【ITニュース解説】Generative AI vs ️ Agentic AI: What’s the Difference ?

人工知能、すなわちAIの技術は、驚異的な速さで進化を続けている。数年前までは専門家の領域であったAIが、今や私たちの仕事や生活に深く関わるようになった。この進化の中心には「生成AI」と、その発展形として注目される「エージェントAI」という二つの重要な概念が存在する。これらは似ているようで、その役割と能力には明確な違いがある。これからのIT業界、特にシステム開発の現場で活躍するためには、この二つのAIの違いを正確に理解しておくことが不可欠である。

まず、現在最も広く知られている「生成AI」について解説する。生成AIとは、その名の通り、新しいコンテンツを「生成」することに特化したAIである。例えば、質問に文章で答えるChatGPTや、キーワードから絵画のような画像を創り出すMidjourneyなどがその代表例だ。これらのAIは、インターネット上の膨大なテキストや画像データを事前に学習し、その知識の中から最も確率の高いパターンを組み合わせて、人間からの指示、すなわち「プロンプト」に応じたアウトプットを生成する。その能力は文章作成、プログラミングコードの記述、アイデア出し、翻訳など多岐にわたる。しかし、生成AIの基本的な動作は、人間からの指示があって初めて機能する受動的なものである。一つの指示に対して一つの応答を返すのが基本であり、応答が完了すればそのタスクは終了する。自ら次のステップを考えたり、目標達成のために複数のタスクを連続して実行したりする能力は持たない。つまり、生成AIは非常に高性能な「道具」や「アシスタント」であり、人間の創造性や生産性を飛躍的に高める存在と位置づけられる。

一方、「エージェントAI」は、生成AIの能力を内包しつつ、さらに一歩進んだ概念である。エージェントAIの最大の特徴は「自律性」にある。人間から与えられるのは具体的な一つ一つの指示ではなく、より抽象的な「目標」である。目標を受け取ったエージェントAIは、それを達成するために自ら計画を立て、必要な情報を収集し、適切なツールを使いこなしながら、一連のタスクを自律的に実行していく。この動きは、人間が仕事を進めるプロセスと非常によく似ている。エージェントAIの内部では、いくつかの要素が連携して機能している。まず、思考の中核として生成AIを活用し、目標を達成するための具体的な手順を立案する。次に、計画実行に必要な情報を得るため、インターネットで検索を行ったり、手元のファイルの内容を読み取ったりする。そして、立案した計画に基づいて、実際にプログラムを実行したり、アプリケーションを操作したりといった具体的な「行動」を起こす。さらに重要なのは、行動の結果を自己評価し、もし計画通りに進まなければ、その原因を分析して計画を修正する能力も備えている点だ。過去の成功や失敗を「記憶」し、次の行動に活かすことで、より複雑で長期的なタスクの完遂を目指すことができる。例えば、「競合他社の最新動向を調査し、分析レポートを作成せよ」という目標を与えられたエージェントAIは、まずどの企業の情報を集めるべきかを考え、関連ニュースをWeb検索し、得られた情報を整理・要約し、最終的にレポート形式のドキュメントを生成するという一連の流れを、人間の介入なしに自動で実行するのである。

ここで、両者の違いを改めて整理する。最も本質的な違いは、その目的にある。生成AIの目的が「コンテンツの作成」であるのに対し、エージェントAIの目的は「タスクの完遂」である。これは、単に文章を書くことと、その文章を使ってプレゼンテーション資料を作成し、関係者にメールで送付するところまでを完結させることの違いに例えられる。この目的の違いは、AIの自律性のレベルに直結する。生成AIは人間の指示を待つ受動的な存在だが、エージェントAIは目標に向かって自ら能動的に行動する。そのため、人間との関わり方も異なる。生成AIは一問一答形式で利用されることが多い「ツール」であるが、エージェントAIは継続的にタスクを遂行する「パートナー」や「仮想的な同僚」のような存在になり得る。また、技術的な観点から見れば、エージェントAIは生成AIを思考や言語能力を司る「脳」としてシステムに組み込んだ、より高度で複合的なアーキテクチャを持つと言える。生成AIが単体のエンジンだとすれば、エージェントAIはそのエンジンに手足や感覚器官を与え、自律的に動けるようにした存在と理解すると分かりやすいだろう。

この二つのAI技術の進化は、システムエンジニアの仕事にも大きな影響を与える。これまでは、生成AIを使ってコードの一部を生成したり、ドキュメントを作成したりといった部分的な支援に留まっていた。しかし、エージェントAIが実用化されれば、要件定義のヒアリング内容から設計、コーディング、テスト、デプロイまでの一連のソフトウェア開発ライフサイクルを自律的に支援、あるいは実行する未来も考えられる。AIは単なる道具から、開発プロジェクトを共に推進する主体的なメンバーへとその役割を変えていく可能性がある。システムエンジニアを目指す者にとって、これらのAIの特性を深く理解し、それらをいかに効果的に活用して、より複雑で創造的な課題解決に取り組むかが、今後のキャリアを築く上で極めて重要なスキルとなるだろう。