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AIエージェントとは

別名・別表記：AI Agent、エージェント型AI、Agentic AI、自律型AI

AIエージェントとは、目標を与えると自ら手順を考え、検索・システム操作・他のツールの呼び出しなどを順に実行して作業を進めるAIである。質問に答えるだけの生成AIと違い、複数の作業をつないで完了まで任せる点が特徴である。

生成AIとの違い

生成AIのチャットは「1回の質問に1回答える」のが基本です。AIエージェントは、目標を受けて次のように一連の作業を自分で組み立てて実行します。

  1. 目標を小さな作業に分解する
  2. 必要な情報を検索し、社内システムやツールを呼び出す
  3. 結果を確認し、足りなければやり直す
  4. 最終的な成果物や報告を返す

内部では生成AIが判断役を担い、RAGによる社内文書の検索などを「道具」として使います。

製造業での主な用途

  • 不具合の一次調査：アラームや品質記録を集め、過去事例と照らして原因候補を整理する
  • 日報・報告書の作成：MESや設備のデータを集計し、報告の下書きまで作る
  • 問い合わせ・見積対応：仕様の確認、過去案件の検索、回答案の作成をまとめて行う
  • 調達・在庫の確認：在庫や納期を照会し、発注案を提示する

導入時の注意点

AIエージェントは自分で操作できるぶん、誤りの影響も大きくなります。

  • 発注・設定変更など影響の大きい操作は、人の承認を挟む
  • 操作できるシステムと権限を最小限に絞る
  • 実行内容のログを残し、後から追えるようにする
  • 設備の制御系には直接つながず、まず情報の参照と下書き作成から始める

中小製造業では、定型で確認しやすい業務（日報、問い合わせの一次回答など）から小さく試すのが現実的です。設備を動かす領域はフィジカルAIとして、安全設計を含め別に検討します。

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関連する用語

  • 生成AI — 生成AIとは、学習したデータをもとに、文章・画像・プログラムなどを新しく作り出すAIである。指示を言葉で伝えられるため、専門の担当者がいない中小製造業でも使い始めやすい。
  • RAG — RAGとは、生成AIが回答する前に社内文書などから関連情報を検索し、その内容を根拠に回答を作らせる仕組みである。製造業では手順書・点検記録・過去のトラブル対応を参照させ、技術継承やナレッジ活用に使われる。
  • フィジカルAI — フィジカルAIとは、センサーやカメラで現実の状況を捉え、ロボットや設備などの機械を通じて判断から動作までを行うAIである。画面の中で文章や画像を生成するAIと違い、現場で「動く」ことを前提にしている。
  • MES — MESとは、現場で「何を・どの設備で・いつ・どれだけ作ったか」を実績として記録し、作業指示や進捗を管理する製造実行システムである。基幹システム（ERP）と設備の間に位置し、IoTで集めた稼働データを生産管理に結びつける役割を持つ。