こんにちは！

株式会社mignの採用担当の及川です。

今回は、代表の對間がnoteに綴った「最新研究によるAI agentの基本的な理論 -概要・仕組み・評価方法・未来 -」を、Wantedlyの読者の皆さんにもぜひ知っていただきたく、再編集して公開いたします。

（以下、代表のnoteより転載）

AI agent（AIエージェント） やAgentic AI（エージェンティックAI）について、世界的に注目され、多くの場面での活用が期待されていますが、最新の研究を踏まえて、AI agentの理論（概要・仕組み・評価方法・未来）について整理しました。

AIエージェントの概要

AIエージェントの定義

AIエージェントとは、環境を知覚し、推論を行い、特定の目標を達成するために自律的に行動を起こすソフトウェアまたはシステムを指します(Akuma et al., 2025; Bandi et al., 2025; Di Maggio, 2025; Liu et al., 2025)。

従来の受動的なソフトウェア（入力に対して予め決められた出力を返すだけのプログラム）とは異なり、AIエージェントは感知-思考-行動ループを回すことで、人間の継続的な介入なしにタスクを完遂しようとします。

従来のAI、LLM、AIエージェントの関係性

以下の図は、AIに関連する概念の関係を示しています(Bandi et al., 2025)。

AIの枠組みにおいて、AIエージェント（エージェンティックAI）は、LLM（大規模言語モデル）とRL（強化学習）を基盤とする領域です。LLMが推論や計画といった「知性」を担い、RLが経験に基づく「自律的な学習・最適化」を担うことで、AIは目標達成に向けた自律的な行動が可能になります。

また、AIエージェントはマルチエージェントシステム（MAS）とも密接に関連しています。MASの概念を取り入れることで、複数のAIが協調・補完し合いながら複雑な課題を解決できるようになります。これらに「記憶システム」や「計画アルゴリズム」が組み合わさることで、AIは単なる道具ではなく、自ら戦略を立てて動く知的なパートナーへと進化します。

↑従来のAI、機械学習、LLM、AIエージェント、マルチエージェントシステムなどの関係性(Bandi et al., 2025)

AI agentとAgentic AIの違い

AI Agentと、Agentic AIはしばしば混同されますが、最近の研究では区別して定義する傾向があります (Bandi et al., 2025; Sapkota et al., 2025)。

AI Agentは「特定のタスクを実行する個別の自律主体」を指すのに対し、Agentic AIは「複雑な目標を達成するために複数のエージェントが連携・調整する高度なシステムまたはパラダイム」を指します。

旅行の例ですと以下のようになります。

• AI Agent: 「シカゴへのフライトを見つけて」という指示に対し、フライト検索ツールを使って選択肢を提示します。
• Agentic AI: 「予算1500ドル以下で3日間のシカゴ旅行を計画して」という指示に対し、タスクを分解（フライト、ホテル、旅程）し、各専門エージェントがリアルタイム情報を検索・比較・予約し、カレンダーと同期し、共有可能なプランを作成します。

スマートホームの例ですと以下のようになります。

• AI Agent: ユーザーの設定に基づいて温度を調整する「スマートサーモスタット」のように、単一の機能を自律的に制御します。
• Agentic AI: 天気予報、エネルギー価格、ユーザーのスケジュール、家電、セキュリティシステムを管理する複数のエージェントが連携し、「快適さ、安全性、エネルギー効率の最適化」という高レベルな目標に向けて家全体を調整します。

このように、Agentic AIとは、複数のAI Agentをオーケストレーション（統合管理）し、分散型の知能として機能させるシステムであり、Agentic AIはAI Agentの次の段階として位置づけられています。

なぜこれほどAIエージェントが急速に実現・普及したのか

AIエージェントが急速に普及した背景には、LLMの飛躍的な進歩があります。従来のAIは特定のタスクに限定されていましたが（マルチエージェントシミュレーションなど）(Akuma et al., 2025)、LLMという汎用的な「頭脳」を得たことで、自律的に思考し行動する存在へと進化しました(Liu et al., 2025)。

