エージェント型AIとは？ 自律的で目標駆動型AIシステムへの移行

本ブログは、「What Is Agentic AI? The Shift Toward Autonomous, Goal-Driven AI Systems」の日本語訳です。

私たちはAIにおける次の大きな転換期を迎えています。生成AIは、流暢なテキスト、独創的なコード、そして自然な会話で私たちを驚かせました。しかし、単に言葉を生み出すことを遥かに超え、意図をもって行動する、新しい種類のシステムが登場しています。それらは出力を生成する代わりに、独自に目標を追求し、意思決定を行い、ツールやデータをまたいで行動を協調させます。

これがエージェント型AI（Agentic AI）の台頭です。

エージェント型AIとは、計画を立て、ツールを使用し、結果を観察し、組み込まれた推論、記憶、およびガードレールを用いて目標を達成するまで反復できるソフトウェアのことです。それはプロンプトを待つのではなく、次に何をすべきかを知っています。

当社のAIエージェントに関する記事では、単一のエージェントの構造とその動作について掘り下げました。今回、私たちは視点を広げ、AIがエージェント型AIになることが何を意味するのか、なぜこれがあなたのアーキテクチャとガードレールを変えるのか、そしてデモから信頼性の高いスケーラブルな成果へと移行する方法を理解するお手伝いをします。

AIをエージェント型とするのは何か？

エンジニアリングチームが火曜日の朝を迎える場面を想像してみてください。夜間のうちに、あるプレミアム顧客の元でエラーが急増しました。誰かがダッシュボードを開く前に、あなたのエージェントはすでにインシデント履歴を引っ張り出し、顧客のエンタイトルメント（権限）を確認し、スタックトレースを既知の修正点と比較し、適切な重大度と担当者を付けてチケットを起票しています。そして、誰かがそれを解決するか、安全な選択肢がなくなるまで、フォローアップを続けます。これこそがエージェント型の振る舞いです。

エージェント型ソフトウェアは、明確な目的を内部状態に保持し、次に取るべき最善のステップについて推論し、ツールを選択し、結果を確認し、完了するまで適応し続けます。それは、次のプロンプトを待つチャットボットというよりも、助けとなる準備のできた、思慮深いチームメイトのように振る舞います。

AIエージェントとエージェント型AIの違い

これらは同じものに聞こえるかもしれませんが、その違いはあなたのアプリケーションとデータアーキテクチャを変えます。あなたは、単一のインターフェース内の単一のAIエージェントから、共有状態、オーケストレーションされたツール、グラフによって裏付けられたメモリ、および明示的なガードレールを持つエージェント型システムへと移行するのです。主要な違いは以下の通りです。

• AIエージェント (AI Agent) は、単一のユニットであり、定義されたインターフェースでタスクを実行する具体的な実装です。
• エージェント型AI (Agentic AI) は、システムと哲学全体を指します。複数のエージェント、ツール、サービスが、共有された目標と共有された状態を中心に連携することを考えてください。

実際には、単一のAIエージェントは次の行動を選択し、ツールを呼び出し、結果を確認し、目標に到達するか安全に停止するまで続行できます。例えば、請求業務においては、エージェントは契約書を引き出し、ポリシーを確認し、準拠したクレジットメモを作成し、参照情報とともに財務部門にタスクを起票するでしょう。

エージェント型システムは、さらに踏み込んで、複数の専門化されたエージェントを共有の目標と状態を中心に連携させます。あるエージェントがステップを計画し、別のエージェントがポリシーをチェックし、3番目のエージェントが台帳APIを呼び出し、4番目のエージェントが出力を検証し、5番目のエージェントが通知を処理します。これらは共通のメモリを通じて作業を受け渡し、決定の追跡記録を保持し、リスクや曖昧さが増した際には人間にエスカレーションします。

エージェントをツールやAPIに接続する前に、各ステップをテストおよび監査できるように、最小限の制御ループを確立してください。以下の要素から始めましょう。

• 成功または失敗のテストを伴う目的
• 作業をステップに分解するプランナー
• 明確なコントラクトを持つ、小さく、スコープが明確なツール
• 追跡記録と長期的な事実のためのメモリ
• あらゆるステップで入力と出力を検証するガードレール

この設定により、単一のエージェントがシンプルなフローを完了できるようになり、エージェント型システムがより複雑な作業で役割を連携させながら、結果の説明可能性を保つことができます。

