「生成AI」と「AIエージェント」の根本的な違いとは？

2024.12.20

テクノロジー

ChatGPTやGeminiなど、チャット形式の生成AIを使いこなすだけでは、“時代遅れ”と言われる日が、もう近付きつつある。

「AIエージェント」という、さらに進化したAIソリューションが台頭しているためだ。AIエージェントとは何者なのか？本記事では、生成AIとの違いやどのような活用事例があるのかを探っていく。

「AIエージェント」と「生成AI」の違いは“自律性と行動範囲”

AIエージェントとは、自律的に行動してくれるAIのこと。

ChatGPTなどの生成AIは、投げかけた質問や依頼に対しての回答をくれるが、人間からの詳細な依頼が無いと動けないので消極的なAIであるともいえる。

一方AIエージェントは、何か特定の目標や目的を与えると自律的に行動し、他のAIエージェントや生成AIツールを、人手を介さずに利活用して課題解決に導いてくれる。

出典：編集部にて作成

後述するAIのレベル分けでは、生成AIがレベル1、AIエージェントはレベル2～3と能力差があるように見えるが、利用目的や機能が異なり、また生成AIとAIエージェントの得手・不得手も異なり、目的に応じて使い分けが必要である。と理解しておきたい。

■OpenAIによるAIのレベル分け定義

出典：米bloombergのOpenAI社インタビューより編集部にて作成

ChatGPTなどの生成AIは「レベル1」に定義され、AIエージェントは「レベル2～3」に相当する。質問者である人間の意図をきちんと理解できるか。またそれに対して行動ができるか。ひいては、1を聞くだけで10まで理解できるかどうかでレベルが分かれる。

最上位の「レベル5」は、組織をマネジメントする管理職が部下に対して指示を出したり、他者と交渉したりなどの高次な仕事ができる状態である。

AIエージェントの事例。生成AIと同じく様々なビジネスシーンでの利用が広がりそう

さまざまな業界での活用事例が相次いで発表されている。個人ユーザーとして一番お世話になるのは、カスタマーサポートでのQ＆Aではないだろうか。

「Eコマースサイトにログインできない」「パスワードを忘れた」という事務対応から、「季節に合ったファッションを提案してほしい」「初心者が投資を始めるにはまずどうしたらよいか」、といった具体的な商談に繋がる話まで、様々な悩みや相談に対する解決策を提案してくれる。

ビジネスシーンでは、ほぼすべての業務で活躍できるといっても過言ではない。

業種の切り口で例えば、教育分野では、生徒の教育カリキュラムを作ったり学習の進捗に対してアドバイスを送ったりできる。

業務分野の切り口では、マーケティング戦略を立案する際に、既存の顧客データを分析しながら、ブログやSNSで流通する最新の情報を引用し、事業内部のデータと外部のデータを付け合わせて最適な顧客アプローチ方法を提案し、自動的に実行するといった使い方が可能だ。

具体的な事例をいくつか紹介するが、パッと見はレベル1の生成AIと見分けがつかないものが多い。これは利用者とAIとのインターフェイス的には生成AIだろうがAIエージェントだろうが、対話が必須であるためである。が、中身は生成AIに比べて答えや回答を詳しく出してくれるのが、AIエージェントの違いであると理解しておきたい。

■楽天グループ「楽天コンシェルジュ」

出典：楽天市場

ユーザーに合わせて様々な提案をしてくれるAIエージェントで、楽天市場でのショッピングでの専門家として、また相談相手として機能する。

■楽天証券「投資AIアシスタント」

出典：楽天証券

NISA口座の手続きのやり方など、初心者にはハードルが高い投資に対する悩みについて答えてくれる。

■メルカリ「かんたん出品」

出典：AI出品サポート

フリマアプリで出品する際に、画像から商品カテゴリーや商品の特長・説明文を自動で生成してくれる。商品説明の記述を丸ごとしてくれるAIエージェントである。

BtoBでのAIエージェント開発の事例も増えている。

■「XinobiAI」

出典：XinobiAI記者発表会　2024/12/5資料

行政機関や企業向けにAIエージェント開発を手掛けるXinobiAI社は、行政窓口の問い合わせ負担を目指したAIエージェント開発を行なう。その他の企業も参入し始めており、2025年はさらに開発競争が激化しそうだ。

■孫泰蔵さんによればAIエージェント＝「寿司のトッピング」

出典：同上

同社Co-Founder CEOの孫泰蔵さんは、生成AIやAIエージェントの基になるOpenAIやGeminiなどの「LLM」はシャリ。それにネタとなる具がのり、さらにトッピングとなるのが「AIエージェント」であると説明する。つまり上に乗るものほど具体的なノウハウやデータがないと品質の高いAIソリューションとならないし、また、このノウハウやデータがAIエージェントの動作原理にもなる。