今さら聞けない、AI Agentの概要

はじめに

2026/2/2に、「AIやろうぜ！勉強会」という社内メンバー向けの勉強会に登壇させて頂きました。

前回のベクトル検索の発表に続いて、２回目の発表となりました。

今回は「AI Agent」について発表をしました。AI Agentの概要から、実用例も紹介し、最後には質疑応答の時間を設けました。今回の経験の振り返りのために、記事の形で記録を残そうと思います。

発表の個人的な目標

2025年5月頃、私は個人で「Noah」というAI Agentアプリを開発しました。個人開発をすることで今話題のAI Agentの理解を深めることができたので、聞き手の皆様にも理解して頂くことが発表の一つの目標でした。

また、AI Agentアプリのデモも盛り込んで、それがうまく動作することも目標でした。

今回の記事では発表そのものの要約の後、この記事の最後にはこれらの目標を達成できたかどうかの振り返りを行っています。是非最後までお付き合い頂ければと思います。

AI Agentとは？

いきなり本題に入りますが、AI Agentとは、「特定の目的を達成するために、自律的に、意思決定や
タスクをこなすことができる、AI のこと」だと筆者は考えます。

言葉では難しく感じるかもしれませんので、図も合わせて紹介すると、

このように、AI Agent は、

1. ユーザーからインプットを受け取り、意図を解釈し、
2. Tools と呼ばれる道具群から適切な道具を選んで実行し、
3. 結果をユーザーに返す

というのが基本的な動作です。

AIとの違いは？

昨今ホットな言葉である「AI」ですが、まずAIとはなにかをおさらいすると、

と書いているように、ルーツは 1950年代まで遡ります。AIは我々が思うより古い分野ということですね。

最近では色んな形のAIがあり、発表では「囲碁AI」と「画像認識AI」について紹介しました。

では、AIとAI Agentとの違いは、

上の図のような内包の関係にあり、Agentかどうかは、自律的かどうかによると筆者は考えています。

例えば、ChatGPTのDeep Research モードでは、ただ１問１答のように答えるのではなく、自律的に調査をし、結果をまとめてくれます。

人間の入力を解釈し、適切なタスクを実行することが、AI Agentのポイントという訳です。

AI Agent アプリ Noah の紹介

AI Agentの概要を説明したところで、次は自作AI AgentアプリNoahの紹介を行いました。

Noahは、一言で言うと「読書アシスタント」で、

1. 本のオススメをしてくれる
2. 本を読む時間をGoogle Calendarに予約してくれる
3. 本の感想をNotionに記録してくれる

これら３つ、がNoahに与えられたツールとなるのです。

デモでは、これらの機能を見せて、AI Agentが自然言語を解釈し、適切なツールを選んで実行する様子を紹介しました。

例えば、「東野圭吾が書いた本を教えて」という入力に対しては、「本のオススメ」というツールを選び、（裏側でOpen LibraryのAPIを叩いて）著者が東野圭吾である本を探してくれます。

また、もう一つAI Agentっぽい機能として、「ツールを実行するのに情報が足りない」場合に、追加情報をユーザーから入力頂くように誘導することができます。

例えば、「おすすめの本を教えて」とだけ入力すると、

「どのジャンルや著者の本をお探しですか？」という風に、「本のオススメ」ツールを実行するのに必要な情報を聞き出してくれます。そして「東野圭吾」と打つと、先ほどと同じように東野圭吾が書いた本を探してくれます。

さらには裏側でどういうロジックで動いているかも紹介しました。具体的にはチャットボットを動かして、出力されたアプリの記録（ログ）をその場で解説しました。

２つ、スクリーンショットを貼っています。

１つ目は、まさに「ツールを実行するのに情報が足りない」場合、AI Agentがどのように「考えている」か、明らかになっています。

ユーザーがどのジャンルや著者の本を探しているのかを確認する必要がある。

そして、２つ目は、「東野圭吾」と打った場合のログになります。

ユーザーは東野圭吾の本を探しているので、著者名を使って本をおすすめする。

このように、AI Agentの思考回路も明らかにできるのも、個人でアプリを開発することのメリットですね！

他の実用例

自作アプリのデモの後は、他の実用例も紹介しました。例えば先に紹介した Deep Research や、Cursor や Claude Code などの自律的コーディングエージェントなどがあります。

沼っぽいところ

ただ、AI Agentを実装する時は、「AI <-> Tool の無限ループ」が起きないように注意しなければいけません。

例えばこちらの記事では、

「セッションを作成せずに計算を直接実行することはできないようです。新しいセッションを作成して、もう一度計算を実行してみます。」
「新しいセッションを作成して計算を実行することもできないようです。別のやり方として、セッションを作成せずに計算を直接実行してみます。」

つまり、やり方１でうまくいかないからやり方２でやってみる -> やり方２でうまくいかないからやり方１でやってみる、の繰り返しループになっている訳です。

「タスクを実行する回数の上限を設定」したり、「実行時間の上限を設定しない」しないと、無限ループに陥り、コストも膨れ上がる訳です。

発表の最後に、図書の紹介

今回の発表で参考にした図書を紹介し、発表の締めとさせていただきました。

特に、「Newton 別冊 よくわかる人工知能の全て」は、AIの歴史から、最近のAIの実用例まで幅広くカバーし、図解も沢山あって、読みやすかったです。

発表の振り返り

1. AI Agentについて社内に共有

これは上で説明したように、おおむねできたのではないかと思います！当日聴いてくれた方々に感謝の念を申し上げます。

2. AI Agentアプリ Noahのデモ

本番直前までアプリの動作を確認したおかげで、本番でもアプリも動いて、AI Agentの挙動を紹介することができました。

初めての試みでしたが、やはり準備は大切だと再認識した次第です。

3. フィードバックを得る

今回の発表でもう一つの試みとして、アンケートを取ってみました。

Google Formで以下のようなアンケートを作成し、

本番ではQRコードを生成して、スライドに貼りました。

回答は 12 件あり、全体の約1/3の回答率でした。嬉しいことに評価は 5つ星中、4.83 でした！

ポジティブなフィードバックでは、「分かりやすかった」「AIエージェントの有用さが伝わった」などがありました。

ただ、反省点もあり、それは次節で説明します。

改善点

実は今回の発表は、前回の発表に比べて反省の多いものでした。反省点を挙げると、

1. 質疑応答の時間が短かった
2. 別モニターをつけていなくて、コメントや聞き手の反応を見ることができなかった。
3. 発表の主題が「概要」に寄り、「どうやって業務に役立つか」の内容が薄かった。

特に最後の点は、この「AI 勉強会」の主旨に関わるものであり、正直今回の発表は自身の話したいことが先行してしまったと感じています。

発表や登壇をする時は、聴者がどのような人で、どんな内容が刺さるのか、考える必要があると学ぶ、よい機会でした。

ちなみに、今回の発表を開発チームだけの場でも発表させて頂いたのですが、経験は全く違うものでした。そちらの経験はまた別の記事で。

まとめ

今回の発表ではAI Agentについて解説しました。特に、自作アプリのデモに加えて、アンケートをとるなど、新しい試みもやってみました。

一方で、自分のやりたいことが先行し、勉強会の一番の目的であった「仕事でのAI活用」の部分が薄く、そこが一つ反省点でした。

キーワードまとめ

AI / AI Agent / Noah / 無限ループ / アンケート