エージェント AI と 生成 AI: 主な違いと自律性

エージェント AI と GenAI の技術は関連していますが、自律性のレベルと目的には根本的な違いがあります。 コンテンツ生成モデルは基本的に事後対応型です。特定のユーザーからのプロンプトを待って、単一の推論ループを実行し、ユーザーが行動を起こせるように特定の出力を生成します。 一方、エージェントベースの AI は事前予測型かつ目標志向です。 ユーザーから包括的な目標を与えられると、自律的に行動して環境に適応します。 通常は、推論ループを繰り返し実行して計画の作成、外部ツールの利用、意思決定を行い、包括的なタスクが完了するまで複数ステップのワークフローを自律的に実行します。人間にエスカレーションするのは、判断が定義された権限の範囲を超える場合のみです。

各組織は、大規模言語モデルを基盤とする会話型 Bot やコンテンツ生成ツールに多額の投資を行ってきました。 メールの下書き作成やコードの生成は役に立ちますが、これらの出力を受けて次のアクションを実行するには、依然として人または自動化されたプロセスが必要です。 AI エージェントはまさにそれを、推論、記憶、ツールの利用、実行を組み合わせて実現します。 本ガイドでは、各テクノロジーの仕組み、それぞれの価値が発揮される場面、相互の補完関係、組織が責任を持ってこれらを大規模に導入する方法について説明します。

重要なポイント

• 自律性レベル: GenAI はプロンプトに応じてコンテンツを作成します。一方、AI エージェントは特定の目標を達成するために、複数ステップのワークフローを自律的に計画して実行します。
• 運用価値: GenAI がナレッジ ワーカーの生産性を高める一方、エージェント システムはエンドツーエンドのプロセス自動化と自律的な意思決定を実現します。
• 相乗効果: 最も効果的なエンタープライズ アーキテクチャは両者を組み合わせて、エージェント実行フレームワーク内で推論とコンテンツ作成に生成モデルを活用します。
• ガバナンス: エージェント ワークフローへの移行には、運用リスクを管理するために、人間参加型の承認やロールベースの権限設定など、厳格な AgentOps 管理が必要です。

生成 AI の定義: 反応型のクリエイター

GenAI は、特定のユーザーからのプロンプトに基づいて、テキスト、画像、コードといった新しいコンテンツを生成する反応型システムです。 人工知能の一分野として、深層学習の進歩と、機械学習 (ML) のより広範な分野をもとに構築されました。

本質的に、このテクノロジーは反応型です。 ユーザーがプロンプトを入力すると、モデルは推論処理を実行して出力を生成した後、次の指示を待ちます。 どれほど高度なシステムであっても、次のステップの決定は人間に委ねられています。

最新の GenAI アプリケーションの大半は、基盤モデル、特に大規模言語モデル (LLM) に依存しています。 これらのモデルは、膨大なデータセットから統計的パターンを学習し、単語、トークン、またはその他の出力形式の可能性の高い系列を予測することで応答を生成します。

この設計により、生成 AI は以下の用途で非常に有用なものとなっています。

• レポートやメールの作成
• 長文の要約
• ソフトウェア コードの生成
• マーケティング コンテンツの制作
• テキストの翻訳
• 質問への回答

しかし、生成 AI には本質的に主体性が欠けています。 システムを自律的に監視したり、どのタスクに対応が必要かを判断したり、企業内の各種アプリケーションにまたがってアクションを実行したりすることはありません。 モデルの主な役割は、業務上の目標を達成することではなく、情報を生成することです。

この区別は重要です。 生成 AI は、コンテンツ作成やナレッジ ワークを加速することで生産性を向上させますが、生成された成果を測定可能なビジネス成果へと結び付けるには、依然として人間による指示または外部の自動化フレームワークが必要です。

コンテンツ生成や要約からコーディングに至るまで、生成 AI が日々の業務をどのように変革しているか、また自動化と組み合わせることで、ビジネスに拡張性のある「好循環」をどのように生み出すかをご覧ください。

エージェント AI の定義: 主体的な実行者

AI エージェントは、推論、記憶、ツールの使用を組み合わせ、複数ステップから成るワークフローを自律的に実行する、目標志向型の主体的なシステムです。 エージェント アーキテクチャは、この実行を通じて目標を達成する、目標志向型のアプローチです。

