AIエージェントの仕組み — 自律的にタスクをこなすAIはどう動くか

ChatGPTは「質問に答えるだけ」のAIだけど、AIエージェントは「自分でゴールを設定して、ツールを使いながら複数ステップを踏んでタスクを完了する」AIなんだ。

例えば「来週の会議の議事録を作って」と指示すると、①カレンダーAPIで会議情報を取得→②参加者リストを確認→③Slackで事前アジェンダを確認→④ドキュメントを作成→⑤メールで送付、という5ステップを自律的にこなせるんだ。

AIエージェントは主に3つの要素で動いているよ。「計画（Planning）」「ツール呼び出し（Tool Use）」「記憶（Memory）」の3本柱だね。計画でゴールを分解し、ツールで外部と連携し、記憶で会話の文脈や過去の結果を保持するんだ。

記憶には大きく3種類あって、こう整理できるよ。

記憶の種類	説明	例
短期記憶（コンテキスト）	会話の文脈を保持	「さっき言ったこと」
長期記憶（外部DB）	ベクトルDBに保存・検索	ユーザーの好み・履歴
エピソード記憶	過去のタスク実行ログ	「先週やった処理の結果」

この3種類を組み合わせることで、「前回どこまでやったか」を引き継いでタスクを継続できるんだよ。

大きく分けると「検索（Web・DB）」「コード実行」「外部API呼び出し」「ファイル操作」「他のエージェントへの委任」の5種類だよ。最近はMCPという標準規格でツール連携が統一されてきていて、対応ツールの数が急増しているんだ。

あるよ！「マルチエージェントシステム」って呼ばれる仕組みで、オーケストレーターエージェントが大きな目標をサブエージェントに振り分けて、それぞれが専門タスクをこなす形だね。2026年時点で、本番環境で3つ以上のエージェントを連携させているケースが全体の22%に達しているんだ。

優れたエージェントは「ReAct（Reasoning + Acting）」というパターンで動いていて、実行→結果を評価→次の手を考える→再実行、というサイクルを繰り返すよ。エラーが出たら別のアプローチを試みるし、どうしても解決できない場合は人間に報告するように設計されているものが多いね。

一言でいうと「受け身か、能動的か」の差だよ。普通のLLMは「聞かれたことに答える」だけ、AIエージェントは「目標を与えられたら自分でプランを作り、ツールを使い、試行錯誤して完遂する」。Microsoft Agent 365みたいな管理基盤が必要になったのは、このエージェントが企業の中で増えすぎているからなんだ。