生成AIとエージェンティックAI：実務ワークフローで使うべきAIはどちらか？

はじめに

近年、人工知能（AI）は爆発的な進化を遂げています。McKinseyの2024年のレポートによると、世界中の60%以上の企業が少なくとも1つのAI技術を導入しており、生成AIツールの導入率は前年比で300%以上も増加しています。この注目の高まりにより、新たなアプローチであるエージェンティック（エージェント型AIとも呼ばれます）が登場しました。従来のようにユーザーからの指示を待つのではなく、エージェンティックAIは自ら計画を立て、意思決定を行い、ユーザーに代わってタスクを実行することができます。

このブログでは、生成AIとエージェンティックAIの違いやそれぞれが効果的に活用できる場面を含め、両者についての包括的な理解を提供します。また、両者の主要な特徴や、エージェンティックAIへの移行が知能システムの未来をどのように変えつつあるのかについても探っていきます。

生成AIとエージェンティックAIとは？

生成AI

生成AIとは、入力データに基づいて新しいコンテンツを生成することを目的としたAIシステムを指します。これには、テキスト、画像、動画、音声、さらにはコードの生成も含まれます。この技術は、以下のような高度な機械学習モデルに大きく依存しています：

• 大規模言語モデル（LLM）：例）GPT-4
• 敵対的生成ネットワーク（GAN）：画像生成のため
• 拡散モデル：高解像度画像生成のため（MidjourneyやStable Diffusionなどで使用）

これらのモデルは膨大なデータセットで学習し、人間のようなパターンを模倣する能力を獲得します。実際に活用されている例としては、ChatGPT、GitHub Copilot、DALL·Eなどが代表的です。

エージェンティックAI

一方、エージェンティックAI（Agentic AI）とは、特定の目標を達成するために自律的に行動できるAIシステムを指します。単にコンテンツを生成するだけではなく、計画を立て、推論し、外部ツールやAPIを活用し、変化する状況に適応することが可能です。

エージェンティックAIには、以下のような主要コンポーネントが含まれるのが一般的です：

• 言語モデル（例：GPT-4）
• プランナー（目標を解釈し、タスクを構成するシステム）
• メモリーシステム（タスク実行中の文脈保持）
• ツール統合機能（ブラウザ、API、コード実行など）

代表的な例としては、以下のようなものがあります：

• AutoGPT：推論と実行を繰り返す実験的なエージェントシステム
• Devin：エンドツーエンドでコードを構築・デバッグできるAIソフトウェアエンジニア
• LangChain Agents：カスタムのタスク実行エージェントを構築するためのフレームワーク

エージェンティックAIとAIエージェントの違い

「エージェンティックAI（Agentic AI）」と「AIエージェント（AI Agent）」はしばしば同義語として使われますが、厳密には同じ概念の異なるレイヤーを指しています。すべてのAIエージェントはエージェンティックAIの原則に従っていますが、その複雑性、目的、および動作範囲において違いがあります。

• エージェンティックAIは、計画・推論・自律的な行動が可能なAIシステムの根本的な考え方です。
•  一方、AIエージェントはその考え方を具体的に実装したもので、AutoGPTやLangChainのような特定のツールを用いて特定のタスクを実行するために構築されたアプリケーションです。

生成AIとエージェンティックAIの主な特徴

生成AIの特徴

• コンテンツ生成： 生成AIは、テキスト、画像、音声、動画、コードなどの新しいコンテンツを生成できます。執筆、デザイン、プログラミング、クリエイティブアートの分野で広く活用されています。
• プロンプト＆レスポンス型モデル：生成AIは「プロンプト（指示）→レスポンス（応答）」という形式で動作します。ユーザーが入力を与えると、それに基づいた出力を返します。明確な指示がない限り、自律的な行動はしません。
• 長期記憶を持たない：多くの生成AIモデルは、セッション間での記憶保持を行いません。各インタラクションはそれ以前のやり取りとは独立して扱われます。ただし、必要に応じて長期記憶機能を追加できるシステムも存在します。
• 受動的なインタラクション：生成AIはユーザーからの入力があるまで動作を開始しない受動的なAIです。タスクを自ら開始したり、能動的な判断を行うことはありません。このため、オンデマンド型や制御が求められるユースケースに最適です。

