投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、人間が質問して答えを得る「対話型」から、AIが自律的にタスクを計画・実行する「エージェント型」へと進化しています。本記事では、LLM（大規模言語モデル）に「記憶（Memory）」と「計画（Planning）」、そして「ツール（Tools）」を組み合わせることで、AIがどのようにして実務的なアクションを実行する主体へと変貌するのか、その仕組みと日本企業における導入のポイントを解説します。
「聞くだけのAI」から「行動するAI」への転換点
これまでの生成AI活用の多くは、ChatGPTに代表されるように、人間がプロンプト（指示）を入力し、AIがテキストやコードで回答を生成する「対話」が中心でした。しかし、現在注目されているのは、LLMを単なる知識の検索エンジンとしてではなく、複雑な業務フローを自律的に遂行する「頭脳」として扱うAIエージェント（AI Agents）という概念です。
元記事のテーマでもある「LLMからエージェントへ」の進化において重要なのは、LLM単体では実現できない機能を、周辺のシステムアーキテクチャで補完するという視点です。具体的には、「記憶（Memory）」「計画（Planning）」「ツール利用（Tool Use）」、そしてこれらを制御するループ（Control Loops）が鍵となります。
エージェントを構成する3つの核：記憶・計画・ツール
AIを「実務をこなす担当者（Doer）」に変えるためには、以下の3つの要素をLLMに統合する必要があります。
1. 記憶（Memory）：文脈を維持し続ける力
LLM自体はステートレス（過去の状態を保持しない）な存在です。しかし、実務においては「先週の会議での決定事項」や「このプロジェクトの前提条件」を覚えておく必要があります。AIエージェントは、短期的な会話履歴だけでなく、ベクターデータベースなどを活用した長期記憶を持つことで、ユーザーごとの文脈や過去の経緯を踏まえた一貫性のある対応が可能になります。これは、日本のビジネス現場で重視される「阿吽の呼吸」や「経緯の尊重」をシステムで再現するために不可欠な要素です。
2. 計画（Planning）：複雑なタスクの分解
「来月のマーケティングキャンペーンの準備をして」という抽象的な指示に対し、即座に動けるAIはいません。エージェントは、この指示を「市場調査」「競合分析」「キャッチコピー案作成」「スケジュール策定」といった小さなタスクに分解し、どの順番で実行すべきかを推論（Chain of Thoughtなど）します。自己反省（Reflection）のプロセスを組み込むことで、途中で間違いに気づいた場合に軌道修正を行うことも可能です。
3. ツール利用（Tools）：外部システムへの介入
ここが従来のチャットボットとの最大の違いです。エージェントは、APIを通じて社内システムやWeb検索、計算機などの「道具」を使用します。例えば、会議室の予約システムにアクセスしたり、CRM（顧客管理システム）からデータを引き出したり、Slackで通知を送ったりします。LLMが「脳」だとすれば、ツールは「手足」にあたります。
日本企業のAI活用への示唆
「人とAIの協働」を前提としたプロセス設計
AIエージェントは強力ですが、完全無欠ではありません。計画段階で論理が飛躍したり、ツールの実行で予期せぬエラー（ハルシネーションによる誤操作など）を起こしたりするリスクがあります。日本の品質基準やコンプライアンス意識に照らすと、完全に自律させるのではなく、「Human-in-the-loop（人間が承認プロセスに介在する）」設計が現実的です。特に、顧客へのメール送信や決済処理など、不可逆的なアクションには必ず人間の確認を挟むフローを構築すべきです。
レガシーシステムとのAPI連携が成功の鍵
AIエージェントが「手足」を動かすためには、社内の基幹システムやデータベースがAPIで操作可能になっている必要があります。しかし、多くの日本企業ではレガシーシステムが障壁となり、AIがデータにアクセスできない、あるいは操作できないという課題に直面しがちです。エージェント活用を見据えるならば、AIモデルの選定以上に、社内システムのAPI化やデータ基盤の整備（モダナイゼーション）が急務となります。
特定業務に特化した「狭いエージェント」からのスモールスタート
いきなり「全社的な汎用AI社員」を目指すのではなく、「経費精算のアシスタント」「一次問い合わせ対応の自動化」など、スコープを限定したエージェントから開発することをお勧めします。業務フローが明確で、かつ「記憶」すべき情報の範囲が限定されている領域ほど、エージェントの挙動を制御しやすく、ガバナンスも効かせやすいためです。