人間と機械の協働の新時代が待っている。Generative AIとAgentic AIの主な違いと、このシフトの意味するところをご覧ください。
ほんの数年前、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）はChatGPTや類似モデルの発表で世界の想像力をかきたて、オンデマンドでテキスト、コード、画像を作成できるようになった。
今日、話題はエージェント型AI、つまり「データを吸い上げ、 決断を下し、我々のために行動を起こす」、より革新的なモデルへと移り変わっている。
閉幕したばかりのNvidia 2025 Global Artificial Intelligence Conference（GTC）で、Nvidiaのジェンセン・フアンCEOは、100億人の自律的デジタルワーカー（AIエージェント）が人間を補強する「エージェント型・推論型AI」時代の到来を宣言した。
あなたの企業は、このパラダイムシフトに対応できているだろうか？ここで知っておくべきことがある：
ジェネレーティブAIとエージェントAIエージェント型AI
GenAIは Agentic AIとどう違うのか、というところから始めましょう。
役割
GenAIモデルは、事前に訓練されたデータに基づいて新しいコンテンツを作成する。パターンを学習し、ユーザーのプロンプトに応じてテキスト、コード、画像、その他の出力を生成する。対照的に、Agentic AIモデルは、目標駆動型のタスクを実行し、意思決定を行い、動的な環境で自律的に行動する。彼らは目標を設定したり受け取ったりすることができ、継続的なプロンプトなしにそれを達成する方法を見つけ出すことができる。
交流スタイル
GenAIでは、人間は常にループの中にいる。ユーザーはプロンプトやフィードバックを作成し、AIはそれに応じて出力を適応させる。一度設定され、目的を持って起動すると、Agentic AIは独立して働くことができます。人間が常に誘導しなくても、AIは自ら探索し、計画を立て、修正さえする。事実上、ジェネレーティブ・モデルはプロンプト駆動型であり、エージェント型モデルは自己駆動型である。
技術スタック
GenAIは、テキスト、画像、コードなどの静的データセットで訓練された大規模なニューラルネットワークに依存している。エージェント型AIは、強化学習、探索アルゴリズム、マルチエージェント・フレームワーク、さらにはロボット工学の制御ループといった追加コンポーネントを重ね、相互作用やフィードバックからの学習を可能にする。例えば、生成モデルは何百万もの記事を使って政策草案を作成するかもしれない。エージェント・システムは、そのモデルをリアルタイムのセンサー・データや制御システムと組み合わせることで、リアルタイムで政策行動を実行・調整することができる。
企業IT環境への影響
エージェント型AIを企業のIT環境に統合するには、既存の戦略やインフラを再評価する必要がある。
データおよびコンピュート・インフラ
エージェントAIは、データパイプラインとコンピューティングリソースに対する要求を増大させる。集中型クラウドと分散型エッジデバイスによる高性能コンピューティングと、低レイテンシのネットワークが、エージェントモデルの訓練と実行に必要となる。エヌビディアのような大手AIベンダーは、こうしたニーズに対応するため、すでに特化した「AIデータ・プラットフォーム」とエッジ・アクセラレータを構築している。
統合と相互運用性
独立したアプリケーションとして機能するGenAIとは異なり、エージェント型AIは既存のシステムに深く統合されなければならない。企業はAIエージェントのフリートを管理するオーケストレーションレイヤーにますます依存するようになるだろう。
この統合を促進するために、新たな標準が登場しつつある。例えば、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）やGoogleのAgent-to-Agent（A2A）APIのような最近の「エージェントプロトコル」フレームワークは、異なるAIエージェントが通信し、協調することを目指している。
実際には、ITチームはAIエージェントをスタンドアロンのアプリケーションではなく、ディスカバリー、メッセージバス接続、アクセス制御を提供するマイクロサービスのように扱うプラットフォームを採用するかもしれない。
