投稿者 global-ai-media 
「AIエージェント」への期待が急速に高まる一方で、すべての課題に複雑な自律型AIが必要なわけではありません。熟練の実務者は「いきなりエージェントを作る」のではなく、課題に適した「パターン（型）」を選定することから始めます。本稿では、コストとリスクを抑えつつ実用的なAIシステムを構築するための思考法を解説します。
「エージェント」という言葉の独り歩きと現場の混乱
生成AIの進化に伴い、指示待ちではなく自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」への注目が集まっています。しかし、LinkedInにおけるGreg Coquillo氏の指摘にあるように、多くのプロジェクトが「まずAIエージェントを作ること」を目的にしてしまい、結果としてオーバースペックなシステムや、制御不能な挙動に悩まされるケースが散見されます。
ビジネスの現場において、すべての課題が複雑な推論や自律的な意思決定を必要とするわけではありません。例えば、定型的なメールの分類や、社内ドキュメントに基づく回答生成（RAG）であれば、高度な自律性は不要であり、むしろシンプルな処理の方が高速かつ安価で、確実な結果をもたらします。AI導入における最大の落とし穴は、解決すべき課題の複雑さと、AIシステムの複雑さのミスマッチにあります。
熟練者は「エージェント」の前に「パターン」で考える
経験豊富なAIエンジニアやアーキテクトは、いきなり「自律型エージェント」を構築しようとはしません。まず、タスクを解決するために最適な「設計パターン（Agentic Patterns）」を検討します。これには段階的な複雑さが存在します。
最もシンプルなのは、単一のプロンプトで完結するパターンです。次に、検索機能などを組み合わせたRAG、そして明確に定義された手順に沿って処理を進める「ワークフロー（連鎖）」型、最後に、AI自身が次の行動を計画・実行する「自律型エージェント」型があります。
Andrew Ng氏などが提唱する「エージェント的ワークフロー（Agentic Workflow）」の考え方が示す通り、多くの業務課題は、完全な自律型エージェントではなく、AIに反省（Reflection）させたり、ツールを使わせたりする「パターン」の組み合わせで解決可能です。これにより、挙動の予測可能性を高め、開発・運用コストを適正化することができます。
日本企業の現場に適した「決定論的」アプローチ
日本の企業文化、特に大企業や金融・製造などの領域では、業務プロセスにおける「品質の担保」と「説明責任（アカウンタビリティ）」が極めて重要視されます。ここで問題となるのが、完全自律型エージェントの不確実性です。自律度が高ければ高いほど、AIが予期せぬループに陥ったり、誤った判断でツールを実行したりするリスクが高まります。
したがって、日本の実務においては、最初から「何でもできるエージェント」を目指すのではなく、人間がプロセスに関与する（Human-in-the-loop）設計や、処理フローが固定された決定論的なワークフローから始めることが推奨されます。まずは確実に動くパターンで成功体験を作り、その後に必要に応じて自律性を少しずつ付与していく「段階的な進化」こそが、PoC（概念実証）疲れを防ぎ、本番導入への近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな議論と日本の実情を踏まえ、意思決定者やプロジェクト担当者は以下の点を意識すべきです。
- 課題の粒度とAIの複雑さを合わせる：「エージェント」は魔法の杖ではありません。単純なタスクには単純なプロンプトや従来の自動化ツールを使い、複雑な判断が必要な部分にのみ高度なAIパターンを適用してください。
- 「自律性」より「制御性」を優先する：特に初期段階では、AIに自由に行動させるのではなく、人間が設計したフローの中でAIに判断させるアプローチを採用することで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や誤動作のリスクを管理可能な範囲に留めることができます。
- コスト対効果のシビアな評価：自律型エージェントは、思考のループや複数回のAPI呼び出しにより、トークン消費量（＝コスト）やレイテンシ（＝待ち時間）が増大する傾向にあります。ユーザー体験とコストのバランスを見極めるガバナンスが必要です。