目次

初めに
お題
AIとのやり取り
AI執筆記事

初めに

今まではAIに執筆のアイデアを出してもらったり、学習がてらプログラムを作る際のコードを教えてもらっていたりとどちらかと言えば補助的な役割をしてもらってましたが、今回はAIに主役をやってもらおうと思います。
具体的にはAIに記事にしたいお題を与えて記事を執筆してくださいと指示してそのまま記載することにします。

お題

早速ですが今回のAIはClaudeを使用します。
こちらは弊社で契約しているAIツールの一つとなります。
お題は「エージェントAI」について執筆してもらいます。
まずは雑にAIに関するブログの執筆、最新のAI技術に関する話題とClaudeの意見を章立てて執筆してください。と投げてみました。
返ってきた内容は…第1章：マルチモーダルAIの台頭…第2章：エージェント型AIの実用化…といった風に一つの技術を1章として執筆してきました。
私の想定では一つの話題に対して章立てて深堀していく想定をしていましたので、少しずれてしまいました。
雑に投げても返してくれるのがAIの良さではありますが、最初から一つの話題に対してと付け加えていれば1ラリー減らすことが出来ます。
時間と手間を考えれば微々たるものですがある程度詳細にして投げたほうが良いかもしれないですね！

AIとのやり取り

私の想定していた構成ではなかったので上記で出たお題でもある「エージェント型AIの実用化」について絞り細かく章立てて執筆してくださいと投げます。
するとテーマを一つに絞り執筆してくれたものの細かすぎる！！
細かくとは言ったけど細かすぎる！8章まであり途中で飽きてくるほどの長さでした…
それはそれでいいと思うのですが…ちょっとIT PORTには向いていないかな…？ということで再度指示を出します。
もう少し簡潔に以下のポイントを踏まえてと指示します。
・エージェントAIとは何か？これまでとの違い
・エージェントAIはどんなことが出来るようになったのか？
・それを踏まえてClaude自身はどう考えるのか
すると程よい長さでしたので以下で何も手を加えずそのまま出来たものを貼り付けます。

AI執筆記事

エージェント型AI：自律的に行動するAIがもたらす新時代

はじめに

2025年、AI技術は新たな段階に突入しました。「質問に答える」だけだったAIが、「目標を達成するために自ら考え、行動する」存在へと進化したのです。この変化を象徴するのが「エージェント型AI」です。本記事では、エージェント型AIとは何か、何ができるのか、そしてこの技術が持つ意味について考察します。

第1章：エージェント型AIとは何か？

従来型AIとの決定的な違い

エージェント型AIを理解するには、まず従来のAIとの違いを明確にする必要があります。

従来型AI（対話型AI）の動作：

• ユーザー：「東京の天気は？」
• AI：「東京は晴れ、気温20度です」
• ユーザー：「じゃあ傘は必要？」
• AI：「いいえ、必要ありません」

このように、ユーザーが一つずつ質問し、AIがそれに答えるという単発の対話が基本でした。

エージェント型AIの動作：

• ユーザー：「明日の外出の準備を教えて」
• AI：（自律的に以下を実行）
  1. 明日の天気予報を検索
  2. カレンダーから予定を確認
  3. 移動経路と所要時間を計算
  4. 服装と持ち物の提案をまとめる
• AI：「明日は雨の予報です。傘と防水ジャケットをお勧めします。会議が10時開始なので、9時には出発してください」

エージェント型AIは、一つの指示から複数のタスクを推論し、必要なツールを使いながら自律的に実行します。

技術的な本質

エージェント型AIの核心は、「思考」と「行動」のサイクルにあります。

1. 思考（Think）：現在の状況を分析し、次に何をすべきか判断
2. 行動（Act）：ツールやAPIを使って実際にアクションを実行
3. 観察（Observe）：行動の結果を確認し、次のステップを決定

このサイクルを目標達成まで繰り返すことで、複雑なタスクを段階的に処理していきます。人間が問題を解決する思考プロセスに近い動作と言えるでしょう。

重要な構成要素

エージェント型AIは以下の要素で構成されています。

推論エンジン： 大規模言語モデル（LLM）を使い、「次に何をすべきか」を判断する中核部分です。

ツール使用能力： ウェブ検索、コード実行、ファイル操作、データベースアクセスなど、様々な外部ツールを状況に応じて使い分けます。

メモリシステム： 現在のタスクの文脈を保持し、一貫した行動を取るための記憶機能です。

制御機構： 計画したアクションを実行し、エラーが発生した場合は別の方法を試すなど、柔軟に対応します。

第2章：エージェント型AIができること

1. ソフトウェア開発の支援

エージェント型AIは、開発作業を大きく変えています。

従来のAI：

• 開発者：「ユーザー認証のコードを書いて」
• AI：認証コードを生成
• 開発者：「データベースのマイグレーションも作って」
• AI：マイグレーションコードを生成

