【ITニュース解説】「生成AI」と「AIエージェント」の“決定的”な違いとは？　両者の特徴を比較

「生成AI」と「AIエージェント」は、現代のIT業界で急速に注目を集めている技術だが、両者には明確な違いがある。システムエンジニアを目指す上で、この二つの概念を正しく理解することは非常に重要である。

まず、生成AIについて解説する。生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画、プログラムコードなど、多様な形式のコンテンツをゼロから作り出す能力を持つ人工知能である。ユーザーが入力した指示、すなわちプロンプトに基づいて、あたかも人間が創造したかのような、これまで存在しなかった新しいコンテンツを生み出すことが最大の特長だ。例えば、「未来の都市の風景を描いて」と指示すれば、その内容に沿った画像を生成したり、「宇宙旅行に関する詩を書いて」と指示すれば、独創的な詩を作り出したりできる。

生成AIの動作原理は、大量のデータからパターンやルールを学習し、それに基づいて新しいデータを生成する点にある。このため、非常に創造的なアウトプットが可能であり、コンテンツ作成、デザイン、アイデア出しなど、多岐にわたる分野で活用されている。しかし、生成AIは基本的にユーザーからの指示を「待って」動く受動的なシステムである。自ら課題を見つけ出したり、複数のステップを経て複雑な目標を達成しようとしたりする機能は持たない。あくまで、与えられた入力に対して、最も適切な出力を生成することに特化している。その能力はコンテンツ生成の品質と多様性に集約される。

次に、AIエージェントについて説明する。AIエージェントは、特定の目標を与えられると、それを達成するために自律的に考え、行動し、必要に応じて外部ツールを利用しながら、一連のタスクを遂行する人工知能である。生成AIが「何を作るか」に焦点を当てるのに対し、AIエージェントは「どのように目標を達成するか」に焦点を当てる。

AIエージェントのプロセスは、一般的に以下のようになる。まず、目標が設定されると、エージェントはその目標達成のための「計画」を立案する。この計画には、どのような情報を収集すべきか、どのツールを使うべきか、どのような手順を踏むべきかといった詳細が含まれる。次に、計画に基づいて「実行」に移り、外部のウェブサイトにアクセスしたり、他のシステムと連携したり、時には生成AIの能力を利用してテキストを生成したりすることもある。実行の過程で得られた情報は「評価」され、その結果に基づいて計画を「修正」し、次の行動を決定する。この「計画・実行・評価・修正」のサイクルを繰り返すことで、AIエージェントは最終的な目標達成を目指す。

例えば、「来週の出張のために最適なフライトとホテルを予約し、日程表を作成して」という目標を与えられたAIエージェントは、航空会社のウェブサイトでフライトを検索し、ホテルの予約サイトで宿泊施設を探し、利用者のスケジュールと予算を考慮して最適な選択肢を見つけ出す。さらに、予約手続きを行い、それらの情報を基に詳細な日程表を作成するといった一連の作業を、人間の指示を逐一仰ぐことなく自律的に実行する。この際、もし希望の便が満席であれば、代替案を自動的に検討し、利用者に提案する能力も持つ。

このように、生成AIとAIエージェントの決定的な違いは、「受動性」と「能動性」、そして「タスクのスコープ」にある。生成AIは、単一のプロンプトに基づいてコンテンツを生成する受動的なシステムであり、そのスコープは特定の生成タスクに限定される。一方、AIエージェントは、与えられた目標を達成するために自ら計画を立て、多様なツールを使いこなし、複数のステップを経て行動する能動的なシステムである。そのスコープは、一連のプロセス全体を管理し、完遂することにある。

言い換えれば、生成AIは「何かを生み出す創造的な能力」に優れており、人間が求めるアウトプットを効率的に提供する。対してAIエージェントは「目標達成のための自律的な実行能力」に優れており、複雑な業務プロセスを自動化し、人間が行う一連の作業を代行する。

システムエンジニアとして両者の違いを理解することは、将来のシステム設計において、どのAI技術をどの場面で活用すべきかを判断する上で不可欠となる。生成AIは情報生成やアイデア出しの強力なツールとして、AIエージェントは業務自動化や複雑なタスク管理の核として、それぞれ異なる役割を担いながら、これからのITシステムを支えていくことになる。両者は互いに独立した存在ではなく、AIエージェントが目標達成のために生成AIの能力を利用するといった連携も進んでおり、その融合によってさらに高度なシステムが実現されつつある。これらの技術がどのように進化し、どのような新しいサービスやシステムを生み出すか、その動向を理解しておくことは、システムエンジニアを目指す上で極めて重要だ。