実現の鍵となったのは、主に以下の4点です。

• 推論と適応: LLMが高度な推論エンジンとなり、未知の状況や曖昧な指示にも柔軟に対応できるようになりました。
• 計画能力: 「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」などの技術により、複雑な目標を小さな手順に分解し、実行可能な計画を立てられます。
• ツールの活用: 外部APIや検索エンジンを自ら選択・操作（Tool Use）できるようになったことで、デジタルの壁を超えた実務が可能になりました。
• 記憶と自律性: 過去の経緯を保持する「記憶」を備え、ユーザーの指示を待つだけの「生成的AI」から、自ら目標を追求する「エージェンティックAI」へとパラダイムシフトが起きています。

このように、AIエージェントが実現した主な理由は、LLMが高度な「推論エンジン」として機能し、計画立案（Planning）、ツール操作（Action）、記憶保持（Memory）というエージェントの主要コンポーネントを統合・制御できるようになったためとなります。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントの4つの構成要素（アーキテクチャ）

現代のAIエージェント（特にLLMベースのエージェント）は、一般的に以下の4つの主要コンポーネントで構成されるシステムとして定義されます(Bandi et al., 2025; Di Maggio, 2025; Liu et al., 2025)。

① 脳（Brain）

推論と意思決定の中枢であり、LLMがこの役割を担います。ユーザーからの指示や環境からの情報を理解し、知識を検索し、タスクを遂行するための計画（プランニング）を立て、最終的な意思決定を行います。LLMの進化により、単なるテキスト生成だけでなく、論理的な推論や複雑なタスクの分解が可能になりました(Akuma et al., 2025; Di Maggio, 2025)。

② 感知（Perception）

環境情報の収集をし、人間の感覚器官（目や耳）に相当します。外部環境からの情報を収集し、エージェント（脳）が理解できる形式に変換します。

テキストだけでなく、画像、音声、センサーデータなど、多様なモダリティ（形式）の情報を処理する能力が向上しています（マルチモーダル化）。これにより、エージェントは画面上の情報を読み取ったり、物理的なロボットとして周囲を認識したりすることが可能になります(J. Gao et al., 2024)。

③ 行動・ツール利用（Action & Tools）

外部世界への介入するための、人間の手足に相当します。脳が決定した計画を実行に移し、環境に変化をもたらします。エージェントはLLM単体ではできないことを行うために、「ツール」を使用します。これには、Web検索、コードの実行（Code Interpreter）、APIの呼び出し（カレンダー操作、メール送信、データベースクエリなど）が含まれます。Model Context Protocol (MCP) のような標準プロトコルを通じて、多様な外部データやツールと接続し、拡張性を高めています(Di Maggio, 2025; Ganesh et al., 2025)。

④ 記憶（Memory）

過去の行動、ユーザーの好み、手順などを保存し、必要に応じて呼び出します。

短期記憶（Short-term Memory）と長期記憶（Long-term Memory）に分類され、それぞれ以下のような役割を担います。

• 短期記憶: 現在のタスクや会話の文脈を保持し、即座の推論に利用します。
• 長期記憶: ベクトルデータベース（Vector DB）などを活用し、膨大な過去の経験や知識を永続的に保存します。RAG（検索拡張生成）技術を用いて、必要な時に適切な情報を検索・取得（Retrieve）することで、長期間にわたる学習や一貫した振る舞いを実現します(Liu et al., 2025)。
  

AIエージェントの実行プロセス

AIエージェントは、以下のサイクルを繰り返すことでタスクを完遂します。このプロセスはReAct（Reason + Act）やOODAループ（Observe-Orient-Decide-Act）とも言われます(Akuma et al., 2025; Bandi et al., 2025; Karim, Khan, et al., 2025; Karim, Van, et al., 2025)。

1. 目標設定

ユーザーから「シカゴへの旅行を計画して」といった高レベルの目標を受け取ります。

2. 計画（Planning）

タスク分解と推論をします。

• タスク分解: 脳（LLM）が複雑な目標を、「フライトの検索」「ホテルの予約」「スケジュールの作成」といった小さなサブタスクに分解します。
• 推論: どのツールをどの順番で使うべきかを論理的に組み立てます。

3. 実行（Execution/Action）

計画に基づき、具体的なツール（例：フライト検索API）を呼び出します。

4. 観察と修正（Observation & Reflection）

• 観察：ツールの実行結果（例：フライトのリストやエラーメッセージ）を観察します。
• 修正: 結果が期待通りでなければ、計画を修正したり、別の検索ワードを試したりします。

