投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しています。本記事では、AIエージェントの実装における中心的概念である「ReActパターン」と、ユーザー体験を損なわないためのリアルタイム・ストリーミング技術、そして日本企業がこれらを実務に適用する際のポイントについて解説します。
「対話するAI」から「行動するAI」への転換点
2023年から2024年にかけての生成AIブームは、主に「人間が質問し、AIが答える」という対話型インターフェースが中心でした。しかし、2025年以降、実務の現場で求められているのは、より複雑なタスクを自律的に遂行する「エージェント型（Agentic）アプリ」です。
元記事でも触れられている通り、本番グレードのエージェント開発において核となるのが**「ReAct（Reasoning + Acting）」パターン**です。これは、LLM（大規模言語モデル）が単にテキストを生成するだけでなく、「推論（Reasoning）」を行い、その結果に基づいてどのツールやAPIを使うべきかを判断し、「行動（Acting）」するループを指します。
例えば、日本の経理業務において「請求書を読み取り、会計システムに入力し、上長に承認依頼を送る」というフローを自動化する場合、AIは以下のように動きます。
1. **推論**: ユーザーの指示を理解し、まずはOCRツールが必要だと判断する。
2. **行動**: OCRツールを呼び出し、画像からテキストを抽出する。
3. **推論**: 抽出結果を確認し、次に会計ソフトのAPIを呼ぶ必要があると判断する。
4. **行動**: 会計ソフトにデータを登録する。
この自律的な判断プロセスこそが、従来の手続き型プログラム（RPAなど）と、最新のAIエージェントの決定的な違いです。
エージェント時代のUI/UX：なぜストリーミングが重要か
ReActパターンの課題は「待ち時間」です。AIが推論と行動を繰り返すため、最終的な回答が出るまでに数秒から数十秒のラグが発生します。従来のWebシステムの常識では、これは「遅すぎる」と判断され、ユーザーの離脱を招きます。
そこで重要になるのが、記事のタイトルにもある**リアルタイム・ストリーミング技術**と、エージェントに最適化されたUI（AG-UI / Agentic UI）です。
単にローディングアイコンを回して待たせるのではなく、AIが「今、ツールを選定しています」「データを検索中です」といった思考プロセス（Thought Process）を逐次ストリーミングで表示することが、プロダクトの信頼性を大きく左右します。ユーザーはAIの挙動を可視化されることで、「ブラックボックス化」への不安を軽減でき、AIが誤った方向に進んでいる場合に早期に停止（キャンセル）させることも可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
日本企業がこのような自律型エージェントを導入する際、以下の3つの観点が重要になります。
1. Human-in-the-loop（人間による確認）のUI設計
日本の商習慣では、AIによる「完全自動化」よりも、最終的な責任を人間が担う「承認プロセス」が重視されます。ReActパターンでAIが自律的に動くといっても、外部へのメール送信や決済処理などの重要なアクションの直前には、必ず人間が確認・承認ボタンを押すフロー（Human-in-the-loop）をUIに組み込むべきです。これにより、AIのリスク（ハルシネーションや誤動作）を技術的に担保しつつ、組織としてのガバナンスを守ることができます。
2. レガシーシステムとの安全な連携
日本の大企業の多くは、API化されていないレガシーシステムを抱えています。AIエージェントが「行動」するためには、ツールへのアクセス権限が必要です。PoC（概念実証）から本番環境へ移行する際は、エージェントにどこまでの権限を与えるかというセキュリティ設計が最重要課題となります。読み取り専用から始め、段階的に書き込み権限を付与するアプローチが現実的です。
3. 「PoC疲れ」からの脱却
「何でもできるAI」を目指すと、ReActのループが複雑になりすぎ、動作が不安定になります。本番グレードのアプリを目指すなら、まずは「社内規定の検索と要約」や「特定フォーマットへのデータ入力」など、ドメインを限定した「特化型エージェント」として設計することが成功の鍵です。汎用性よりも、特定の業務フローにおける確実性を優先する設計思想が、日本の現場での定着を早めるでしょう。