エージェンティックAIの特徴

• タスクの計画と実行：エージェンティックAIは、リサーチ、要約、メール送信など、複数ステップからなる複雑なタスクを計画し、実行する能力を持ちます。単一のコマンドへの応答ではなく、目標全体を体系的に処理するため、ワークフロー全体を自動で完了させることが可能です。
• ツールの活用：エージェンティックAIは、API、ブラウザ、コンピューター内のデータやファイルなどの外部ツールを使いこなすことができます。単なるコンテンツ生成を超えて、デジタル環境と相互作用できる柔軟性があり、シンプルな生成AIよりもはるかに強力です。
• 記憶と学習：生成AIとは異なり、エージェンティックAIは過去のインタラクションを記憶し、その結果から学習することができます。この記憶を活かしてパフォーマンスを向上させ、ユーザーの好みに適応します。使うほどに効率的かつパーソナライズされていくのが特徴です。
• 自律性：エージェンティックAIは、人間からの最小限の入力で意思決定を行い、独立して行動することができます。機会を特定し、状況を評価し、率先して行動します。このレベルの自律性こそが、エージェンティックAIを真の「賢いエージェント」と定義するものです。

生成AIとエージェンティックAIの主な違い

特徴	生成AI	エージェンティックAI
主な目的	コンテンツ生成	目標達成に向けた実行
対話モデル	プロンプトベース（指示に応答）	目標指向かつ自律的な対話
記憶の有無	ステートレス（セッション間で記憶を保持しない）	ステートフル（記憶や文脈を保持する）
自律性	低い、常にユーザーの入力が必要	高い、最小限の監督で自律的に行動可能
出力の種類	単一ステップの結果	マルチステップの処理やタスクの連鎖
意思決定	意思決定機能なし	条件や目標に基づいて意思決定が可能
文脈理解	現在のプロンプトに限定	複数アクション間で広範な文脈を保持・活用
ツールとの連携	限定的。通常は外部ツールを使わない	API、ブラウザ、ファイル、データベースなどと連携可能
適応性	静的。再プロンプトされない限り同じ挙動	動的。タスク実行中に学習し戦略を調整
ユースケース	文章作成、デザイン、コンテンツ生成	自動化、パーソナルアシスタント、リサーチエージェント、タスク処理
主導性	なし。直接的な指示にのみ反応	タスクの開始や後続ステップを自発的に実行可能
ワークフローへの関与	単発的な使用、限定的な出力	エンドツーエンドのワークフロー、完全なタスクパイプラインを処理可能
評価方法	ユーザーによる出力の評価	目標の達成／失敗に基づいて自己評価または再試行

ご覧のとおり、生成AIとエージェンティックAIの違いは、単なる「コンテンツ生成」と「自動化」の違いにとどまりません。生成AIは、プロンプトからクリエイティブなアウトプットを生成する点で強力ですが、エージェンティックAIは、複雑で目標志向のワークフローを自律的かつ記憶を活かして実行するように設計されています。それぞれの強みと限界を正しく理解することで、企業や開発者は自社のニーズに最も適したAIの種類を選択することができるようになります。

