AIエージェントの種類とは？行動モデル・実装方式・用途別にわかりやすく整理
この記事でわかること
- AIエージェントとは
- AIエージェントの3つの特徴
- AIエージェントの種類
AI（人工知能）の技術は日々進化しており、近年では単なる自動化ツールではなく、特定のタスクを自律的に実行する「AIエージェント」に注目が集まっています。AIエージェントを活用することで、業務プロセスそのものを変革しようとする企業も増えつつあります。
一方で、実際にAIエージェントを本格導入し、多くの業務を自動化できている企業はまだ多くありません。現場では「AIエージェントで何ができるのか」「どのような種類があり、どう違うのか」といった点を検証段階で模索しているケースが大半です。
そこで本記事では、AIエージェントの種類を体系的に整理し、それぞれの特徴や違いを分かりやすく解説します。AIエージェントについて基礎から理解したい方や、自社業務への活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
AIエージェントとは
近年、「AIエージェント」という言葉が急速に広まりつつあります。本章では、後続で解説する「AIエージェントの種類」を正しく整理できるよう、基本的な定義と注目される背景を分かりやすく解説します。
AIエージェントの基本的な定義
AIエージェントとは、周囲の環境を認識し、その状況に応じて意思決定を行い、目的に沿った行動を自律的に実行するシステムを指します。単に情報を生成するだけでなく、「状況を理解して行動する」という点が最大の特徴です。
例えば、業務システムと連携し、入力データをもとに判断を行い、必要な処理を自動で実行する仕組みはAIエージェントの典型例といえます。このように、AIエージェントは認識・判断・行動という一連のプロセスを継続的に回しながら機能します。
AIエージェントが注目される背景
AIエージェントが注目を集める最大の理由は、業務自動化が単なる効率化の段階を超え、「判断を伴う自動化」へと進化している点にあります。従来のRPAやルールベースでの自動化では、人が細かく条件を定義しなければ対応できないケースが多く、運用負荷が課題でした。
近年は大規模言語モデル（LLM）の進化により、文脈理解や推論能力が大幅に向上しています。これにより、AIが状況を解釈し、次に取るべき行動を自ら考えることが可能になりました。その結果、人の指示を待たずに業務を進める「自律型エージェント」が現実的な選択肢となっています。
さらに、API連携やクラウドサービスの普及により、AIが実際の業務システムを操作できる環境が整ったことも大きな要因です。
AIエージェントの3つの特徴
よりAIエージェントについて理解するために、AIエージェントの特徴を3つご紹介します。
1. 自ら判断して動くことができる（自律性）
AIエージェントは特定のタスクを実行する際、プログラムされたルールのみに従うのではなく自身が状況を分析して必要に応じて判断や行動を最適化するという特徴があります。
たとえば営業活動において従来は、顧客の業種を分類し、業種に合わせた提案資料を準備することが一般的でしたが、AIエージェントを活用すると商談内容を把握して、次のアクションとして最も効果的な提案内容や資料を自ら判断して選定することが可能になります。
これによって営業担当の対応スピードが上がるのはもちろんのこと、今後の商談のスキル向上に貢献することもできるとされています。
2. 複数の情報を同時に扱える（マルチモーダル対応）
AIエージェントはテキストだけではなく、画像や音声、動画など複数の情報を同時に処理し、統合的に分析することができるという特徴があります。今までの生成AIであればテキスト入力に対して、テキストが出力されるという形式が主流でしたが、AIエージェントであれば、複数同時の処理が可能です。
さきほどご紹介した営業活動の例をみてみると、今まではAIに担当者がまとめた議事録を読み取らせるだけでしたが、AIエージェントを活用すれば、商談の音声も加えて分析して、提案資料などを作成できるというイメージです。
3. 自分で学び成長できる（自己学習能力）
