meguli
業務効率化読了 約11分

エージェント型AIとは？ChatGPTとの違いを機能・実行範囲で整理

エージェント型AIとは何かを、生成AI・AIエージェントとの違いから解説。ChatGPTは製品名だけで分類せず、利用する機能や実行範囲で考えます。複数ステップの業務例や利用時の管理ポイントも紹介します。

こんにちは、平岡です。エージェント型AIとは、与えられた目標に向けて手順を組み立て、複数の作業を進めるAIの仕組みです。質問への回答を一度返して終わる使い方とは異なり、タスクを分けたり、実行結果を踏まえて次の処理に移ったりする場合があります。ChatGPTがエージェント型AIかどうかは、製品名ではなく、使う機能と実行範囲で判断します。

ただし、用語の定義やAIに任せる範囲は一律ではありません。この記事では、目標の達成に向けて複数工程を進めるかどうかを軸に、生成AIやAIエージェントとの違い、ChatGPTの位置づけ、業務で使う際の確認点を整理します。

エージェント型AIとは

エージェント型AIとは

エージェント型AIは、単に文章や回答を生成するだけでなく、目標に向けて作業を分解し、複数の手順を進める仕組みとして捉えられます。たとえば「取引先候補を調べて、指定した条件で比較できるようにする」という目標なら、情報収集、条件ごとの整理、結果の提示といった工程が考えられます。これは仕組みを説明するための仮例で、特定サービスが必ず実行できるという意味ではありません。

OECDの2026年報告書は、「エージェント型AI」の定義が文献間で一様ではないとしたうえで、複数エージェントの連携、タスク分解、長時間の自律実行、限定的な人間の監督を特徴として整理しています。さらに、AIエージェントとエージェント型AIに共通する特徴として、一定の自律性、目標指向の行動、物理または仮想環境を認識して行動する能力を挙げています。

つまり、どの程度自律的に動くかは仕組みや設定によって変わります。人の確認を挟むものもあれば、目標に沿って複数の処理を続けるものもあります。「AIが自分で動く」とだけ捉えず、何を判断し、どこまで実行するのかを見ることが大切です。

生成AI・AIエージェントとの違い

機能の違い

用語の使われ方に幅があるため、ここでは生成・判断・実行の範囲で整理します。生成AIは文章や画像などのコンテンツをつくる働き、AIエージェントは目標に応じて行動する仕組み、エージェント型AIはタスク分解や複数エージェントの連携などを含む、より複数工程・長時間の動きに重点を置く概念として扱います。これは記事内で比較するための整理軸であり、唯一の定義ではありません。

  • 生成AI：依頼に応じて文章や情報を生成する。例は「この文章を要約して」への回答。
  • AIエージェント：狭い目標や短い時間軸のタスクも含め、目標に沿って判断・行動する仕組み。
  • エージェント型AI：OECDの整理では、タスク分解や複数エージェントの調整、より長い時間軸での自律的な実行を重視する。

OECDによると、AIエージェントとエージェント型AIには、自律性、目標指向の行動、環境を認識して行動する能力という共通点があります。一方で、AIエージェントは比較的狭い目標・短い時間軸のものも含み、エージェント型AIは複数エージェントの調整、タスク分解、長期運用をより重視する整理です。

比較の軸

生成AIかどうかだけでなく、目標に向けた判断と実行があるかを見ます。さらに、工程の数や実行時間、人の確認をどこに挟むかで、エージェント型の度合いを考えると整理しやすくなります。

ChatGPTはエージェント型AIなのか

ChatGPTの分類

ChatGPT全体を一律にエージェント型AIと分類するのではなく、利用する機能と実行範囲で判断するのが適切です。文章の質問に回答する使い方と、複数の手順を進める機能では、同じ製品名でも作業の進め方が異なります。

OpenAIは2025年7月17日の発表で、ChatGPTエージェントが仮想コンピューター、ブラウザー、ターミナル、API、コネクターを用いて、複雑な作業を一連の流れで実行すると説明しました。2025年のシステムカードでは、deep researchによる複数ステップの調査、Operatorの視覚ブラウザー操作、コード実行用ターミナル、外部アプリ連携を組み合わせるとしています。この発表で説明された機能の実行範囲は、単発の回答よりもエージェント型の特徴に近いものです。

一方、OpenAIのChatGPTエージェント用ヘルプ記事には、ChatGPTエージェントについて次の記載があります。

ご利用いただけなくなりました

同じヘルプ記事は、時間のかかる複数ステップのタスクにはChatGPT Workを案内しています。その一方で、ページにはエージェントモードがPro、Plus、Business、Enterprise、Eduで利用可能とも記載されています。案内が同じページ内で食い違っているため、これらの情報だけで現在の利用可否を断定することはできません。

仕様の確認

2025年の発表内容は、その時点で説明された機能の情報です。現在のChatGPTで利用できる機能や対象プランは、発表内容だけから判断しないでください。導入を決める際は、実際に使うアカウントで表示される機能と公式ヘルプの案内を照らし合わせます。

指示への応答と複数ステップ実行の違い

実行の違い

「営業会議の議事録を要約して」は、入力された情報に対して回答を返す指示です。要約が長くても、基本的には一つの依頼に対する応答です。これに対して、「議事録から未対応の見積依頼を抜き出し、担当者と期限ごとに整理して、確認用の一覧を作る」は、情報の読み取り、条件による分類、一覧化という複数工程を含む目標として考えられます。

違いを見分けるときは、回答の長さではなく、途中の判断や行動があるかを見ます。必要な情報を探す、結果を確認して次の処理を選ぶ、外部ツールを使うといった工程が連なるかどうかが判断材料です。ただし、外部ツールの利用や処理結果の確認が含まれるかは、機能や設定によって異なります。

