AIエージェントの活用：ワークフローとエージェントの違い、そして最適なパターンとは？

AIエージェントの活用：ワークフローとエージェントの違い、そして最適なパターンとは？

はじめに：AIエージェントとは何か？

皆さんは「AIエージェント」という言葉をご存知でしょうか？2025年、AIエージェントの時代が到来すると盛んに言われています。しかし、実際AIエージェントとは一体何なのか、具体的なイメージが湧かない方も多いのではないでしょうか。

「なんだかすごそうだから」「流行っているから」といった理由で、AIエージェントが搭載されたサービスを使ってみるのも良いでしょう。しかし、全ての問題にAIエージェントが最適なわけではありません。AIエージェントがどのようなものなのかを深く理解しておくことは、効果的な活用のためには非常に重要です。

本記事では、Anthropic社が公開した記事を基に、AIエージェントの仕組みや、ワークフローとの違い、そして具体的な活用パターンを分かりやすく解説します。最新の生成AIについて知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

AIエージェントの基本：言語モデルとツールの連携

以前の記事では、AIエージェントを「AIが自律的に考え、様々なツールを使ってくれるもの」とざっくり説明しました。例えば、「明日の天気は？」と入力した場合、言語モデルだけでは学習データの範囲内しか回答できません。そこで、言語モデルが予め用意されたツール（例：Web検索）を用いて情報を取得し、その結果に基づいて回答を生成します。

この仕組みは、言語モデルのプロンプトに使えるツール情報を付与することで実現します。ユーザーからの質問に対して、どのツールを使えば良いのかをAIエージェントが自律的に判断する、シンプルな仕組みなのです。

Anthropic社のAIエージェントに関する記事：ワークフローとエージェントの明確な区別

Anthropic社は、Clothoという言語モデルを開発する企業として有名です。同社は、効率的なエージェント開発のための考え方やパターンをまとめた記事を公開しました。この資料を読むことで、様々なタスクに対して、どのエージェントパターンが適切なのか、AIエージェントの本質をより深く理解できます。

記事では、AIエージェントを以下の2つの観点から解説しています。

1. コンピュータユース: これは、パソコン操作を自動化してくれるエージェント技術です。何かを調べたい場合などにユーザーが入力すると、Clothoの言語モデルを使ったエージェントが自動的にWeb検索を実行してくれます。Googleスプレッドシートへの情報転記なども自動化可能です。このシステムは、ユーザーの入力に対して、エージェントが「何をすべきか」を考え、自動的に実行してくれるシステムです。

2. Model Context Protocol: これは、言語モデルと外部システムを自由に連携できる標準化された仕組みです。パソコン上のデータベースやファイルにアクセスして処理を実行したり、インターネット経由で外部システムと連携させたりすることが可能です。これもユーザーの入力に対して、エージェントが「何をすべきか」を考え、自動的に実行してくれるシステムです。

ワークフローとエージェント：その違いとは？

Anthropic社の記事では、ワークフローとエージェントを明確に区別しています。

• ワークフロー: 事前に決められた処理を順番に実行するシステムです。カスタマーサポートセンターでの自動応答システムなどが例として挙げられます。どの質問に対して、どの言語モデルを使用するかといった処理を事前に定義できます。DeFiツールを使っている開発者は、まさにこのワークフロー型のエージェントシステムを作っていると言えるでしょう。ユーザーが入力すると、その内容に基づいて適切な言語モデルが選択され、処理が実行されます。

• エージェント: 動的に、ダイナミックに処理を形成していくシステムです。何か処理を実行した結果を参照し、次の行動を自律的に決めていきます。事前に「どのようなことをすれば良いか」を定義できない場合に有効です。例えば、ある業界の動向をまとめたレポートを作成したい場合、エージェントはまずWeb検索を行い、情報を集めます。次に、集めた情報がレポート作成に十分か評価し、足りなければ再度Web検索を行うといった処理を繰り返します。