AIエージェントはタスクを実行するうえで、「自ら学び成長する」ことができるという特徴があります。今までは大量の既存データから学習したモデルに、生成AIが優れたコンテンツを生成していましたが、一部のAIエージェントでは、行動結果を評価したりフィードバックを取り入れることで、継続的に判断や行動を最適化します。
さきほどご紹介した営業活動の例をみてみると、営業活動でAIエージェントが見込み顧客とのメールやチャットのやり取り、提案資料を分析して「どのような提案をしたときに成約率があがるのか」を自ら学習していくことができるようなイメージです。
AIエージェントには他にもっとどんな特徴があるのか、より詳しく知りたい方は以下の記事でご紹介しているので、ぜひ参考にご覧ください。
AIエージェントと生成AIの違い
AIエージェントと生成AIにはいくつかの違いが存在します。大きな違いはそれぞれの達成したい目的です。AIエージェントはタスクを実行することが目的に対して、生成AIは名前のとおり、生成することが目的になっています。
またその他にもAIエージェントと生成AIでは、やり取りの仕方が違います、AIエージェントは私たちが入力した指示を待つのではなく、自律的に動くことが可能ですが、生成AIでは都度指示を出す必要があります。
より詳しくAIエージェントと生成AIの違いについて知りたい方は以下の記事でご紹介しているので、ぜひ参考にご覧ください。
AIエージェントの種類を整理する「分類フレーム」
AIエージェントの種類を正しく理解するためには、まず「どう分類すべきか」という視点を持つことが重要です。
ここでは、数あるAIエージェントを整理するための基本となる分類フレームを解説します。
AIエージェントは「1つの分類」では理解できない
AIエージェントの種類が多く感じられる最大の理由は、異なる分類軸が混在したまま語られることにあります。ある説明では「技術」で分けられ、別の説明では「用途」や「賢さ」で分けられるため、全体像がつかみにくくなります。
本来、AIエージェントは単一の基準で整理できる存在ではありません。意思決定の仕組み、内部構造、使われ方といった複数の観点が重なり合って成立しています。そのため、分類軸を意識的に分けて理解することが不可欠です。この視点を持つだけで、「AIエージェントは難しい」という印象は大きく変わります。
分類① 行動・意思決定モデルによる分類（理論的分類）
行動・意思決定モデルによる分類は、AI研究の基礎として長年使われてきた王道の整理方法です。AIエージェントが「どのように考えて、どう行動を決めるのか」に注目するため、概念理解と検索意図の両面で強みがあります。
単純反射型エージェント
単純反射型エージェントは、現在の状態にのみ反応して行動を決定する、最も基本的なAIエージェントです。あらかじめ定義されたルールに基づき、「この条件ならこの行動」という形で即座に反応します。
内部に記憶や環境モデルを持たないため、過去の状態や将来の変化は考慮しません。その分、処理は非常に高速で、動作も安定しています。一方で、想定外の状況やルールに含まれていないケースには対応できません。シンプルな自動化や、環境がほぼ変化しない領域で使われることが多いエージェントです。
モデルベース型エージェント
モデルベース型エージェントは、環境の状態や変化を内部モデルとして保持するエージェントです。現在の観測情報だけでなく、「環境がどのように変わるか」を推定しながら行動を決定します。
この内部モデルによって、部分的にしか情報が得られない状況や、変化のある環境にも対応できます。単純反射型では難しい、少し先を見越した判断が可能になります。ただし、環境モデルの精度が低い場合、判断も不正確になります。そのため、モデル設計と更新が重要になるエージェントです。
目標ベース型エージェント
目標ベース型エージェントは、特定のゴールを達成することを目的として行動するエージェントです。現在の状態からゴールに到達するために、どの行動が適切かを考えます。
複数の行動候補を比較し、「目標に近づくかどうか」を基準に選択する点が特徴です。計画立案や問題解決といったタスクに強く、業務プロセスの自動化で多く使われます。一方で、目標が曖昧だったり不適切だったりすると、期待した行動をしません。エージェント設計において、目標設定が非常に重要になります。
