人工知能
生成 AI とエージェント型 AI の違い: 5 つの重要なポイント
今年に入り、10 社中 9 社が人工知能 (AI) への支出を増やしています。価値を実現するためには、生成 AI、エージェント型 AI、その両方をいつ活用すべきか理解することが重要です。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
ここ数年間で、企業向け AI の焦点は、自動化から連携型のインテリジェント ワークフローへと移行しています。その背景にあるのは生成 AI とエージェント型 AI です。今後 1 年間に AI への支出を増やすことを予定している組織は 90% を超えています。そのため、生成 AI とエージェント型 AI の両方をどの領域にどう導入すれば効果を得られるのか理解することが極めて重要です。
今日の企業が AI への投資を最大限に活用するには、生成 AI とエージェント型 AI の違いを知る必要があります。機能の基本的な違いだけでなく、現実世界のシナリオで効果的に活用・統制する方法を理解することも重要です。
今後 1 年間に AI への支出を増やすことを予定している企業は 90% を超えています。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
生成 AI とは
生成 AI は、人間のプロンプトに応じて新しいコンテンツ (テキスト、コード、要約、画像、データ分析など) を作成します。ビジネスの現場では、コンテンツを迅速かつ大規模に生成し、ナレッジ ワーク (マーケティング コピー、財務レポートなど) を加速するために使用されます。
生成 AI は、汎用的な AI の導入を飛躍的に拡大した主要要因です。ChatGPT が 2022 年に公開されて以降、生成 AI を業務に使用する企業は、全体の約 3 分の 1 から 70% 以上へと急増しています。ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、マーケティングからオペレーションに至るまで、ビジネスのあらゆる側面に影響を与えています。
生成 AI が得意とする 5 つの領域は以下のとおりです。
- 大規模なコンテンツ作成: 初回ドラフト、バリエーション、構造化された出力を生成し、チームが白紙の段階から有効なたたき台を編集・加工する段階へとすばやく移行できるようにします
- 大規模かつ多様な入力データの統合: 複数のソースから情報を取り込み、手作業による集約を介さずに複雑なデータを統合します
- パターン認識と分析支援: データやテキストの傾向、異常、違いを明らかにし、分析やシナリオ モデリングを支援します
- 出力の一貫性: チーム間の言語、構造、分析を標準化し、出力間の質のばらつきを低減します
- 下流の意思決定の加速: インサイトをアクションにつなげるまでの時間を短縮し、多くの情報に基づいてすばやく意思決定を行えるようにします
生成 AI は生産性を劇的に向上させる一方で、自律的な意思決定は行わず、自身の出力が及ぼす広範な影響を理解しているわけではない、という点に注意が必要です。人間が関与することを前提に設計されているため、生成 AI が提供するインサイトや質の高いコンテンツを実際に活用するかどうかは、人間が判断する必要があります。
2022 年以降、生成 AI を業務に活用する企業は、全体の約 3 分の 1 から 70% 以上へと急増しています。
エージェント型 AI とは
エージェント型 AI システムは成果を重視し、特定の目標を達成するために必要な意思決定とアクションを実行します。生成 AI がプロンプトに応答するのに対し、エージェント型 AI は企業のワークフロー内で半自律的に動作し、事前定義されたルール、トレーニング データ、コンテキストに基づいて、次に取るべき最善のステップを決定します。
このように AI エージェントは意思決定や生産性を支援するだけでなく、人間の関与を最小限に抑えながら、問題を実際に解決してタスクを実行します。80% 以上のリーダーはすでに AI エージェントの使用を何らかの形で拡大していると述べています。導入は現在も拡大傾向にあります。
企業向けエージェント型 AI の主な特性は以下のとおりです。
- 目標主導かつ自律的: 人間の指示を待つのではなく、目標を特定することから着手し、その目標を達成するために必要なステップを決定します
- 複数ステップの実行に対応する: 時間をかけて一連の関連アクションを実行し、依存関係や成果の進捗状況を管理します
- 新しい情報や例外に基づいて適応する: 状況の進捗をモニタリングし、入力の変化や問題の発生に応じてアプローチを適切に調整します
