【ITニュース解説】Mengenal Agentic AI: Generasi Baru Kecerdasan Buatan yang Lebih Mandiri

Agentic AIは、最近注目を集めている新しい世代の人工知能であり、従来のAIと比較して、より自律的で複雑なタスクをこなせる能力を持つ。これまでのAI、例えばChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーの質問に対して的確な答えを生成したり、文章を作成したりすることに優れていた。しかし、それらのAIは基本的に一度の指示に対して一度の応答を返す「受動的」な存在だった。ユーザーが具体的な手順を細かく指示しなければ、複数のステップを要する複雑なタスクを自力で遂行することは難しかった。

Agentic AIは、このような従来のAIの限界を超えることを目指している。Agentic AIの「エージェント」という言葉は、「代理人」や「行動主体」を意味する。つまり、Agentic AIは、人間から一度目標を与えられると、その目標を達成するために自ら計画を立て、実行し、途中で発生する問題に対処しながら、最終的な結果を出すまでの一連のプロセスを自律的に進行させる能力を持つ。これはまるで、あなたが信頼できるアシスタントに「このプロジェクトを成功させてくれ」とだけ指示し、あとはそのアシスタントが自分で必要な情報収集から計画立案、実行、進捗報告までを行うようなものだと考えると理解しやすいだろう。

この自律的な行動を可能にするために、Agentic AIはいくつかの重要な要素を組み合わせている。その中心にあるのが、やはり大規模言語モデル（LLM）だ。LLMはエージェントの「脳」として機能し、推論、思考、言語理解、生成といった基本的な能力を提供する。しかし、LLM単体では自律的な行動は難しい。そこで、エージェントには以下の機能が追加される。

一つ目は「計画立案（Planning）」の能力だ。これは、与えられた目標を達成するために、どのようなステップを踏むべきかを分解し、論理的な順序でタスクリストを作成する能力を指す。例えば、「旅行計画を立てる」という目標が与えられた場合、エージェントは「目的地を選ぶ」「交通手段を調べる」「宿泊先を予約する」「観光スポットを調べる」といった具体的なサブタスクに分解し、それぞれの優先順位や依存関係を考慮して実行計画を立てる。

二つ目は「ツール利用（Tool Usage）」の能力だ。計画したタスクを実行するためには、Web検索、データベースへのアクセス、APIの呼び出し、コードの実行、ファイル操作など、さまざまな外部ツールやサービスを活用する必要がある。従来のLLMは、知識は豊富でも、実際に「行動」を起こすための手足を持っていなかった。Agentic AIは、これらのツールを適切に選択し、使用することで、現実世界に働きかけ、情報を取得したり、具体的な操作を実行したりできる。例えば、旅行計画の例では、Web検索ツールで航空券の情報を取得したり、ホテル予約サイトのAPIを呼び出して宿泊先を予約したりする。

三つ目は「記憶（Memory）」の能力だ。エージェントは、過去の行動履歴、学習した知識、対話の内容などを記憶し、それを現在の意思決定や将来の計画に役立てる。これは短期記憶と長期記憶に分けられる。短期記憶は、現在のタスクにおける一時的な情報や会話の流れを保持するもので、まるで人間が直前の会話内容を覚えているようなものだ。長期記憶は、より永続的な知識や経験を蓄積するもので、過去の成功体験や失敗から学び、より賢く振る舞うことを可能にする。

四つ目は「振り返り・学習（Reflection/Learning）」の能力だ。エージェントは、自分の行動やその結果を評価し、目標達成にどれだけ貢献したか、どのような課題があったかを分析する。もし計画通りに進まなかったり、期待通りの結果が得られなかったりした場合は、その原因を特定し、次の行動計画を修正したり、自身の戦略を改善したりする。この自己修正のプロセスによって、エージェントは経験を通じて学び、時間とともに性能を向上させていく。まるで人間がPDCAサイクル（計画→実行→評価→改善）を回して成長するのに似ている。

これらの要素が組み合わさることで、Agentic AIは単なる情報提供マシンではなく、特定の目的のために自律的に行動する「デジタルワーカー」へと進化する。例えば、システム開発の現場では、プログラマーが「この機能を持つWebアプリケーションを作成してほしい」と指示するだけで、Agentic AIが要件定義からコード生成、テスト、デプロイまでの一連の作業を自動で進める日が来るかもしれない。データサイエンスの分野では、特定のデータセットから有益な洞察を得るために、エージェントが自らデータを収集、クリーニング、分析し、レポートを作成するといった活用が考えられる。

Agentic AIの登場は、AIの応用範囲を大きく広げ、さまざまな業界に革新をもたらす可能性を秘めている。特に、反復的な作業、複数のステップを伴う複雑なプロセス、リアルタイムの意思決定が求められるタスクにおいて、人間の負担を大幅に軽減し、効率性を向上させるだろう。しかし、その一方で、Agentic AIが自律的に行動することによる課題も存在する。例えば、予期せぬ結果を引き起こすリスク、誤った情報を基に行動してしまう可能性、倫理的な問題、そしてAIの行動をどこまで人間が制御できるかといった安全性に関する懸念だ。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、Agentic AIの理解はこれからのIT業界で非常に重要となる。従来のシステム開発では、人間がすべてのビジネスロジックや処理手順を詳細に設計し、実装してきた。しかし、Agentic AIが普及すれば、システムの一部、あるいは全体が、自律的に機能するエージェントによって構成されるようになるかもしれない。その時、システムエンジニアは、エージェントが適切に機能するための目標設定、利用可能なツールの設計、エージェント間の連携方法、そしてエージェントの行動を監視し、制御するためのシステムの設計といった、より抽象的で高レベルな設計能力が求められるようになるだろう。

Agentic AIはまだ発展途上の技術だが、その可能性は計り知れない。これからの技術進化の動向を注視し、この新しいパラダイムを理解し、活用できるスキルを身につけることが、未来のシステムエンジニアにとって不可欠となるはずだ。自律的に思考し、行動するAIの登場は、私たち人間の働き方や社会のあり方を根本から変える可能性を秘めていると言える。