AI エージェントの種類の説明: それぞれの機能とそれぞれをいつ使用するか

重要なポイント

• AI エージェントは、高速なルールベースのタスクから適応型の学習主導型ワークフローまで、さまざまな種類の作業向けに設計されています。
• エージェントの種類を理解すると、より良いツールを選択し、現実的な期待を設定し、出力が不十分な場合に問題を診断するのに役立ちます。
• より複雑な作業では、多くの場合、複数のエージェントが明確な役割と調整のもとで連携して作業する必要があります。
• 一人のエージェントがすべてをうまく行うことはできず、依然として人間の判断が不可欠です。
• AI エージェントを使い慣れたワークフローに適用し、フィードバックに基づいて反復することで、今すぐ AI エージェントの使用を開始できます。

AI エージェントは、人々が執筆、調査、計画し、仕事を遂行する方法を変えています。ただし、「AI エージェント」は単一の機能ではなく、非常に異なる種類のタスク用に設計されたツールを含む幅広いカテゴリです。一部のエージェントは、速度と一貫性を重視して構築されています。時間をかけて推論し、適応し、意思決定を行うように設計されているものもあります。

エージェント タイプがどのように機能し、何が最も効果的なのかを理解すると、目的に合ったツールを選択し、よりスマートなワークフローを設計し、より良い結果を得ることができます。このガイドは、AI エージェントとは正確に何なのかを理解することから始めて、AI エージェントの主な種類と、日々の業務でそれらを効果的に使用する方法を理解するのに役立ちます。

目次

• AIエージェントとは何ですか?
• エージェントの主な種類は何ですか?
• さまざまな種類の AI エージェントをどのように比較しますか?
• AI エージェントはどのように連携しますか?
• AI エージェントの種類を理解することが重要な理由
• さまざまな種類の AI エージェントを使用するときによくある間違い
• さまざまなエージェント タイプの制限は何ですか?
• AI エージェントの使用を開始する方法
• AI エージェントをあなたのために働かせる
• AI エージェントの種類に関するよくある質問

AIエージェントとは何ですか?

AI エージェントは、環境を観察し、意思決定を行い、それに基づいて行動することで、目標を達成するための行動を起こすことができるシステムです。その機関は、それらをより単純な形式の自動化から分離します。

この実際的な例は、Grammarly の AI エージェントです。ほとんどの AI アシスタントとは異なり、これらの特化したライティング エージェントは自動化されておらず、作業を促すプロンプトも必要ありません。これらのエージェントは、作業中に動的かつリアルタイムの提案を積極的に提供し、執筆プロセスのあらゆる段階であなたを支援できる、常時接続のコラボレーターおよびヘルパーの個人チームと考えてください。ワークフロー内にシームレスに統合された Grammarly の AI エージェントは、文章の種類や対象読者に基づいて、関連性の高いコンテキストを認識したフィードバックを提供し、ユーザーの行き詰まりを解消しながら、影響力の高い思考に集中できるようにします。

AI エージェントはチャットボットやアシスタントとどう違うのですか?

チャットボットと AI アシスタントは、主にユーザー入力に応答するように設計されています。プロンプトを表示すると、回答が生成されます。彼らに答えを得るように促し続ける必要があります。彼らは通常、具体的な指示なしに率先して行動したりしません。

対照的に、AI エージェントは特定の条件下で動作するように設計されています。多くの場合、すべてのステップでユーザーが直接入力することなく、情報を監視し、オプションを評価し、アクションをトリガーできます。複数のエージェントが連携して、単一のエージェントが単独で確実に処理できるよりも複雑なタスクを実行することもできます。

AI エージェントは高レベルでどのように機能するのでしょうか?

大まかに言えば、ほとんどの AI エージェントは単純なループに従います。つまり、何が起こっているかを認識し、何をすべきかを決定し、その決定に基づいて行動し、場合によっては結果から学習します。

詳細はエージェントの種類によって異なりますが、このコアサイクルは一貫しています。このプロセスについて詳しくは、AI エージェントの仕組みに関するガイドをご覧ください。

エージェントの主な種類は何ですか?

