Agentic AI と AI エージェント: 違いとそれが重要な理由

重要なポイント

• エージェント型 AI は「方法」であり、AI エージェントは「誰」です。エージェント AI は、システムに計画と意思決定の能力を与える方法です。 AI エージェントは、これらの能力を使用して実際に作業を行うツールです。
• 一緒に使うと最もよく機能します。 Agentic AI が推論を処理し、AI エージェントがタスクを実行するため、作業はより速く、よりスムーズに、より直感的に感じられます。
• これらを使用すると、時間を節約し、集中力を高めることができます。これらのツールは日常的なタスクを処理できるため、創造的な仕事や有意義な仕事により多くのエネルギーを費やすことができます。
• 技術的な専門知識は必要ありません。ほとんどの AI エージェントとエージェント AI システムは、タスクを自動化し、難しい作業ではなく、よりスマートに作業したい人向けに設計されています。

AI の世界には、AI エージェントとエージェント AI という 2 つの強力な開発があります。これらのテクノロジーは、会議の予約、学習ガイドの作成、研究の整理などのタスクを処理できることを約束します。これらの用語は似ているので、同じはずですよね?

完全ではありません。どちらもユーザーに代わって行動できる AI を使用しますが、できることとその機能には微妙ですが重要な違いがあります。この違いを理解すると、特定の状況に最も効果的な AI ツールを選択するのに役立ちます。

この記事では、これらの強力なテクノロジーを最大限に活用するために、エージェントティック AI と AI エージェント、それぞれの意味、仕組み、実際の使用方法を詳しく説明します。

目次

• エージェントAIとAIエージェントの違いは何ですか?
• エージェント AI と AI エージェントが連携する仕組み
• AIエージェントの仕組み
• AIエージェントの種類
• エージェントAIとAIエージェントの実世界の例
• エージェントAIとAIエージェントを使用する利点
• AI エージェントとエージェント AI の使用の制限事項
• エージェントティック AI と AI エージェントの使用を開始するにはどうすればよいですか
• エージェントAIとAIエージェントの次なる未来
• 実践的な次のステップ
• Agentic AI と AI エージェントに関するよくある質問

エージェントAIとAIエージェントの違いは何ですか?

エージェントティック AI は、自ら計画、行動、適応できるシステムを作成するための「方法」です。これは、人間による継続的な入力なしで意思決定を行い、行動を起こす能力であるエージェンシーの概念に根ざしています。これは、インテリジェントで独立したシステムを構築するための青写真と考えてください。

一方、AI エージェントは、物事を成し遂げる「人」です。これらは青写真を実行するツールであり、メモの要約、プロジェクトの管理、データ分析などの特定の目的のために設計されています。

ここが興味深いところです。関係は 1 対 1 ではありません。すべてのエージェント AI システムは AI エージェントとして機能しますが、すべての AI エージェントが真のエージェントであるわけではありません。一部のエージェントは、単純で反復可能なタスクを完了するために、事前に設定されたルールに従うだけです。より複雑な作業の場合、エージェント AI は、エージェントに計画を立て、問題を解決し、状況の変化に適応する能力を与えます。

たとえば、研究計画の作成や製品発売の調整など、複数の可動部分を伴う目標に向かって取り組むことを考えてみましょう。

• AI エージェントは、アウトラインの作成や提供されたデータの整理など、割り当てられた個々のステップを実行する場合があります。
• エージェント AI は、全体的な目標を達成し、最適な手順の順序を決定し、途中でギャップを特定し、新しい情報が入ってくるとアプローチを調整します。

つまり、 AI エージェントはタスクを実行します。エージェント AI が成果を推進します。

Grammarly の AI エージェントがどのように動作するかを調べると、複雑なエージェント AI が実際に動作していることがわかります。エージェントは、ワークフローのあらゆる段階で支援するために、計画、問題解決、適応を行うことができます。これらのエージェントは、プロンプトを待つのではなく、ブレーンストーミングから知識の検索と取得、コンテンツの草稿と修正、アクション アイテムと次のステップの管理まで、ユーザーの入力中に積極的に作業します。

メールの下書き、レポートの洗練、またはアイデアの要約のいずれの場合でも、Grammarly の AI エージェントはコンテキストを分析して、対象読者や目標に合わせて提案を調整し、必要なときに関連する提案を提供します。これらのエージェントは、仕事そのものに集中しながら、より明確かつ自信を持ってコミュニケーションできるように支援します。

なぜこの区別が重要なのでしょうか?