エージェント型AIへの道のり：決定的(Deterministic)コードからツールを使用するシステムへ

5年前、ほとんどのチームはハードコーディングされた「もし～ならば、それから～」というルールで自動化を行い、その後、狭い範囲のML（機械学習）モデルを追加しました。大規模言語モデル（LLM）が登場すると、回答にプライベートデータを使用できるようにRAG（検索拡張生成）を重ね、これにより役立つチャットは実現しましたが、実際のワークフローのループを閉じるには至りませんでした。それを実現するには、モデルは単に答えるだけでなく、計画し、行動する必要があります。

エージェント型システムに至るまでの道のりは以下の通りです。

• 決定論的な自動化: Cronジョブ、Webhook、BPMNワークフローは、モデル主導の意思決定なしに、固定された一連のステップを開始します。
• MLイン・ザ・ループ: モデルはアイテムのスコアリングや分類を行いますが、システム間の作業移動や最終的な意思決定は人間が行います。
• 回答のためのRAG: ハイブリッド検索がドキュメントやテーブルからの情報をもたらし、モデルがユーザーの質問に対して根拠のある回答を生成できるようにします。
• 推論ループ: プランナーが目標をステップに分解し、構造化された入力でツールを呼び出し、結果を評価し、あなたのシステムに書き戻します。
• マルチエージェントのセットアップ: 専門化された複数の小さなエージェントが、共有された状態を通じて連携し、役割をまたいで作業の計画、実行、検証を行います。

以下の技術的なツールとアプローチによって、私たちはこれらのステップ、つまり役立つチャットから推論ループ、そしてマルチエージェントシステムへと移行することが可能になりました。

• モデルコンテキストプロトコル（MCP） は、独自のカスタムアダプターの代わりに、一つの標準を通じてツール、プロンプト、リソースを公開します。
• 専門分野としてのコンテキストエンジニアリング は、モデルが決して推測しないよう、各フェーズに対して指示、メモリ、検索、およびガードレールを設計します。
• グラフ対応検索（GraphRAG） は、エンティティ（実体）とリレーションシップ（関係性）を追加し、エージェントが単に類似したテキストではなく、正しいレコードや人物を選択できるようにします。

これにより、エンドツーエンドで実行されるランブック、その根拠を証明できるエージェント、そして書き換えなしに単一のエージェントから小さなチームへと移行する道が開かれます。この道のりを念頭に置くと、従来のML、生成AI、そしてエージェント型AIの違いが具体的かつ検証可能なものになります。

従来のML、生成AI、エージェント型AIの比較

チャットアシスタントで十分なのか、それともエージェントが必要なのかを判断する前に、それぞれの取り組み方が実際に何をもたらすのかを明確にしましょう。以下の表は、従来のML、生成AI、そしてエージェント型AIを、目標、ツールの使用、コンテキスト、適応性、および連携の観点から比較しており、あなたのワークフローに適したアーキテクチャを選択できるようにします。

エージェント型システムの核となる特性

生成AIチャットボットはプロンプトを待ちますが、エージェント型システムは待ちません。アラートが発火したり、ログが変更されたり、ビルドが失敗したり、ポリシーが更新されたりする状況において、エージェント型システムは次のステップを踏み出し、ワークフローを前進させることで価値を生み出します。その核となる特性は以下の通りです。

• プロアクティブ（能動的）: システムは単にプロンプトに答えるのではなく、目標に向かって最初の一歩を踏み出します。例えば、優先度の高い問題がシステムに発生した場合、チケットを開き、重要度を設定し、担当者に通知するなど、自律的に行動できます。
• 適応性がある: 新しいコンテキスト（状況）に基づいて計画が更新されます。推論ループにより、システムは結果から学び、うまくいったことを保存し、次回再利用することができます。
• 協調的: エージェント同士が対話します。専門化されたエージェントが確実に作業を引き継げるように、明示的なエージェント間プロトコルと共有状態を使用します。
• 人間チームのように組織化される: アーキテクチャによっては、エージェント型システムは、部門が明確な所有権とSLA（サービスレベル合意）を持って連携して成果を出す方法を反映することができます。
• マルチエージェントかつ専門化されている: システムは専門的な役割（プランナー、検索者、ツール呼び出し役、検証者、レビュー担当者など）を持ち、それぞれの役割が一つのことをうまく実行し、結果を報告し合います。
• チャットを超越する: 一部のエージェントはバックグラウンド/アンビエントでイベント駆動型であり、他のエージェントは既存のワークフロー（チケット、プルリクエスト、ダッシュボードなど）に統合されるため、会話は必須ではありません。

これらの特性は、チャットアシスタントから、計画と行動を行う目標駆動型システムへと移行するための鍵となります。ワークフローが自律的にイベントをトリガーするとき、最初の一歩を踏み出し、他のエージェントと連携し、すべての決定を記録するソフトウェアが必要となるのです。

