生成AI vs エージェンティックAI：何が違うのか

詳しい定義

この2つの用語はよく似ていて混同されがちですが、指しているものは異なります。IBMはシンプルにこう説明しています。生成AIとは、依頼に応じて、テキスト、画像、動画、音声、コードといった新しいコンテンツを作り出すものです。モデルは膨大な量のデータからパターンを学習し、それを統計的にもっともらしい新しい形で再現します。すべての生成的な用途に共通するのは、質問や指示を出すと、モデルが一度応答し、そこで終わるという点です。

一方エージェンティックAIは、単一の応答ではなく、一連の判断と行動を通じて目標の達成を目指します。IBMは比較ページで、この違いを次のようにまとめています。生成AIは新しいコンテンツを作り出すのに対し、エージェンティックAIは、複数のステップからなるワークフローを計画し、判断し、実行することで目標の達成に重点を置く、と。この2つ目の概念の詳細については、エージェンティックAIのページをご覧ください。

この話が興味深くなるのは、両者が重なり合う部分です。IBMも明言しているように、実際にはこの2つのカテゴリーは「頻繁に一緒に機能」します。エージェンティックなシステムは、それ自体では言語能力も文章を作成する能力も持たず、生成モデルの能力を借りて、それを内部の推論エンジンとしています。つまり、現在構築されているほぼすべてのエージェンティックなエージェントには、どこかに生成モデルが組み込まれていますが、生成AIのすべての用途がエージェントというわけではありません。これは正面から対立する関係ではなく、部分的な包含関係であり、2つの概念は完全に重なるわけではないものの、重なり合っています。

仕組み

生成モデル単体は、短いループで動作します。入力があり、モデルを通過し、出力があり、それで終わりです。プロンプトの中で毎回明示的に与えない限り、呼び出しの間にメモリは保持されず、外部システムがその応答を解釈して行動を起こさない限り、会話の外で何かに働きかけることもありません。

エージェンティックなシステムは、この同じ生成モデルの上に、4つのレイヤーを追加します。Microsoftは4段階のループを説明しており、データやシグナルの認識、計画を立てるための推論(ここで生成モデルが関わります)、ツールやAPIを通じた行動、そして結果を評価し次に調整するための振り返り、という流れです。Google Cloudも近いループを説明しており、認識、判断、行動というステップを経て、その結果が次のステップにフィードバックされます。具体的には、エージェンティックなレイヤーは次のものをもたらします。

• 計画立案：目標をステップに分解し、途中で計画を見直すことができます。これは生成モデル単体には本来備わっていない能力です。
• ツールコーリング：システムが、行動をテキストで説明するだけでなく、メッセージの送信、ファイルの作成、データベースへの問い合わせといった行動を実際に起こせるようにします。
• 永続的なメモリ：短期記憶と長期記憶により、複数のセッションにまたがって目標の文脈を保ちます。
• 調整可能な自律性のレベル：承認が必要な行動を提案するコパイロットから、常時の承認なしに実行する自律型エージェントまで幅があります。

市場において、この区別はもう一つの有用な分かれ目とも重なります。長期的な目標を与えられ、自ら道筋を選び、専用の環境の中で継続的に稼働する非同期の自律型エージェントと、Make、n8n、Zapier、Lindy、Copilot Studio、Agentforceといったツールの上に構築され、イベントがほぼあらかじめ決められた一連の流れを起動するトリガー型のワークフローエージェントの違いです。どちらも内部では同じ生成モデルに依存し得ますが、変わるのは、システム自身が一連のステップを選べる裁量の大きさです。

Atakoでの具体例

Atako上で作成されるエージェントは、この境界線がどこにあるのかをよく示しています。作成時には、厳選されたリストからAIモデルを選択します(企業が有効化していれば、BYOK経由のキーも選べます)。これが生成的な部分、つまり指示を理解し応答を作成するコンポーネントです。チャットの会話の中だけで単独で使う場合、このエージェントは、質問と応答という、従来の生成的な形にとどまります。

エージェントをエージェンティック側に傾かせるのは、このモデルの周りにプラットフォームが追加するレイヤーです。エージェントは、単一のリクエストの間だけでなく、専用の隔離環境の中で継続的に稼働します。チャット、メール、Webhook、cronという4つのチャネルを通じて呼び出しを受け、これらはすべて同じ永続的なメモリを共有します。人間がスケジュールを設定しなくても、定期的なフォローが自分の計画の一部だと判断すれば、エージェント自身がcronタスクを作成できます。サブタスクについては、一時的なサブエージェントに委任でき、その作業は自身のアクティビティタイムラインに反映されます。そして、外部ツール(Slack、GitHub、Notion)への実際の呼び出しはすべて、明示的なグラント、つまりそのエージェントにそのアクションに対して付与された具体的な権限を経る必要があり、なければデフォルトで拒否されます。

作成時に選んだ生成モデルは、最初から最後まで変わりません。したがって、全体をエージェンティックにしているのは、異なるモデルではなく、プラットフォームがそのモデルの周りに構築する計画、メモリ、ツール、自律性なのです。

よくある誤解

最も多い誤りは、この2つの用語を互換可能な同義語として扱う、あるいはさらに悪いことに、どちらか一方を選ぶべき対立する存在として扱うことです。プロジェクトが生成AIとエージェンティックAIのどちらかを「選ぶ」必要はありません。適切な問いは、一方を諦めるかどうかではなく、生成モデルの上にどこまでエージェンティックなレイヤーを積み上げるか、という点です。

2つ目の落とし穴は、単に「AIを使っている」から、あるいはマーケティング資料でそう謳われているからというだけで、あるツールがエージェンティックになると考えることです。複数のステップにわたる実際の計画立案や、外部システムへの実効的な働きかけがなければ、エージェンティックな言葉で装われていても、それは依然として生成AIにすぎません。

3つ目の誤りは、エージェンティックな仕組みが、基盤となる生成モデルの質にどれほど依存しているかを軽視することです。ツールは乏しくても優れた推論モデルの上に構築されたエージェンティックなシステムは、ツールは豊富でも弱い生成モデルに頼るシステムよりも、良い計画を生み出します。エージェンティックなレイヤーは、それが操るモデルの長所と短所を増幅させるものであり、修正するものではありません。

さらに詳しく

当社のブログ記事生成AI vs 自律型エージェント、本当の違いでは、Atakoの事例だけでなく、市場全体をより広い視点でとらえてこの比較を掘り下げています。用語についてさらに詳しく知りたい場合は、エージェンティックAIのページでこのパラダイムを深く解説しており、AIエージェントのページでは、計画立案や複数エージェントのオーケストレーションに触れる前に、エージェントという基本要素から出発しています。