個々のプロンプトに応答する GenAI とは異なり、これらのシステムは主体性を持って動作します。 ユーザーが目標を提示すると、エージェント システムは利用可能な情報を評価して必要なアクションを判断し、承認済みのツールを活用して、推論サイクルを繰り返しながら目標の達成に向けて処理を進めます。

指示やコンテキストを理解するために、多くのエージェント システムでは自然言語処理 (NLP) の技術が活用されています。 したがって、ユーザーは柔軟性のないプログラミング ロジックではなく、自然言語を使ってビジネス目標を伝えることができます。

一般的なエージェント ワークフロー アーキテクチャは、「認識・計画・実行」パターンに従います。

1. 利用可能な情報を確認する
2. 目的を分析する
3. 計画を作成する
4. 承認済みのツールまたはシステムを使用する
5. 成果を評価する
6. 必要に応じてアクションを調整する

このプロセスにより、人間が継続的にプロンプトを入力する必要性が軽減されます。 エージェントはすべてのステップで指示を求めるのではなく、進捗を評価し、定義されたガバナンスの範囲内で適切な次のアクションを判断します。

エンタープライズグレードの実装には、高度な推論能力が求められることがよくあります。 オートメーション・エニウェアのプロセス推論エンジンなどのソリューションは、エージェント AI が複雑な業務シナリオを分析し、コンテキストを評価して、企業全体のワークフローにおける意思決定を支援できることを実証しています。

自動化された動作が強調されることもありますが、企業での導入を成功させるには、エージェントの自主性と、ガバナンス、監視、および定義済みの運用管理のバランスが重要です。 その結果、ビジネス上のポリシーおよびコンプライアンス要件との整合性を保ちながら、複雑なタスクを実行できるシステムが実現します。

オートメーション・エニウェアの AI および開発最高責任者であるアディ・クルギャンティが、本番環境における 35 億回の AI エージェント実行から得た教訓を共有します。例えば、真のエージェント AI の進歩と誇大宣伝を見分けるうえで、プロセス推論エンジンとコンテキスト グラフが果たす役割などについて語っています。

主な違い: エージェント AI と生成 AI

エージェント AI と生成 AI の根本的な違いは、自律性です。 生成 AI がプロンプトに応じてコンテンツを生成するのに対し、エージェント モデルはアクションを実行して目標の達成を目指します。 一方は主に事後対応型で、もう一方は計画と行動重視のワークフローを通じて機能します。

企業の IT リーダーにとって、この違いを理解することは、より広範な自動化戦略の中で各テクノロジーの位置づけを判断するうえで役立ちます。

運用の複雑さとリスクの比較

タスクの複雑さも、もう一つの大きな違いです。 特定の出力を生成することが目的である場合、生成 AI は非常に優れた性能を発揮します。 例えば、ポリシーの草案作成や契約書の要約には高度な言語能力が求められますが、運用上の調整は比較的少なくて済みます。

エージェント AI は、複数の意思決定や変化する条件、企業システムとの連携を伴う状況に対応します。 エージェントは複数のソースから情報を収集し、結果を比較したうえで、ビジネス ルールに従って適切なアクションを選択できます。

リスク プロファイルも異なります。 生成 AI は、ハルシネーション、不正確さ、偏った出力など、主に情報に関するリスクをもたらします。 エージェント AI は、稼働中のシステム、ワークフロー、顧客、または業務データに影響を及ぼす可能性のあるアクションを実行するため、運用上のリスクをもたらします。

したがって、自律的な実行については、企業運営の観点から検討すべきです。 目的は無制限の自律性ではありません。 企業が求めているのは、ガバナンス、可観測性、承認のしきい値、セキュリティ制御に裏付けられた管理された実行です。

企業のリーダーがエージェント AI と生成 AI を比較検討する際、両者のギャップを埋めるためにオートメーション・エニウェアのようなプラットフォームが注目されることがよくあります。 オートメーション・エニウェアは、生成 AI とエージェントによる推論および実行を統合し、企業がコンテンツの作成から、ガバナンスが適用されたワークフロー内での複数ステップのタスク完了へと移行できるよう支援します。

AI 投資が成熟したところで、エージェント AI と生成 AI を比較すると、それぞれが異なる課題を解決することが明らかになります。 生成 AI はナレッジの作成を促進します。 AI エージェントは、ナレッジをビジネス アクションへと転換するのに役立ちます。