次に、決定論的なコードからLLMとRAGに至るまでの道のり、そしてMCPやコンテキストエンジニアリングといった、エージェント型AIを実務で実現可能にするための標準と実践について解説します。

エージェント型AIの現実的なユースケース

それでは、これを現実のものにしましょう。以下に示すのは、エージェント型システムがいかに測定可能な価値を提供するのかを示す、日常的な4つのワークフローです。それぞれのワークフローについて、業界固有のシナリオ、エージェントが読み取るもの（「インプット」）、実行するもの（「ツール」）、および完了と判断される条件（「完了条件」）が示されています。

顧客サービスにおけるサポートトリアージ（優先順位付け）

オンコールエンジニアは、深夜にアラートが急増する事態に直面し、証拠はログと顧客関係管理（CRM）システムに散在し、サービスレベル合意（SLA）の時間は刻々と過ぎていきます。

シナリオ: プレミアム顧客のエラー率が急増したのは午前2時11分。午前2時13分までに、エージェントは過去のインシデントを関連付け、顧客のエンタイトルメント（権限）を確認し、正しい重要度を設定し、裏付けとなる証拠を添付して担当者にチケットをルーティング（振り分け）します。

• インプット: チケットのテキスト、顧客の階層、最近のインシデント
• ツール: GraphRAG検索、エンタイトルメントチェッカー、インシデント/チケットAPI
• 完了条件: 重要度が設定され、関連するインシデントがリンクされ、チケットが担当者に割り当てられたとき
• 成果: 応答時間の短縮、完全な監査証跡、苦情パターンの早期検出とプロダクトオーナーへのプロアクティブ（能動的）なエスカレーション

ヘルスケアにおけるケアプランの更新

臨床医は、患者の病歴、新しい検査結果、現在の研究を組み合わせた進化するプランを必要としています。

シナリオ: 新しい検査結果が届きます。エージェントは治療計画を更新し、裏付けとなる研究を引用し、あるしきい値を超えたときにケアチームにアラートを発します。

• インプット: 電子カルテ（EHR）の履歴、検査結果、研究インデックス
• ツール: EHR API、GraphRAG検索、アラートサービス
• 完了条件: 計画が引用情報とともに更新され、必要なアラートが配信されたとき
• 成果: 追跡可能な推論によるタイムリーな介入

法務・コンプライアンスにおける契約審査

法域が異なり、規則が変化する中で、契約審査は停滞しがちです。

シナリオ: あるサプライヤー契約にリスクのある条項が含まれています。エージェントはそれを会社のポリシーと比較し、コンプライアンスに準拠した文言を提案し、監査のために参照情報とともに変更を記録します。

• インプット: 契約書テキスト、ポリシーライブラリ、法域データ
• ツール: 条項分類器、ポリシーチェッカー、文書エディター
• 完了条件: 契約書に承認された文言が含まれ、監査証跡が作成されたとき
• 成果: 審査の迅速化と手動によるエスカレーションの削減

サプライチェーンにおける混乱回避のための経路変更

天候、港湾閉鎖、サプライヤーの遅延などによる混乱には、迅速な経路変更が必要です。

シナリオ: 港が予期せず閉鎖されます。エージェントは出荷を再ルーティングし、到着予定時刻（ETA）を更新し、影響を受ける関係者に通知します。

• インプット: IoTテレメトリー、運送業者のステータス、気象情報フィード、契約書
• ツール: 経路オプティマイザー、サプライヤーAPI、通知サービス
• 完了条件: 注文が更新されたETAとともに再ルーティングされ、関係者に通知されたとき
• 成果: 在庫切れの削減とオンタイム配送の増加

エージェント型AIの信頼性、安全性、およびROI（投資収益率）に関する課題

デモは、すべてがうまくいく理想的な、事前にスクリプト化された条件下で実行されるため、見栄えがする傾向があります。しかし、本番環境は煩雑です。アラートが発火したり、入力がずれたり、ツールが失敗したり、知らないうちにデータが変更されたりします。そのような事態が発生すると、弱いコンテキストと緩いツール設定は予測可能な形で失敗します。これらの失敗を特定し（そして修正する）ことで、エージェントが詰まったり、間違ったことをしたりするのを防ぎます。

設計レビューやインシデントの事後検証（ポストモーテム）を行う際に、以下のリストをチェックポイントとして使用してください。これは、エージェントが本番環境で失敗した際にログやトレースで確認できる失敗を特定し、それを強制できるテストとガードレールに変えるものです。

