【ITニュース解説】今更だけど「生成AI」「LLM」「AIエージェント」の違いをまとめてみた

近年、AI技術は目覚ましい進歩を遂げており、それに伴い新しい専門用語が数多く登場している。中でも「生成AI」「LLM」「AIエージェント」という言葉は、今日のITシステム開発において非常に頻繁に耳にする重要な概念であるが、その違いがしばしば混同されがちである。システムエンジニアを目指す上で、これらの用語がそれぞれ何を指し、どのような関係性にあるのかを正確に理解することは、これからの技術トレンドを追う上でも、また実際にシステムを設計・構築する上でも不可欠な知識となる。これらの技術はそれぞれ異なる役割を担う一方で、互いに密接に連携し合って動作することが多いため、各々の本質を把握することが重要である。

まず、LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称である。これは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間が話すような自然な言語を理解し、そして自然な言語を生成する能力を持つAIモデルを指す。LLMの「大規模」という点は、学習に使われたデータの量や、モデル内部のパラメータ数が非常に膨大であることを意味している。この規模の大きさが、LLMが高い言語理解力や生成能力を発揮できる理由である。具体的には、文章の要約、翻訳、質問応答、作文、プログラミングコードの生成など、テキストベースの様々なタスクを高い精度でこなすことができる。例えば、OpenAIのChatGPTはこのLLMを基盤として構築された代表的なサービスの一つであり、ユーザーからの質問に対してまるで人間が答えているかのような自然なテキストを生成する能力を持つ。LLMは、その名の通り、主に「言語」つまりテキスト情報を扱うことに特化したAI技術であると理解すると良い。

次に、生成AIとは「Generative AI（ジェネレーティブAI）」の略称であり、学習したデータに基づいて、オリジナルのコンテンツや情報を新しく「生成」する能力を持つAIの総称である。LLMはテキストを生成する生成AIの一種であり、生成AIという大きな枠組みの中にLLMが含まれる関係にある。しかし、生成AIの能力はテキスト生成にとどまらない。テキスト以外の多様なデータ形式、例えば画像、音声、動画なども生成することが可能である。例えば、GoogleのImagenや、Midjourney、Stable Diffusionといったサービスは、ユーザーが入力したテキストの指示（プロンプト）に基づいて、全く新しい画像を生成する画像生成AIの代表例である。また、Sunoのように歌詞や曲調の指示からオリジナルの楽曲を生成する音声生成AIや、GoogleのVeoのように短いテキストや画像から高品質な動画コンテンツを生成する動画生成AIも登場し、その応用範囲は日々拡大している。つまり、生成AIは「何かを新しく創造する」ことに焦点を当てたAI技術全般を指し、その生成対象はテキストに限らず、様々なメディアに及ぶ点が特徴である。

そして、AIエージェントとは、特定の目標を達成するために、周囲の環境を認識し、自律的に意思決定を行い、行動を実行するAIプログラムやシステムを指す。AIエージェントは、単一のAIモデルとして機能するのではなく、LLMや生成AIといった複数のAI技術や、外部のデータベース、APIなどのツールを組み合わせて機能することが一般的である。例えば、あるAIエージェントは、ユーザーから「旅行の計画を立ててほしい」という目標を受け取ると、まずLLMを利用してユーザーの意図や具体的な要望を詳細に理解する。次に、インターネット検索ツールを使って目的地や宿泊施設、交通手段に関する情報を収集し、その情報を生成AIに渡して旅行のしおりや行程表を魅力的な画像や動画を交えて作成させるかもしれない。さらに、予約システムと連携して実際にホテルの予約や航空券の手配まで自律的に実行することも可能である。このように、AIエージェントは、LLMや生成AIといった「ツール」を適切に使いこなし、与えられた目的を達成するための「主体」として機能する。その最大の特徴は、ユーザーからの指示に対して単に情報を返すだけでなく、一連のタスクを計画し、実行し、その結果を評価して、さらに次の行動へとつなげるという、より高度で自律的なプロセスをこなせる点にある。

これらの三つの概念の関係性を整理すると、LLMはテキスト生成に特化した生成AIの一種であり、生成AIはテキスト、画像、音声、動画など多様なコンテンツを生成するAI技術の総称である。そして、AIエージェントは、これらLLMや生成AIを含む様々なAI技術や外部ツールを「手足」のように利用し、特定の目標に向かって自律的に行動するシステムであると言える。LLMや生成AIが「何をどのように生成するか」という能力を提供するのに対し、AIエージェントは「その生成能力や他のツールを使って、どのように目的を達成するか」という、より高次の役割を担っている。システムエンジニアにとって、これらの技術は単なる一時的な流行語ではなく、これからの情報システムやサービスの中核をなす基盤技術となる可能性が非常に高い。それぞれの特性を深く理解し、それらを効果的に組み合わせることで、より高度で自律的、かつユーザーの多様なニーズに応えるシステムの設計・開発が可能になるだろう。これらの技術は今後も進化を続け、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらすことが予想されるため、その動向に常に注目し、学び続けることが重要となる。