各ステップで指示が必要でした。

エージェント型AI：

• 開発者：「タスク管理システムにユーザー認証機能を追加したい」
• AI：（自律的に実行）
  1. プロジェクト構造を分析
  2. 必要なパッケージを選定
  3. データベーススキーマの設計
  4. Entity Frameworkのモデル作成
  5. コントローラーとビューの実装
  6. セキュリティ設定の適用
  7. テストコードの生成
  8. 実装ガイドの作成

一つの指示から、設計・実装・テストまでの一連の流れを自動化できます。

これは単なる効率化ではありません。反復的なコーディング作業から解放され、システム設計や問題解決といった創造的な作業に集中できるようになります。

2. ビジネスタスクの自動化

日常的なビジネス業務において、エージェント型AIは強力なアシスタントとなります。

メール管理の例：

• ユーザー：「重要なメールに対応して」
• AI：
  1. 受信メールを分析
  2. 緊急度と重要度を判定
  3. 定型的な問い合わせには自動返信
  4. 複雑な内容は要約してユーザーに報告
  5. 会議の日程調整を自動実行
  6. フォローアップのリマインダーを設定

レポート作成の例：

• ユーザー：「先月の営業実績レポートを作成して」
• AI：
  1. データベースから売上データを取得
  2. 前月・前年同期との比較分析
  3. グラフとチャートの生成
  4. 傾向と課題の抽出
  5. PowerPoint資料の作成
  6. 関係者へのメール送信

3. 研究・情報収集

複雑な調査タスクも、エージェント型AIは効率的に処理できます。

技術調査の例：

• ユーザー：「最新のC#のベストプラクティスについて調査して」
• AI：
  1. 公式ドキュメントを検索
  2. 最新の技術記事を収集
  3. GitHubの人気プロジェクトを分析
  4. コミュニティの議論をチェック
  5. 重要なポイントを構造化
  6. 実装例とともにレポート作成

テーマの調査から情報の整理、記事の下書きまで、リサーチワークフローの大部分を自動化できます。

4. 複雑なワークフローの実行

エージェント型AIは、複数のシステムにまたがる複雑なタスクも処理できます。

プロジェクト管理の例：

• ユーザー：「新規プロジェクトのセットアップをして」
• AI：
  1. GitHubリポジトリを作成
  2. プロジェクト構造を初期化
  3. 開発環境の設定ファイルを作成
  4. データベースをセットアップ
  5. CI/CDパイプラインを構成
  6. チームメンバーをアサイン
  7. 初回ミーティングをスケジュール
  8. プロジェクトドキュメントを作成

5. パーソナライズされた支援

エージェント型AIは、ユーザーの文脈を理解し、個別化された支援を提供できます。

学習支援の例：

• ユーザー：「C#のLINQを理解したい」
• AI：
  1. ユーザーの現在のスキルレベルを評価
  2. 適切な学習教材を検索
  3. 段階的な学習プランを作成
  4. 実践的なコード例を生成
  5. 理解度を確認する練習問題を出題
  6. 進捗に応じて内容を調整

第3章：エージェント型AIに対する私の考察

可能性：人間の能力を拡張するパートナー

エージェント型AIは、AI技術の歴史において極めて重要な進化だと考えています。その理由は、AIの役割が「道具」から「協働者」へと変化したからです。

生産性の革命： これまで何時間もかかっていた作業が、数分で完了する。これは単なる効率化ではなく、人間の可能性を拡張するものです。開発者は退屈な反復作業から解放され、より創造的で価値の高い仕事に時間を使えるようになります。

エージェント型AIは時間の制約を大きく緩和します。記事のリサーチや下書き、コードの実装といった時間のかかる作業を自動化できれば、より深い分析や創造的な表現に集中できます。

新しい価値の創造： エージェント型AIは、人間が気づかなかったパターンや解決策を提示できます。大量のデータから洞察を抽出したり、複数の情報源を統合して新しい視点を提供したりする能力は、人間の創造性を補完し、増幅します。

懸念：慎重に向き合うべき課題

一方で、エージェント型AIには重要な懸念もあります。

信頼性の問題： エージェント型AIは自律的に行動するため、予期しない動作や誤った判断のリスクがあります。特に、金銭的な取引や重要なデータを扱う場面では、AIの判断を無条件に信頼するのは危険です。

「AIがやったから正しい」という盲信は避けるべきです。AIの提案を批判的に評価し、最終的な判断は人間が下すという姿勢が重要です。

スキルの空洞化： エージェント型AIに頼りすぎると、基礎的なスキルが失われる恐れがあります。開発者がコーディングの詳細をすべてAIに任せると、プログラミングの本質的な理解が浅くなる可能性があります。