エージェントティック AI と AI エージェントの違いを理解することは、技術的なことだけではありません。それは実用的です。エージェントティック AI はシステムがどのように考えて意思決定を行うかを定義し、AI エージェントはそれらの意思決定を実現するツールです。

この違いは、一部の AI ツールが他のツールよりも賢く、適応性が高いと感じられる理由を説明しています。どれがどれであるかを知ることは、タスクを自動化する単純なアシスタントが必要な場合でも、独自に計画と推論ができるより高度なシステムが必要な場合でも、ニーズに合った適切なツールを選択するのに役立ちます。

エージェント AI と AI エージェントが連携する仕組み

エージェント AI と AI エージェントを組み合わせると、計画から実行までの複雑なワークフローを処理できる半自律システムという非常に強力なものが得られます。 Agentic AI は、AI エージェントが作業を実行し、状況が変化したときに適応するために依存する思考および推論機能を提供します。結果？細かいことにこだわるのではなく、創造的で戦略的な作業に時間を取り戻すことができます。

グループ プロジェクトを計画しており、その企画を支援するために AI エージェントを使用したいとします。そのエージェントは、内部でエージェント AI 機能を使用して、プロジェクトを細分化し、タスクに優先順位を付け、所有者を提案する可能性があります。その後、タスクの作成、人員の割り当て、進捗状況の確認などのロジスティクスを処理できます。 AI が忙しい仕事を管理している間、あなたは創造的または戦略的な部分に集中し続けることができます。

それらがどのように連携するかを確認したので、次は「実行者」である AI エージェント自体に焦点を当て、それらがどのように動作するかを理解しましょう。

AIエージェントの仕組み

AI エージェントは、最小限の監視で目標を達成するために、認識、計画、行動、学習というシンプルかつ強力なループを通じて動作します。情報とコンテキストを収集し、それを使用して実行するアクションを決定し、ツールに接続してそれらのアクションを実行し、フィードバックに基づいて適応します。単純なエージェントは事前定義されたルールに従う場合がありますが、より高度なエージェントは複雑な推論と計画のためにエージェント AI (多くの場合、大規模な言語モデルを利用) を使用します。メールの作成を支援する場合でも、調査の整理を支援する場合でも、エージェントはこの 4 つのステップのプロセスを継続的に実行してタスクを実行し、より適切に支援できるようになります。

実際の例を使用してこのプロセスがどのように機能するかを詳しく知りたい場合は、各ステップを詳しく説明した AI エージェントのガイドをご覧ください。

AIエージェントの種類

AI エージェントにはいくつかの種類があり、それぞれが単純なルールベースのエージェントからより高度な推論システムに至るまで、さまざまな問題を解決するように設計されています。多くの場合、これらは 2 つの層にグループ化されます。1 つは最も基本的なエージェントのコア グループ、もう 1 つはそれらをベースにしてより複雑な課題に対処する高度なエージェントです。

5 つのコア タイプの概要を次に示します。

• 単純な反射エージェントは、事前にプログラムされた「if X、then Y」ルールに従いますが、そのルール外の状況には対処できません。
• モデルベースの反射エージェントもルールに依存しますが、何が起こったかを追跡し、環境が変化した場合は調整できます。
• 目標ベースのエージェントは、目標を達成するために必要な手順を計画し、実行できます。
• ユーティリティベースのエージェントは、目標を達成するためのさまざまなオプションを比較検討し、最も価値のあるものを選択できる点を除いて、目標ベースのエージェントに似ています。
• 学習エージェントは経験から学習し、フィードバックを使用してパフォーマンスを向上させます。

