AIエージェントとAIワークフローの違いとは？それぞれの特性と活用法を解説
本記事では、近年注目されている「AIエージェント」と「AIワークフロー」という2つのAI活用手法の違いについて解説しています。 AIエージェントは自律的に判断・行動し、柔軟な対応が可能である一方、AIワークフローは決まった手順を安定して実行するのが特徴です。
はじめに
近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、私たちの暮らしやビジネスのあり方にも大きな変革をもたらしています。特に、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の登場によって、AIの応用範囲は飛躍的に拡大しています。
その中で、近年注目を集めているのが「AIエージェント」と「AIワークフロー」という2つのアプローチです。この記事では、それぞれの違いを明確にしながら、どのように使い分けるべきかについてわかりやすくご紹介します。
AIエージェントとAIワークフローとは？
まずは、それぞれの基本的な役割や仕組みを確認しましょう。
- AIエージェントは、自ら情報を収集し、状況に応じて判断・行動する自律型のAIです。目的達成のために最適な方法を選択し、柔軟に動く姿はまるで「思考して行動するロボット」のようです。
- 一方、AIワークフローは、あらかじめ定義されたルールに従って動く仕組みです。人間が設定した手順に沿って正確に処理を進めるため、「決まった作業を繰り返す機械」のようなイメージに近いでしょう。
主な違いと比較ポイント
以下の表に、両者の特徴を6つの視点で比較してみましょう。
| 項目 | AIエージェント | AIワークフロー |
|---|---|---|
| 制御方式 | LLMなどを活用し、状況に応じた自律判断 | 固定化された手順に従って処理 |
| 実行プロセス | 状況に応じて変化する柔軟な流れ | 予め決まった順序での処理 |
| ツールの使用 | 必要に応じてツールやAPIを選んで使用 | 指定されたツールのみを使用 |
| 自律性 | 自ら環境を理解し、最適な行動を選択 | 決められた指示の範囲でのみ動作 |
| 意思決定 | 過去のデータや状況から判断 | 人が定義したルールに従って判断 |
| 適応性 | 新しい状況にも柔軟に対応可能 | 既存のルール内での対応に限られる |
利点と課題
それぞれの特性に基づいた強みと弱点を見てみましょう。
■ AIエージェントの特性
- メリット 高い柔軟性で複雑な業務にも対応可能 自律的な判断が可能で、細かな指示が不要 使用を重ねることで学習精度が向上
- デメリット 開発・運用にコストがかかる 学習やデータ準備に時間が必要
■ AIワークフローの特性
- メリット 高い安定性と予測性 定型業務の効率化に優れている 導入コストが比較的安価
- デメリット 柔軟性に欠け、新しい状況に対応しづらい 複雑な判断や対応には不向き
ハイブリッド型アプローチの可能性
近年では、AIエージェントとAIワークフローの利点を組み合わせた「ハイブリッド型」の運用方法が注目されています。
例えば：
- AIエージェントがタスク全体の計画を立て、ワークフローがその計画を実行
- 通常業務はワークフローで処理し、例外的な判断が必要な場面ではエージェントが介入
自動運転を例にすると、通常の走行はルールに従ったワークフローで処理し、突発的な事象にはAIエージェントが判断を下すという連携が行われています。
活用シーンの例
AIエージェントが活躍する場面
- カスタマー対応チャットボット（即時回答・自然な対話）
- ビッグデータ分析（膨大な情報の中からインサイトを抽出）
- プログラミング支援（コードの自動生成や補助）
AIワークフローが適している場面
- 書類や請求書の処理（分類・入力など）
- 定型的なRPA業務（データ転記やメール自動送信）
- 在庫管理の自動通知（補充タイミングの判断）
まとめ：目的に応じた使い分けがカギ
AIエージェントとAIワークフローは、それぞれに強みと役割が異なります。重要なのは、目的やシチュエーションに応じて適切な技術を選ぶことです。
- 柔軟で判断力が求められる場面では「AIエージェント」
- 確実性と効率が重要な業務には「AIワークフロー」
どちらか一方を選ぶのではなく、状況に応じて両者を組み合わせることで、より効果的な業務改善が実現できます。まずは自分のニーズに合った技術から取り入れてみるのが一歩目です。