エージェント的 AI と生成的 AI: 違いとそれぞれをいつ使用するか

公開: 2026-01-29

重要なポイント

  • 生成 AI がコンテンツを作成するのに対し、エージェント AI は目標を達成するためにアクションを実行します。
  • アイデアや草案には生成 AI を使用し、計画、調整、フォロースルーにはエージェント AI を使用します。
  • Agentic AI は、最小限のガイダンスで意思決定を行い、複数のステップの作業を完了することで自律性を追加します。
  • 生成 AI とエージェント AI が連携して、作成から実行までのエンドツーエンドのワークフローをサポートします。
  • どちらの使用を開始するにも技術的な専門知識は必要ありません。多くのツールにはすでに両方の機能が含まれています。

ほんの数単語から段落、画像、さらにはコードのブロックさえも即座に生成する AI ツールが動作しているのを初めて見たときのことを思い出してください。ちょっと未来を覗いているような気分になりました。その火花は、プロンプトに基づいて何かを作成するように設計された AI の一種である生成 AI から生まれます。

しかし、AI は急速に、創造することを超えて、実行することへと移行しています。そこでエージェント AI が登場します。エージェント AI は、コンテンツを生成するだけでなく、ユーザーからの少しのガイダンスだけで計画を立て、行動を起こし、目標に向かって取り組むことができます。

どちらも印象的ですが、さまざまな種類のタスク向けに構築されています。それらがどのように異なるかを理解すると、仕事や日常業務に適したアプローチを選択するのに役立ちます。

このガイドでは、生成 AI とエージェント AI とは何か、それらをどのように比較し、より少ない労力でより多くのことを達成するためにそれらを使用する方法について説明します。

目次

  • エージェント型 AI と生成型 AI: 違いは何ですか?
  • 生成 AI とエージェント AI の仕組み
  • 生成 AI とエージェント AI の実世界の例
  • 生成 AI とエージェント AI のどちらを使用すべきか?
  • 生成 AI とエージェント AI がどのように連携するか
  • 生成型 AI とエージェント型 AI の利点
  • 生成AIとエージェントAIの限界
  • 生成 AI およびエージェント AI ツールを今すぐ使い始めるにはどうすればよいでしょうか?
  • エージェント AI と生成 AI の次は何でしょうか?
  • 出力から結果への移行
  • エージェント的 AI と生成的 AI に関するよくある質問

エージェント型 AI と生成型 AI: 違いは何ですか?

生成 AI はプロンプトに基づいてコンテンツを作成します。一方、エージェント型 AI はさらに進化したもので、目標から始まり、それを達成する方法を決定し、高度な自律性で必要な手順を計画および実行します。

生成AIは何をするのですか?

生成 AI は、ユーザーの作成要求に応じて、テキスト、画像、ビデオ、コードなどの新しいコンテンツを生成します。プロンプトを入力すると、答え、説明、または直接使用できるコンテンツなど、何か新しいものが提供されます。これは、オンデマンドでリクエストに応答する常時接続のアシスタントにアクセスできるようなものだと考えてください。

さまざまなツールやカテゴリにわたる生成 AI が見つかります。 ChatGPT と Google Gemini は、テキストと画像を生成する汎用ツールです。 DALL·E と Midjourney はビジュアル コンテンツに重点を置いており、GitHub Copilot は開発者がコードを作成して理解するのに役立ちます。出力は異なりますが、入力を提供すると、それに応じてツールがコンテンツを生成するという同じように機能します。

Grammarly には、ブレインストーミング、自分の声での下書き、アイデアの洗練、明瞭さの向上、改訂などに役立つコンテンツの作成を促す生成 AI 機能があります。 Grammarly の AI は、どこで作業していてもライティングを強化し、ワークフロー全体でコミュニケーションをより効果的にするように構築されています。

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エージェント AI は何をしますか?