生成システムとエージェント システムの相乗効果

生成システムとエージェント システムは、GenAI のコンテンツ生成能力と、AI エージェントの計画、記憶、タスク実行のフレームワークを組み合わせることで連携します。 この 2 つのテクノロジーは、どちらか一方を選ばなければならないと誤解されることがよくありますが、実際には高い補完性があります。

マッキンゼーによると、生成 AI は年間で最大 4.4 兆ドルの企業価値を生み出す可能性を秘めています。 最先端のアーキテクチャでは、推論とコンテンツ生成にこれらのモデルが活用されます。エージェントが計画、記憶、ツールの利用、目標管理を担いますが、言語ベースの出力が必要な場合にのみモデルが利用されます。

顧客オンボーディング ワークフローについて考えてみましょう。 エージェントはオンボーディングの目標を受け取り、承認済みの業務システムから顧客情報を収集します。 その過程で、以下の目的のために生成モデルを呼び出す場合があります。

• ウェルカム メールの下書きを作成する
• アカウント情報を要約する
• 製品ドキュメントについて説明する
• 顧客向け連絡文を作成する

その後、エージェントはビジネス要件に基づいて後続のワークフロー ステップを引き続き実行します。

自動化の取り組みでは、組織がコンテンツ生成機能をより大規模な自動化シナリオに組み込めるようにする、生成 AI プロセス モデルなどの専門 AI アセットへの依存が高まっています。

もう一つの重要な技術は、言語モデルを外部のナレッジ ソースに接続し、応答を生成する前に関連情報を取得できるようにする検索拡張生成 (RAG) です。 このアプローチは、静的なトレーニング データと動的なエンタープライズ ナレッジとのギャップを埋めます。

エージェントとオーケストレーションを混同しないことが重要です。 オーケストレーションは、エージェント、自動化技術、情報源、人間の関係者を調整します。 エージェントは、その広範な運用フレームワーク内で、推論能力とタスク実行能力を発揮します。

その結果、企業は両方のアプローチの強みを活かせます。 生成 AI が高品質なコンテンツを生成する一方、エージェント AI は構造化された意思決定と制御された実行を通じて業務の進行を後押しします。

実際の事例: エージェント AI ベンダーおよびツールの評価

エージェント AI のベンダーやツールを評価するための実際の事例からは、GenAI がコンテンツの統合に優れている一方、エージェント システムは動的な企業タスクの実行で優位に立っていることがわかります。 最も効果的な AI 戦略は、求められるビジネス成果によって異なります。

生成 AI の事例

生成 AI は、情報の作成、変換、または合成が主な目的である場合に最適です。

• マーケティング チームは生成 AI を活用して、キャンペーン コンテンツの下書き作成、製品説明の作成、ソーシャル メディア投稿の生成、さまざまな対象者に合わせたメッセージの調整を行っています。 白紙の状態から始めるのではなく、最初の草案を基に、必要に応じてそれを推敲していきます。
• 法務部門やコンプライアンス部門では、生成 AI を活用して長文の契約書を要約し、重要条項を特定したり、複雑な規制関連文書を理解しやすくまとめたりしています。 生成された解釈には、抜けや不正確な内容が含まれる可能性があるため、人間のレビューは依然として不可欠です。
• ソフトウェア開発チームは、定型コードの生成、レガシー アプリケーションの説明、API の文書化、日常的なプログラミング タスクの迅速化に生成 AI を活用しています。 開発者は引き続き、機能、セキュリティ要件、アーキテクチャ上の決定を検証します。
• カスタマーサービス部門は生成 AI を活用して、回答案、ナレッジベースの要約、サポート ドキュメントを作成しています。 サービス担当者は、顧客に連絡する前に、これらの推奨事項を評価します。
• 研究チームや運用チームも、レポートの自動生成、会議の要約、データに基づく解説の作成によってメリットを得ています。

これらすべてのシナリオで、システムがコンテンツを生成し、人間が確認、承認、修正して、その後の対応を決定するという一貫したパターンが見られます。 このテクノロジーはナレッジ ワークの生産性を向上させますが、ビジネス プロセスを自律的に実行するものではありません。