AI エージェントには、次に何を行うかを決定する方法に応じて、さまざまなタイプがあります。検出したものにすぐに反応する人もいますが、事前に計画を立て、トレードオフを検討し、時間をかけて行動を改善する人もいます。

一般的なエージェント タイプには、単純なリフレックス エージェント、モデルベースのリフレックス エージェント、目標ベースのエージェント、ユーティリティベースのエージェント、学習エージェントなどがあります。システムは、個々のエージェントを超えて、マルチエージェント、階層型、またはハイブリッド アーキテクチャを通じてエージェントを結合することもできます。

以下のセクションでは、これらのエージェント タイプを詳しく説明し、それらがどのように機能するかを説明し、その後、それらを連携して動作させるためのさまざまな方法を見ていきます。

単純な反射エージェントとは何ですか?

単純な反射エージェントは、事前定義されたアクションで特定の入力に応答します。メモリやコンテキストを使用せず、時間の経過とともに動作を調整しません。エージェントは特定の入力には反応しますが、意味や意図は考慮されないため、限定的で反復的なタスクに効果的です。実際には、これは、既知の言語パターンに基づいて入力時にスペル ミスにフラグを立てる筆記システムのように見えるかもしれません。

多くの単純な反射システムは、人々が一般に考える AI とは似ていません。たとえば、壁用サーモスタットは技術的には単純な反射剤であり、「冷たければ温める」という基本的なロジックに従っているだけです。これを AI と呼ぶのは無理があるように思えるかもしれませんが、このカテゴリを理解することは、他の高度なタイプの AI エージェントを理解するのに役立ちます。

モデルベースのリフレックス エージェントとは何ですか?

モデルベースの反射エージェントも、厳密に定義されたルールに基づいて入力に応答しますが、短期的なコンテキストも考慮されます。

実際には、これは文書の前半で無視した文法上の問題をさらに無視する校正者のように見えるかもしれません。この追跡により、作業中により関連性の高いフィードバックを得ることができますが、記憶は一時的なものです。ドキュメントを閉じて新しいドキュメントを開くと、同じ問題が再び報告され始めます。

目標ベースのエージェントとは何ですか?

目標ベースのエージェントは、複数の利用可能なオプションから選択を行います。すぐに反応するのではなく、考えられる手順を検討し、特定の目標の達成に最も役立つ手順を選択します。

たとえば、プロジェクト管理エージェントに次の金曜日までにレポートを提出するという目標が与えられた場合、タスクの作成、所有者の割り当て、不足している入力の要求、期限を過ぎた項目のフォローアップ、およびブロッカーへのフラグを立てることができます。タスクの割り当てや最終出力の承認シーケンスなどのコンポーネントが効率的でなかったり、バランスが取れていなかったとしても、レポートが予定どおりに送信されていれば、エージェントは目標が達成されたとみなします。

ユーティリティベースのエージェントとは何ですか?

ユーティリティベースのエージェントは、単に「目標を達成しましたか?」と尋ねることによって、目標ベースの行動を構築します。でも、「そこに行くのに一番良い方法は何ですか？」オプション間のトレードオフを比較検討し、全体として最も強力な結果につながるアクションを選択します。

上記の例を続けると、ユーティリティベースのプロジェクト管理エージェントは、タスクの割り当てとフォローアップにとどまりません。ワークロードのバランス、個人の強み、競合する締め切りなどの要素を考慮し、チームに過大な負荷をかけずにプロジェクトが順調に進むように割り当てを調整します。状況の変化に応じて計画を再評価し、変更することができます。

学習エージェントとは何ですか?

学習エージェントは、フィードバックと過去の結果から学習することで、時間の経過とともに意思決定を改善する AI エージェントです。ただ問うのではなく、「私は必要なことをしましたか?」または「現時点で最善の選択肢は何ですか?」また、「次回は何をもっと改善できるでしょうか?」とも尋ねます。全体的な経験から学習できるようにするためです。

プロジェクト管理の例では、学習エージェントはレポートを効率的に提供するだけではありません。繰り返し発生するボトルネック、一貫して楽観的なタイムライン、より多くのサポートを必要とする貢献者など、時間の経過とともにパターンに気づくでしょう。次回レポートの提出期限が来ると、割り当て、タイムライン、ワークフローを調整してその教訓を適用し、各プロジェクトが前回よりもスムーズに実行できるようにします。

さまざまな種類の AI エージェントをどのように比較しますか?

各エージェント タイプを個別に見てきましたので、並べて比較すると分かりやすくなります。以下の表は、5 つの主要なタイプの AI エージェントが、意思決定方法と最適なタスクの種類においてどのように異なるかを示しています。

AI エージェントはどのように連携しますか?