個々のプロンプトに応答する生成 AI とは異なり、エージェント AI は自律的に目標に向かって作業できます。継続的な指示を必要とせずに、ステップを計画し、決定を下し、ツールを使用し、進行に合わせて適応します。エージェント AI は単なる応答者ではないと考えることができます。それには主体性があり、複数のステップからなるタスクを完了するために次に何をすべきかを決定する能力があります。

たとえば、仕事の設定では、エージェント AIに「来週のクライアントのキックオフに必要なものをすべて準備する」などの目標を与えることができます。背景文書のレビュー、議題の草案、スケジュールの調整、説明資料の作成、フォローアップの送信、未解決の質問のフラグを立てて、決定や承認が必要な場合にのみチェックインすることができます。 Grammarly の AI エージェントは積極的に機能し、コンテキストを活用して、より魅力的で説得力のあるコンテンツを作成し、より効果的にコミュニケーションし、勤務日を整理および管理します。

生成 AI とエージェント AI の仕組み

どちらのタイプの AI も強力ですが、動作方法は根本的に異なります。生成 AI は、シーケンス内で次に何が来るかを予測することで新しい出力を作成しますが、エージェント AI は、環境、目標、フィードバックに基づいてアクションのループに従います。それぞれの AI テクノロジーがどのように機能するかを詳しく見てみましょう。

生成 AI の仕組み

Grammarly などのツールにメールの作成を依頼する場合、そこで使用される生成 AI テクノロジは、保存されている応答ライブラリから取得するものではありません。代わりに、プロンプトに基づいて最も可能性の高い次のトークン (単語または単語の一部) を予測することによって、新しいコンテンツを生成します。同じ原理が画像生成にも適用され、次のピクセルまたは特徴を予測します。

これらの予測は、数十億の例から学習したパターンを使用して次に何が起こるかを予測する大規模言語モデル (LLM) によって強化されています。生成される各単語は次の単語に影響を与え、AI がプロンプトからオリジナルの何かを作成できるようにするチェーンを作成します。

エージェント AI の仕組み

Agentic AI は、認識、計画、行動、学習というシンプルだが強力なループを通じて機能します。エージェント AI システムに目標を与えると、情報とコンテキストを収集し、その情報を使用して計画を立て、ツールやアプリ全体で計画を実行し、次回の改善に向けて結果を評価します。目標が完了するまでこのサイクルを繰り返し、途中で学習した内容でアプローチを調整します。

たとえば、グループ プロジェクトを管理していて、作業を合理化するためにエージェント AI システムが必要だと想像してください。 AI は会議のメモや電子メールから重要な詳細を引き出し、優先順位、所有者、期限を特定する計画の草案を作成できます。そこから、タスクを作成し、適切な担当者に割り当て、進捗状況を確認します。エージェント AI が調整や管理タスクを処理している間、ユーザーは創造的で戦略的な作業に集中し続けることができます。

生成 AI とエージェント AI の実世界の例

どちらのタイプの AI もすでに日常のワークフローの一部となっていますが、その現れ方は異なります。生成 AI は、物を作成するのに役立ちます。エージェント AI は、物事を成し遂げるのに役立ちます。実際の動作は次のとおりです。

生成 AI の例

生成 AI は、その場で何かを書いたり、要約したり、作成したりする必要がある場合に最適です。よく知られた使用例には次のようなものがあります。

  • 大まかなアイデアを洗練された文章に変える:いくつかの箇条書きを与えると、電子メール、メッセージ、またはレポートのセクション全体の下書きが作成されます。
  • 資料を新しい形式に変換する:メモを要約、フラッシュカード、クイズ、またはスクリプトに変換します。
  • 創造的なバリエーションを生み出す:複数の見出しオプション、異なる口調、またはメッセージの代替バージョンを要求します。
  • ビジュアルまたはコンセプトのデザイン:説明から画像、モックアップ、または図を作成します。
  • 明瞭さまたはトーンを強化する:段落を改善して、より自信があり、簡潔に、または聴衆に適切に聞こえるようにします。

つまり、あなたが指示を与えると、コンテンツが作成されます。

エージェント AI の例

Agentic AI は、コンテンツ以上のものが必要なときに現れます。ユーザーに代わってアクションを実行することで、タスクやプロジェクトを前進させるのに役立ちます。以下にいくつかの例を示します。

  • 複数ステップの調査タスクの管理:トピックを共有すると、ソースが収集され (接続されている場合)、高品質のソースがフィルタリングされ、アウトラインが構築され、さらに多くの情報が見つかると更新されます。
  • ドキュメントのワークフローを軌道に乗せる:レビュー担当者からの編集を監視し、フィードバックを統合し、フォローアップ タスクを割り当て、遅れている人に ping を送信します。
  • フォローアップの自動処理:重要なメールへの返信を監視し、適切なフォローアップを送信したり、個人的に処理する必要があるメールにフラグを立てたりします。
  • プロジェクトの計画と調整:目標を設定すると、システムがプロジェクト計画の草案を作成し、所有者を特定し、進捗状況を追跡し、状況の変化に応じて計画を調整します。
  • 改善ループの実行:結果をチェックし、何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかを特定し、それに応じて次のアクションを調整します。

つまり、目標を設定すると、その過程で計画、実行、適応が行われます。

生成 AI とエージェント AI のどちらを使用すべきか?