- ツール、システム、エージェントを調整する: 複数のテクノロジーやタスク専用エージェントの活動を調整し、業務を調和的に進行させます
- 人間の判断が必要な場合はエスカレーションする: 意思決定の内容が定義済みガードレールの範囲外にある場合は、人間の確認/介入を求めます
エージェント型 AI は生成機能を基盤としています。現代の企業導入において、エージェント型 AI は生成 AI をコア機能と位置付けます。これにより、生成 AI がリアルタイム分析を提供し、エージェント型システムは意思決定機関として、次のタスクをいつ、どのように実行すべきかを制御します。
80% 以上のリーダーは AI エージェントの使用を拡大していると述べています。
エージェント型 AI と生成 AI: 5 つの主な違い
エージェント型 AI と生成 AI は類似したモデルに依存します。そのためこれらのコア機能やユース ケースを理解している企業が両者を同一視していることが少なくありません。
しかし実際、両者が業務にもたらす影響は異なります。生成 AI ツールは学習したパターンに基づいてデータの作成/分析を支援する一方、エージェント型 AI システムはその情報 (およびその他のソース) を使用してアクションを自律的に実行します。エージェント型 AI と生成 AI の主な 5 つの違いは以下のとおりです。
1.デプロイメント準備の要件
生成 AI は段階的に導入できます。既存のツールやワークフローと並行して使用できることが多いため、大規模な構造変更を必要としません。チームは導入をすばやく行い、時間をかけて適用範囲を拡大できます。
2.オーナーシップと説明責任
生成 AI の使用には通常、既存のロール ベースのオーナーシップが適用されます。出力に対する責任は引き続きチーム/部門が担います。
エージェント型 AI では、プロセスまたはプラットフォーム レベルで明確なオーナーシップを定義する必要があります。システムは自律的にアクションを開始して完了できるため、使用規模を拡大する前に、成果、例外、障害の説明責任を明確に割り当てる必要があります。
3.ガバナンス設計
生成 AI テクノロジーのガバナンスでは主に使用方法が重視されます。許容されるユース ケース、データ入力、出力検証に重点が置かれます。
エージェント型 AI では、ガバナンスをシステム自体に組み込むよう設計する必要があります。このシステムは稼働するとアクションを自動的に実行するため、意思決定の範囲、エスカレーション パス、人間が介入すべき閾値を予めポリシーに定義する必要があります。
4.リスク プロファイル
生成 AI は、不正確さ、バイアス、生成コンテンツの誤用など、主に情報関連のリスクをもたらします。これらのリスクは通常、実際にテクノロジーを使用する場面でレビュー・統制を行うことで対処されます。
エージェント型 AI は業務上のリスクをもたらします。エラーはシステム全体に伝播したり、広範囲にわたって繰り返されたりする可能性があるため、モニタリング、ロールバック メカニズム、監査性は、導入に必要不可欠なコンポーネントです。
5.投資と ROI の期待値
生成 AI に投資する場合は通常、個人またはチーム レベルで生産性や効率性が向上することにより、明確な成果をすばやく達成することができます。
エージェント型 AI に投資する場合は、初期段階でより多くの設計や統合作業が必要になる傾向がありますが、業務を持続的に改善し、手動による調整作業を低減し、システム レベルの処理能力を経時的に強化できるため、高い価値を実現できます。
未来に向けた包括的な AI 戦略の構築
生成 AI とエージェント型 AI は現在、あらゆる企業のテクノロジー スタックに欠かせない要素となっています。リーダーが取るべき次のステップは、両者が提供する具体的な AI の機能と価値を理解することです。成功の鍵は、それらが単体でどのように機能し、連携した場合はどのような相乗効果をもたらすのかを把握することにあります。
生成 AI は、エージェント型モデルの導入を責任を持って行うために必要な基盤を構築します。両者は時間とともにシンプルなループ内で連携して動作するようになります。生成 AI は意思決定に必要な情報を提供し、エージェント型システムは意思決定をアクションに変える方法を決定します。
このような流れを適切に整備し、人間が常に関与することで、組織は統制力や信頼を損なうことなく、AI ツールを責任を持って拡張し、有意義な ROI を達成できます。
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