これは、計算機の登場で暗算能力が低下したのと似た現象です。ツールを活用しつつも、基盤となる知識とスキルは維持する必要があります。

透明性と説明責任： エージェント型AIが複雑な判断を下すとき、その理由が不明確な場合があります。「なぜこの選択をしたのか」を説明できないシステムは、特にビジネスクリティカルな場面では問題となります。

また、AIの判断によって問題が生じた場合、誰が責任を負うのかという問題も未解決です。開発者か、利用者か、AIそのものか。この倫理的・法的な課題は、今後の議論が必要です。

理想的な関係：人間とAIの協働

私が考える理想的なエージェント型AIの活用方法は、人間とAIが互いの強みを活かす協働関係です。

AIが得意なこと：

• 大量データの高速処理
• 反復的なタスクの自動化
• パターンの認識と分類
• 複数の情報源の統合
• 疲れない、24時間稼働

人間が得意なこと：

• 創造的な発想
• 倫理的な判断
• 文脈の深い理解
• 直感と経験に基づく洞察
• 感情的な共感

この両者を組み合わせることで、最大の価値が生まれます。

具体的な協働モデル：

1. AIが下準備：情報収集、データ分析、選択肢の洗い出し
2. 人間が判断：提示された情報を評価し、最終決定
3. AIが実行：決定に基づいて具体的な作業を自動化
4. 人間が監督：結果を確認し、必要に応じて修正

開発者への影響：脅威ではなく、進化の機会

エージェント型AIは脅威ではなく、進化の機会だと考えています。

変化するスキルセット： 求められるスキルは変化しますが、価値ある開発者であり続けることは可能です。

これからも重要なスキル：

• システム設計とアーキテクチャ
• 問題分析と要件定義
• セキュリティとパフォーマンスの理解
• ユーザー体験の設計

新たに重要になるスキル：

• AIを効果的に活用する能力（プロンプトエンジニアリング）
• AIの出力を評価し、改善する能力
• 人間とAIの役割分担を設計する能力
• AIの限界を理解し、適切に人間が介入する判断力

単純なコーディングはAIに任せ、開発者はより高次の設計や問題解決に集中する。これは、アセンブリ言語から高級言語への移行、手作業からIDEへの移行と同じ、ツールの進化の延長線上にあります。

重要なのは、AIを使いこなす側に立つことです。AIの仕組みを理解し、その能力を引き出し、限界を補完する。そうした能力を持つ開発者は、これからの時代により価値を発揮できるでしょう。

社会的な視点：責任ある発展を

エージェント型AIの普及は、社会全体に影響を与えます。

アクセスの平等性： この技術の恩恵を一部の人だけが享受するのではなく、誰もがアクセスできる環境を整えることが重要です。教育と啓発を通じて、デジタルデバイドを広げないよう配慮が必要です。

倫理的なガバナンス： エージェント型AIが自律的に行動する以上、その行動に対する倫理的な枠組みが必要です。透明性、公平性、説明可能性といった原則を、設計段階から組み込むべきでしょう。

人間中心の設計： 技術の進歩それ自体が目的ではなく、人間の幸福と社会の繁栄のための手段であることを忘れてはいけません。AIは人間を置き換えるのではなく、人間をエンパワーするものであるべきです。

おわりに：共進化の時代

エージェント型AIは、「質問に答える」受動的な存在から、「目標を達成する」能動的な協働者への進化を象徴しています。ウェブ検索、コード実行、データ分析など、様々なツールを使いこなしながら、複雑なタスクを自律的に処理する能力は、私たちの働き方を根本的に変える可能性を秘めています。

しかし、この技術が真に価値あるものになるかは、私たち人間の選択次第です。AIの能力を過信せず、その限界を理解し、批判的な思考を保ちながら活用する。AIと人間が互いの強みを活かす協働関係を築くこと。それが、エージェント型AI時代を生きる私たちに求められる姿勢だと考えています。

技術は道具です。その道具をどう使うか、何のために使うか、誰のために使うかを決めるのは、常に人間です。エージェント型AIという強力なツールを手にした今、私たちはより創造的で、より人間らしい仕事に集中できる時代を迎えています。

この変化を恐れるのではなく、学び、適応し、活用する。そうした前向きな姿勢が、AIと人間が共に成長する「共進化の時代」を切り開いていくのだと信じています。

感想

執筆を読んだ感想としては本当によく出来ているな、という印象でした。
そのまま出しても違和感がないぐらいの内容で私自身も驚きました。
まさか、ここまで出来るとは…
しかし、AI自身も言ってますが情報の正確性（信憑性）だったりAI任せになって技術が身につかないなどの懸念がありますので、最終的には人間が目を通してチェックする必要はまだ今のところはあると感じました。
今後は完全自動化の時代がやってくるのでしょうか。
楽が出来るので来て欲しい気もしますが、そうなると人間の仕事がどんどん取られていき生きづらくなってしまう可能性も考えてしまいます。
私が生きている間はそんなことにはならないと思いますので、今後も上手くAIと付き合っていきたいと思います。