アイデアの生成、トピックの探索、コンテンツの作成にサポートが必要な場合は、生成 AI を使用してください。ワークフローを自動化するか、アクションを完了したい場合は、エージェント AI を使用します。コンテンツを作成し、それに対してアクションを実行する必要がある場合は、両方を使用します。決定方法の内訳は次のとおりです。

次のような場合に生成 AI を使用します。

  • 文章の下書き、編集、または推敲を行う
  • 画像やその他の種類のコンテンツをデザイン、作成、または洗練する
  • アイデアをブレインストーミングしたり、新しい方向性を模索したりする
  • 情報を要約したり、別の構造に再フォーマットしたりする

次の場合にエージェント AI を使用します。

  • フォローアップ、スケジュール設定、監視などの多忙な作業を軽減します。
  • 複数のステップまたは依存関係があるタスクを自動化する
  • 研究を組織したり、次のステップを計画したり、貢献者を調整したりして、プロジェクトを前進させます
  • 進捗状況を追跡し、状況の変化に適応する

何かを作成して実際に実行する必要がある場合は、生成 AI とエージェント AI を併用します。

生成 AI とエージェント AI がどのように連携するか

エージェント AI と生成 AI を併用することで、エンドツーエンドのワークフローを作成できます。これらのテクノロジーは相互に完全に補完し合います。ジェネレーティブ AI が創造的な重労働を処理し、エージェント AI がフォロースルーと実行を処理します。

この組み合わせは、実際に機能する現実世界のタスクの数を反映するため、特に強力です。その結果、時間のかかるタスクを AI に委任できるため、より高度な戦略と意思決定に集中できるようになります。このパワー デュオの実際の例をいくつか示します。

  • プレゼンテーションの準備: Generative AI は、重要なポイントのブレインストーミング、トピックの調査、補助的なビジュアルを含むスライドの下書きに役立ちます。その後、Agentic AI はスライドを明確なストーリーラインに整理し、追加情報が役立つ場所を特定し、練習セッションをスケジュールし (カレンダーに接続されている場合)、締め切りが近づくとリマインダーを送信します。
  • テスト勉強:生成 AI が授業資料から練習問題、解説、学習ガイドを作成します。 Agentic AI は、これらの教材を構造化された学習計画に変換し、リマインダーを設定し、練習アクティビティを完了する際の進捗状況を追跡し、さらに集中する必要がある領域に基づいて計画を調整できます。
  • ソーシャル メディア コンテンツの作成: Generative AI は、アイデアのブレインストーミング、投稿の下書き、グラフィックの作成に役立ちます。 Agentic AI は、コンテンツをブランド ガイドラインに適合させ、プラットフォーム間で投稿をスケジュールし、エンゲージメント指標の週次概要を提供することで、何がパフォーマンスが良いかを把握できます。

生成型 AI とエージェント型 AI の利点

生成 AI とエージェント AI は、作成と実行の両方をサポートすることで、より効率的に作業できるように設計されています。これらを組み合わせてまたは個別に使用すると、多忙な作業が軽減され、進捗が加速され、より価値の高い作業に集中できるようになります。

  • 作成とアイデアの迅速化:どちらのタイプの AI も、コンテンツの下書き、アイデアの検討、次のステップの概要など、白紙の状態から具体的なものに迅速に移行するのに役立ちます。
  • フォロースルーと実行の向上:生成的およびエージェント的な AI は、反復的なタスクの処理、ステップの調整、および複数段階のワークフローのサポートにより、アイデアを行動に移すのを支援します。
  • 有意義な仕事に集中する:どちらの形式の AI も、日常的なタスクや時間のかかるタスクをオフロードすることで、創造的、戦略的、または意思決定が必要な作業に時間を費やすことができます。
  • よりスムーズなエンドツーエンドのワークフロー:生成型 AI とエージェント型 AI を組み合わせることで、摩擦を少なくしてアイデアから結果に移行することができ、その過程で思考と実行の両方をサポートします。

生成AIとエージェントAIの限界

生成 AI とエージェント AI には、その機能にもかかわらず、人間による積極的な監視を必要とする制限があります。これらの制約を理解することで、AI をより責任を持って効果的に使用できるようになります。

