが、実運用では特定の業務や業界に最適化されたエージェントの方が効果を発揮しやすくなります。業務内容が明確であるほど、判断精度や行動の安定性を高めやすくなります。

業務特化型エージェントは、必要なデータやツール、判断基準があらかじめ整理されているため、導入後の調整コストを抑えられます。汎用AIを一から設計するよりも、実務に近い形で活用できる点が魅力です。今後は、バックオフィスやサポート業務など、用途が明確な領域から普及が進み、段階的に適用範囲が広がっていくと見られます。

ガバナンスや安全設計の標準化

エージェンティックAIの実運用が進むにつれ、ガバナンスや安全設計の重要性はさらに高まります。自律的に判断し行動する特性をもつため、行動範囲や権限を明確に制限しなければ、想定外の操作や情報アクセスが発生する可能性があります。今後は、権限管理やログ記録、監査機能を前提とした設計が一般化すると考えられます。

また、どのような判断をAIがおこなったのかを後から確認できる仕組みも重要です。説明性や追跡性を確保することで、トラブル発生時の対応や改善がしやすくなります。個別企業ごとの対応ではなく、一定の指針や設計パターンが整備されることで、エージェンティックAIを安全に導入しやすい環境が整っていくと見込まれます。