生成AIとエージェンティックAIのユースケース

生成AIのユースケース

• マーケティングコンテンツの作成：生成AIは、ブログ記事、SNS投稿、商品説明、広告文などを高速に作成できます。これによりマーケティング担当者の工数を削減し、ブランドのトーンやスタイルを一貫して保つことが可能になります。特に大量のコンテンツが必要なチームに最適です。
• 画像やアートの生成：Midjourney や DALL·E などのツールを使えば、キャンペーン向けの独自イメージをAIで生成できます。デザイナーは一から作る必要なく、複数のアイデアを短時間で試すことができ、デザインのワークフローを加速させ、創造性も高められます。
• コードの提案・補助：生成AIは、コードスニペットの生成、改善提案、バグ修正などを通じて開発者をサポートします。開発時間の短縮につながり、初心者にも優しい開発環境を提供します。GitHub Copilot はその代表的な例です。
• 教育・チュータリング：AIを活用したチューターは、クイズの自動生成、解説、パーソナライズされた学習プランを提供可能です。生徒は自分のレベルに合った即時フィードバックを受け取れるため、教育のアクセシビリティとスケーラビリティが向上します。
• 翻訳とローカライゼーション：生成AIは、テキストの多言語翻訳やコンテンツのローカライズを、文脈やトーンを保ちながら行うことができます。これにより、企業はグローバル展開をスムーズに進められ、多様な対象者とつながることが可能になります。特に国際マーケティング、カスタマーサポート、教育分野での活用に有効です。

⭐️さらに知りたい方は、当社の 企業向けの生成AI活用事例 のe-bookをダウンロードしてください。

エージェンティックAIのユースケース

• ワークフローの自動化：エージェンティックAIは、リードスコアリング、フォローアップメールの送信、新規顧客の導入支援など、複数ステップにわたるタスクを自動で実行できます。複数のツールを連携し、順序立ててアクションをこなすことで、人間の作業時間をより価値の高い業務に集中させることが可能になります。
• AIソフトウェア開発者：DevinのようなエージェンティックAIは、ソフトウェアの設計、実装、テスト、デバッグまでを自律的に実行できます。まるで仮想開発者のようにプロジェクト全体を担当できるため、ソフトウェア開発のスケーラビリティを飛躍的に高める可能性を秘めています。
• 個人タスク管理：エージェンティックAIは、カレンダーの管理、会議のスケジューリング、タスクの優先順位付け、ノートの要約などをこなします。記憶と意思決定機能を持つデジタルアシスタントとして働き、ユーザーが常に手動で管理しなくても整理整頓された状態を保つことができます。
• 自律型リサーチエージェント：このタイプのエージェントは、さまざまな情報源からデータを収集・フィルタリング・分析し、インサイトを提供します。データの検証、視点の比較、結論の提示までを自動化できるため、ジャーナリズム、学術研究、競合分析などに最適です。
• カスタマーサポートの自動化：エージェンティックAIは、サポートチケットを最初から最後まで処理できます。問題の特定 → 解決 → 必要に応じてエスカレーションまで一連の対応を行い、CRMやナレッジベースと統合可能です。従来のシンプルなチャットボットと異なり、学習・適応しながら進化するのが特徴です。

生成AIかエージェンティックAIを使うべきか？

生成AIとエージェンティックAIのどちらを選ぶかは、業務の性質、ビジネス目標、そして技術的なリソースによって異なります。この2つの技術は目的が異なり、それぞれの強みを理解することで、より効果的な投資判断が可能になります。

生成AIを選ぶべきケース

生成AIは、クリエイティブなアウトプットや人間とAIの自然なインタラクションを重視する組織に最適です。チームが日常的にコンテンツ作成やアイデア出し、デザイン支援を必要とする場合には、生成AIが適しています。

以下のような場合は、生成AIの導入を検討するとよいでしょう：

• 大量のコンテンツを作成したい場合：ブログ記事、商品説明、広告文、メール下書きなど、大規模なコンテンツ生成が必要なときに、生成AIは制作スピードを飛躍的に向上させます。
• 会話型アシスタントを導入したい場合：生成AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、自然言語での質問応答が可能なため、カスタマーサポートや社内対応を迅速・効率化します。
• 創造性を高めたい場合：マーケティング、教育、デザイン、メディアなどの分野では、生成AIが新しいアイデア、ストーリーボード、ブランドのイメージ、教材の生成を支援します。
• 迅速に導入・運用したい場合：多くの生成AIツールは、プラグ＆プレイ形式で提供されており、高度な技術統合を行わずにすぐに活用可能です。
• 人間が主導権を持ちたい場合：生成AIはプロンプト（指示）に応じて動作するため、ユーザーが方向性やタイミングを完全にコントロールできます。

