AIエージェントは知っているけれど、エージェンティックAIって何？

2025年、AI技術における最大のトピックは、間違いなくAIエージェントです。AIエージェントの登場は、チャット画面の中にとどまっていたAIを現実世界へと引き出し、物理世界で行動するフィジカルAI（Physical AI）を視野に入れることを可能にしました。

そして今、複数のエージェントが相互に協力しながら目標を達成する「エージェンティックAI（Agentic AI）」が注目を集めています。AIエージェントはよく耳にするようになりましたが、エージェンティックAIとは一体何なのでしょうか。本記事では、生成AI、AIエージェント、エージェンティックAIを一つひとつ丁寧に整理しました。日々目まぐるしく変化するAI技術トレンドの中で、見落としている重要なポイントはないのかを考えるためです。そのうえで、企業環境において最適なエージェンティックAI戦略についても提案します。

 

私たちの生活様式を変えた生成AI

ここに生成AIがあります。代表的なものとして、ChatGPT、Copilot、Claude、Geminiが挙げられます。人々はAIの高い言語理解・生成能力に驚嘆し、仕事や日常に深く浸透した結果、私たちの生活様式そのものが変わりました。生成AIは、情報収集、メール作成、コード生成、翻訳、ブレインストーミング、悩み相談や人生相談、画像生成・変換など、比較的定型的な業務から非定型な問いまで、幅広いタスクの効率を大きく向上させてきました。場所や時間を問わず、チャット画面を開いて質問するだけで、嫌がることなく即座に多様な作業を支援してくれます。一方で、自律的な判断はできず、ときに事実と異なる回答（ハルシネーション）を生むという限界もあります。

産業現場では、ドメイン知識を理解し、企業内部データを学習した産業特化LLMを基盤に、より信頼性の高い応答を生成しています。さらに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やプロンプトチェーンといった技術を組み合わせ、ドメイン知識の学習や現場データの参照、段階的な推論プロセスを設計することで、ハルシネーションの問題を効果的に低減しています。

 

ツールを備えた生成AI、AIエージェントへと進化する

生成AIにツールを組み合わせることで、特定のタスクに専門性を持つAIエージェントが生まれます。

多用途な生成AIにツール（Tool）を搭載すると、特定の作業を自律的に実行し、行動するAIエージェントになります。実際、多くの企業がAIエージェントを活用し、顧客対応、社内検索、メールの分類、スケジュール調整など、単純な反復や即時反応が求められる業務の自動化を進めています。

AIエージェントを実装するには、ツールの用意はもちろん、複数のシステムやアプリケーションを有機的に連携させる構造が不可欠です。その文脈で注目されているのが、「AI業界のUSB-C」とも呼ばれる MCP（Model Context Protocol）です。 MCPは、AIが外部ツールやデータと標準化された方法で接続するためのプロトコルであり、まだ秩序立っていないAIエージェントのエコシステムを整理する存在になるのではないかと期待を集めています。AIエージェントは、比較的単純で明確な単一タスクを自動化する点においては非常に優秀です。しかし一方で、自ら目標を設定できない、ユーザーから与えられる短い指示しか理解できない、文脈を長期的に保持できないといった制約も抱えています。その結果、ハルシネーション、浅い推論、計画性の欠如といった、生成AIが本来持つ機能的限界を、そのまま引き継いでしまうのです。

 

エージェント同士の協働が生み出す新たな知能、エージェンティックAI

現実世界は複雑で、予測不可能です。単一のAIエージェントだけで、あらゆる問題を解決することは困難でしょう。では、複数のAIエージェントが協働したらどうなるでしょうか。エージェンティックAIとは、それぞれ異なる専門性を持つ複数のAIエージェントが連携し、問題解決にあたる構造を指します。もっとも、エージェントを複数用意しただけで、エージェンティックAIが自動的に機能するわけではありません。

エージェンティックAIでは、各AIエージェントが記憶や文脈を保持するメモリを通じて情報を共有し、作業全体の流れを理解します。さらに、オーケストレーション・エージェントが全体を統括し、各エージェントが担う役割を最も効果的に果たせるよう調整します。課題を分解し、専門性を持つエージェントが役割分担することで、エージェンティックAIは複雑な状況にも柔軟に対応し、複数の問題を同時に解決できるようになるのです。近年では、Google が提唱した A2A（Agent-to-Agent）プロトコルのように、エージェント間のコミュニケーションを標準化しようとする試みも進んでいます。