一般的な失敗モード

これを迅速な診断リストとして使用してください。エージェントが本番環境で失敗したときに、ログやトレースで確認できるパターンです。

• 目標が曖昧で成功テストがないため、ループがいつ停止すべきかを決定できない。
• ツールに明確なコントラクト、タイムアウト、および冪等性（べきとうせい）が欠けているため、リトライが無駄なトークンを消費し、安全でない行動を取る可能性がある。
• 検索が似たようなパッセージを取得し、エンティティや時間枠を見逃してしまうため、エージェントが間違ったレコードをターゲットにする。
• プロヴィナンス（出所情報）をキャプチャしないため、意思決定を説明したり再現したりできない。
• チェックポイントなしに計画が多くのステップを実行するため、1つの悪いステップがより大きな失敗へと連鎖する。

本番環境でのリスク回避方法

以下のチェック項目は、これらの失敗をテスト、ガードレール、および安全なデフォルト設定に変えるのに役立ちます。

• 目標を、機械が合格または不合格を判断できる実行可能なテストとして記述する。
• 厳密な入出力コントラクトを持つツールスキーマを定義し、タイムアウトを強制する。
• すべてのツール呼び出しの前後で、事前検証（pre-flight validations）と事後検証（post-flight verifications）を追加する。
• アクションを、引用付きで検索された事実に根拠づけ、最小権限のスコープを強制する。
• タスクごとのユニットエコノミクスを追跡し、トークン、レイテンシ、および失敗率の変動に対してアラートを出す。

技術的な安全策は極めて重要ですが、それは全体の一部にすぎません。人間の信頼、連携、および説明責任も、エージェント型システムが成功するかどうかを決定します。チームは、人間がいつアクションを承認するか、エージェントがどのように推論を説明するか、そして成果がどのように監査されるかを決定しなければなりません。エージェントが自律性を獲得するにつれて、倫理、ガバナンス、および説明可能性に関する問題は、理論から設計要件へと移行します。

エージェント型AIへの関心は高まっていますが、ほとんどのシステムは本番環境に到達しない可能性が高いです。Gartnerは、コスト超過、信頼性のギャップ、および価値の不明確さにより、2027年末までにエージェント型AIプロジェクトの40%がキャンセルされると予測しています。今日のLLMベースのエージェントは依然としてタスクの精度100%を達成しておらず、ワークフローが複雑になるにつれてそのエラー率は複合的に増加します。しかし、こうした現実が機会を減じるわけではありません。むしろ、それを強調しています。デモを超えるには、チームはエージェント型AIを大規模に信頼できるようにするために、より強力なコンテキストエンジニアリング、ガバナンス、そしてグラフベースのメモリを必要とします。

エージェント型AIにおけるナレッジグラフの役割

エージェント型システムは、エージェントがどのようにコンテキストとメモリを共有するかから、どのように観察し、推論し、意思決定を行うかまで、多層にわたる情報のネットワーク上で動作します。これらのループを信頼性の高いものにするために、クエリを実行し、コンテキスト化し、説明できる構造化データが必要です。これを提供するのがナレッジグラフです。ナレッジグラフは、エンティティ（実体）、関係性、および来歴（リネージ）の共有マップであり、エージェントにコンテキストと説明責任の両方を与えます。

エージェントに、難しい現実的な質問をしてみてください。

「この障害は、先週金曜日にEMEA（ヨーロッパ、中東、アフリカ）のプレミアムテナント向けに出荷したSSO（シングルサインオン）の変更に関連しているか？」

これに答えるには、顧客、エンタイトルメント（権限）、サービス、デプロイ、およびインシデントを接続する必要があります。ナレッジグラフは、これらの接続を来歴とポリシーとともに一箇所で提供します。

ナレッジグラフが最も役立つのは、以下のような場合です。

• マルチホップの関係性に依存する場合。
• 単に類似したテキストだけでなく、事実、隣接ノード、および引用を返す検索が必要な場合。
• システム間でのエンティティ解決が必要な場合。
• グラフアルゴリズムの分析機能が必要な場合。
• エージェントがなぜ行動したかを証明しなければならない場合。

GraphRAGをグラフストアと組み合わせることで、エージェントはエンティティにクエリを実行し、関係性をたどり、各ステップに証拠を添付できます。Neo4j Enterprise は、ACIDトランザクションと役割ベースのアクセス制御（RBAC）を提供し、意思決定の監査を可能にします。

今後の展望：アプリからエージェント型ワークスペースへ

今後1年間で、ほとんどのエンタープライズアプリケーションは、人間とAIが協力する動的な環境となるエージェント型システムへと進化するでしょう。固定されたダッシュボードやフォームの代わりに、シグナルを監視し、次のステップを計画し、リスクが高まったときに承認を求めるエージェント型ワークスペースを持つことになります。