⭐️ AI統合に関する詳細はこちらをご覧ください。

エージェンティックAIを選ぶべきケース

エージェンティックAIは、自律的な実行と目標達成のために設計されたAIです。複数ステップから成るプロセスの管理、ワークフローの自動化、そして変化する状況への適応に優れており、人間による継続的な監督を必要としないケースでも効果を発揮します。

以下のような場合には、エージェンティックAIの導入を検討すると良いでしょう：

• エンドツーエンドのタスク自動化が必要な場合：エージェンティックAIは、高レベルな目標を受け取り、その達成に向けたあらゆるステップを処理できます。
• 自律的に動作するシステムを求めている場合：このタイプのエージェントは、意思決定を行い、タスクを自主的に開始・継続できるため、逐一プロンプトを待つ必要がありません。
• ワークフローが複雑で相互に関連している場合：顧客パイプラインの管理から多段階プロジェクトの実行まで、エージェンティックAIはツールを連携させ、各ステップを調整し、実行を最適化できます。
• 文脈に応じた柔軟な対応が求められる場合：生成AIとは異なり、エージェンティックAIは過去の行動を記憶し、結果を評価しながら戦略を適応的に変更できます。
• 長期的な生産性向上を目指している場合：初期設定にはある程度の時間がかかるかもしれませんが、エージェンティックAIは繰り返し発生する知的作業を大規模に自動化し、手作業の負担を大幅に軽減することができます。

導入時の検討ポイント

ユースケースだけでなく、生成AIとエージェンティックAIのいずれを選ぶかを判断する際には、実務的な要因も考慮する必要があります。

• 予算：生成AIツールは比較的手頃で、導入も容易です。一方、エージェンティックAIはその複雑性ゆえに、カスタム開発やシステム統合が必要になるケースが多く、コストがかかる可能性があります。
• 技術リソース：エンジニアリングチームやインフラのリソースが限られている場合、まずは生成AIから始める方が現実的です。エージェンティックAIの導入には、API接続、ツールの連携、インフラ環境の構築などが求められます。

⭐️ AIアウトソーシング にご興味がある方はこちらもご覧ください。

• 業務の性質：業務がクリエイティブ、会話型、または単発である場合は、生成AIが適しています。一方で、業務がオペレーション寄り、反復的、または目標達成型である場合には、エージェンティックAIの方が長期的に高い効率性を発揮します。

ハイブリッドの可能性

実際には、多くの企業が生成AIとエージェンティックAIの両方を組み合わせたハイブリッドシステムから恩恵を受けています。たとえば：

• エージェンティックAIアシスタントが、生成AIモデルを使ってメールの下書き、レポートの要約、会議メモの作成を行い、その後自動的に送信または整理します。
• スマートチャットボットが、最初は会話型インターフェースとして対応し、必要に応じて会議予約、チケット発行、ワークフローの起動などのアクションを実行するエージェントに引き継ぎます。

⭐️ EkotekのAIチャットボットで、24時間365日のカスタマーサポートを見てみましょう。

このように生成AIとエージェンティックAIを組み合わせることで、制御性・創造性・自律性のバランスをとることができ、より柔軟で高度なAI活用が実現します。

なぜエージェンティックAIへの移行が重要なのか

生成AI単独の限界

生成AIは、コンテンツ作成、コード記述、コミュニケーションの在り方を大きく変革しましたが、本質的には「反応型」の技術にとどまっています。ユーザーからの直接的な指示が必要であり、セッション間の継続性がなく、自律的な意思決定やタスク管理ができません。しかし、ビジネス課題がますます複雑化する中で、単に「応答する」だけではなく、「実行し、適応し、判断する」AIのニーズが高まっています。

自律型AIシステムの台頭

エージェンティックAIは、こうした限界を超え、受動的な生成から能動的な問題解決へと進化しています。AutoGPT、LangChain、その他の最新エージェントフレームワークの登場により、私たちは次のようなシステムを構築できるようになりました：