効用ベース型エージェント
効用ベース型エージェントは、行動の結果を数値的な「効用」で評価して判断するエージェントです。単にゴールに到達するかどうかではなく、どれだけ価値が高いかを基準に行動を選びます。
効率、コスト、満足度、リスクなど、複数の要素を総合的に考慮できます。そのため、現実の人間の意思決定に非常に近い振る舞いをします。設計は複雑になりますが、柔軟で最適化された判断が可能です。高度な業務支援や意思決定支援システムで使われることが多いエージェントです。
学習型エージェント
学習型エージェントは、経験を通じて行動戦略を改善していくエージェントです。過去の行動結果を学習し、次の判断に反映させます。
最初は不完全な行動でも、試行錯誤を繰り返すことで性能が向上します。環境の変化にも適応できる点が、大きな強みです。このタイプは、単独で存在するというより、他のエージェントモデルと組み合わされることが一般的です。現在のLLMベースAIエージェントの多くも、この学習型の考え方を内包しています。
分類② 技術・実装方式による分類
行動や意思決定の考え方を理解したうえで、次に重要になるのが「どの技術で実装されているか」という視点です。この分類は、AIエージェントの内部構造や仕組みを理解するための入口になります。
ルールベースAIエージェント
ルールベースAIエージェントは、if-then形式の明示的なルールによって動作します。「条件が満たされたら、この行動を実行する」というロジックを人が事前に設計します。
処理の流れが明確で、動作が予測しやすい点が大きな強みです。そのため、安定性が高く、業務ルールが固定されている場面では今でも広く使われています。一方で、ルールの追加や変更が増えるほど、管理が複雑になります。 想定外のケースや曖昧な状況には弱く、柔軟な判断が求められる業務には向いていません。
機械学習ベースAIエージェント
機械学習ベースAIエージェントは、過去のデータを学習して行動や判断を行うエージェントです。明示的なルールではなく、データからパターンを抽出することで動作します。
大量の学習データがあれば、予測や分類といったタスクで高い精度を発揮します。需要予測や異常検知など、定量的な判断が求められる領域で活用されています。ただし、判断の根拠が分かりにくい点や、学習データに強く依存する点には注意が必要です。環境や前提条件が変わると、性能が急激に低下することもあります。
LLM（大規模言語モデル）ベースAIエージェント
LLMベースAIエージェントは、大規模言語モデルを中核に据えた最新のAIエージェントです。自然言語を理解し、推論や計画を立てながら行動を選択します。
大きな特徴の一つは、外部ツールやAPIを自律的に使える点です。情報検索、データ処理、システム操作などを組み合わせて、複雑なタスクを遂行できます。文脈理解力が高く、人の指示が曖昧でも意図をくみ取れる点も強みです。
分類③ 用途・役割別による分類（実務視点）
ここまで紹介してきた分類は、主に理論や技術の観点でした。一方で、実務では「どんな役割を担うのか」という視点でAIエージェントが語られることが多くあります。用途・役割別の分類は、自社業務への導入イメージを具体化するために欠かせません。
業務自動化エージェント
業務自動化エージェントは、定型業務や繰り返し作業を自律的に実行するエージェントです。人が行っている作業手順を理解し、必要に応じてツールやシステムを操作します。
データ入力、ファイル整理、システム間連携など、バックオフィス業務で多く活用されています。単なるRPAと異なり、状況に応じて判断を変えられる点が特徴です。業務ルールがある程度整理されているほど、高い効果を発揮します。
対話・支援エージェント
対話・支援エージェントは、人とのコミュニケーションを通じて業務や判断を支援するエージェントです。自然言語でのやり取りを前提としており、質問への回答や作業の補助を行います。
社内ヘルプデスク、カスタマーサポート、ナレッジ検索などで利用されます。利用者の意図を理解し、文脈に沿った支援ができる点が重要です。LLMベースAIエージェントが最も活躍しやすい領域でもあります。
分析・意思決定支援エージェント