5. 完了: すべてのサブタスクが完了し、目標が達成されたと判断したら、最終的な回答をユーザーに提示します。

↑予知保全業務におけるAIエージェントの仕組みの提案(Di Maggio 2025)

シングルエージェントとマルチエージェント（Agentic AI）

エージェントの仕組みは、単体（シングルエージェント）で動くか、集団（マルチエージェント）で動くかによって異なります(Bandi et al., 2025)。

シングルエージェントとマルチエージェントの違いは以下の通りです。

• シングルエージェント: 一つのLLMがすべての役割（計画、実行、評価）を担います。シンプルなタスクには適していますが、複雑すぎると混乱することがあります。
• マルチエージェント: 「計画担当」「検索担当」「コード作成担当」のように専門化された複数のエージェントが連携します。Agentic AIの仕組みとなります。

マルチエージェントには、オーケストレーションとプロトコルによって実現します。

• オーケストレーション: メインのエージェント（オーケストレーター）がタスクを他のエージェントに割り振り、結果を統合します。
• プロトコル: エージェント同士は、Agent-to-Agent (A2A) プロトコルのような標準化された通信手段を用いて、人間を介さずにエージェント同士が会話・協力して問題を解決します。

AIエージェントの評価方法

AIエージェントの評価は、定量的指標（パフォーマンス）と定性的指標（品質・行動）、および評価手法の３点で整理すると以下のようになります。

定量的目標

エージェントの客観的なパフォーマンスを測定するために使用されます(Akuma et al., 2025; Bandi et al., 2025; Liu et al., 2025)。

• タスク成功率と正確性 (Success Rate & Accuracy): 成功率 (Success Rate): エージェントが目標を達成できた割合。例えば、Web閲覧タスクやAPI操作において、最終的なゴールに到達できたかを測定します。
• 正確性 (Accuracy): 出力が正解とどれだけ一致しているか。医療診断や金融予測など、正解が明確なタスクで使用されます。
• 適合率 (Precision) と 再現率 (Recall): エージェントが検索や情報抽出を行う際、関連情報をどれだけ正確に、漏れなく取得できたかを測定します。
• 効率性 (Efficiency):タスク完了時間 (Task Completion Time, TCT): 計画から実行完了までにかかる時間。従来のAIと比較して、エージェントが複雑なワークフローをどれだけ迅速に処理できるかを示します。
• ステップ数 (Number of Steps): ゴールに到達するまでに要した行動（思考、ツール使用など）の回数。少ないステップで解決できるほど効率的とみなされます。
• コスト (Cost): API呼び出し回数やトークン使用量に基づき、タスク完了にかかる金銭的・計算的コストを評価します。
• 構造的・論理的指標: グラフ編集距離 (Graph Edit Distance, GED): エージェントが生成したタスク計画（グラフ構造）と、正解（人間が作成した計画など）との構造的類似性を測る指標です。計画能力（プランニング）の評価に用いられます。
• ルール忠実度 (Rule Fidelity): エージェントが論理的なルールや制約にどれだけ厳密に従ったかを測定します。

定性的指標

これらはエージェントの振る舞い、信頼性、ユーザー体験に関連する指標です(Akuma et al., 2025; Bandi et al., 2025; Zhou et al., 2025)。

• 信頼性と安全性 (Trust & Safety): 幻覚のなさ (Faithfulness/Hallucination): 回答が提供されたソースや事実に完全に基づいているか。RAG（検索拡張生成）システムでは、回答が参照文献に基づいているか（Faithfulness）が重要視されます。
• 堅牢性 (Robustness): エラー入力や予期せぬ状況、敵対的な攻撃に対して、エージェントが機能し続けられるか。
• バイアスと公平性 (Fairness & Bias): 特定のグループに対して不公平な決定を下していないか、出力に偏りがないか。
• 透明性と説明可能性 (Transparency & Explainability): エージェントが「なぜその決定をしたのか」を人間が理解できる形で説明できるか。医療や金融などのハイリスクな分野で特に重要視されます。
• 自律性 (Autonomy): 人間の介入なしにタスクを完遂できる度合い。
• 協力行動 (Cooperative Behavior): マルチエージェントシステムにおいて、エージェント同士がどれだけ効果的に連携・調整できているか。
• 自己反省 (Self-Reflection): 自身のミスを検出し、修正する能力。