  • 一問に回答：入力された内容をもとに、要約や文案を返す。
  • 複数ステップを実行：目標をいくつかの作業に分け、作業の結果を次の工程に反映する。
  • 実行範囲を確認：情報の閲覧だけか、ファイルの変更や外部への送信まで行うかを区別する。

エージェント型AIの仕組みと判断の流れ

処理の流れ

概念上の流れは、目標を受け取る、作業を分けて計画する、各工程を実行する、結果を確認して必要なら調整する、という順序です。たとえば「複数の問い合わせを内容別に整理する」場合、問い合わせの読み取り、分類基準の適用、分類結果の提示が工程になります。

実行中に外部ツールを使うか、人に確認を求めるかはシステムによって異なります。OpenAIが2025年に説明したChatGPTエージェントでは、重要な操作の前に許可を求め、利用者はタスクを中断したり、ブラウザー操作を引き継いだりできるとされています。これはその機能についての説明であり、エージェント型AI全般の共通仕様ではありません。

導入を検討する際は、各工程について「AIが参照する情報」「自動で行う操作」「人が結果を見るタイミング」を分けて書き出すと、任せる範囲が見えます。たとえば問い合わせの分類案までは自動化し、顧客への返信は担当者が確認してから送る、といった分け方です。

エージェント型AIの活用例と適するタスク

タスクの例

複数の工程が連なるタスクは、エージェント型AIの特徴を検討しやすい対象です。中小企業の営業部門なら、問い合わせ内容の分類、担当者ごとの整理、返信案の作成を一つの業務の流れとして考えられます。これは業務を分解した例で、特定の製品が実際に対応できるという説明ではありません。

OpenAIのワークスペースエージェントのヘルプ記事は、会議後のフォローアップ、調達・承認依頼の振り分け、インバウンドリードへの対応を例示しています。また、APIチャンネルを追加し、社内ワークフローなどからエージェントを起動できると説明しています。

一方、同ヘルプ記事によると、ワークスペースエージェントAPIは実行をキューに入れ、「202 Accepted」を返しますが、現時点ではAPI経由で実行結果を取得できません。API連携を検討する会社では、起動できるかだけでなく、結果をどう受け取り、担当者がどこで処理状況を確認するかまで業務設計に含める必要があります。

業務選定の目安

問い合わせ整理や承認依頼の振り分けのように、入力から次の処理までの流れが明確な業務は、工程を切り分けて検討しやすい対象です。APIを使う場合は、実行結果を取得できるかも要件に含めます。

利用時に確認したい限界と管理

利用前の確認

複数工程を任せるときは、誤った分類や意図しない操作が起きた場合の影響を考え、実行範囲を決めます。読み取りや下書き作成と、データの更新・外部への送信は分けて扱うのが基本です。とくに顧客への連絡や発注に進む業務では、実行前の承認を残すなど、人が止められる箇所を設けます。

OpenAIのBusiness・Enterprise向けワークスペースエージェントでは、アプリやコネクターの書き込み操作はデフォルトで実行中の確認が必要です。読み取り専用にしたり、操作を制約したりする設定も可能とされています。請求情報の参照だけを任せるのか、内容の更新も許可するのかを分け、権限を業務に合わせて設定します。

データの扱いについて、OpenAIのChatGPTエージェント用ヘルプ記事は、Plus・Proの会話とスクリーンショットについて、設定から学習利用をオフにできるとしています。Business、Enterprise、Eduのビジネスデータは、エージェントモード中にアクセスしたデータを含め、デフォルトでモデルのトレーニングに使われないという記載です。契約するプランや対象データを分けて把握し、顧客情報を入力する前に社内の取り扱いルールと照らし合わせます。

設定 → データ コントロール → すべての人のためにモデルを改善する

この設定項目は、OpenAIヘルプ記事に記載されたPlus・Proの会話とスクリーンショットに関するものです。Business、Enterprise、Eduについては、同記事が示すデフォルトの扱いと、実際に利用するワークスペースの条件を分けて確認します。

操作権限に注意

読み取りと書き込み、下書きと送信、起動と結果確認は、それぞれ別の権限・工程です。AIが実行できる範囲を広げる前に、間違いが起きた場合に誰が気づき、どこで止められるかを決めておきます。

まとめ

エージェント型AIとは、目標に向けてタスクを分解し、複数の手順を進める仕組みとして整理できます。生成AIの文章生成や、比較的狭い目標を扱うAIエージェントと重なる部分はありますが、複数エージェントの調整や長時間の実行を重視する点が違いとして挙げられます。用語の定義には幅があるため、目的と実行範囲で見ることが実務的です。

ChatGPTについても、製品名だけで分類せず、使う機能が何を判断し、どこまで実行するのかを見ます。まずは自社の業務を「AIに任せる工程」「人が確認する工程」「実行させない操作」に分け、対象業務を一つ決めて検討するところから始めましょう。

参考・出典

#エージェント型AI#ChatGPT#生成AI#AIエージェント#業務効率化
この記事をシェア
𝕏 でポストB! はてブ
m
株式会社meguli

AI×DXで、社会の巡りをよくする。中小企業の現場で使えるAI活用・業務改善の実践情報を発信しています。

ご相談・お問い合わせはこちら →

あわせて読みたい

製造業の見積自動化はどこまで任せる？人とシステムの役割分担

LLM RAGの回答精度をどう測る？検索・生成を分けた評価方法

プロンプトインジェクション対策を開発工程に落とす設計レビューの観点

記事一覧へ戻る