「受動的な応答」から「能動的な実行」へ。エージェント型AIの本質
NRIの幸田敏宏氏は、2023年に起きた生成AIの大きな波に続く「次の波」として、エージェント型AI（Agentic AI）を、次のように定義した。
従来の認識AIが情報の識別を行い、生成AIが対話を中心にコンテンツを作る「ツール」であったのに対し、エージェント型AIは目標に沿って自律的に計画を立て、外部ツールやデータを使って業務を実行する「自律型システム」を指す。ユーザーの単発プロンプトを待つのではなく、イベントや状態変化を起点に判断から実行までを一貫して遂行するのが、「エージェント型AI」の特徴だ。
従来のAI評価が「回答の正しさ」に留まっていたのに対し、実行主体となるエージェント型AIでは、「完遂率（タスクを最後までやり遂げたか）」「例外処理（予期せぬエラーへの対応）」「監査可能性（実行プロセスの透明性）」といった、実業務の遂行能力を測る新たなKPIが不可欠となる。
幸田氏は、「AIエージェントは役割を持つ実行主体だが、エージェント型AIは複数主体と統制を含む実行システム全体を指す」と、その構造的違いを強調した。人間は方針、制約、承認、例外判断という高度な意思決定を担い、AIは反復作業と実務の実行を担う役割分担が確立される。
なぜ今、この技術が注目されているのか。背景には、LLM自体の推論力向上に加え、自己内省や計画、複数AIの協調といった「エージェント型ワークフロー」の確立がある。
米METRのデータによれば、AIが人間の介入なしに完遂できるタスクの規模は指数関数的に伸びており、数時間規模の業務プロセスを委任できる段階に入りつつある。さらに、MCP（Model Context Protocol）などの標準プロトコルの登場により、異なるエージェント同士がシステムを跨いで協調する技術的土台も整ってきた。
AI投資のROIを最大化する秘訣
幸田氏は、単体作業の自動化だけでは工程間の待機や手戻りといった非効率が解消されず、十分な投資対効果（ROI）を示しにくいと指摘する。エージェント型AIの真価は、複数のエージェントが状況を共有・協調し、条件分岐を含む処理を自律実行する「部門横断ワークフロー」としての実装にある。
具体的な萌芽事例として、米Walmartの「トレンド即応型」が挙げられる。SNSのトレンド分析から商品デザイン、仕様書作成までを連動させ、従来6ヶ月を要していた商品企画リードタイムを最大18週間短縮した。また、米C.H. Robinson（物流）は、30以上のAIエージェントを連携させ、配送遅延などの例外対応の95%を自動化し、1日350時間以上の手作業を削減している。
実装において重要となるのが、信頼できる情報源を提供する「データ基盤層」、連携を管理する「エージェント実行層」、ガバナンスを確保する「運用・統制層」からなる3層アーキテクチャである。個々のエージェント性能が高くとも、データの不整合や統制の欠如があれば本番運用は困難だ。検討の第一歩は、「データ基盤層」「エージェント実行層」「運用・統制層」の3層のうち、自社環境でどこが弱点となっているかを確認することにあります。
特に、確率的に動作する生成AIを実業務に適用するには、処理の順序や失敗時のリトライ、人的承認といった「決定論的なルール」で統制する「プロセス・オーケストレーション層」が不可欠となる。
幸田氏は「導入効果を局所的な工数削減ではなく、リードタイムの短縮や例外率の低下など、事業成果に直結する指標で評価すべきだ」と提言した。
