【ITニュース解説】【2025年版】雑なpromptでも動く？AI Agent徹底比較！GPT-5 vs Claude Sonnet4.5 vs ローカルLLM

AI技術が急速に進展する現代において、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、その最先端の動向を理解することは非常に重要である。今回紹介する記事では、AIの自動化能力を大きく向上させる「AI Agent」という技術に焦点を当て、主要な大規模言語モデル（LLM）を基盤としたAgentたちが、どれほど実用的に使えるのかを比較検証した結果を解説する。

まず、AI Agentとは何かから説明しよう。通常、私たちはAIチャットサービスに質問を入力し、その回答を得る。これは一問一答の形式であり、AIは与えられた情報を基に一度の応答でタスクを完了させる。しかし、AI Agentは単なる質問応答に留まらない。Agentは、目標を与えられると、その目標達成のために必要な複数のステップを自ら計画し、実行し、必要に応じてツール（例えば、Web検索ツールやコード実行環境など）を使いこなし、結果を評価して次の行動を決定するといった一連の複雑なプロセスを自動で進めることができる。まるで優秀なアシスタントのように、自律的に作業を進めてくれるのだ。システム開発の現場では、コードの生成からテスト、デバッグ、さらには要件定義の補助など、多岐にわたる場面での活用が期待されている。

今回の検証では、具体的なタスクとして、Pythonスクリプトの作成、CSVデータの処理、Webスクレイピングといった、システムエンジニアが日常的に直面するような課題をAI Agentに与えた。そして重要なのが、「雑なプロンプト」での評価である。プロンプトとはAIに対する指示文のことだが、常に完璧で明確な指示を出せるわけではないのが現実だ。曖昧な指示や情報不足のプロンプトに対しても、AI Agentがどれだけ正確に意図を汲み取り、タスクを遂行できるか、つまり「快適に使えるか」が実用性を見極める鍵となる。

比較対象となったのは、主に三つのカテゴリーのAI Agentである。一つ目は、OpenAIが開発した最先端のモデルであるGPT-4o（記事中では次世代のGPT-5として期待が語られているが、検証はGPT-4oで行われたと推測される）。二つ目は、Anthropic社が提供するClaude Sonnetシリーズで、特にClaude Sonnet 3.5とClaude Sonnet 4.5が比較対象となった。そして三つ目は、自分のPC上で動作させる「ローカルLLM」と呼ばれるもので、ここではOllamaという実行環境とDeepSeek-Coder-V2というコーディングに特化したモデル、そしてOpen Interpreterというツールを組み合わせて使用した。

各Agentの検証結果を見ていこう。

まず、GPT-4oを基盤としたAgentは、その性能の高さが際立っていた。検証で与えられた「雑なプロンプト」に対しても、非常に高い理解度を示し、ユーザーの意図を正確に汲み取ってタスクを遂行する能力が確認された。その思考プロセスは論理的で分かりやすく、生成されたコードも正確である。エラーが発生した場合でも、自ら問題を特定し、解決策を提案して修正を試みるなど、Agentとしての総合的な能力が非常に高いと評価された。特に、複雑な状況下での安定性や、多岐にわたるタスクへの適応力は、他の追随を許さないレベルだ。これは、日々の開発作業において、システムエンジニアの強力な味方となり得ることを示している。

次に、Claude SonnetシリーズのAgentである。以前から優れた性能を持つClaude Sonnet 3.5は、思考能力自体は高いものの、具体的なコード生成や複雑なエラー修正においては、より詳細な指示を必要とする場面が見られた。一方、新世代のClaude Sonnet 4.5は大幅な進化を遂げており、思考能力、コード生成能力ともに向上している。GPT-4oに匹敵する部分も多く見られたが、特に複雑な対話の継続性や、多段階にわたるタスクの安定的な遂行という点では、まだわずかにGPT-4oに及ばない場面もあったようだ。しかし、その進化の速度は目覚ましく、今後のさらなる改善が期待されるモデルである。

最後に、ローカルLLMを基盤としたAgentについてである。ここではDeepSeek-Coder-V2というコーディングに特化したモデルが用いられた。ローカルLLMの最大のメリットは、インターネット接続が不要であるためプライバシー保護の面で有利であり、また利用コストを抑えられる点にある。しかし、その導入と運用にはいくつかの課題があった。まず、Agent環境の構築自体が比較的複雑で、専門的な知識と手間を要する。また、ローカル環境で動作させるため、処理速度が高速なクラウドLLMに比べて遅いという欠点も指摘された。モデル自体の性能は高いものの、Agentとして外部ツールを使いこなしたり、対話を安定して継続させたりする能力は、まだ発展途上であると評価されている。ただし、プライバシーが特に重視される環境や、インターネット接続が制限される状況での活用には大きな可能性を秘めている。

これらの比較検証から得られる結論は明確である。現時点において、AI Agentとしての総合的な「快適度」は、GPT-4oが頭一つ抜きん出ているというものだ。特に「雑なプロンプト」という現実的な状況下で、ユーザーの意図を高い精度で理解し、自律的にタスクを遂行できる能力は、システムエンジニアの生産性向上に直結する。Claude Sonnet 4.5も著しい進歩を見せており、選択肢の一つとして十分に検討に値する。ローカルLLMは、プライバシーやコスト面でのメリットが大きい一方で、導入と運用の敷居がまだ高く、Agentとしての安定性や汎用性においては今後の改善が求められる。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、AI Agentは将来の業務を大きく変革する可能性を秘めたツールである。どのAgentを選ぶかは、解決したい課題の種類、求められる性能、コスト、そしてプライバシー要件など、様々な要素を考慮して判断する必要がある。例えば、最先端の性能と安定性を求めるならGPT-4oが有力な選択肢となるだろうし、特定のコーディングタスクに特化しつつプライバシーを重視するならローカルLLMの動向に注目するべきだ。これらの技術動向を常に追いかけ、自らのスキルセットに取り入れていくことが、これからのシステムエンジニアには不可欠となるだろう。