# AIエージェントの種類と使い分け｜シングル・マルチ・自律型 元のページ: AIエージェントとは｜仕組み・作り方・導入コストの入門ガイド AIエージェントの種類を、構成（シングル・マルチ）・自律性（反応型〜自律型）・用途の3つの軸で整理します。用途別の推奨構成に加え、業務の定義の明確さやミスの影響範囲から自社に合うタイプを判断する手順と、外注先へ相談する前に整理しておく事項を解説します。 ## **はじめに** 「AIエージェント」と一口に言っても、その構成・自律性・用途はさまざまです。シンプルなQ\&A対応のエージェントから、複数のAIが協調して複雑な業務を実行するマルチエージェントシステムまで、幅広いバリエーションが存在します。 適切な種類のAIエージェントを選ぶことは、開発コスト・成果の質・リスク管理に直結します。本記事では、AIエージェントを3つの軸で分類し、それぞれの特徴と適したユースケースを解説します。 ## **分類軸1：エージェントの数による分類** ### **シングルエージェント** 1つのAIエージェントが単独でタスクを実行する構成です。最もシンプルな構成で、開発コストが低く、動作が予測しやすい。 #### **適したケース** - 明確に定義された単一のタスク（例：顧客の質問に回答する） - タスクの複雑さが限定的 - エラー時のリカバリが容易であることが重要 - 開発・運用コストを最小化したい #### 具体例 - WebサイトのFAQ対応AIアシスタント - 社内ナレッジベースの検索・回答エージェント - コンテンツ要約エージェント ### **マルチエージェント** 複数のAIエージェントが役割を分担し、協調しながらタスクを実行する構成です。各エージェントが専門化されており、組み合わせることで単独エージェントでは難しい複雑なタスクを実現できます。 #### 適したケース - 複数の専門知識・スキルが必要な複雑なタスク - 並列処理でスピードを上げたい - チェック・検証の役割を分離したい（品質管理） - 大規模なコンテンツ生成・分析 #### 具体例 - 「リサーチエージェント」「ライターエージェント」「編集エージェント」が協調するコンテンツ制作システム - 「データ収集エージェント」「分析エージェント」「レポート作成エージェント」による競合分析 - コード作成・テスト・レビューを分担する開発支援システム ## **分類軸2：自律性のレベルによる分類** ### **1. 反応型エージェント（Reactive）** 入力に対して定義済みのルールに従って反応する最もシンプルなエージェントです。自律的な計画立案はなく、「○○の入力があったら△△を返す」というルールベースの処理が中心です。 特徴：動作が予測しやすい・開発コストが低い・複雑な状況への対応が苦手 ### **2. 計画型エージェント（Deliberative）** 与えられた目標に対して計画を立て、実行するエージェントです。ツール使用・メモリ活用・自己評価のループを回すことで、より複雑なタスクに対応できます。 特徴：複雑なタスクに対応できる・計画の品質がLLMの能力に依存します ### **3. 自律型エージェント（Autonomous）** 目標を与えるだけで、計画・実行・評価・修正を自律的に繰り返し、人間の介入なしに複雑なタスクを完了するエージェントです。 特徴：高い自律性・複雑なタスクへの対応力・予期しない動作のリスクも高いです ### **4. 協調型エージェント（Collaborative）** 複数のエージェントが役割を分担し、互いにコミュニケーションしながら目標を達成するエージェントシステムです。マルチエージェントの自律型とも言える。 ## **分類軸3：用途による分類** ### **情報収集・分析エージェント** ウェブ検索・データベース参照・ドキュメント解析などを通じて情報を収集・分析し、レポートや洞察を提供します。 具体例：競合調査エージェント・市場分析エージェント・ニュースサマリーエージェント ### **タスク実行エージェント** メール送信・スケジュール管理・ファイル操作・フォーム入力など、具体的なアクションを実行します。 具体例：会議スケジューリングエージェント・経費申請処理エージェント・データ入力自動化エージェント ### **会話型エージェント（コンバーショナルAI）** ユーザーとの対話を通じて、情報提供・問題解決・誘導を行います。Webサイトのチャットボット・カスタマーサポートがこれに当たる。 具体例：Agentic Website上のAIアシスタント・カスタマーサポートAI・社内ヘルプデスクAI 会話型エージェントを活用した次世代のWebサイトの考え方については「[**Agentic Websiteとは（従来サイトとの違い**）](https://chot-inc.com/knowledge/agentic-website)」で詳しく解説しています。 ### **コード生成・開発支援エージェント** コードの自動生成・テスト・デバッグ・レビューを行います。開発者の生産性を大幅に向上させる。 具体例：GitHub Copilot・Claude Code・AI駆動のテスト自動化 ### **コンテンツ生成エージェント** ブログ記事・製品説明・マーケティングコピー・翻訳などのコンテンツを自動生成します。 ## **用途別の推奨構成** | **ユースケース** | **推奨構成** | **理由** | | - | - | - | | Webサイト上のQ\&Aアシスタント | シングル・反応〜計画型 | シンプルで予測しやすい動作が重要 | | 社内ナレッジ検索 | シングル・計画型（RAG） | RAGで社内情報を正確に参照 | | 競合分析レポート作成 | マルチ・計画型 | 収集・分析・執筆を分担 | | カスタマーサポート | シングル〜マルチ・計画型 | エスカレーション設計が重要 | | コード開発支援 | マルチ・計画型 | 生成・テスト・レビューを分担 | | 業務プロセス自動化 | マルチ・自律型 | 複雑なフローを自律実行 | ## **自律性のレベルと「人間の関与」の設計** AIエージェントの導入において、「どこまでAIに自律実行させ、どこで人間が確認・承認するか」の設計は極めて重要です。 #### **フルオートメーション（Human-out-of-the-loop）** すべてをAIが自律実行します。高速・低コストですが、エラーや予期しない動作の影響が大きいです。 #### **ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）** 重要な判断ポイントで人間が確認・承認を行います。精度は高いが、人間の関与コストが発生します。 #### **ヒューマン・オン・ザ・ループ（Human-on-the-loop）** AIが自律実行しながら、人間が全体を監視し必要に応じて介入します。バランスの取れたアプローチ。 ビジネス用途では、特に初期段階では「ヒューマン・イン・ザ・ループ」または「ヒューマン・オン・ザ・ループ」を採用し、AIの動作の信頼性が確認できた後に自律化の範囲を広げることが推奨されます。 ## 自社に合うAIエージェントのタイプを判断する手順 3つの分類軸は、どの順番で決めるかによって結論が変わりやすくなります。ここでは企業が自社に合うタイプを判断する際の順序として、用途を先に決め、次に構成、最後に自律性の範囲を決める進め方を紹介します。 最初に決めるのは用途です。情報収集・分析、タスク実行、会話型など、エージェントに任せたい業務がどの用途に当たるかを特定します。用途が複数にまたがる場合は、業務を工程ごとに分け、それぞれがどの用途に当たるかを書き出すと次の構成判断がしやすくなります。 次に構成を決めます。工程が1つで完結し、求める専門性も1種類であればシングルエージェントが候補です。収集・分析・執筆のように性質の異なる工程が続く場合や、作成とチェックを分けたい場合はマルチエージェントを検討します。詳しくは[**マルチエージェントの仕組み**](https://chot-inc.com/knowledge/multi-agent-system)の記事も参考にしてください。 最後に自律性の範囲を決めます。判断の基準になるのは、エージェントが誤った動作をしたときの影響の大きさと、取り消しのしやすさです。社外への送信や登録・決済などやり直しが難しい操作を含む業務ほど、人間の承認を挟む設計から始めるのが現実的です。 - 用途：任せたい業務が情報収集・分析、タスク実行、会話型、コード生成、コンテンツ生成のどれに当たるか - 構成：工程の数と、必要な専門性の種類が1つで足りるか - 自律性：誤動作したときの影響範囲と、取り消しのしやすさ - 人間の関与：どの判断ポイントで確認・承認を入れるか ## 開発パートナーに相談する前に社内で整理しておくこと タイプの見当がついたら、[**外部の開発会社へ相談する**](https://chot-inc.com/services/ai-application-development)前に社内で前提を揃えておくと、提案内容を比較しやすくなります。特に、対象業務の範囲・参照させる情報・承認の流れの3点が曖昧なままだと、提案ごとに想定する構成や自律性が異なり、比較の軸がぶれてしまいます。 対象業務については、現在の担当者・手順・入力と出力を書き出しておきます。参照させる情報については、社内ナレッジや顧客データなど、どのデータにどこまでアクセスさせてよいかを情報管理の担当部署と事前に確認しておくことが大切です。 承認の流れについては、本記事で紹介したヒューマン・イン・ザ・ループのように、どの段階で誰が確認するかを決めておきます。同業種や近い業務での進め方は、[**AIエージェントの活用事例**](https://chot-inc.com/knowledge/ai-agent-use-cases)の記事で用途別に確認できます。 ## **まとめ** AIエージェントはシングル・マルチという構成の軸、反応型〜自律型という自律性の軸、情報収集・タスク実行・会話型等の用途軸で分類できます。自社のユースケース・リスク許容度・開発コストを踏まえた上で、適切な種類のエージェントを選定することが成功の鍵です。 次の記事では、多くの人が混同しやすい「AIチャットボット」と「AIエージェント」の本質的な違いを解説します。 ## よくあるご質問 可能です。最初は1つの工程に絞ったシングルエージェントで動作の信頼性を確かめ、工程の追加やチェック役の分離が必要になった段階でマルチエージェントへ広げる進め方があります。拡張を見込む場合は、工程ごとの入力と出力を最初から明確にしておくと移行しやすくなります。 業務の内容によります。誤った動作の影響が小さく、取り消しやすい業務であれば自律性を高めやすい一方、社外への送信や登録など影響の大きい操作を含む業務では、人間が確認・承認する設計から始め、信頼性を確認しながら自律化の範囲を広げることをおすすめします。 業務を工程に分け、工程ごとに用途を当てはめて考えます。たとえば情報を集める工程は情報収集・分析、結果をもとに処理を行う工程はタスク実行に当たります。工程ごとに用途が異なる場合は、それぞれを担当させるマルチエージェント構成が候補になります。 最終決定まで社内で行う必要はありません。対象業務・参照させる情報・承認の流れを整理したうえで相談すれば、開発会社と構成や自律性の範囲を一緒に検討できます。前提が揃っているほど、複数の提案を同じ条件で比較しやすくなります。 ## エージェント型Web・AIアプリ 開発のご相談 chot inc.ではエージェント型Webの設計・構築・ 運用を 一貫してサポートしています。 [お問い合わせ](https://chot-inc.com/contact) ## このテーマの他の記事 - 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