• 更新日 : 2026年2月24日

AIエージェントとLLMについて定義から仕組み、活用例までわかりやすく解説

AIエージェントとLLMは、ChatGPTをはじめとした生成AIの進化とともに注目を集めている概念です。しかし、生成AIとの違いがわからない、結局何ができるのかイメージできないと感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIエージェントとLLMの定義や仕組み、種類、具体例までを整理し、技術に詳しくない経営者や管理部門担当者でも理解できるように解説します。

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AIエージェントとLLMについて

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活用し、人間から与えられた目標をもとに、タスクを分解・実行できるAIです。この新しいAIの形態は、これまでのAIや生成AIとは一線を画す、能動的な動きが可能です。

このエージェントの推論・判断といった頭脳の核として、大規模言語モデルであるLLMが利用されます。LLMは、大量のテキストデータから学習し、人間の言葉を理解し、次にとるべき行動や出力内容を、確率的にもっとも妥当と判断される形で生成する役割を担います。

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AIエージェントと生成AIの関係

AIエージェントと生成AIは、似ているようで本質的な違いがあります。

生成AIは、ユーザーからの明確な指示やプロンプトに対して、テキスト、画像、コードなどを生成することが主な機能です。基本的にユーザーからの指示（プロンプト）に応答する形で動作します。ただし、近年はツール連携や自動化設定を組み合わせることで、一定の自動処理を行うことも可能になってきています。

一方、AIエージェントは、生成AIを頭脳として持ちながら、自律的に動く点が異なります。

人間が最終目標を与えるだけでエージェントが、「自分でこの目標を達成するには、まずA、次にB、最後にCを実行する必要がある」と判断し、ウェブ検索、データベース、計算機能など必要なツールを呼び出し、行動に移すことができます。

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AIエージェントとLLMが注目される背景

AIエージェントとLLMが今、強く注目されている背景には、LLMの進化があります。2020年代半ばに入り、 LLMの推論能力と汎用性が飛躍的に向上しました。

従来、AIにタスクを自動実行させるには、すべての手順を人が細かくプログラミングする必要がありました。しかし高性能なLLMは、「〇〇の市場調査レポートを作成して」など人の言葉で与えられた目標を理解し、自力で実行計画を立て、修正しながら完遂できるレベルに達しつつあります。人間の思考に近い柔軟な判断と行動が可能になったことで、業務自動化の領域が格段に広がると期待されているのです。

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LLMベースのAIエージェントとLLMの違い

AIエージェントとLLMの違いを明確に理解することは、活用の方向性を考えるうえで大切です。

AIエージェント、LLMの概念の違い

まずは、混同しやすい概念について整理します。

関連資料｜経理現場で役立つ！ AIツール使い分けガイド

LLMベースのAIエージェントと生成AIの違いは？

生成AIは指示を待つ賢い助手、AIエージェントは目標に向かって自ら動く自律的な担当者と考えられます。生成AIは、人が提供した情報を基に何を生成するかに特化しています。

一方でAIエージェントは、目標達成のために何をすべきか？どのツールを使うべきか？次の行動は何か？を自己判断し、複数のステップを踏んで目標に近づこうとします。

ChatGPTを使ったAIエージェントの考え方

ChatGPTなどのLLMは、単体では生成AIですが、特定の仕組みを組み合わせることでAIエージェントの脳として機能します。具体的には、LLMに最終目標と使えるツールを与えます。LLMは目標を達成するために、自分の知識では足りない場合や行動が必要な場合に、どのツールをどの順番で使うかを推論します。

例えば、目標を「〇〇社の最新ニュースを調べる」にします。ここで使えるツールは、ウェブ検索機能です。LLMはまずウェブ検索ツールを呼び出す必要があると判断し、実行します。

このLLMによる思考・推論と、それに伴う行動のループが、ChatGPTを搭載したAIエージェントの基本的な考え方です。

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AIエージェントとLLMの仕組みは？

AIエージェントがどのように自律的な行動をとるのか、その仕組みを理解すると、業務への適用範囲がよりはっきりわかります。

AIエージェントは、LLMという脳と、目標達成のためのツールや記憶を組み合わせた構造を持っています。

AIエージェントを構成する要素

LLMベースのAIエージェントは、主に以下の4つの要素で構成されています。

これらの要素が連動し、目標を設定→計画を立てる→行動する→結果を評価→計画を修正→行動するという思考と実行のループを繰り返します。

LLMが担う役割

AIエージェントの自律的な動きにおいて、LLMは中心的な役割を担っています。

LLMはこれらの推論、判断、生成の能力を連携させ、あたかも人間がタスクを進めるかのように複雑な目標をこなすことができるようになります。

AIエージェントモデルの考え方

AIエージェントのモデルを考える際には、どのようなタスクを、どのようなツールを使って実行させるのかが重要になります。

たとえば、営業支援のエージェントであれば、Salesforce （顧客管理システム）のAPIやメール送信機能をツールとして組み込みます。これにより、エージェントは見込み客にメールを送るという行動を自律的に実行できます。