エージェンティックAIは大きな可能性を秘めている一方で、技術的に解決すべき課題もまだ多く残されています。エージェント同士の協働過程で、エラーが連鎖的に伝播したり、意図しない結果が生じたり、エージェント間の衝突や遅延が発生することもあります。こうした課題に対応するため、メモリ構造やオーケストレーション層をより精緻に設計する方向で技術は進化しています。あわせて、ガバナンスの仕組み、標準化されたプロンプト設計、監視（モニタリング）体制の整備も、今後の重要なテーマとなっています。

 

企業環境に最適化されたエージェンティックAI、Agent Flow

エージェンティックAIを企業環境に適合させて実装するには、各エージェントの役割とその流れを精緻に設計することが不可欠です。実際に MakinaRocks では、産業現場の課題を、複数のAIエージェントが協働する構造、すなわちエージェンティックAIで解決する際、Agent Flow（エージェント・フロー）を基盤として進めています。Agent Flowとは、特定のシナリオに合わせて複数のAIエージェントを有機的に接続・調整し、課題解決を中心に据えた構造を設計するアプローチです。

Agent Flowは、予測可能な課題、定型化された意思決定構造が存在する環境、繰り返し発生するが役割分担が必要な複合業務、状況に応じて分岐する類似反復業務に適しています。例えば、設計 → レビュー → シミュレーション → 承認へと進む製品開発プロセスや、設備診断 → 修理 → 在庫確認 → 部品発注へと続く保全プロセスのように、エージェントがそれぞれの役割を担いながら有機的につながる構造を取ることで、実行の複雑性を下げ、生産性を高めることができます。MakinaRocksは、実際の産業現場における複雑な課題を解決するため、このAgent Flow構造を設計し、適用しています。

 

AIトレンドより重要なのは「ドメイン特化ツール」

生成AIにツールを組み合わせることでAIエージェントが生まれ、それらが集まることでエージェンティックAIが形成されます。特定のシナリオや明確な課題解決環境がある場合には、Agent Flowの形で迅速に問題を解決できます。

生成AI、AIエージェント、MCP、エージェンティックAI、そしてAgent Flowまで一通り見てきました。LLMを基盤に発展してきたこれらの技術は、新しいキーワードが登場するたびに世の中を賑わせ、AI業界を慌ただしくします。しかし、最新トレンドの言葉に意識が向く一方で、AIエージェントが実際に動作するための技術構造やツール設計は、後回しにされがちです。

エージェンティックAIを単なる流行語で終わらせず、実際に機能させるためには「ドメイン特化ツール」への集中が不可欠です。産業や企業の文脈を理解したツールがあってこそ、AIエージェントを構築でき、複数のエージェントが協調して複雑で困難な課題を解くエージェンティックAIを実現できます。エージェントのオーケストレーションも、ドメイン理解なしには成り立ちません。ツールに対する準備と設計がなければ、エージェンティックAIは概念にとどまるしかありません。今、必要なのは“実行のためのツール”を整えることなのです。

 

エージェンティックAIは、新たなパラダイムとなるのか？

AIエージェントとエージェンティックAIはいずれも生成AIの延長線上にありますが、構造・目的・実行方法・自律性のレベルにおいて明確に区別されます。学術界では、エージェンティックAIは単なるAIエージェントの上位概念ではなく、企業が課題を定義し、解決していく“やり方そのもの”を変える新たなパラダイムになると展望されています。

では、企業におけるエージェンティックAIの現在地はどうでしょうか。MakinaRocks は、企業・産業現場ですぐに使えるAIモデルと実行ツールを自ら開発し、接続しています。単一AIモデルの性能よりも、課題解決を中心に据えたシステム全体の設計が重要であることを、現場経験を通じて体得してきたからです。そのため私たちは、複数のAIエージェント、ツール、システムが有機的に相互作用するよう設計された「Compound AI System」を実装しています。ここには、Agentic AIと、その中核となる実行構造であるAgent Flowが含まれます。これにより、複雑で予測困難な産業現場の課題を、実効性高く解決しています。