現実の世界では、AI エージェントは通常、単独で動作するわけではありません。より高度なシステムでは、多くの場合、複数のエージェントが連携して、より大きく複雑な問題に対処します。これらのアプローチの主な違いは、作業をどのように分割するかに帰着します。多くの場合、達成しようとしている内容に応じて、これらの戦略を組み合わせて使用​​できます。

AI エージェントが連携して動作するように編成される最も一般的な方法は次のとおりです。

• マルチエージェント システム:複数のエージェントが並行してまたは順番に動作し、それぞれが特定の役割を処理します。この対等なチームのアプローチにより、複雑な作業を小さな部分に分割することができますが、エージェントが矛盾する結論に達したり、作業が重複したりする場合には、調整の課題も生じます。
• 階層エージェント:上位レベルのエージェントは目標と方向を設定し、下位レベルのエージェントは特定のアクションを実行します。この構造は、複雑なワークフローの管理には優れていますが、予期しない状況が発生した場合には適応力が低下する可能性があります。
• ハイブリッド システム:さまざまな種類のエージェントが 1 つのシステム内で組み合わされます。たとえば、反射エージェントは日常的なタスクを処理しますが、目標ベースのエージェントや学習エージェントはより複雑な意思決定を管理します。このアプローチでは、エージェントのタイプを最も得意とする作業に合わせることで、スピードと適応性のバランスをとります。
• エージェント オーケストレーション:AI エージェント オーケストレーションは個々のエージェントの上に位置し、エージェントがどのように連携するかを管理します。これにより、エージェントがいつ動作するか、エージェント間で出力がどのように移動するか、いつ作業をレビューまたはやり直す必要があるか、人間による監視がどこに当てはまるかが決まります。オーケストレーションは、マルチエージェント システム全体での品質、一貫性、および効率の確保に役立ちます。

AI エージェントの種類を理解することが重要な理由

さまざまな AI エージェントがどのように意思決定を行うかを理解することで、仕事での AI の使用方法をより詳細に制御できるようになります。 AI をブラック ボックスとして扱うのではなく、使用するツール、その使用方法、AI に何を期待するかについて、より意図的な選択を行うことができます。

この知識があれば、次のことが可能になります。

• 適切なツールを仕事に合わせる:迅速で反復可能なタスクを得意とするエージェントもいますが、時間をかけて計画を立てたり、学習したりするのが得意なエージェントもいます。違いを理解すると、現実的な期待を設定し、ツールの誤用を避けることができます。
• 自分の働き方に合ったツールを選択する:単純なエージェントに複雑な意思決定の処理を依頼したり、学習エージェントが初日から完璧であることを期待したりする代わりに、目の前のタスクに合わせたエージェントを選択できます。
• 何が問題なのかをより迅速に把握する:多くの AI ツールは、舞台裏で連携する複数のエージェントに依存しています。何か違和感を感じたとき、エージェントの役割を理解すると、問題の原因がパターン認識、計画、学習、調整のいずれにあるのかを特定するのに役立ちます。
• チームが実際に使用するワークフローを構築する:さまざまなエージェント タイプがどのように相互に補完し合うかを理解すると、信頼性が高く直感的で、チーム全体に拡張できるワークフローを構築することが容易になります。

さまざまな種類の AI エージェントを使用するときによくある間違い

AI エージェントが期待どおりに動作しない場合、多くの場合、作業を行っているエージェントがタスクに対して間違ったタイプであるか、正しく設定されていないことを示しています。これらのパターンを認識することを学ぶと、アプローチを調整することが容易になり、より信頼性の高い結果が得られます。

注意すべき一般的な間違いとその対処方法を以下に示します。

• 複雑な作業にリアクティブ エージェントを使用する:単純なまたはモデルベースのリフレックス エージェントは、迅速で反復可能な意思決定には適していますが、計画や優先順位付けが必要なタスクには苦労します。より複雑な作業の場合は、目標ベースまたはユーティリティベースのエージェントに切り替えるか、それらと組み合わせてください。
• 学習しないエージェントからの改善を期待する:一部のエージェントは、適応するのではなく、一貫して動作するように設計されています。時間が経っても結果が改善しない場合は、学習エージェントを導入するか、システムが結果に基づいて調整できるようにするフィードバック ループを追加することを検討してください。
• 一貫性のない出力の表示:トレードオフを考慮するエージェントは、特にある程度のランダム性を導入する大規模言語モデル (LLM) に依存している場合、同じ入力でも異なる結果を生成する可能性があります。一貫性が重要な場合は、多くの場合、リフレックス エージェントの方が良い選択となります。
• 判断の判断をエージェントに過度に依存する:目標ベースおよびユーティリティベースのエージェントは意思決定をサポートできますが、明確に定義された目標であっても重要なコンテキストが省略される可能性があります。特にエージェントの出力に基づいて行動する前に、必ず人間の監視を維持してください。
• エージェント間の責任の曖昧さ:複数のエージェントが存在するシステムでは、ハンドオフ ポイントで障害が発生することがよくあります。各決定に対してどのエージェントが責任を負うのか、および信頼性と調整を向上させるためにエージェント間で出力がどのように移動するかを明確に定義します。

さまざまなエージェント タイプの制限は何ですか?

