ユーザーの指示で単純なタスクをこなすAIを”AIアシスタント”と呼びます。「AIエージェント」は、さらに進んだ人工知能を指す言葉で、物事を達成するために”自分で判断して行動できる仕組み”を持つ点が特徴です。

今回は、AIエージェントの起源と定義、利用例、開発を支援する技術を取り上げながら、進化を遂げた未来のAIエージェント像について、AIと一緒に考察していきます。どうぞ最後までお楽しみください。

AIエージェントの起源と定義・利用例・関連する現在の技術・未来のAIエージェント像をAIと一緒に考察

AIエージェントの起源と成り立ち

第一段階：エキスパートシステム

1970年代に研究分野の一つとして注目を集めた「エキスパートシステム」は、特定の専門知識や意思決定ルールをプログラム化し、医療診断や鉱物識別といった”高度な判断”を模倣する仕組みでした。

このシステムが示した「プログラムが専門的な知見に基づいて問題を解決する」という構想は、現代のAIエージェントにおける「特定のタスクを自律的に遂行する」という概念の先駆けになったとAIは考えます。

第二段階：知的エージェント

AI研究の初期段階に「知的エージェント」という概念が提唱されます。環境の観察(知覚)、推論、行動決定、実行という四種類のプロセスで、現代のAIエージェントが持つ”自律性”や”環境適応能力”の原型と言えます。

知的エージェントの概念は1980〜90年代にかけてAI研究の主要領域へ取り込まれ、AIエージェント開発における基礎と指針を築きました。”能動的な問題解決能力を持つAI”の構想が生まれていったのです。

第三段階：AIエージェントの誕生

エキスパートシステムと知的エージェントの理論とアイデアから派生し、さらに進化を遂げた存在が「AIエージェント」です。その実現には近年のAI機械学習、特に”深層学習(Deep Learning)”が寄与しています。

機械学習とディープラーニングについては当サイトの『AI用語の基礎知識・基本編』に詳しいので、AIの学習方法について興味を持たれた方は、こちらも併せてお読みいただければ幸いです。

AIエージェントの定義

AIエージェントは、知的エージェントの特徴「知覚(Perception)」「推論(Reasoning)」「計画(Planning)」「実行(Execution)」の四要素で自律的かつ柔軟にタスクを実行できるAIと定義されます。

上司に言われたことだけをやる社員がAIアシスタントならば、自分が達成すべきタスク全般を見渡し、状況を判断して臨機応変に対応しながら仕事をこなせる社員はAIエージェントと言えるでしょう。

AIエージェントの活用例

スケジュール管理

例えば「来週、Aさんとの会議を30分で組んで」という指示に対して、AIエージェントは会議室の空き時間を調整して予約し、会議する相手に連絡を送るまでを自律的に行なうことができます。

またAIエージェントは優先順位の判断も下せるため、決定している予定の前に「緊急の予定」が入った場合、重要度の低い予定を動かしながらスケジュール調整の提案を行うことも可能です。

チャットボット

ユーザーの入力(テキストや音声)から情報を読み取って理解し、その情報に基づいて適切な応答や解決策を考えて出力する現在のチャットボットにも、AIエージェントの特性が活きています。

ユーザーの意図を汲み取り、必要であれば外部ツールを使って在庫を確認したり、返品手続きを代行したりするAIエージェント型のチャットボットは、複数のユーザーを同時にサポートできる点も魅力です。

ロボタクシーとドローン

Waymo(外部リンク)のロボタクシーが搭載する自動運転システムは、AIエージェントの概念を”物理世界”で具現化した例です。環境をリアルタイムで知覚しながら計画を立て、目的地まで自律的に走行します。

また、建築物の点検作業や災害現場の調査などで活躍する「自律ドローン」も、単に設定されたルートを飛行するのではなく、自ら最適な飛行経路を考え出せるため、AIエージェント機能を有していると言えます。

AIエージェント開発現場向けサービス

NVIDIA AI Blueprint

NVIDIAは「CES2025」において、新しい「NVIDIA AI Blueprint」を発表しました。この中には、高度な自然言語処理能力、状況認識能力、推論能力などを実現する有益なAIサービス群が含まれています。

NIM (NVIDIA Inference Microservices)

「NIM (NVIDIA Inference Microservices)」は、「AIモデルの推論」を効率的に行うために生まれたマイクロサービス群です。AIエージェントが実際にタスクを実行するための基盤となります。

NIMには、大規模言語モデルの「Llama Nemotron」と、視覚言語モデルの「Cosmos Nemotron」を含む様々なAIモデルの推論サービスが含まれ、AIエージェント開発に大きく貢献する仕組みです。

Llama Nemotron

「Llama Nemotron」は、Metaのオープンソースモデルをベースに構築された大規模言語モデル(LLM)で、顧客サポート、不正検出、在庫管理の最適化など、多岐にわたる用途向けに最適化されています。

Cosmos Nemotron (VLM)

「Cosmos Nemotron」は視覚言語モデル(VLM)のAIで、画像分析に優れ、自動運転車両開発、医療業務、倉庫業務、エンターテインメント分野など、視覚情報が重要な分野での応用が期待されています。

AIエージェント開発の活性化に期待

NVIDIA GPUに最適化されているNIMは、クラウド、データセンター、エッジデバイスで利用可能で、AIエージェントを様々な場所に展開して多様なニーズに対応することを可能にします。

またNIMはマイクロサービスなので、既存のシステムやアプリケーションに容易に統合できます。これによって開発者は、AIエージェントを既存のワークフローにスムーズに組み込めるのです。

AIが予測する「未来のAIエージェント像」

「人類と同等の知性を持つAI」と言われるAGIが誕生すれば、現在の活用事例を超えて、医療分野や教育分野など、さまざまな領域で問題を高度に解決できる「AGIエージェント」が生まれる可能性があります。

スターゲート計画

2025年、アメリカ合衆国のトランプ大統領は「Stargate (スターゲート)」(外部リンク)計画を発表しました。AI技術の発展に関わる計画で、アメリカ国内で数十万人規模の雇用創出も目指します。

初期テクノロジーパートナーにはマイクロソフト、NVIDIAやOpenAIなどが名前を連ね、OpenAIのサム・アルトマンCEOは、本プロジェクトが「米国内でAGIを生み出すための重要な計画だ」と発言しています。

まとめ

「知覚」「推論」「計画」「実行」という四要素で与えられた仕事をこなすために考えて動く現在のAIエージェントは、今後のAGI開発進捗に伴って”人間のようにタスクを処理する”可能性が出てきました。

ただし、この未来を実現するためには、AIの意思決定に対する”責任の所在”と”倫理面”の課題を克服しなければなりません。高度なAIエージェントの存在意義については、今後も議論が絶えないでしょう。