エージェント AI の事例

エージェント AI は、複数のシステムにまたがる動的な実行、意思決定支援、適応を必要とする組織にとって価値のあるものです。

• サプライ チェーンの自動化では、エージェントを活用して在庫状況の監視、混乱状況の分析、承認済みデータ ソースからの情報収集、利用可能な選択肢の評価、協調した対応の支援を行います。 主要な承認やポリシーに関する意思決定については、引き続き人間の関係者が責任を負います。
• サイバーセキュリティ運用では、エージェントを活用したアラート分析、複数ツールからの情報の関連付け、インシデントの優先順位付け、エビデンス収集を行い、組織のガバナンス ポリシーに従って承認済みの修復ワークフローをトリガーします。
• カスタマーサービスでは、エージェント AI を活用して問題の分類、アカウント情報の収集、ルーティング パスの決定、各種業務システム間での解決対応の調整を行います。

その他の事例には、調達支援、保険金請求処理、オンボーディングの調整、コンプライアンス調査、例外処理などがあります。 エージェント AI の事例の特徴はコンテンツ生成ではありません。 状況を評価してコンテキストに基づいた意思決定を行い、ツールを利用し、確立された業務管理の範囲内で業務目標に向けて処理を進められることです。

ただし、すべてのワークフローにエージェントが必要なわけではありません。 決定論的オートメーションは処理速度が速く、予測可能で、運用コストも低く抑えられるため、量の多い安定したルールベースの業務には引き続き適した手段です。 エージェント AI は、インターフェースの変更や例外の続発、あるいは固定されたルールセットでは想定できない選択肢を比較検討して意思決定する必要があるなど、状況の予測が難しい場合にこれを補完します。

ガバナンス、安全性、リスク管理

エンタープライズ AI のガバナンス、安全性、リスク管理には、GenAI に伴う情報リスクの軽減と、自律型 AI エージェントによって生じる運用リスクの管理が求められます。 エンタープライズ AI の導入には、ガバナンスに関する重要な責任が伴います。

生成 AI に関する最大の懸念事項は、情報リスクです。 モデルは、ハルシネーション、事実誤認、偏った出力、または根拠のない結論を生み出す可能性があります。 そのため、検証プロセス、承認済みのナレッジ ソース、および人間によるレビュー手順が必要です。

エージェント AI の場合は、最大の懸念事項が運用リスクに変わります。 エージェントは業務システムと連携できるため、ガバナンスが不十分なアクションは、トランザクション、記録、顧客、またはコンプライアンス上の義務に影響を及ぼす可能性があります。 場合によっては、AI エージェントが稼働中のシステム上で不正なアクションを行うこともあります。

AgentOps および企業管理の確立

ここで、AgentOps が極めて重要になります。 AgentOps には、本番環境で AI エージェントを監督するために用いられる運用方法、監視制御、ガバナンス フレームワーク、ライフサイクル管理プロセスが含まれます。

企業の信頼とコンプライアンスを維持するうえで、特に重要な制御がいくつかあります。

• 機密性の高いアクションに関する人間参加型の承認処理のしきい値
• 監査可能性を確保するための詳細な来歴記録
• ロールベースの権限と厳格なツール アクセス制御
• 継続的な監視と可観測性
• ポリシーの適用メカニズム
• 例外管理ワークフロー

ガバナンスの成否をモデルの品質のみに委ねるべきではありません。 高度な能力を備えたモデルであっても、企業システムと連携する際には、ガードレール、監視、運用制御が必要です。 エージェントの動作に対する責任者、パフォーマンスの監視担当者、変更の承認者、例外の確認担当者を明確に定めた責任体制も確立する必要があります。

目指すべきは、実用に耐えるだけの信頼を得ることです。 企業のリーダーは、意思決定の方法、利用されているツール、実行されたアクション、人間による介入を要する場面を可視化する必要があります。 強固なガバナンスにより、AI は実験的な機能から、企業運営を支える信頼性の高い構成要素へと変わります。

オートメーション・エニウェアを活用したエージェント型企業への移行

オートメーション・エニウェアを活用してエージェント型企業に移行するには、基本的なチャットボットを脱却して、複雑な目標指向のワークフローを実行する自律型エージェントを導入する必要があります。 多くの組織は、会話型 AI やコンテンツ生成ツールから AI の導入を始めます。 その次の段階は、生成されたインサイトを、制御された実行を通じて業務成果へと転換することです。