監督メカニズム
その自律性を考えると、エージェント型AIシステムには、意思決定プロセスを監視するためのテスト用サンドボックス環境と監査ツールが備わっていなければならない。監視メカニズムを導入することで、AIの行動が組織の目標やコンプライアンス要件に合致していることを確認できる。
リスク、コントロール、ガバナンス・モデルの転換
自律型エージェントは、新たなセキュリティ・ベクトルをもたらす。例えば、AIエージェントが（たとえインターフェースを通じてでも）運用システムにコマンドを発行することができれば、それは潜在的な障害や攻撃のポイントになる。さらに、企業が「シャドーIT」や「シャドーAI」に取り組んできたように、監視がなければ、無認可のAIエージェントに行き着く可能性がある。
こうしたリスクに対抗するため、企業はAIガバナンスを拡大しなければならない。最初のステップは可視化である：IT部門は、環境内のすべてのAIエージェントを発見し、インベントリ化するためのツールを必要としている。セキュリティ・チームがネットワーク上のデバイスをマッピングするのと同様に、ガバナンス・ツールはAIサービス、API、ボットをカタログ化する必要がある。エージェントが特定されたら、リスク評価、コンプライアンス評価、適切なコントロールとガードレールに従わなければならない。
エージェントの行動は追跡可能で監査可能でなければならない。企業は、すべてのエージェントのワークフローが記録され、「説明可能な」意思決定の証跡を維持することを保証すべきである。あらかじめバイアスの閾値を設定しておく必要がある（GenAIのアウトプットの場合と同様）。継続的なモニタリングも不可欠で、エージェントがコースを外れたりコンテキストを無視し始めたりした場合は、人間が介入しなければならない。最後に、アクセスコントロール（どのユーザー／ロールがどのエージェントタスクを起動できるか）を確立しなければならない。
自律型エージェントが事故を起こした場合、誰が責任を負うのか？自律型エージェントが事故を起こした場合、誰が責任を負うのだろうか？
エージェント型AI時代に向けた組織の準備
エージェント型AIへの移行は、技術的な課題と同様に人的な課題でもある。ITリーダーと意思決定者は、準備態勢を構築するために以下のような積極的なステップを踏むことができる：
- チームのスキルアップ データリテラシーとAIエージェントの動作についてスタッフにトレーニングを行い、彼らの役割をプロンプトエンジニアからビヘイビアデザイナーへと進化させる。
- ガバナンスと倫理を早期に構築する：企業のAIポリシーを更新し、エージェントのシナリオを含める。エージェントによる意思決定の各タイプの所有者を定義し、プライバシーと安全性の基準を設定し、新しいエージェントを起動するための承認ワークフローを確立する。セキュリティ、コンプライアンス、法務チームにも最初から関与させる。また、継続的なフィードバックのためのチャネルを設ける：エージェントを試験的に導入しながら、偏見やセキュリティの抜け穴に関する教訓を収集し、改善を行う。
- 段階的なロールアウト：価値を証明するためにユースケースを含む小規模なものから始め、結果を見ながら改良していく。
言い換えれば、エージェント型AIを他の変革イニシアティブと同様に扱うことである。早期に計画を立て、人材に投資し、中核となるビジネス目標やIT戦略と整合させる。
自信を持ってシフトをリードする
生成型AIからエージェント型AIへのシフトは不可避であり、行動する者にとってチャンスに満ちている。先見の明のあるIT意思決定者にとって、今こそシフトをリードし、エージェント型AIが意表を突くのではなく、戦略的目標に役立つようにする時です。そして、NRIがあなたの側にいれば、移行は困難なものではありません。
NRIは、目的を持ったイノベーションを推進し、永続的な成果を達成するために、世界をリードする企業から信頼されるデジタルトランスフォーメーションパートナーです。お客様のAgentic AIの準備状況を評価し、導入ロードマップを作成し、お客様の組織に合わせたカスタムソリューションの的確な実行をフォローアップします。
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