分析・意思決定支援エージェントは、データを分析し、人の判断を補助する役割を担います。結果そのものを決めるのではなく、判断材料を整理して提示します。
売上分析、需要予測、リスク評価など、経営や戦略判断に関わる場面で使われます。複数の選択肢を比較し、それぞれのメリットとデメリットを示せる点が特徴です。人とAIが協調して意思決定する前提のエージェントといえます。
マルチエージェントシステム
マルチエージェントシステムは、複数のAIエージェントが役割分担し、協調して動作する仕組みです。単一のエージェントでは対応しきれない複雑なタスクを扱います。
例えば、調査担当、計画担当、実行担当といった役割を持つエージェントが連携します。相互に情報を共有しながら、全体として最適な結果を目指します。高度な自律性と拡張性を持ち、今後のAIエージェント活用の中核の一つになると考えられています。
AIエージェントの技術要素と仕組み
ここまでAIエージェントの種類を分類してきましたが、それらはすべて共通した技術要素の組み合わせで成り立っています。この章では、AIエージェントがどのような仕組みで動いているのかを、構成要素ごとに分解して解説します。
AIエージェントを構成する基本要素
AIエージェントは大きく分けて、「認識」「意思決定」「行動」という3つの要素で構成されています。この流れを理解することで、どの種類のAIエージェントも同じ枠組みで捉えられるようになります。
認識（Input）
認識は、AIエージェントが外部環境から情報を受け取るプロセスです。入力となるのは、データベースの数値、テキスト情報、操作ログ、ユーザーの指示など多岐にわたります。この段階で重要なのは、単なるデータ取得ではなく、文脈や状況を正しく把握することです。認識の精度が低いと、その後の判断や行動も誤ったものになります。
意思決定（Reasoning / Planning）
意思決定は、認識した情報をもとに「次に何をするか」を決める中核部分です。ルールに従って判断する場合もあれば、推論によって選択肢を比較する場合もあります。目標が設定されている場合は、ゴールに向けた計画を立てながら行動を選択します。このプロセスの高度さが、AIエージェントの賢さを大きく左右します。
行動（Action）
行動は、意思決定の結果を実際の操作として実行する段階です。APIを呼び出したり、外部ツールを操作したり、テキストや結果を出力したりします。重要なのは、行動が環境に影響を与え、その結果が再び認識に戻る点です。この循環によって、AIエージェントは継続的に状況へ適応します。
AIエージェントの意思決定プロセスと仕組み
AIエージェントの違いは、「何ができるか」だけでなく「どのように考えて行動を決めるか」に表れます。ここでは代表的な意思決定プロセスを3つに分けて解説します。
反射型の意思決定フロー
反射型の意思決定フローは、最もシンプルな構造です。エージェントは環境を認識し、その状態に対応する行動を即座に実行します。このプロセスでは、計画や将来予測は行いません。「条件に一致したら行動する」という流れが直線的につながっています。
処理が高速で分かりやすい一方、状況の変化や例外には弱いという特徴があります。単純反射型エージェントや一部のルールベースAIが、このフローで動作します。
目標・計画型の意思決定フロー
目標・計画型の意思決定フローでは、最初に達成すべきゴールが設定されます。エージェントは現在の状態と目標を比較し、そこに到達するための行動を検討します。複数の行動候補を洗い出し、それぞれの結果を想定しながら計画を立てます。必要に応じて計画を修正しながら、段階的に行動を実行します。
このフローは、目標ベース型や効用ベース型エージェントに多く見られます。業務プロセス全体を扱うAIエージェントでは、欠かせない考え方です。
LLMベースエージェントの思考プロセス
LLMベースエージェントの意思決定は、これまでのフローを内包しつつ、より柔軟です。中心となるのは、自然言語による推論と計画です。
まず、プロンプトとして与えられた指示や文脈を理解します。そのうえで、必要な情報や手段を判断し、外部ツールの呼び出しを計画します。行動の途中で得られた結果を再評価し、次の行動を修正することもあります。