エージェント AI と生成 AI の違いを理解することは企業にとって極めて重要です。オートメーション・エニウェアは両方を活用するために必要な統合アーキテクチャを提供しています。 企業はオートメーション・エニウェアのエージェント プロセス オートメーション システムを活用することで、エンタープライズ ガバナンスを厳格に遵守しながら、推論に生成モデルを活用する AI エージェントを安全に導入できます。

オートメーション・エニウェアのエージェント プロセス オートメーション システムは、AI を活用した推論と、企業向け自動化機能、ガバナンス制御、運用の可視性を組み合わせることで、そのギャップを埋めるよう設計されています。 このプラットフォームは、AI を単独の技術として扱うのではなく、エージェント、自動化技術、ビジネス アプリケーション、データ ソース、および人間が連携してビジネス成果の達成を目指す環境をサポートします。

自律型エージェントの開発および導入を目指す組織は、AI Agent Studio を使用して、エンタープライズ ガバナンス要件を維持しながら、エージェントの機能を作成、テスト、管理できます。 プロセス推論エンジンと組み合わせることで、推論、人間参加型の監視、ならびに自動化、API、文書、その他のエージェントにまたがるオーケストレーションを必要とする複雑な意思決定シナリオに対応できます。 重要なのは、これらの機能が、エンタープライズ導入向けにオートメーション・エニウェアが設計したガバナンス制御、監査可能性メカニズム、およびセキュリティ フレームワークと連携して機能することです。

実務における価値提案は明快です。生成 AI は情報の作成を支援し、エージェント AI は業務の進行を支援します。 企業には、制御された自動化環境内で両方の機能を稼働させることが求められます。 AI 導入の次の段階を検討するリーダーは、これらのテクノロジーをどのように導入すれば、測定可能なビジネス成果、業務の透明性、大規模なガバナンスを実現できるのかに焦点を当てるべきです。

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よくある質問

エージェント AI と生成 AI とはどのようなものですか?

生成 AI は、プロンプトに応じてコンテンツを生成した後、動作を停止します。 一方、エージェント AI は、計画立案、ツールの使用、推論、複数ステップのワークフロー実行を通じて目標達成を目指し、ガバナンス制御の範囲内で動作しながら、人間による継続的な指示の必要性を低減させます。

エージェント AI と生成 AI の主な違いは何ですか?

主な違いは自律性です。 生成 AI はタスクごとにプロンプトを必要としますが、エージェント AI はアクションを計画し、承認済みのツールにアクセスして、コンテキストを維持しながら、定義された目標に向けて複数ステップのワークフローを実行します。

エージェント AI は生成 AI と比べて、どのように意思決定を改善しますか?

エージェント AI はリアルタイムの状況を評価し、複数のソースから情報を収集して、計画を動的に調整したうえで、承認されたアクションを実行します。 生成 AI は情報や推奨事項を提供し、意思決定と実行は人間または外部システムに委ねます。

ChatGPT は生成 AI とエージェント AI のどちらに分類されますか? その理由も教えてください。

ChatGPT は、プロンプトに応答してテキストを出力するため、主に生成 AI に分類されます。 ツール、ブラウジング、または実行フレームワークと連携させると、限定的にエージェントの動作を示すことがありますが、その基盤はやはり生成型です。

エージェント AI と生成 AI の違いについて、実例を挙げて説明してもらえますか?

生成 AI は、該当する指示を受けた場合に、顧客へのフォローアップ メールの草案を作成します。 一方、エージェント AI は停滞している営業案件を特定し、関連するコンテキストを収集して、営業担当者が承認および送信できるフォローアップ メールを案件に合わせて作成した後、その営業案件の記録を自動的に更新します。

自律性の観点から、エージェント AI は生成 AI とどう異なりますか?

生成 AI は、コンテンツを生成すると動作を停止するため、自律性はあまりありません。 エージェント AI は目標を理解して進捗を監視し、目標が達成されるまで、構造化された「認識・計画・実行」サイクルを通じて継続的にアクションを評価します。

自律型エージェント AI と生成 AI モデルの主な違いは何ですか?

エージェント システムは記憶を保持して目標達成への進捗状況を追跡し、外部ツールを活用して、反復的な実行ループを通じて自己修正します。 生成 AI モデルは、トレーニング時に学習したパターンに基づいてコンテンツを予測および生成することに重点を置いています。