• 高レベルの目標を解釈し、それを実行可能なステップに分解します。
• ツール、API、推論機構を組み合わせて、ワークフロー全体を完了します。
• 曖昧さの中でも柔軟に行動し、フィードバックや新しい情報に基づいてリアルタイムで戦略を調整します。

ビジネス戦略におけるインパクト

エージェンティックAIの導入は、単なる技術的なアップグレードではなく、競争力のある戦略的選択です。実際に導入している企業では、以下のような変革的な効果が現れています：

• 生産性の向上：エージェントが繰り返し作業やルーチンタスクを担うことで、人間のチームは戦略や創造的業務に集中できます。
• 業務のスケーラビリティ：複数のエージェントを並行稼働させることで、追加の人員を必要とせずに処理能力を拡張できます。
• 意思決定の高度化：エージェンティックAIはテスト・学習・反復を繰り返すことができ、データドリブンで適応性のある業務運営を実現します。
  

人間とAIの協業の変化

エージェンティックAIは、人間の才能を置き換えるものではなく、それを増幅するために設計されています。エージェントAIが構造化された繰り返し可能なタスクや論理主導のタスクを処理することで、人間チームは最も得意とすること、すなわち創造的な問題解決、関係構築、戦略的思考に集中できるようになります。

この変化は、エンタープライズAIにおける次の進化を示しており、業界全体で新たなレベルの効率性とイノベーションを解き放つものです。

実践で活躍するAI：エコテックの導入事例

製造業におけるBOM作成をエージェンティックAIで自動化

エコテックは、ある製造業の企業向けにBOM（部品表）の自動生成を行うAIエージェントを開発しました。このエージェントは、以下のように複雑なワークフローを統合的に処理します：

• 画像認識：技術図面をスキャンし、アウトソール、ライニング、アッパーなどの部品を自動的に識別します。
• 言語理解：カタログ、仕様書、過去のBOMを読み取り、必要な材料データを抽出します。

導入効果：

• 手作業による入力の削減
• デザインファイルからのBOM作成スピードが大幅に向上
• 材料計画におけるヒューマンエラーの減少

⭐️ AIエージェントによる実際の効果はこちらからご覧ください。

ニュース要約のための生成AI活用

ある日本企業は、世界中の起業家が多言語で最新情報を効率的に得られるツールを必要としていました。エコテックは、生成AIを活用したソリューションを開発し、次のような機能を実現しました：

• GPT-3.5を活用し、ニュース記事を要約します。
• 100以上の言語に対応したコンテンツに翻訳します。
• 「あとで読む」機能を備えた、シンプルかつ見やすいインターフェースで表示します。

導入効果：

• 読了時間の短縮
• 言語の壁を越えたコンテンツ理解力の向上

⭐️ AIを活用した要約ツールで、クライアントのビジョンをどう実現したかをご覧ください。

結論

AIが進化を続ける中で、生成AIとエージェンティックAIの違いを正しく理解することがますます重要になっています。 生成AIはコンテンツ制作と生産性を民主化しましたが、エージェンティックAIは「機械が考え、行動する」ことの意味を再定義しつつあります。それぞれの特性と活用領域を把握することで、企業は課題に適したAIツールを選定できるようになります。
あるいは、両者を組み合わせて「AIファースト」の戦略を構築することも可能です。

エコテックは、実際のビジネスニーズに合わせた生成AIおよびエージェンティックAIの開発実績を持つ、信頼性の高いAI開発パートナーです。コンサルティングから導入・運用まで、製造、金融・銀行、小売、教育など多様な業界向けに、高速・拡張性・信頼性を備えたAIソリューションを提供しています。当社のアプローチは、深い技術力、業界知見、アジャイル開発を融合し、 企業が業務効率の向上、意思決定の最適化、スケールアップを実現できるよう支援しています。

AIがあなたのビジネスに何をもたらすか、ぜひ一緒に探求してみませんか？エコーテックは、お客様のビジネスに最適な、将来を見据えたスマートなソリューションを、最初の段階から「正しい方法」で構築できるよう、全力でサポートいたします。今すぐお問い合わせください。