エージェント型AIと生成AIの比較

生成AIは、メールの作成やコードの生成、さらには驚くほど巧みに芸術的なスタイルを再現するなど、これまで大きな注目を集めてきました。しかし今、別のタイプのAIが存在感を高めています。プロンプトを待つことなく動き出すAIです。

エージェント型AIは、ただ応答するだけではありません。自ら進んで行動します。目標を設定し、判断を下し、絶えず指示を受けなくてもタスクを完了します。「何をすればいい？」ではなく、「もう対応しています」というイメージです。

生成AIとエージェント型AIの違いを理解することは、単なる技術的な興味にとどまりません。日々の業務で頼りにするツールをどのように構築し、安全を確保し、拡張するかに関わる戦略的な選択です。AIがワークフローで担う役割が大きくなる今、利用しているシステムの種類と、それに伴うリスクを把握することが、これまで以上に重要です。

信頼できるAIは、成果物を形作るだけではありません。未来へ踏み出す自信と安全性にも影響を与えます。

エージェント型AIとは？

エージェント型AIは、人工知能に対する従来の考え方を一変させます。プロンプトを待ったり、入力に反応したりするのではなく、自律的に行動できるよう設計されています。目標を設定し、判断を下し、多くの場合は複数のステップにわたるタスクを、人間から絶えず指示を受けることなく実行できます。

これは、依頼に応じてテキストやコード、画像を生成するのは得意でも、自ら判断を下さない従来の生成AIとは大きく異なります。生成AIは選択肢を提示し、エージェント型AIはその中から選んで実行します。

会議の要約だけでなく、フォローアップの予定を設定し、タスクボードを更新し、進捗が滞れば同僚に確認する、バーチャルなチームメイトを想像してみてください。先回りして粘り強く対応し、状況も把握しています。コンテンツを生成するだけでなく、自ら行動を起こす。この変化こそがエージェント型AIの特徴です。

こうしたシステムの能力が高まるにつれて、その設計や振る舞い、リスクを理解することは、エンジニアやAIを実務で活用するすべての人にとって不可欠になります。

エージェント型AIの歴史的な起源と進化

エージェント型AIの起源は、ロボット工学や認知科学の分野における自律システムの初期研究にあります。そこでは、自ら認識し、判断し、行動する機械が探求されていました。当初、こうした考えの大半は理論上のものでしたが、今日のエージェント型モデルの基盤となりました。

生成AIは異なる道をたどり、パターン認識とコンテンツ生成に焦点を当てた機械学習の進歩から発展しました。GPTやStable Diffusionなどのモデルにより、大規模なトレーニングデータセットに基づいて、高品質なテキスト、画像、コードを生成できるようになりました。

エージェント型AIはこうした進歩を土台としながら、新たに「自ら進んで行動する」能力を加えています。応答するだけでなく、選択し、計画し、実行します。こうしたシステムがツールや環境に組み込まれるにつれて、単なる生成ツールから協働する存在へと変わり、AIが物事を進めるうえで果たす役割についての考え方も変化しています。

主な用語と技術的な違い

生成AIとエージェント型AIのアーキテクチャ上の考慮事項

生成AIとエージェント型AIのアーキテクチャには、根本的な違いがあります。

生成AI（例：LLM）:

• 主に、1回のやり取りで完結するプロンプトと応答を想定して設計されています。

• トレーニングデータに基づいて、次に最適な出力（例：単語、コードの行、画像のピクセル）を予測することに優れています。

• 出力の生成だけに焦点を当てており、その後のアクションを決めたり、複数のステップにわたってコンテキストを維持したりすることはありません。

エージェント型AI:

• 継続性と持続的な動作を前提に設計されています。

• LLMに、次のような追加コンポーネントを組み合わせます。

  • メモリ: 複数のステップにわたってコンテキストや情報を保持します。

  • ツール: 外部システムとやり取りし、それらを活用します。

  • 計画モジュール: 目標を設定、監視し、状況に応じて見直します。

• 一度きりの応答ではなく、時間の経過とともに観察、推論、行動を繰り返す継続的なループで動作します。

このアーキテクチャによって、エージェント型システムはアシスタントというより、意思決定者に近い働きをします。分岐するロジックに対応し、新しい情報に適応し、状況が変われば軌道修正できます。脳のような機能とツール群を組み合わせた多層構造により、出力を生み出すだけでなく、成果につなげる柔軟性を備えています。

