用語集
エージェンティックAI用語集
エージェンティックAIの用語には、まだ定まった定義がないものも少なくありません。この用語集では、定説となっている情報源を踏まえながら、一つひとつの用語を丁寧に解説します。
この用語集には、AIエージェントについて話す際によく登場する用語をまとめています。自律型エージェント、マルチエージェントオーケストレーション、MCP、RAG、ツールコーリング、BYOK、human-in-the-loop、可観測性、ガードレールとガバナンスなどです。学術研究に由来する用語もあれば、主要なモデル提供元の技術ドキュメントに由来する用語、最近の規制の枠組みに由来する用語もあります。この分野の語彙は変化が速く、同じ言葉が提供元によってかなり異なる意味で使われることもあります。
各ページでは同じ方針を貫いています。まず、そのテーマについて参照される情報源(公式ドキュメント、基礎となる研究論文、規制関連の文書)が何を述べているかを確認し、信頼できる複数の情報源の内容が完全には一致しない場合はその旨を明記し、その上で、抽象的な定義ではなく具体例を交えながら用語をわかりやすく説明します。関連する場合は、その具体例としてAtakoにおける自律型AIエージェントの実際の動作を取り上げますが、文書化されていない機能を挙げることはありません。
目的は辞書的な定義に取って代わることではなく、技術記事、製品ドキュメント、チームとの会話など、他の場所での読解を続けられる程度に、用語をすばやく理解できるようにすることです。各ページは関連する他の用語にもリンクしており、話の流れを保ちながら概念から概念へと移動できます。
すべての用語
AIエージェントとは：定義・仕組み・具体例
AIエージェントとは、目標を達成するために、周囲の状況を認識し、単独で、あるいは外部ツールを介して行動を判断し実行するプログラムです。複数のステップを連続してこなし、実際に行動を起こせる点で従来のチャットボットとは異なり、自律性のレベルはプラットフォームによって幅があります。
BYOKとは：自分のAPIキーでAIエージェントを動かす
BYOK（Bring Your Own Key）とは、サブスクリプションに含まれるアクセス権の代わりに、モデル提供元(OpenAI、Anthropic、Mistral AIなど)個人のAPIキーでAIエージェントやツールを動かせるオプションです。モデルの利用料金は、プラットフォームの料金プランとは別に、提供元のアカウントを通じて直接請求されます。
MCP（Model Context Protocol）とは：定義・仕組み・具体例
MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが2024年末に策定したオープンプロトコルで、モデルやAIエージェントが外部のデータソースやツールに接続する方法を標準化します。ツールごとに専用の連携を作る代わりに、AIアプリケーションとサードパーティ製システムの間で共通の言語を提供します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは：定義と仕組み
RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは、ドキュメント検索エンジンと言語モデルを組み合わせた手法です。応答を生成する前に、モデルは外部のデータベースから関連する箇所を検索し、その内容をもとに応答を生成します。これにより、事実に基づかない生成を抑え、最新の情報や企業内部の情報を活用できます。
エージェンティックAIとは：定義・仕組み・具体例
エージェンティックAIとは、周囲の状況を認識し、一連の行動を計画し、ツールを使ってそれを実行するAIシステムのパラダイムです。単発のリクエストに一度だけ応答するのではなく、複数のステップにわたって目標を追求し、限定的ではあるが調整可能な人間の監督のもとで機能します。
エージェントオーケストレーションとは：定義・仕組み・ユースケース
エージェントオーケストレーションとは、同じシステム内で複数のAIエージェントやサブエージェントを調整する仕組みを指します。タスクの分担、ステップの順序付け、実行の監督、結果の集約が含まれます。集中型または分散型のオーケストレーターが、どのエージェントがいつ動くか、結果をどう組み合わせるかを決定します。
エージェントの可観測性とは:AIエージェントの動きをリアルタイムで把握する
エージェントの可観測性とは、AIエージェントの活動を詳細に追跡する能力です。ツール呼び出し、判断、エラーについて、その発生源と結果を含めて把握し、通常はログ、イベントのタイムライン、トレースを通じて実現します。これによって、エージェントがなぜそう行動したのかを理解し、問題が悪化する前に検知できます。
ガードレールとガバナンスとは:AIエージェントを統制する仕組みと定義
ガードレールとガバナンスとは、AIエージェントに何をする権限があるかを、行動の前、実行中、実行後にわたって規定する、規則、権限、統制の総称です。アクションごとの権限、機微な判断に対する人間承認、実際に起きたことの監査、そしていつでもアクセスを遮断できる能力を含みます。
ツールコーリングとは:AIエージェントが外部ツールを呼び出す仕組み
ツールコーリング(ファンクションコーリングとも呼ばれる)とは、言語モデルが、あるリクエストに外部での行動が必要だと判断し、データベースの読み取りやメッセージの送信といった行動について、引数付きの構造化された呼び出しリクエストを生成する能力です。実際の呼び出しはアプリケーション側で実行され、結果がモデルに返されます。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは:AIエージェントに人の判断を残す仕組み
ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)とは、プロセスの特定の地点で、AIが生成した判断や行動が実際の効果を持つ前に、人が承認・修正・却下する権限を保持するという設計原則です。これは制御の仕組みであって、すべてのステップを常時監視することではありません。
マルチエージェントシステムとは：定義・仕組み・具体例
マルチエージェントシステムとは、複数の自律型AIエージェントが同じ複雑なタスクに取り組む仕組みです。各エージェントは専門化された役割を持ち、他のエージェントと情報をやり取りしながら、自ら判断を下します。このように作業を分担することで、単一のエージェントだけでは効率的に処理できないワークフローに対応できます。
自律型AIエージェントとは：定義とワークフローとの違い
自律型AIエージェントは、長期的な目標を追求し、それを達成するための行動の流れを自ら選び、単一のリクエストのために呼び出されるのではなく、専用の環境の中で継続的に稼働します。イベントによって都度起動するワークフローとは異なり、判断が必要な場面でのみ人間の関与を求めます。
生成AI vs エージェンティックAI：何が違うのか
生成AIは、単発のリクエストに応じてコンテンツ(テキスト、画像、コードなど)を生成します。エージェンティックAIは、複数のステップにわたる目標を達成するために、一連の行動を計画し、ツールを使ってそれを実行します。後者は通常、前者を内部の推論エンジンとして利用します。
よくある質問
AIエージェントとは、一言で言うと何ですか。
AIエージェントとは、継続的に稼働し、自ら判断を下し、目標を達成するために実際のツールを操作できるシステムです。単発の会話で質問に答えるだけの仕組みとは異なります。サイトのピラーページでは、この定義と、自律型エージェントが単純な対話型アシスタントとどう違うのかを詳しく説明しています。
AIエージェントと従来の生成AIの違いは何ですか。
従来の生成AIは、記憶や生成したテキスト以外を操作する能力を持たず、単発のリクエストに応答するだけです。一方、AIエージェントはやり取りの間も記憶を保持し、外部ツールを呼び出すことができ、最初の応答の後も、目標が達成されるか人間が介入するまで作業を続けます。
この用語集は定期的に更新されますか。
はい。各用語には最終更新日が記載されており、モデル提供元の公式ドキュメントや、信頼されているAIガバナンスの枠組みなど、ページ下部に記載した参考情報源に基づいています。この分野の用語は変化が速いため、定義もそれに応じて見直しています。