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- 2025/10/16 掲載
ガートナー警鐘、その製品「実はAIエージェントじゃない」？見極め方と導入法を解説
ビジネスにおけるAI活用の広がりに伴い、近年注目を集めている「AIエージェント」。市場にはAIエージェントと名乗る製品が多く存在するが、その中には、RPAやワークフロー自動化ソリューションが「AIエージェント」と呼ばれる現状がある。本当に「AIエージェント」と呼べる製品をどう見極めれば良いのか。そして、それらを効果的に運用するにはどんなアプローチが有効なのか。ガートナーのピーター・デン・ハーマー氏が解説する。
ライター。2010年、IT製品・サービスに関する情報提供を目的とするWebサイトにて医療チャンネルの立ち上げに参画し、担当記者として医療分野のIT推進の動向を取材して記事を制作。2011年、日本医療情報学会認定の医療情報技師資格を取得後、病院・診療所向け合わせて30社以上の電子カルテベンダーを取材した実績がある。医療関連システムの製品情報や導入事例、医療IT政策・市場動向に関する取材を行ってきた。
（出典：ガートナー（2025年5月））
AIエージェントの「現在地」
今やビジネスの現場において、AI活用の重要性が日に日に増している。中でも、自律的に動作する「AIエージェント」は、生産性の向上や人手不足の解消などに期待されている。そんなAIエージェントについて、「現時点では“完全な自律”には至っておらず、多くは“半自律的”で人間の監視や検証を必要とします」と話すのは、ガートナー バイス プレジデント, アナリストのピーター・デン・ハーマー氏だ。
バイス プレジデント, アナリスト
ピーター・デン・ハーマー氏
ハーマー氏によると、AIエージェントの大きな特徴として「プロンプトやセンサーからのインプットを受けて意思決定を行い、実際にアクションを起こして一定のゴールに到達する」点が挙がるという。
「AIエージェントがほかのシステムと異なる点は、自身でそれを探し出せる点です。すべての情報を事前に定義しておく必要はありません」（ハーマー氏）
そんなAIエージェントは、さまざまな種類がある。たとえば、実際に学習を行う「学習エージェント」はメモリやモデル、状態、ユーティリティなど複数の要素を持ち、フィードバックをもとに性能を向上させている。
「ただし、現在市場にある多くのエージェントは、LLM（大規模言語モデル）に依存しており、自己学習は限定的です。ただし、何らかの行動や状況などをコンテキスト化することが可能です」（ハーマー氏）
では、そうしたAIエージェントの特徴を踏まえた上で、どのように「AIエージェント製品」を選定・活用していけば良いのだろうか。 【次ページ】「AIエージェント」を名乗る製品に潜む「ある誤解」
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