評価手法・ベンチマーク

これらの指標を測定するために、様々な評価フレームワークが提案されています(Akuma et al., 2025; Bandi et al., 2025; Ferrag et al., 2025)。

ベンチマークデータセット:

• AgentBench: 複数の環境（OS、DB、Knowledge Graphなど）でLLMエージェントを評価する包括的なベンチマーク。
• GAIA (General AI Assistants benchmark): 推論、ツール使用、マルチモダリティを必要とする実世界の質問集。人間には簡単だがAIには難しいタスクを含みます。
• SWE-bench: 実際のGitHubの課題解決能力（コーディング、デバッグ）を評価します。
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 広範な世界知識と問題解決能力をテストします。

AIによる評価 (LLM-as-a-Judge / Agent-as-a-Judge):

人間による評価はコストがかかるため、「強力なLLM（GPT-4など）を裁判官として使い、他のエージェントの出力を採点させる」手法が普及しています。さらに進んで、エージェントが他のエージェントの思考プロセスや中間生成物も含めて評価する「Agent-as-a-Judge」というフレームワークも提案されており、人間との一致率が高いことが示されています。

人間参加型評価 (Human-in-the-Loop):

ユーザー満足度（User Satisfaction）や受容テスト（UAT）など、最終的なユーザー体験に基づいた評価も依然として不可欠です。

↑AIエージェントの性能評価に用いられるテスト手法と評価指標の分類(Bandi et al., 2025)

AIエージェントの未来

AIエージェントは、単なるタスク実行ツールから、自律的に学習・進化し、他のエージェントや人間と協調して複雑な社会システムを形成するエージェンティックAI（Agentic AI）および自己進化型システム（Self-Evolving Systems）へと急速に発展しています。

今後の進展を以下の４つの観点で整理します。

AIエージェントからエージェンティックAIへの進化

将来のAIは、単一のタスクをこなす「AIエージェント」から、組織的な自律性を持つ「エージェンティックAI」へとパラダイムシフトします(Bandi et al., 2025)。

• 定義の拡張: 現在のAIエージェントが「特定のタスクを実行する自律的な実体」であるのに対し、将来のAgentic AIは、複数の専門化されたエージェントが協力・調整・計画を行い、複雑で高レベルな目標を達成するシステムとなります。
• マルチエージェントシステム（MAS）の標準化: 将来的には、単一のLLM（大規模言語モデル）ではなく、役割分担されたエージェント群（例：計画担当、実行担当、批評担当）が連携するアーキテクチャが主流になります。これにより、単独では解決不可能な複雑な問題を、社会的な分業を通じて解決するようになります。
• 市場の急成長: 産業界におけるエージェンティックAIへの関心は急速に高まっており、市場規模は2023年の約36.6億ドルから2033年には約1391.2億ドルへ、年平均成長率43%以上で拡大すると予測されています(Market. us, 2025)。

自己進化（Self-Evolving）と生涯学習（Lifelong Learning）

• これまでのAI開発は「モデルの事前学習（MOP）」に依存していましたが、将来のエージェントは稼働中に学習し続ける能力を獲得します(Bandi et al., 2025; Hettiarachchi, 2025)。
• 自己進化型AIエージェント: 環境との相互作用を通じて、自身のプロンプト、ツール使用戦略、記憶、さらにはエージェント間のトポロジー（接続構造）を自律的に最適化・更新するシステムが登場します。
• 生涯学習（Lifelong Learning）: 静的なデータセットでの学習にとどまらず、新しいタスクや環境に適応するために、経験を蓄積し続ける「生涯学習」システムへの移行が進みます。これにより、人間が都度介入して再学習させる必要がなくなり、持続的な性能向上が可能になります。

インフラとプロトコルの標準化

エージェント同士が企業やプラットフォームの壁を越えて連携するための「共通言語」やインフラが整備されます(Di Maggio, 2025)。
MCP (Model Context Protocol)やA2A (Agent-to-Agent)など、エージェント同士が相互運用・交渉するためのプロトコルの標準化や、異なる開発者が作ったエージェント同士が安全に通信・協力できるInternet of Agentsのエコシステムが構築されます。

