それ、本当にAIエージェントなんですか？

3LC（サンエルシー）株式会社の潤です。

今日は、「AIエージェント」という言葉について書いてみました。

私は普段、AIを使って文章を作ったり、業務システムを開発したり、毎日の仕事を楽にする仕組みを考えたりしています。

その中で、気になるようになったのが「AIエージェント」という言葉です。

AIが質問に答える。文章を作る。情報を調べる。そして、実際の仕事を進める。AIを使った仕組みにもいろいろありますが、どこからが「エージェント」なのか。私自身、改めて整理しておきたいと思いました。

「それ、本当にAIエージェントなんですか？」

少し強い言い方ですが、誰かのサービスを批判したいわけではありません。これは、自分が作ろうとしている仕組みにも向けた問いです。

AIエージェントと聞くと、何となく、自分で考えて仕事を進めてくれそうな気がします。でも、そう呼ぶなら、何を判断し、どこまで実行するのかも説明できないといけない。

便利そうな名前を付ける前に、その中身をちゃんと理解しておきたい。

今回は、AIを使って仕事の仕組みを考えている立場から、この言葉との付き合い方を書いてみます。

そもそも、
AIエージェントって何なんだろう？

私が違いを理解する手がかりになったのは、仕事の進め方を、どこまでAIが選ぶのかという視点です。

例えばAnthropicは、あらかじめ決めた手順に沿ってAIやツールを動かす「ワークフロー」と、AIが状況に応じて手順やツールの使い方を選ぶ「エージェント」を区別しています。呼び方には幅がありますが、仕組みを理解するための区別です。

OpenAIも、単にAIを組み込むだけではなく、AIが仕事の進行を管理し、状況に合わせて使うツールを選ぶことを、エージェントの特徴として説明しています。

私なりに整理すると、「文章を作ってくれるか」だけではなく、「次に何をするかまで、どこをAIに任せているか」を見る、ということです。

ただし、会話形式だからエージェントではない、という話でもありません。チャットの裏側で、AIが必要な情報を取得したり、操作を選んだりする仕組みもあります。画面の見た目だけでは区別できません。

名前や見た目より、実際の動き方を見た方が、私には分かりやすいと感じました。

「自動で動く」と
「進め方を判断する」は違う

例えば、私が取り組んでいるInstagramストーリーの自動投稿を題材に、仕組みの違いを考えてみます。

ここからは比較のための例で、すべてが実装済みという話ではありません。

まず、毎日17時に、あらかじめ用意した画像を投稿する。これは、決めた時間に決めた処理をする自動化として考えられます。

次に、毎日17時にAIが文章を作り、その文章を決められた手順で投稿する。この場合はAIを使っていますが、仕事全体の流れは、あらかじめ決まっています。

では、「その日の営業情報を確認して、必要な案内を準備する」という目的を渡す場合はどうでしょうか。

AIが足りない情報を判断して確認先を選び、確認できた内容に応じて次の作業を変える。必要なら人に質問し、結果を確かめながら進める。そうした設計なら、先ほどのエージェントの説明に近づきます。

ただし、営業時間を確認したり、条件によって投稿を止めたりするだけなら、決められたルールでも実現できます。条件分岐があることや、途中でAIが判定することだけで、エージェントと決まるわけではありません。

私が見たいのは、作業が何個あるかではなく、その進め方を誰が決めているのかです。

そして、もう一つ大切なのが、投稿まで自動で実行するのか、準備したものを人が確認するのか。この二つも、分けて考えたいと思っています。

AIができることと、
任せていいことは違う

自分たちで運営しているメンズ専用眉毛サロン「眉ダンディズム」でも、AIやシステムを使って、日々の業務をもっと楽にできないかと考えています。

予約の確認、お客様への連絡、売上管理、SNS、情報共有。見直したい仕事はいろいろあります。

ただ、こうした業務を考えるとき、全部を同じようにAIへ渡すわけにはいきません。

例えば、お客様からの問い合わせを整理して、返信案を作る。それと、その文章を実際に送信することは別です。

予約情報を確認することと、予約を変更することも違います。変更まで任せるなら、お客様や店舗の予定に影響します。

ここで考えたいのは、技術的にできるかどうかだけではありません。

AIができることと、AIに任せていいことは違う。

どの情報を見せるのか。何を提案してもらうのか。どの操作まで許可するのか。そこを決めてから、仕事を渡したいと思っています。

人間に確認することも、
仕組みの一部

AIエージェントという言葉から、「人間が一切確認しなくても、全部やってくれるもの」を想像しそうになります。

でも、人への確認が入ることと、エージェントであることは矛盾しません。OpenAIのガイドでも、処理を続けられない場合や、取り消しにくい重要な操作などでは、人が介入できる設計を勧めています。