また、ReAct（Reasoning and Acting）と呼ばれるフレームワークは、LLMに「考える（推論）」と「行動する（ツール実行）」を交互に行わせる設計手法です。これは、エージェントの判断プロセスを人間にもわかりやすくし、デバッグや精度の向上を可能にする考え方です。

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AIエージェントの種類は？

AIエージェントとLLMは、その機能や用途に応じていくつかの種類に分けられます。中小企業や管理部門で、どのような具体的な応用が考えられるのかを見てみましょう。

AIエージェントは、特定の一つのタスクを正確にこなすものから、複数の対話を通じて複雑な業務全体をサポートするものまでさまざまです。

タスク実行型AIエージェント

特定の業務や、明確な手順のあるタスクを自動で実行することに特化したエージェントです。

対話型AIエージェント

ユーザーや他のシステムと対話しながら、情報収集や問題解決をサポートするエージェントです。

【部門別】AIエージェントの活用事例

AIエージェントは、人事・経理・営業といったさまざまな部門の業務を実行することができます。

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AIエージェントの作り方は？

AIエージェントを自社で導入・開発する際の基本的な考え方や、押さえておくべきポイントについて解説します。複雑なプログラミング能力がなくても、既存のツールやサービスを組み合わせることで、AIエージェントを活用できるようになります。

ノーコードやツールを使った作り方

現在、AIエージェントの開発は、必ずしも専門的なプログラマーに頼る必要はありません。

多くのベンダーが提供しているノーコード・ローコードのプラットフォームを利用することで、業務担当者自身がエージェントを構築できるケースが増えています。

これらのツールは、LLMの機能と、外部サービスとの連携をドラッグ＆ドロップなどの簡単な操作でつなげるインターフェースを提供しています。

まずは、Slack、Gmail、Googleスプレッドシートなど自社でよく使うツールと連携できるプラットフォームを選び、小さなタスクのエージェントから試してみるのが現実的でしょう。

自社業務に合わせた設計のポイント

AIエージェントを成功させる鍵は、高度な技術よりも自社の業務ルールと目標の明確化にあります。

AIエージェント開発前に考えるべきポイントは？

エージェント開発を始める前に、自動化すべき業務を明確にし、データとツールの整備をすることで無駄な投資を避けられるでしょう。手順が頻繁に変わる業務や、人の感情的な判断が欠かせない業務は、エージェントに向いていません。手順が固定されている、データに基づいた判断が多い業務を選びましょう。

エージェントの性能は、参照するデータと使えるツールの質に左右されます。社内規定や過去のナレッジが整理され、デジタル化されているかを確認することが大切です。

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AIエージェントを業務に使う際の注意点

AIエージェントは強力なツールですが、導入時にはいくつかのリスクや注意点を理解し、対策を講じることが欠かせません。

自律的に動くAIだからこそ、誤動作や意図せぬ行動に対するチェック体制を構築しておく必要があります。

最終的な判断は人間が行う

AIエージェントが自律的に判断し、行動した結果として、たとえば誤った取引先にメールを送付する、判断ミスにより在庫を過剰発注するなどの問題が発生した場合、その最終的な責任はエージェントを運用・管理する企業にあります。

エージェントを導入する際には、重要な判断を伴う最終行動、例えば支払い実行や顧客への最終送付などは必ず人間の承認ステップを挟み、チェック＆バランスの仕組みを組み込むことが重要です。

情報漏洩や誤動作への対策を考える

LLMは学習データや入力データに機密情報が含まれていると、それを意図せず外部に漏らしてしまうリスクがあります。情報漏洩や誤動作を防止するために、以下のような対策をとりましょう。

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AIエージェントに過度な期待をしない

AIエージェントは万能ではありません。高度な推論能力を持つとはいえ、LLMは知っていることに基づいて判断するため、人間のような予期せぬクリエイティブな発想や、データにない状況への柔軟な対応は苦手なことがあります。

エージェントに任せればすべて解決すると考えるのではなく、人間の負担が大きい定型・半定型業務を代替させることで、人間はより高度な判断や創造的な仕事に集中できるという視点を持つことが大切です。

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AIエージェントとLLMの関係性を理解し活用しよう

AIエージェントは、生成AIやChatGPTの延長線上にある技術でありながらLLMを用いて自律的にタスクを考え実行する点が大きな特徴です。定義や仕組み、種類、具体例を整理して理解することで、流行っているから使う状態から一歩進み、業務に合った活用を検討できるようになります。

AIエージェントは万能ではありませんが、正しく理解することで、業務設計や生産性向上の選択肢を広げる存在になり得ます。この新しい技術を適切に活用し、人が持つべき創造性や戦略的な業務に注力できるよう、自社の業務に合った形で活用方法を見出すことが期待されるでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。