答えるAI、手順に沿うAI、
自分で動くAI

1.1違いは「次の一手を誰が決めるか」

AIに仕事を頼む形は、大きく3つに分けられます。

1つめは、答えるAIです。質問を送ると答えが返ってくる、いわゆるチャットの形です。返ってきた答えを読んで、次に何をするかを決めるのは人間です。調べ直すのも、別の聞き方をするのも、ファイルに貼り付けるのも、すべて人間の仕事です。

2つめは、手順に沿うAIです。「メールが届いたら、AIに要約させて、決まった表に書き込む」のように、あらかじめ人間が流れを決めておき、その途中の一部をAIが担当します。業界ではワークフロー（決まった作業の流れ）と呼ばれることが多い形です。AIは担当箇所で文章を読み書きしますが、次に何をするかは、最初に作った手順書が決めています。

3つめが、自分で動くAI、つまりエージェントです。人間は「目標」だけを渡します。何を調べるか、どの道具を使うか、結果が足りなければどうするか、いつ終わりにするか。次の一手を、AI自身がその場で選びます。

ここで大事なのは、3つのどれにも同じ頭脳（言語モデル）が使われうるということです。同じ言語モデルでも、チャットの画面に置けば「答えるAI」になり、手順書の一部に組み込めば「手順に沿うAI」になり、道具を持たせて目標を渡せば「エージェント」になります。違いを生んでいるのは頭脳の性能ではなく、頭脳の置かれ方なのです。

1.2同じ依頼を、3つの形で頼んでみる

具体的な場面で比べてみましょう。この教材では、全体を通して次の架空の場面を使います。

この仕事を、3つの形それぞれで進めるとどうなるでしょうか。

表の最後の行に注目してください。エージェントは手間を大きく減らしてくれますが、その代わりに「毎回どう進めるかが変わりうる」という性質を引き受けることになります。ある日は公式発表から調べ、別の日はニュース記事から調べるかもしれません。5社のうち1社の情報が見つからないとき、手順書なら「見つからない」と止まりますが、エージェントは別の資料で補おうとして、古い情報を拾ってしまうこともあります。

この「柔軟さ」と「予測しにくさ」は、同じコインの表と裏です。どちらか片方だけを手に入れることはできません。この性質は、第6章（計画）、第9章（失敗の型）、第11章（確かめる仕組み）で、何度も形を変えて登場します。

1.3エージェントを見分ける3つの問い

製品の発表や社内の提案で「エージェント」という言葉を見かけたら、次の3つを問いかけてみてください。名前ではなく、中身で見分けられるようになります。

問い1　道具を自分で選んでいるか

検索する、ファイルを読む、表を作る。どの道具をいつ使うかを、AIがその場で決めているでしょうか。それとも、使う道具と順番が最初から決まっているでしょうか。後者なら、それは手順に沿うAIです。

問い2　結果を見て、次の行動を変えているか

検索した結果が期待外れだったとき、検索語を変えたり、別の資料に当たったりするでしょうか。結果に関係なく同じ流れを進むなら、自分で動いているとは言えません。結果を見て次を変えることこそが、エージェントの中心にある動きです（第3章で詳しく追います）。

問い3　終わりを自分で決めているか

「これで目標に届いた」と判断して作業を終えるのは誰でしょうか。決まった回数で終わる、決まった手順の最後に来たら終わる、という仕組みなら、終わりを決めているのは手順書です。

どちらが良い・悪いという話ではありません。見分ける目的は、どんな性質を持った仕組みなのかを知り、どこに注意を払えばよいかを判断するためです。手順に沿う仕組みなら手順書の出来を見ればよく、エージェントなら「どう判断したか」の記録を見る必要があります。

1.4自律性はスイッチではなく「つまみ」

ここまで3つに分けて説明してきましたが、実際の境目はなめらかです。同じエージェントでも、どこまで自分で決めさせるかを細かく調整できます。照明のオン・オフのスイッチではなく、明るさを少しずつ変えるつまみのようなものです。

佐藤さんの例でいえば、「検索や資料の読み込みは任せきり、比較表を上司に送る前だけは自分が確認する」という設定は、LEVEL 3にあたります。調べものという取り返しのつく作業は任せ、送信という取り返しのつかない作業の前で止める。この考え方は、第8章「権限は段階で渡す」で詳しく扱います。

つまみの位置を決めるのは、AIの賢さではなく、任せる仕事の性質と間違えたときの影響の大きさです。どれほど賢いエージェントでも、会社の口座からお金を動かす作業をLEVEL 4で任せるべきではありません。

1.5いつもエージェントが正解とは限らない

エージェントは最も新しく、最も高度な形に見えるため、「何でもエージェントにすればよい」と考えがちです。しかし、実際には次のような場面では、手順に沿うAIや、答えるAIのほうが適しています。

• 毎回同じ流れで済む仕事：手順が決まっているなら、毎回道筋を考えさせる意味がありません。手順書のほうが安く、速く、結果も安定します。
• 毎回同じ結果でなければ困る仕事：監査の記録のように、誰がいつやっても同じ処理であることが求められる仕事には、柔軟さはかえって邪魔になります。
• 1回のやりとりで済む仕事：文章の言い換えや要約なら、答えるAIで十分です。エージェントにすると、余計な調べものをして時間と費用がかかることがあります。

逆に、エージェントが力を発揮するのは、進め方が事前に決めきれず、途中の結果を見て判断を変える必要がある仕事です。佐藤さんの調査は、どの会社の情報がどこにあるか事前には分からないので、まさにこの種類にあたります。

ここで覚えておきたいのは、「エージェントにするかどうか」は性能の問題ではなく設計の選択だということです。費用と時間の話は第13章、どの仕事を任せるかの判断は第14章で改めて扱います。

1.6エージェントを形づくる4つの部品

最後に、第1部全体の地図を示しておきます。どれほど複雑に見えるエージェントも、分解すると次の4つの部品でできています。この教材では、この4つを人の仕事にたとえた呼び名で統一します。

この4つの見方は、第2部・第3部でも使い続けます。たとえば「エージェントが指示を守らなかった」という出来事も、頭脳の判断の誤りなのか、道具が古い情報を返したのか、机から指示が落ちていたのか、ループが止まるべきところで止まらなかったのかに分けて考えると、原因と対策がはっきりします。

新しい製品のニュースを読むときも同じです。発表されたのが「頭脳が賢くなった」話なのか、「使える道具が増えた」話なのか、「机が広くなった」話なのか、「ループの回し方が変わった」話なのか。どの部品の話かが分かれば、自分の仕事に関係があるかどうかを落ち着いて判断できます（第16章）。

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