単一のタイプのエージェントがすべてをうまく実行できるわけではないため、一部のアクションはおそらく人間に任せるべきでしょう。エージェントの制限を理解することは、エージェントをより効果的に使用し、エージェントの強みを活かすワークフローを設計するのに役立ちます。

注意すべき一般的な制限事項をいくつか示します。

• ルールベースのエージェントは独自に適応しません。シンプルなモデルベースのリフレックス エージェントは、一貫した結果を生み出すように設計されているため、信頼性が高くなります。このため、反復可能なタスクには最適ですが、新しい状況やより複雑な状況に対処するには手動でルールを変更する必要があることも意味します。適応的な動作を実現するには、別のエージェント タイプが必要です。
• 明確な目標への依存:目標ベースおよびユーティリティベースのエージェントは、目標、制約、トレードオフが明確に定義されている場合に最高のパフォーマンスを発揮します。目的があいまいな場合や優先順位が矛盾している場合、これらのエージェントは有益な結果を生み出すのに苦労する可能性があります。
• 学習エージェントの能力はフィードバックによって決まります。学習エージェントは、受信したシグナルに基づいて改善します。一貫性のない、頻度の低い、または矛盾したフィードバックは、学習を遅らせたり、間違った行動を強化したりする可能性があります。
• マルチエージェント システムにおける調整のオーバーヘッド:エージェントを組み合わせることで、より複雑なワークフローに対処できますが、ハンドオフ、依存関係、および物事が壊れる可能性のある新しい方法も管理する必要があります。明確な調整がなければ、追加された複雑さがすぐにメリットを上回る可能性があります。
• 人間の関与の継続的な必要性:人間の判断を完全に置き換えるエージェントの種類はありません。作業が微妙になればなるほど、出力をレビューし、ガイダンスを提供し、必要に応じて介入する人が必要になります。

これらの制限は障害ではなく、設計上の考慮事項として扱ってください。さまざまなエージェントがどのように機能するか、サポートが必要な場所、およびそれらがどのように調整されるかを考慮すると、AI システムは信頼しやすくなり、より効果的に使用できるようになります。

AI エージェントの使用を開始する方法

AI エージェントの主な種類の目的と、それらを調整するためのさまざまな方法がわかったので、より意図的に AI エージェントを使用できるようになります。開始するためにそれを構築する必要さえありません。これらは、すでに使用しているツールにすでに含まれている可能性があります。

始めるための簡単なプロセスは次のとおりです。

• 使い慣れたワークフローから始める:草案のレビュー、プロジェクトの調整、フォローアップの追跡など、すでによく知っているタスクを選択します。エージェントがどこを支援できるか、またエージェントにどのような動作を処理してもらいたいかを特定します。
• 設定をエージェントの役割に合わせる:ブランド ガイドラインで禁止されている単語やフレーズをキャッチするなど、迅速で予測可能な応答が必要な場合は、明確なルールと境界を持つよりシンプルなエージェントを構成します。エージェントに計画を立てたり、オプションを検討したり、時間をかけて適応させたい場合は、より複雑な設定を想定し、追加のガイダンスとレビューを組み込んでください。
• 結果を評価する:出力を定期的に確認し、必要に応じて指示やエージェント構成を調整します。学習エージェントを使用している場合、修正、承認、拒否はすべて、将来の行動を形作るフィードバックとして機能するため、意図的かつ一貫性のあるものにしてください。
• 複数のエージェントを念頭に置いて設計する:単一のエージェントに慣れたら、各エージェントがジョブの異なる部分を処理するように、複数のエージェントを組み合わせてみます。誰が何をするのかを明確にすることで、問題が発生したときにシステムの調整やデバッグが容易になります。
• 判断が重要な場合は関与し続ける:適切に構成されたエージェントでも、特にタスクが進化したり状況が変化したりすると、間違いを犯す可能性があります。定期的なチェックインと人間による監視により、出力が正確かつ適切であることが保証されます。

