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🤖 AIエージェント vs エージェンティックAI

2025/05/18に公開

こんにちは！やきとりです。
2025年はエージェントの年、なんて言われますが、

最近ではAIエージェントやらエージェンティックAIやら、似た単語が登場しています。

私やきとりは、文字通り🐔”鳥頭”なので同じものかと誤解していました。
↓論文中のGoogle Trendsグラフ。どちらもこんなに伸びているんですね。

今回は、「AIエージェントとエージェンティックAIの違い」に関する論文を紹介します。

 元論文情報タイトル：AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge
著者　：Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee
掲載　：arXiv（人工知能分野）
リンク：https://arxiv.org/abs/2505.10468

 ✒ 論文を一言でまとめると？この論文は、 AIエージェント（AI Agents）とエージェンティックAI（Agentic AI） という、

似て非なる2つのAIの設計思想を明確に区別し、それぞれの特徴や応用例、課題を整理しています。

AIエージェント：特定のタスクをこなすために設計されたモジュール型システム。大規模言語モデル（LLM）や大規模画像モデル（LIM）を活用し、ツール統合やプロンプトエンジニアリング、推論強化を通じて進化しています。

エージェンティックAI：マルチエージェントの協調、動的なタスク分解、持続的なメモリ、統合された自律性を特徴とする新たなパラダイム。より高度な自律性と柔軟性を持ちます。



 🤔 AIエージェントとエージェンティックAIって何？ざっくりいうと、
AIエージェントは特定のタスクをこなすために設計されたモジュール型システムであり、
エージェンティックAIは複数のAIエージェントが協力し合い、タスクを動的に分解・実行し、長期的な記憶を持ちながら自律的に行動するAIシステム。
例えば、
AIエージェントはカスタマーサポートやスケジューリング、データ要約などの特定個別タスクに適しており、
エージェンティックAIは研究の自動化、ロボットの協調作業、医療の意思決定支援など、複雑で変化する環境での応用が期待されています。
例えると…

AIエージェントが「特定の作業をこなす職人」 だとすれば、

エージェンティックAIは「プロジェクト管理し、職人を配置・調整するマネージャー」

のような存在です。

 ⚠️ 従来の問題点❌ AIエージェントは、特定のタスクには強いが、複雑で変化する状況への対応が難しい。
❌ エージェンティックAIは、設計や実装が複雑で、協調や記憶の管理が課題となる。

 🚀 本論文の革新ポイント
 ✨ ポイント1：明確な概念整理AIエージェントとエージェンティックAIの違いを、設計思想や機能、応用例などの観点から体系的に整理しています。

 ✨ ポイント2：応用領域と課題の対比両者の応用例を比較し、それぞれが直面する課題（例：幻覚、脆弱性、協調失敗）とその解決策（例：ReActループ、RAG、オーケストレーションレイヤー、因果モデル）を提案しています。

 🔬 実験結果ハイライト✅ AIエージェントは、カスタマーサポートやスケジューリング、データ要約などのタスクに適している。
✅ エージェンティックAIは、研究の自動化、ロボットの協調作業、医療の意思決定支援など、より複雑なタスクに対応可能。
✅ 両者の設計哲学や能力の違いを明確に示すことで、今後のAIシステム開発の指針を提供。

 🌱 今後の可能性💡 教育：学習者の進捗や理解度に応じて、動的に教材や指導方法を調整するAIチューター。
💡 ビジネス：市場の変化に応じて、戦略を自律的に調整・実行するAIマネージャー。
💡 災害対応：状況に応じて、複数のロボットやドローンを協調させ、救助活動を行うAIシステム。



 📝 まとめ
AIエージェントとエージェンティックAIは、設計思想や応用範囲において明確に異なる。
本論文は、両者の違いを体系的に整理し、応用例や課題、解決策を提示している。
今後のAIシステム開発において、両者の特性を理解し、適切に活用することが重要となる。