このように、思考と行動が往復する点が大きな特徴です。
LLMエージェント特有の技術要素
LLMベースAIエージェントは、従来のエージェントにはなかった技術要素を備えています。これらがあることで、高い自律性と柔軟性が実現されています。
メモリ（短期・長期）
LLMエージェントは、短期メモリと長期メモリを使い分けます。短期メモリは、現在のタスクや会話の文脈を保持するために使われます。長期メモリは、過去の経験や重要な情報を蓄積する役割を担います。これにより、単発の応答ではなく、継続的な振る舞いが可能になります。
ツール・API連携
LLMエージェントは、外部ツールやAPIを自律的に利用できます。情報検索、データ処理、システム操作などを組み合わせてタスクを遂行します。これにより、単なる文章生成にとどまらず、実務で使えるエージェントになります。 行動の幅が一気に広がる点が、大きな進化です。
自己評価・改善ループ
一部のLLMエージェントは、自分の出力や行動を評価します。結果が不十分だと判断した場合、別の方法を試すこともあります。この自己評価と改善のループがあることで、より人に近い試行錯誤が可能になります。学習型エージェントの考え方を、LLMの文脈で実装した技術要素です。
まとめ｜AIエージェントには複数の種類がある
AIエージェントの種類は、一見すると非常に多く、複雑に感じられます。しかし、それはAIエージェント自体が難しいのではなく、異なる視点の分類が混在して語られていることが原因です。
本記事で解説してきたように、AIエージェントは「分類軸」を意識することで体系的に理解できます。具体的には、行動・意思決定モデル、技術・実装方式、用途・役割別という3つの視点が重要です。
行動・意思決定モデルは、AIエージェントがどのように考え、判断し、行動するのかを理解するための軸です。技術・実装方式は、その判断をどの技術で実現しているのかを見極める視点です。用途・役割別の分類は、実務でどのように使われるのかを具体的にイメージするために欠かせません。
これらを分けて考えることで、「高性能そうだから導入する」といった曖昧な選択を避けられます。自社業務に本当に必要な自律性や判断力が明確になり、AIエージェントを現実的に活用できるようになります。
AIエージェントは魔法の存在ではなく、設計思想と仕組みを理解してこそ力を発揮します。分類軸を正しく押さえることが、これからのAI活用における最も重要な第一歩です。
よくある質問とその回答
Q. AIエージェントの種類はいくつありますか？
AIエージェントの種類に、決まった数はありません。AIエージェントは、行動や意思決定の仕組み、実装技術、用途や役割など、複数の分類軸で整理されます。そのため、どの軸を基準にするかによって、種類の数や名称は変わります。
例えば、理論的には「単純反射型」「モデルベース型」「目標ベース型」「効用ベース型」「学習型」といった分類が用いられます。一方で、実務では用途別や技術別に分類されることもあります。
重要なのは、種類の数を覚えることではなく、どの分類軸で説明されているかを理解することです。
Q. AIエージェントと生成AI（ChatGPTなど）の違いは何ですか？
生成AIは、主にコンテンツを生成するAIです。文章や画像、コードなどを入力に応じて生成することを目的としています。
一方、AIエージェントは、環境を認識し、意思決定を行い、行動することを目的としたAIです。必要に応じて、生成AIを内部の構成要素として利用しながら、タスクの実行や目標達成までを担います。
詳しくは以下の記事をご覧ください。
Q. LLM（大規模言語モデル）エージェントは、独立した1つの種類ですか？
LLMエージェントは、行動・意思決定モデルとして独立した新しい種類ではありません。LLM（大規模言語モデル）は、AIエージェントを実装するための技術・実装方式の一つです。
LLMを用いることで、目標設定、推論、計画立案、ツール操作などが可能になり、目標ベース型・効用ベース型・学習型といった複数の行動モデルを実現できます。
そのため、LLMエージェントは
- 技術・実装方式の分類では独立して扱われる
- 理論的な行動モデルの分類では既存分類の延長として位置づけられる
という整理になります。