すでに信頼しているツールから始めて、そのエージェントが実際のワークフローでどのように動作するかを学ぶことで、AI エージェントの導入が容易になり、時間の経過とともに価値が高まります。

AI エージェントをあなたのために働かせる

チームのメンバーがそれぞれの仕事にさまざまなスキルをもたらすのと同じように、AI エージェントの種類ごとに独自の長所と限界があります。会計士にグラフィックのデザインを依頼したり、コピーライターに市場の需要の予測を依頼したりすることはありません。同じ原則が AI にも当てはまります。エージェントを効果的に使用するということは、タスクに適したエージェントを選択し、エージェントが何をうまく機能させるように設計されているかを理解することを意味します。

Grammarly は、複数の専門 AI エージェントが連携して日常のワークフローを強化する方法の一例です。これらの専門エージェントは舞台裏で連携し、あなたが書いている内容、誰に向けて書いているのか、そして何を達成したいのかに基づいて、動的でコンテキストを認識した提案を提供します。 Grammarly の AI エージェントをアプリ、ドキュメント、その他最も重要なタスクを行う場所で使用すると、トーン、簡潔さ、論理的な進行などの要素が洗練されるため、最も重要な作業への集中力を失うことなく、アイデアをより明確かつ自信を持って表現できます。

エージェントがそれぞれの役割に慎重に適合している場合、単一のエージェントが単独で管理できるよりも複雑なタスクを共同で処理することもできます。一貫性、適応性、速度などのトレードオフを理解することで、現実的な期待を設定し、より良いワークフローを設計し、AI エージェント全体からより多くの価値を得ることができます。

AI エージェントの種類に関するよくある質問

一般的な AI エージェントにはどのような種類がありますか?

AI エージェントの一般的なタイプには、単純なリフレックス エージェント、モデルベースのリフレックス エージェント、目標ベースのエージェント、ユーティリティベースのエージェント、学習エージェントなどがあります。これらの名前は、入力への反応から計画、最適化、時間の経過とともに改善するまで、エージェントが意思決定を行うさまざまな方法に基づいています。

現在最も一般的に使用されている AI エージェントのタイプはどれですか?

シンプルなモデルベースのリフレックス エージェントは、現在最も一般的に使用されているタイプの AI エージェントです。これらは、時間をかけて学習したり適応したりすることなく、ルールを一貫して適用したり、短期的なコンテキストを使用したりする多くの日常的な機能を強化します。

AI エージェントを使用するには技術的なスキルが必要ですか?

最新のツールで AI エージェントを使用するのに技術的なスキルは必要ありません。多くの製品にはエージェントが舞台裏に組み込まれているため、エージェントを直接構成したり管理したりしなくても、エージェントの意思決定から恩恵を受けることができます。

AI エージェントと AI チャットボットの違いは何ですか?

AI エージェントは目標を達成するために自ら意思決定を行い、行動を起こしますが、AI チャットボットは主にユーザーのプロンプトに応答します。チャットボットは会話に重点を置いていますが、エージェントは多くの場合、情報を監視し、オプションを評価し、ワークフロー全体で行動するように設計されています。

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 は、執筆プロセス全体にわたってアクティブにサポートするように設計された AI 執筆エージェントのシステムを通じてエージェント AI を使用します。 Grammarly の AI エージェントは、1 回限りのプロンプトにのみ応答するのではなく、継続的にユーザーと協力して、文章の計画、草案、修正、改良を支援します。

これらのエージェントは、お客様の目標、対象者、意図などのコンテキストを使用して、情報に基づいたアクションを実行し、より適切で一貫したガイダンスを提供します。そのため、お客様はより明確に、自信を持って、効果的にコミュニケーションを行うことができます。

Grammarly の AI エージェントについて詳しくは、エージェント ハブをご覧ください。

初心者にはどのタイプの AI エージェントが最適ですか?

シンプルでモデルベースのリフレックス エージェントは初心者に最適です。これらは一貫して動作し、理解しやすく、継続的なフィードバックや調整を必要としない明確に定義されたタスクに適しています。

異なるタイプの AI エージェントは連携できますか?

はい、さまざまな種類の AI エージェントが同じシステム内で連携して動作することがよくあります。多くのツールは、さまざまな意思決定スタイルを持つエージェントを組み合わせ、アーキテクチャまたはオーケストレーションを通じてそれらを調整して、より複雑なタスクを処理します。