  • 不正確または誤解を招く出力:生成 AI とエージェント AI はどちらも、特にプロンプ​​トが不明瞭な場合やデータが不完全な場合に、誤った情報や欠陥のある結論を生成する可能性があります。重要な出力を常に確認してください。
  • 過信と監視の低下: AI システムは、たとえ間違っている場合でも、自信があるように見えることがあります。結果を額面通りに受け取ることは避け、出力を確認し、情報源を尋ね、自分自身の判断を適用してください。
  • 調整と信頼性の課題: AI システムが複数のタスクを処理したり、他のツールと対話したりすると、エラーや競合が発生する可能性があります。明確な境界、テスト、監視が不可欠です。
  • 出力のバイアス: AI は過去のデータから学習するため、既存のバイアスが反映される可能性があります。不公平または不正確なパターンが強化されるのを避けるために、定期的なレビューと修正が必要です。
  • データ プライバシーとセキュリティ リスク:生成 AI とエージェント AI はどちらも、ユーザーが提供する情報に依存することがよくあります。機密データには注意し、プライバシーとデータの取り扱い方法を慎重に確認してください。

生成 AI およびエージェント AI ツールを今すぐ使い始めるにはどうすればよいでしょうか?

現在、多くのツールが生成 AI 機能とエージェント AI 機能の両方をサポートしており、気づかないうちにいくつかのツールをすでに使用しているかもしれません。始めるための最良の方法は、小規模から始めることです。生成ツールを試してアイデアをひらめいたり、コンテンツの下書きを作成したりしてから、エージェント機能を追加して、作業を整理、調整、または前進させるのに役立ちます。実験を重ねると、各タイプの AI がどのタスクに最適であるかという直感が得られるようになります。

最初のステップをガイドする簡単なアプローチを次に示します。

  1. 頻繁に繰り返すタスクを 1 つ選択します。チームの最新情報の送信、授業ノートの要約と整理、クライアントとのミーティングの準備など、毎週行うタスクを選択してください。馴染みのあるタスクから始めると、AI が最大の違いを生むことができる箇所を見つけることができます。
  2. 生成 AI ツールを使用して、アイデアの下書き、アウトライン、または生成を行います。執筆サポートには Grammarly などのツール、迅速なグラフィックスには DALL·E などのツールをお試しください。生成 AI を使用して、最初の草稿を作成したり、方向性をブレインストーミングしたり、既存のものに磨きをかけたりできます。
  3. エージェント AI を追加して、次のステップを整理、実行、自動化する:コンテンツを配置したら、エージェント AI を使用して、メモの整理、タスク リストの作成、メッセージの送信またはスケジュール設定、更新の調整 (ツールがサポートする統合に応じて) などのフォロースルーを支援します。注: これには必ずしも別のツールが必要というわけではありません。現在、多くの生成 AI ツールにはエージェント機能が含まれており、ほとんどのエージェント システムは舞台裏で生成 AI を使用しています。
  4. 結果を確認し、設定を調整し、そこから拡張します。何がうまく機能し、何がぎこちないと感じたかに注目してください。アプローチを調整してから、このジェネレーティブからエージェントへのワークフローを仕事や研究の他の領域に徐々に適用してください。

エージェント AI と生成 AI の次は何でしょうか?

生成 AI とエージェント AI は何年にもわたって進化してきましたが、現在ではより高機能で信頼性が高く、日常的なツールに組み込まれています。次の進歩の波は、まったく新しいブレークスルーではなく、記憶力の向上、よりスムーズな調整、より深い文脈などの洗練に重点が置かれています。次に来るものを形作るトレンドをいくつか紹介します。