エージェント型AIと生成AIの実際の活用例

生成AIとエージェント型AIは、理論上の存在にとどまりません。実際の製品やワークフロー、意思決定の現場で使われています。ただし、その役割は大きく異なります。生成AIは、作成、補完、要約といったタスクを得意とします。一方、エージェント型AIは、行動、適応、完遂が求められるタスクで力を発揮します。それぞれの実際の活用例を見てみましょう。

生成AIのユースケース

• マーケティングコンテンツやブログ記事の下書き作成

• IDEでの入力補完やコード生成

• 画像やデザイン案の生成

• チャットボットやバーチャルアシスタントの機能を支える

エージェント型AIのユースケース

• バグの修正、コードのリファクタリング、プルリクエストの作成を行うAI開発者アシスタント

• コードベースをスキャンし、パッチを適用し、リグレッションを監視するセキュリティエージェント

• 異常を検知し、レコードを修正し、過去の判断から学習するデータクリーンアップボット

要点: 生成AIはワークフローを支援し、エージェント型AIはワークフローを動かします。

AIシステムのガバナンスとリスク管理

AIシステムの自律性が高まるにつれて、リスクの焦点は「何を言うか」から「何をするか」へと移ります。生成AIでは、主な懸念は通常、ハルシネーション、著作権問題、プロンプトインジェクションです。一方、エージェント型AIは、長期にわたって稼働し、適応し、行動するため、新たなガバナンス上の課題をもたらします。

主な懸念の一つは、予測困難な自律性です。エージェント型システムは直接的な監視なしに判断を下すことが多く、推論の過程を追跡したり、結果を監査したりすることが難しくなります。このリスクを軽減するため、組織では、AI部品表（AI-BoM）などの概念が検討されています。これは、エージェントが依存するモデル、ツール、データを文書化して追跡する方法で、ソフトウェアSBOMに似ています。

もう一つの新たなリスクが、エージェントの乗っ取りです。攻撃者がエージェントのメモリ、ツールへのアクセス、計画ロジックを操作し、有害な目標に向かわせるおそれがあります。Snykによる最近のエージェント乗っ取りの脅威に関する分析では、特に明確な制約なしにエージェントが動作する場合、こうしたAI攻撃がいかに巧妙で危険になりうるかが示されています。

シャドーAIも問題です。これは、一元的な監視や適切なセキュリティ対策なしに導入されたエージェントやモデルを指します。こうした見えないシステムは、コンプライアンス上の抜け穴やデータ漏えいのリスクにつながる可能性があります。Snykは、セキュリティ戦略が損なわれる前にシャドーAIを検出し、管理する方法を紹介しています。

エージェント型AIは大きな変革をもたらす可能性がありますが、それは明確な意図と透明性を持って、強固な安全策のもとで導入されてこそです。そうでなければ、自律性は強みではなくリスクになります。

重要なポイント

• エージェント型AIは目標志向で、自律的に動き、対話しながらタスクを進めます。

• 生成AIはコンテンツを生成しますが、それを使って行動することはありません。

• エージェント型システムは、ガバナンス、セキュリティ、信頼性に新たな課題をもたらします。

• 適切なツールを活用しながら、企業のリーダーは両方のAIに備える必要があります。

• SnykのAIセキュリティプラットフォームなどのツールは、生成AIとエージェントのリスクから保護するうえで不可欠です。

Snykができること

エージェント型AIと生成AIは、未来を形作るだけでなく、今日のコードの作成、テスト、デプロイの方法をすでに大きく変えています。チームがこうしたシステムを活用するにつれて、信頼性、監査可能性、安全性を備えたAIの必要性が急速に高まっています。

開発を加速する生成AIツールを使う場合も、自律的に動くエージェント型システムを試す場合も、今こそ安全策を組み込むときです。SnykのAIセキュリティプラットフォームは、AI生成コードによってもたらされるリスクから保護します。また、DeepCode AIはコードの品質と脆弱性の検出率を継続的に向上させます。さらに、エージェントの乗っ取りなどの新たな脅威に対して、エージェントの振る舞いや問題発生の兆候を可視化します。

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