高度なエージェントは、より複雑な目標を達成するために、次のコア タイプに基づいて構築されています。

• マルチエージェント システム (MAS):共有の目標を達成するために、一口サイズのタスクに取り組むエージェントのチーム。
• 階層エージェント:MAS のより組織化されたバージョン。「マネージャー」エージェントがタスクを「ワーカー」エージェントに割り当てます。
• ハイブリッド複合エージェント:これらのエージェントは、速度、適応性、インテリジェンスのバランスをとるために、さまざまなタイプ (反射型、目標ベース、学習など) を組み合わせます。

さまざまな AI エージェント タイプに関するガイドでは、各タイプがどのように機能するか、およびタスクに適した種類のエージェントを選択する方法について、より詳細な例を示しています。

エージェントAIとAIエージェントの実世界の例

最新の AI ツールでは、エージェント インテリジェンス (推論、計画、適応する能力) と、特定の目標を達成するためのアクションを実行するエージェントとの組み合わせが増えています。これらを組み合わせることで、今日人々がすでに依存しているエクスペリエンスの多くが強化されます。

これが実際に一般的なユースケースでどのように機能するかを見てみましょう。

• 執筆と編集: AI 執筆ツールは、単に文法を修正したり文章を言い換えたりするだけではありません。エージェント コンポーネントは、トーン、明瞭さ、説得力の向上などの文章の目標を特定し、それを達成する方法を計画します。次に、エージェントはリライトの生成、提案の挿入、およびスタイル編集の適用によってこれらのステップをリアルタイムで実行します。その結果、入力に反応するだけでなく、メッセージを強化する内容を予測するライティングアシスタントが誕生しました。
• 調査と情報収集:トピックを調査する場合、エージェント AI は、必要な情報を判断し、信頼できる情報源を特定し、調査結果を構成する方法を決定するなど、計画の概要を示すことができます。 AI エージェントはその計画に従い、データベースを検索し、重要なポイントを要約し、結果を整理します。このコラボレーションにより、何時間にもわたる手動検索が、焦点を絞った目標主導のプロセスに変わります。
• 学習と学習:アダプティブ ラーニング ツールでは、エージェント AI が進捗状況と、次に何に焦点を当てるべきか理由を監視します。さらに練習が必要なコンセプトを強化したり、適切なペースで新しい内容を導入したりするなどの目標を設定し、AI エージェントはパーソナライズされたクイズ、例、説明を生成することでその計画に基づいて行動します。時間の経過とともに、システムは各学習者に挑戦し、サポートし続ける方法を学習します。
• クリエイティブなブレインストーミング:クリエイティブなタスクの場合、エージェント AI はプロンプトの背後にある意図 (キャンペーンや製品名に関するアイデアのブレインストーミングなど) を解釈し、さまざまな方向性を探るための計画を作成します。その後、エージェントはオプションを生成して調整し、フィードバックから学習します。この組み合わせにより、創造性が対話に変わります。システムは、アイデアを共同で提案、テスト、進化させます。
• プロジェクト管理:プロジェクト管理ツールでは、エージェント AI が全体的な目標と依存関係を監視します。遅延や優先順位の変更を検出すると、ワークフローを再計画し、次のステップを決定します。その後、エージェントが行動を起こし、タイムラインを更新し、タスクを再割り当てし、チームメイトに自動的に通知します。その結果、進捗状況を追跡するだけでなく、作業を順調に進めることを積極的に支援するシステムが誕生しました。

エージェントAIとAIエージェントを使用する利点

Agentic AI と AI エージェントが連携して反復的なタスクを引き受け、より複雑な作業を支援することで、ユーザーは創造的かつ戦略的思考に集中できるようになります。一般に、エージェント機能は AI システムに計画、推論、適応する能力を与え、エージェントは特定のアクションを通じてそれらの計画を実行します。実際にどのように役立つかは次のとおりです。