↑Model Context Protocol (MCP)の仕組み

直面する課題とリスク

明るい展望の一方で、解決すべき深刻な課題も残されています(Ganesh et al., 2025; S. Gao et al., 2024; Karim, Van, et al., 2025)。

• 因果推論と信頼性: 現在のエージェントは統計的な相関関係には強いものの、因果関係（Why）の理解が不足しており、未知の状況での推論や計画に失敗しやすいという課題があります。また、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の問題は、自律的に行動するエージェントにおいては実害につながるリスクがあります。
• セキュリティと安全性: マルチエージェントシステムは攻撃対象領域が広く、プロンプトインジェクションや、エージェント間の相互作用を悪用した攻撃（例：データの毒入れの伝播）に対する脆弱性が懸念されています。
• 倫理とガバナンス: エージェントが自律的に契約を結んだり法的責任を負う行動をとったりする場合の責任の所在（Liability）や、人間の意図しない方向へ行動が変化する「整合性（Alignment）」の問題に対処するための新たな法規制やガバナンスフレームワークが必要とされています。

おわりに

近年、進展が著しいAIエージェントに関して、基本的な理論に関する内容を整理しました。今後のAIの進展や直面するリスクを見通しながら、活用や開発をしていく必要があります。

参考文献

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• Bandi, A., Kongari, B., Naguru, R., Pasnoor, S., & Vilipala, S. V. (2025). The rise of agentic AI: A review of definitions, frameworks, architectures, applications, evaluation metrics, and challenges. Future Internet, 17(9), 404.
• Di Maggio, L. G. (2025). Toward autonomous LLM-based AI agents for Predictive Maintenance: State of the art, challenges, and future perspectives. Applied Sciences (Basel, Switzerland), 15(21), 11515.
• Ferrag, M. A., Tihanyi, N., Hamouda, D., Maglaras, L., Lakas, A., & Debbah, M. (2025). From prompt injections to protocol exploits: Threats in LLM-powered AI agents workflows. ICT Express. https://doi.org/10.1016/j.icte.2025.12.001
• Ganesh, S., Ardon, L., Borrajo, D., Garg, D., Sehwag, U. M., Narayanan, A. L., Canonaco, G., & Veloso, M. M. (2025). Generative AI agents for knowledge work augmentation in finance. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 8(1), 189–210.
• Gao, J., Qiao, H., & Zhang, Y. (2024). Intelligent recognition of tool wear with artificial intelligence agent. Coatings, 14(7), 827.
• Gao, S., Fang, A., Huang, Y., Giunchiglia, V., Noori, A., Schwarz, J. R., Ektefaie, Y., Kondic, J., & Zitnik, M. (2024). Empowering biomedical discovery with AI agents. Cell, 187(22), 6125–6151.
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• Karim, M. M., Khan, S., Van, D. H., Liu, X., Wang, C., & Qu, Q. (2025). Transforming data annotation with AI agents: A review of architectures, reasoning, applications, and impact. Future Internet, 17(8), 353.
• Karim, M. M., Van, D. H., Khan, S., Qu, Q., & Kholodov, Y. (2025). AI agents meet blockchain: A survey on secure and scalable collaboration for multi-agents. Future Internet, 17(2), 57.
• Liu, F., Niu, Y., Zhang, Q., Wang, K., Dong, Z., Wong, I. N., Cheng, L., Li, T., Duan, L., Li, K., Li, G., Hou, T. W., Fok, M., Luo, H., Chen, X., Zhang, K., & Yin, Y. (2025). A foundational architecture for AI agents in healthcare. Cell Reports. Medicine, 6(10), 102374.
• Market. us. (2025). AI Agents Market size, share, trends | CAGR of 43.8% [Dataset]. https://market.us/report/ai-agents-market/
• Sapkota, R., Roumeliotis, K. I., & Karkee, M. (2025). AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges. In arXiv [cs.AI]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2505.10468
• Zhou, Z., Zhang, H., Song, C., Ming, C., & Sun, Y.-Y. (2025). Construction of an artificial-intelligence agent for the discovery of next-generation white-LED phosphors. Physical Chemistry Chemical Physics, 27(43), 22885–22893.

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