AIエージェントについて学習した

データサイエンティストAIエンジニアとして活動している島方です。

AIエージェントが台頭をした際にマーケティング部に移動していたので
単語だけは知っていて自動で作業効率化させる生成AIの種類という
認識なので改めて学んでみました。

学んだ教材
2025年最新】AIエージェントの教科書｜基礎知識からカテゴリ別分類、ツール紹介、事例まで徹底網羅

AIエージェントとは？

生成AIとどのようにちがうのか？

特定の行動をしてほしい場合
(例)GW中に旅行に行きたい

• 思考
• 情報収集
• 生成

などを通して目的に対して実行生成を
してくれる。

（例）を実行するならGW中に対してのプランや
旅行に必要な予約を実行する

システム連携をして実行することができる

従来の生成AIや既存のシステムやデータベースを連携することで
実行することができる。

以前の生成AIは頭脳までの実行だったのが
操作まで可能になった。

生成AIとAIエージェントの違い

以前までの生成AIにおいては人間の介入が必要だったが
システムを連結することで自動で完結することが可能になった。

直近の生成AIエージェントの例

• ChatGPTのモデル追加されたことで検索をし思考してプランを計画する
• Geminiがgoogleの各サービスと連携されたりなどもAIエージェントのである

データ整備

中小でDX推進をしていた時にデータの推進を提案してきたが
ここが理解されなかったので自分でも学びなおした。

講座を学んであの時こうした提案をすればよかったというケースでいえば
データベースやテキストデータをデジタルデータとして保存すればよい
ということを再認識した。

エンジニアとしての感想

生成AIやエージェントの進歩があったとしてもシステム連携やデータ整備などの
案件など仕事がなくなる要素はまだないということが理解できた。