• 多忙な作業の削減:これらのシステムは、深い専門知識を必要としない、時間のかかる反復的なタスクの自動化に優れています。ピッチデッキで作業していますか? Agentic AI は、市場の洞察を収集したり統計を検証したりするための計画の概要を示すことができ、一方、AI エージェントはその計画を実行し、ユーザーの入力に基づいてアプローチを洗練するため、ユーザーは説得力のあるストーリーの構築に集中できます。
• より関連性の高いフィードバックを取得する:これらのツールは、画一的な提案を提供するのではなく、ユーザーのスタイル、目標、コンテキストから学習して、ユーザーの作業に適したフィードバックを提供します。たとえば、AI アシスタントは、ブランド トーンを念頭に置いてマーケティング コピーをレビューしたり、教授の期待に合わせて学術論文のフィードバックを調整したりできます。
• 複雑なプロジェクトを管理しやすくする:大規模なプロジェクトは、圧倒されるように感じることがあります。エージェントティック AI は、それらを明確で達成可能なステップに分割することで支援します。一方、AI エージェントは実行を処理し、進行中の情報を調査、要約、整理します。これらを連携すると、研究論文の執筆などの複雑なタスクが、構造化された段階的なプロセスに変換されます。
• 調整の合理化:進行状況とコミュニケーションの管理には、作業自体と同じくらい時間がかかる場合があります。エージェント機能を備えた AI システムは、タイムラインと依存関係を監視できる一方で、エージェントは期限が過ぎる前にタスクの割り当て、ステータスの更新、リスクのフラグ付けなどのアクションを実行します。そうすることで、ロジスティクスではなく結果に集中し続けることができます。
• 必要な前にサポートを受ける:エージェント AI は、ユーザーの質問を待つのではなく、今後の目標を推論し、役立つ次のステップを提示します。たとえば、試験が近づいている場合、AI エージェントがあなたの成績に合わせた練習問題や学習教材を生成する一方で、復習が必要な分野が特定される可能性があります。

AI エージェントとエージェント AI の使用の制限事項

AI エージェントとエージェント AI は強力なテクノロジーですが、実際の欠点もあります。つまり、間違いを犯したり、機密データを意図せず悪用したりする可能性があり、頼りすぎると足かせになる可能性があります。これらの課題はテクノロジーを避ける理由にはなりませんが、慎重な設計、レビュー、ガバナンスが必要です。以下に、留意すべき最も重要な懸念事項と実際的な緩和策を示します。

• 幻覚:これらのシステムは、知識のギャップや古い情報などの障害に遭遇すると、幻覚を起こす (つまり、物事をでっち上げる) ことがあります。残念ながら、こうした誤った発言は、本当にもっともらしく聞こえることがよくあります。重要な事実は常に信頼できる情報源で確認し、可能な場合は出典を求めてください。
• 過剰信頼:信頼は獲得する必要があり、それは AI にも当てはまります。すべてを額面通りに受け入れるのではなく、AI が生成したコンテンツを最初の草案として扱います。公開する前に、慎重に検討し、主要な主張を事実確認し、独自の判断を加えてください。
• 透明性のギャップ:これらのシステムは多くの場合、ブラック ボックスのように感じられることがあります。いくつかの指示を投げて出力を取得しますが、途中で何が起こったのかわかりません。あなたは彼らの推論を推測するしかありません。代わりに、システムにそのソースや出力の背後にある理由を尋ねて、その仮定を検証できるようにします。
• 調整の課題: AI エージェントは時々、お互いのつま先を踏みつけます。 AI エージェントのグループが連携して作業する場合、明確な調整が行われないと、作業が重複したり、矛盾した結果が生じたりする可能性があります。システムごとに特定の役割を定義し、ワークフローを定期的にテストして問題を発見することで、混乱を避けます。
• バイアス: AI は、人間の意地悪な傾向も含め、知っていることすべてを人間から学習します。 AI システムは人間が作成したデータから学習するため、社会的な偏見や不公平なパターンを吸収できます。潜在的なバイアスがないか出力を定期的に確認し、問題のある出力を修正します。
• データのプライバシーとセキュリティ:あなたが共有したものは、あなたと AI の間に常に存在するとは限りません。これらのシステムには役立つ情報が必要ですが、入力内容が漏洩する可能性があります。機密情報や機密情報の共有を避け、プライバシー設定を見直して、システムがデータを適切に使用および保存していることを確認してください。
• スキルのメンテナンス:自転車を使わないと錆びてしまうのと同じように、自分の能力にも同じことが起こります。これらのツールを松葉杖として使用すると、時間の経過とともに創造的および戦略的スキルが低下する可能性があります。 AI の使用方法については慎重に検討してください。有意義でやりがいのある作業は自分自身で行いながら、手作業の作業は AI に任せてください。