私も、確認をなくすことだけを目標にしたくありません。

例えば、返信案はAIが作り、送信は人が確認する。予約変更の候補はAIが整理し、実際の変更は承認後に行う。

これは、中途半端な自動化というより、私なら、安心して任せるための役割分担として考えます。

「勝手に送らないで」と伝えるだけでなく、承認がないと送信できない仕組みにしておく。止まったときに誰が確認するのかも決めておきたい。実行前の承認を仕組みに組み込む方法は、OpenAIの安全設計の案内でも示されています。

どこまで自動で進めるかだけでなく、どこで止まるかも決める。

それも、仕事を任せられる仕組みを作るうえで、大切なことだと思っています。

AIエージェントじゃなくても、
いいんじゃない？

ここまで考えて、もう一つ思ったことがあります。

そもそも、その仕事にAIエージェントが必要なのか。

例えば、決まった曜日に、決まった案内を出したいだけなら、そのためのシンプルな自動化で足りるかもしれません。毎回AIに進め方を考えさせる必要があるのかは、別の話です。

OpenAIのガイドでも、状況に応じた複雑な判断などが必要かを確認し、そうでなければ、決まったルールで動く仕組みで十分な場合があるとしています。

私は、この考え方がしっくりきます。

「AIエージェント」という名前を付けたいから、わざわざ複雑な仕組みを作る。それでは、何のために作っているのか分からなくなります。

普通の自動化で解決できるなら、それでいい。

AIが必要なところにはAIを使う。決められたルールで十分なところは、そのまま動かす。人が判断した方がいいところは、人が判断する。

私は、技術の名前から仕事を考えるのではなく、任せたい仕事から仕組みを選びたいと思っています。

「AIエージェントです」より、
「ここまで任せられます」

これは、3LCがお客様にAIを使った仕組みを提案するときにも、大切にしたいことです。

「最新のAIエージェントです」と聞けば、便利そうに感じるかもしれません。

でも、私が使う側なら、その名前だけでは判断できません。

何をしてくれるのか。どこまで自動で進むのか。何は自分で確認しないといけないのか。

必要な情報がそろわないときはどうするのか。間違えたときは誰が対応するのか。費用や運用の手間は、どれくらいかかるのか。

そして、今の仕事がどう変わるのか。

そこまで知って、初めて使うかどうかを考えられます。

だから私は、「この仕事を、ここまで任せられる仕組みです」と説明できるようにしたい。

返信案を作るところまでなのか、承認後の送信まで含むのか。情報を整理するのか、業務データの更新まで行うのか。

任せられることと、任せられないことを、具体的に伝える。

AIエージェントという言葉を使うなら、その中身も説明する。決められた処理を自動化する仕組みなら、そう説明する。

名前を大きく見せることより、その方が、お客様も判断しやすいと思います。

仕組みができた。
その後、仕事はどう変わった？

私自身、新しい技術や使い方を知ると、試したくなります。

「これ、うちの仕事にも使えそうやな」と考えて、形にしてみる。その面白さは、これからも大事にしたいです。

ただ、仕組みができたところで、満足しないようにしたいとも思っています。

AIが複数の作業を進められるようになった。いろいろなツールを操作できるようになった。それだけでは、仕事が良くなったかどうかは分かりません。

自分でやっていた作業は減ったのか。確認や修正の手間まで含めて、楽になっているのか。使う人が、迷わず使えているのか。

そこを見たいと思っています。

もし、任せた仕事を毎回細かく追いかけなければいけないなら、渡し方や仕組みを見直したい。反対に、地味な自動化でも、毎日の一つの作業を確実に減らせるなら、私には十分価値があります。

すごい仕組みを作ることと、役に立つ仕組みを作ることは違う。

AIエージェントという言葉を考えていたはずなのに、結局、いつもの仕事づくりの話に戻ってきました。