人間は方向性を設定し、リスクの高いアクションをレビューする役割を担う一方で、エージェントはシステムをまたいだ定型的な多段階の作業を処理します。操作するツールから監督するチームメイトへの移行は、すでに始まっています。そして、多くの主要なプラットフォームがエージェント実行環境を出荷している中で、Neo4jはそれらを信頼できるものにする結合レイヤーを提供します。

Neo4jがいかにエージェント型AIを強化するか

Neo4jは、エージェントにコンテキストとメモリのための単一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）を提供します。アカウント、エンタイトルメント、サービス、デプロイメント、およびインシデントをNeo4j内のグラフとしてモデル化することで、エージェントは単に類似したテキストだけでなく、意思決定を推進するエンティティと関係性も取得できます。

• Neo4j GraphRAG を使用してグラフインデックスを構築し、パッセージ（文章断片）と並行してエンティティ、関係性、および引用を返します。
• ベクトル検索とハイブリッド検索を並行して実行し、その後、Cypher を使用してマルチホップパス（複数の関係を介した経路）を低レイテンシでたどります。
• ACIDトランザクションとRBAC（役割ベースのアクセス制御）を使用して、プロヴィナンス（出所情報）と長期メモリを一つのストアに保持します。
• MCPツールまたはLangGraphを通じて実行環境を接続することで、エージェントが安全に読み書きできるようにします。
• マネージドサービスとして Neo4j AuraDB で実行するか、完全な制御が必要な場合は自身でNeo4jをデプロイします。

エージェント型AIに関するFAQ

エージェント型AIとは何ですか？

エージェント型AIとは、明確な目的を保持し、ステップを計画し、ツールを呼び出し、結果を確認し、目標に到達するか安全に停止するまで繰り返すソフトウェアです。洞察: これは、単にプロンプトに返信するチャットボットではなく、大規模言語モデルによって駆動される、成果駆動型の自動化だと考えてください。

エージェント型AIと生成AIの違いは何ですか？

生成AIはプロンプトに応答してコンテンツを生成しますが、エージェント型AIはメモリとチェックポイントを使用してツールをまたいでアクションを計画・実行します。洞察: 単一の回答ではなく、マルチステップの計画、外部システム、および成功テストが必要なタスクには、エージェント型AIを使用してください。

エージェント型AIと非エージェント型AIの違いは何ですか？

非エージェント型システムは入力に一度反応しますが、エージェント型システムは目的を保持し、次のアクションを選択し、結果を観察し、完了するまで続行します。このループが重要であるのは、システムがエラーから回復し、新しいコンテキストに適応し、どのように成果に到達したかを示すことができるからです。

エージェント型AIは単なる誇大広告（Hype）ですか？

いいえ、違います。関心は急速に高まっています。PagerDutyの2025年レポートでは、半数以上の企業がAIエージェントを導入済みであり、エージェント型AIが生成AIよりも迅速な採用と高いROI（投資収益率）を持つと予測しています。ただし、多くの導入事例で信頼性とガバナンスが依然として遅れています。

エージェント型AIの例は何ですか？

GitHub Copilotのコーディングエージェントは、リポジトリを分析し、修正案を提案し、テストを実行し、レビューのためにプルリクエストを開くことができます。洞察: マージや本番環境への変更には人間を介在させ、システムを安全で監査可能な状態に保ってください。

エージェント型AIをリードしているのは誰ですか？

主要なプラットフォームが現在エージェント機能を出荷しています。Microsoft 365 Copilotにはマルチエージェントオーケストレーションとエージェントストアが含まれており、Google Agentspaceはエージェント主導の作業を対象とし、Amazon Q Businessはマルチステップ検索のためのエージェント型RAGを追加しています。MCPのようなオープンスタンダードやLangGraphのようなフレームワークも導入を加速させています。洞察: ベンダーが実行環境を構築しますが、信頼性を決定するのはあなたのデータとグラフベースのメモリであり、そのため多くのチームがエージェントとNeo4j GraphRAGを組み合わせています。

エージェント型AIの次に来るものは何ですか？

チームは、専門化されたエージェントが共有状態、グラフネイティブメモリ、およびより強力な評価を通じて連携するエージェント型ワークスペースへと移行しています。洞察: より厳格な安全性制御、タスクレベルのROI追跡、そしてエージェントが引用情報と来歴（リネージ）で意思決定を説明できるようにするための、より深いグラフ統合を期待してください。