ここでは、これらのテクノロジーのすべての重大な制限と、それらを克服する方法を並べて見ていきます。

AI ツールを常に制御する方法

これらのツールを使用すると、チートコードのロックを解除するように感じるかもしれませんが、重要なのは、常に運転席に座っていなければならないということです。ツールの使用方法を意図的に行い、プロセスをガイドし、出力を確認し、最終的な判断を行ってください。これらの手順をスキップすると、誤って不正確な結果を公開したり、時間の経過とともにスキルが錆びついたりするなど、ひどい目に遭う可能性があります。

参加し続けることのもう 1 つの利点は、これらのツールが優れている点と劣っている点がすぐにわかることです。これらの洞察は、最大限のメリットを得るためにどこで使用すればよいかについての直感を養うのに役立ちます。

Agentic AI と AI エージェントを始める方法

エージェントティック AI と AI エージェントの使用を開始するのは、大規模で骨の折れるプロジェクトである必要はありません。代わりに、実験してみるのが最も効果的です。小さなことから始めて出力を確認し、他のタスクでも試してください。ここでは、使用できるプロセスの手順を示します。

1. 繰り返しのタスクを特定する:記事の要約、フォローアップメールの送信、メモの整理、スライドのフォーマットなど、有意義な仕事を奪う時間のかかるタスクをご存知ですか?これらは、これらのツールの最初のタスクとして最適です。
2. 適切なアプローチを選択する: 現在、多くの人気製品には AI エージェントとエージェント AI 機能が備わっています。単純なルールベースのタスクの場合は、使い慣れたツールの AI エージェントから始めます。これらのエージェントを使用して、メモを要約したり、文書をフォーマットしたり、標準的なフォローアップ メールを送信したりできます。研究傾向の分析や複数ステップのワークフローの管理など、計画と推論が必要な複雑なタスクの場合は、微妙な意思決定をサポートするエージェント AI 機能を探してください。
3. レビューと調整: 結果を見て、期待どおりであることを確認します。正しくないように見える場合は、AI エージェントにフィードバックを提供します。提供するガイダンスが多ければ多いほど、エージェントはあなたの好みに合わせやすくなります。
4. 段階的に拡張する: 結果に満足し、エージェントの強みをよりよく理解したら、提案資料の作成など、より大きなタスクを支援するために、より複雑なエージェントを構築できます。

エージェントAIとAIエージェントの次なる未来

現時点では、ほとんどの AI ツールは単独で動作します。複数のシステムをやりくりするか、すべてを実行しようとするもののどれも得意ではない 1 つの AI に依存する必要があります。 AI エージェントをサポートするツールが増え、エージェント AI がより強力になるにつれて、この状況は変化し、自律性とコラボレーションが向上します。注目に値する傾向をいくつか紹介します。

• エージェントのチームが連携する:エージェントのグループが連携して、人間の監視を最小限に抑えながら複雑なプロジェクトを最初から最後まで処理する様子がすでに見られています。これらのエージェント システムはより効率的で、より大規模なプロジェクトを処理できるため、この傾向は今後も拡大する一方です。近い将来、同僚のアシスタントと自動的に連携して会議のスケジュールを立て、議題を準備し、フォローアップするパーソナル AI アシスタントが登場するかもしれません。
• 特化したエージェント: 1 つの AI がすべてを実行しようとするのではなく、執筆専門家、データ アナリスト、調査専門家など、特定の役割向けに設計されたエージェントが登場します。これらのエージェントは既存のツールに接続して人間のチームと連携して作業できます。まもなく、あなた自身の AI ライティング スペシャリストのチームができ、専門知識 (科学的ライティングやマーケティング コピーライティングなど) をもたらし、あなたの仕事を次のレベルに引き上げるのに役立つ提案を提供することになります。
• ツール間で連携するエージェント:現在、エージェントは、電子メール アプリ、カレンダー、ドキュメント、プロジェクト管理ツールなど、すでに使用しているソフトウェアに直接組み込まれていることがよくあります。間もなく、これらのエージェントはさまざまなツール間で相互に通信できるようになり、コピー＆ペーストや手動での調整の量が削減されます。クライアントが応答するとメール AI がプロジェクト管理ツールを自動的に更新し、カレンダー AI が新しいタイムラインに基づいて関連タスクのスケジュールを変更するところを想像してください。