  • エージェント AI システム間のよりスマートなコラボレーション: 1 つのシステムがすべてを実行しようとするのではなく、調整された「マルチエージェント」セットアップに移行しています。つまり、異なる AI エージェントが専門化し、相互に作業を引き継ぎます。たとえば、あるシステムは会議のメモを処理し、別のシステムはアクション アイテムを抽出し、そして 3 番目のシステムはフォローアップ メッセージの下書きを作成する場合があります。それは舞台裏で小さなチームが働いているのと似ています。
  • メモリ容量の増加:セッション全体にわたって、より多くの AI システムがユーザーの好み、プロジェクト、スタイルを記憶できるようになります。これにより、反復的なセットアップ作業が軽減されます。たとえば、修正草案を要求するときにブランド ガイドラインを思い出したり、好みの情報構造を思い出したりすることができます。
  • 状況認識の向上: AI ツールは、プロンプトだけでなく、タスクのより広範な状況をよりよく理解できるようになってきています。 (ユーザーが許可を与えた場合に) ドキュメントやスケジュールにアクセスすると、エージェント AI は、ユーザーが研究しているトピックや取り組んでいる期限を推測し、それに応じてサポートを調整できます。
  • 幅広い導入:ジェネレーティブ機能とエージェント機能は、電子メール、カレンダー、ライティング アプリ、ブラウザーなど、すでに使用しているツールに組み込まれることが増えており、まったく新しいスキル セットや複雑なソフトウェアを学習しなくてもアクセスできるようになりました。

出力から結果への移行

エージェント AI と生成 AI は、クリエイティブ パートナーとプロジェクト マネージャーが 1 つにまとめられたようなものです。 Grammarly を使用するたびに、生成 AI とエージェント AI が 1 つのエクスペリエンスに統合され、ワー​​クフローをよりコントロールしていると感じることができます。生成 AI はアイデアを生み出し、コンテンツを作成します。一方、エージェント AI はユーザーに代わって行動することで、そのアイデアを結果に変えます。 Grammarly の AI エージェントは、エンドツーエンドの執筆とコミュニケーションのワークフローをサポートするように構築されており、さらに一歩進んでいます。ユーザーの目標、対象者、コンテキストを分析して、作業中に最も関連性の高い提案を提示し、ユーザーが適切なタイミングで次善のアクションを実行できるようにします。

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エージェント的 AI と生成的 AI に関するよくある質問

AIと生成AIは同じものですか?

いいえ。生成 AI は、テキスト、画像、コードなどのコンテンツの作成に特化した AI の一種です。 AI は、パターンを認識したり、予測を行ったり、アクションを実行したりできるさまざまなタイプのシステムを含む、より広い分野です。例には、音声アシスタント、推奨システム、不正行為の検出などがあります。

エージェント AI と生成 AI とは何ですか?

生成 AI はプロンプトに応じてコンテンツを作成します。 Agentic AI は目標を設定し、それを達成するためのアクションを計画し、途中のステップと意思決定を処理します。生成 AI はクリエイティブなパートナー、エージェント AI は仕事を進め続けるコーディネーターと考えることができます。

ChatGPT は生成型 AI ですか、それともエージェント型 AI ですか?

ChatGPT はプロンプトに基づいてコンテンツを生成するため、主に生成 AI です。ただし、新しいバージョンには、Web の閲覧、API の呼び出し、コードの実行などのエージェント機能が含まれており、有効にすると特定のアクションを実行できます。

ジェネレーティブ AI とエージェント AI のどちらを使用すべきか?

コンテンツを迅速に作成したり、アイデアを探索したり、既存のものを書き直して改良したりする場合は、生成 AI を使用します。 Agentic AI は、タスクを完了したり、複数ステップのワークフローを自動化したり、フォロースルー作業の負荷を軽減したりする必要がある場合に役立ちます。 AI に何かを作成して実行してもらいたい場合には、両方を使用します。たとえば、電子メールの下書き、送信、応答がない場合のフォローアップのスケジュール設定などです。

エージェント AI と生成 AI は連携できますか?

はい、両方を使用して、最初から最後までワークフローを処理できる AI を作成できます。ジェネレーティブ AI はコンテンツを作成して磨き上げることができ、一方、エージェント AI は実行、組織化、フォロースルーを処理して、それらの作成を結果に変えることができます。

Grammarly は生成 AI、エージェント AI、またはその両方を使用しますか?

Grammarly は生成 AI とエージェント AI の両方を使用します。生成 AI を使用して、コンテンツの作成や調整を支援します。たとえば、テキストの書き換え、トーンの調整、明瞭さの向上などを促すことができます。

Grammarly のエージェント AI 機能は、作業中の画面を積極的に支援し、コンテキストや作成内容に基づいて提案やアイデアを提供します。 Grammarly の AI エージェントは、あなたの文章のコンテキストを分析し、関連する提案を提示し、あなたが承認したものを適用します。

Grammarly の生成 AI 機能とエージェント AI 機能を組み合わせることで、ワークフローのあらゆる側面をスムーズに移動し、行き詰まりを解消して、影響力の高い思考に集中できるようになります。