具体的なAIエージェントのパターン

Anthropic社の記事では、以下のAIエージェントシステムのパターンを提案しています。

1. プロンプトチェイニング

これは、ユーザーが入力すると言語モデルを呼び出し、その結果が成功か失敗かを条件分岐するワークフローです。成功すれば、言語モデルを用いて後続の処理を実行します。

例：

• マーケティングコピーの作成と翻訳
• 文書の要約と条件チェック、書き直し

2. ルーティング

ユーザーの入力に対して、言語モデルがルーターとなり、次に実行する言語モデルを決定する処理構造です。DeFiや、様々な言語モデルが使える環境で有効です。

例：

• ユーザー入力の分類（営業部門関連、技術部門関連など）
• 難易度の高い質問には高度なモデルを使用、簡単な質問には高速なモデルを使用

3. パラライゼーション (並列実行)

ユーザーが入力すると、複数の言語モデルを同時に使用し、その出力結果を統合して回答するワークフローです。

例：

• 文書の技術的な正しさ、日本語の正確さ、長さなどを複数の言語モデルで同時に評価

4. オーケストレーターワーカーズ

オーケストレーターが、ユーザーの入力から必要な言語モデルの数や実行順序を自動的に判断し、実行結果をまとめて回答するワークフローです。

例:

• ユーザーが「AIについて発信しているニャントについて教えてください」と入力した場合、検索と情報の要約という複数のタスクに分割

5. エバリューエーターオプティマイザー

ユーザーが入力すると、言語モデルが文章を生成し、別の言語モデルがそれを評価します。改善が必要であればフィードバックと共に再度文章生成を繰り返すことで、品質を高めていきます。

例：

• 翻訳、ライティング

結論：シンプルなシステムから始めることの重要性

AIエージェントは高度な技術のように見えますが、Anthropic社の記事では、まずシンプルなシステムから始めることを推奨しています。エージェント的なシステムにしようとすると、言語モデルの使用回数が多くなり、処理速度が遅くなったり、コストが高くなったりする可能性があるからです。

多くの場合、ワークフローで十分対応できる可能性が高いです。ワークフローは行動が予測可能なので、ボトルネックを特定しやすく、改善も容易です。

しかし、エージェントが必要なケースもあります。例えば、コンピュータユースや、実行結果に応じて次の行動が変わるような場合です。ただし、エージェントは行動が予測しにくいので、開発・改善が難しくなるというデメリットがあります。

まとめ：正しいシステムを作ることこそ成功

本記事では、Anthropic社の記事に基づき、AIエージェントの仕組み、ワークフローとの違い、そして様々なAIエージェントのパターンについて解説しました。AIエージェントと聞くと高度な技術のようですが、まずはシンプルなシステムから始め、必要に応じて高度なパターンを検討するのが良いでしょう。

重要なポイント：

• AIエージェントは言語モデルとツールの連携で実現
• ワークフローは事前に処理が決められている。エージェントは動的に処理を決定する
• 各パターン（プロンプトチェイニング、ルーティング、パラライゼーション、オーケストレーターワーカーズ、エバリューエーターオプティマイザー）の特徴を理解する
• シンプルなシステムから始め、必要に応じて高度なシステムに移行する

この記事が、皆さんのAIエージェントの理解の一助となれば幸いです。ご意見、ご感想などございましたら、ぜひコメント欄にてお聞かせください。

著者紹介と関連情報

この記事の著者は、AIに関する情報を発信しているニャントです。より深くAIエージェントについて学びたい方は、以下のリンクをご参照ください。

• Anthropic社の元記事: （概要欄にリンクを掲載）
• ニャント公式LINE: （概要欄にリンクを掲載） - DeFiやChatGPTに関する資料を提供
• Udemy: （概要欄にリンクを掲載） - 生成AIに関するコンテンツ販売

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。次回の動画もお楽しみに！ バイバイ！