実践的な次のステップ

Agentic AI と AI エージェントはバットマンとロビンのようなものです。この 2 人は一緒にいるときに最も効果的に機能します。エージェントティック AI は、計画、思考、推論ができるシステムを作成するためのアプローチですが、AI エージェントは、エージェントティック AI の有無にかかわらず、物事を実行できるプログラムです。これらを組み合わせると、最小限のユーザー入力で最初から最後までタスクを処理できる、ほぼ独立した強力なシステムが得られます。

Grammarly の AI エージェントは、このペアリングが実際にどのように機能するかを示します。エージェント AI に基づいて構築された AI エージェントは、ユーザーが助けを求めたときにただ応答するだけではありません。彼らはリアルタイムであなたと連携し、あなたが書いている文書、誰に宛てて、何を達成しようとしているのかに基づいて積極的に提案を提供します。 Grammarly の AI エージェントは既存の執筆ツールに直接統合されているため、初期のブレインストーミングから最終的な仕上げまで、プロセスのあらゆる段階でコンテキストを認識したフィードバックを提供できます。これらは、書くときに調子、明瞭さ、簡潔さ、構造を洗練するのに役立ちます。その結果、より迅速に行動し、価値の高い仕事に集中し続け、より自信を持ってコミュニケーションできるようになります。

Agentic AI と AI エージェントに関するよくある質問

エージェント AI は AI エージェントとどう違うのですか?

エージェントティック AIは、AI システムが自律的に推論、計画、意思決定できるようにする設計アプローチまたは機能です。 AI エージェントは、これらの機能 (またはより単純なルールベースのロジック) を使用してタスクを完了する実際のプログラムです。エージェント AI は、インテリジェントで目標指向のシステムを構築するための青写真であり、AI エージェントはその青写真から構築されたツールであると考えてください。

エージェントAIとは何ですか?

エージェントティック AI とは、高度な自律性で目標を達成するように設計された AI システムを指します。これらのシステムは、特定の指示を待つのではなく、新しい情報を収集しながら調整しながら、定義された制限内で手順を計画し、決定を下し、行動を起こすことができます。

AI におけるエージェントとは何を意味しますか?

AI の「エージェンティック」とは、エージェンシーを意味します。つまり、システムが最小限の人間の指導で目標を達成するために推論、計画、決定を行う能力です。これは、人間による継続的な指導なしで最初から最後までタスクに取り組むことができる自律システムを構築するための重要な要素です。

AI エージェントはエージェント AI とどのように連携しますか?

Agentic AI は、AI エージェントに戦略的思考と計画能力を提供し、エージェントはそれを使用して複雑な複数ステップのタスクを処理できます。この強力な組み合わせにより、人間による継続的な指導なしで複雑な目標を達成できる半自律システムを構築できます。

Grammarly にはエージェント AI と AI エージェントがありますか?

はい、Grammarly にはエージェント AI システムと AI エージェントがあり、信頼できる個人ヘルパー チームとして機能し、すでに使い慣れているライティング ツール全体で最高のコンテンツの草案、要約、修正を支援します。ターゲット読者に合わせてカスタマイズされたフィードバックを提供したり、追加の証拠を提供して議論を事実確認したり、あなたの文章がより自信を持って明確に聞こえるようにするための提案を提供したりできます。

Grammarly の AI エージェントの詳細については、こちらをご覧ください。