AIエージェント

従来のチャットボットとの根本的な違い

従来のAIアシスタントは、ユーザーが1回の質問をすると1回の回答を返す「一問一答」の形式だった。AIエージェントはこれとは異なり、ゴールを渡すと中間ステップを自分で組み立て、必要に応じてAPI呼び出し・ファイル操作・Web検索などを行い、最終成果物を返す。人間が逐一指示を出す必要がない点が最大の特徴だ。

動作の仕組み

AIエージェントは一般に以下のループで動作する。

1. 観察 — 現在の状況（ユーザーの指示、ツールの出力、エラーメッセージなど）を把握する
2. 思考 — 次に取るべきアクションを推論する
3. 行動 — 外部ツールを呼び出す、コードを実行する、ファイルを編集するなどの具体的操作を行う
4. 反復 — 結果を観察し、ゴールに到達するまで繰り返す

このループを支えるのがLLM（大規模言語モデル）の推論能力と、MCP（Model Context Protocol）のようなツール接続の仕組みである。

2026年に注目される背景

Claude CodeやDevin、OpenAI Codexなど、ソフトウェア開発タスクを自律的にこなすコーディングエージェントが実用段階に入った。さらに企業の業務自動化では、複数のエージェントが協調して働く「マルチエージェント」アーキテクチャも広がりつつある。Google の A2A（Agent-to-Agent）プロトコルは、異なるベンダーのエージェント同士が通信するための標準仕様として策定が進んでいる。

ただし、エージェントに権限を与えすぎると意図しない操作を行うリスクもある。実運用ではサンドボックス環境での実行や、重要操作の承認フローを組み込むことが不可欠になる。