# タイトルコール はい、おはようございます。AIでキャリアアップするラジオ チャットGPTオタクのウェブエンジニアバッシーです。 このチャンネルでは、AIを学んでキャリアアップを目指したい ビジネスマンの皆さんに向けて、ウェブエンジニアである私が最新のAIツールや AI時代のキャリア論をあれこれ話していくラジオです。 # AI Agentは推論、計画、メモリーができる優秀なAI さあ、皆さんはAIエージェントっていう言葉をですね、聞いたことありますでしょうか? ご存知でしょうか?聞いたことある方も多いんじゃないかなという一方で、 なんとなく言葉だけは知ってるけど、じゃあ具体的にどんなものか分からないっていう方もね、 あの多くいらっしゃるんじゃないかなと思います。 なんとなくのイメージとしては、AIエージェント、いろんな仕事をなんか自動で やってくれるやつでしょうとか、聞きはするけど、じゃあチャットGPTとか ああいうやつとの違いが何なのかって言われたら、よく分からないとか、 いろんなAIエージェントに関して、いろんなイメージ持たれている方 いらっしゃるかなと思います。 で、2026年以降、このAIでキャリアアップを目指していくためには、 このAIエージェントへの理解が必須となってきます。 なので、今回はAIエージェントって実際何?っていうのを このラジオで説明をしていこうと思っております。 水曜日のこの放送会では、よく聞くあれ何?に答える AIひよこ塾というテーマですね。このような感じで、 AIの最新技術だったりだとか、よく聞くAIの言葉、 今回で言うとAIエージェントですね。 そういった知識を私が説明をしながら、皆さんにインプットを していただくというような時間になっています。 なので、これからAIを学んでいきたいという方は、 ぜひこの水曜日の放送会も楽しみにしていただけると嬉しいです。 では、本題に入っていきましょう。 AIエージェントとAIの違いからまず説明をしていこうと思いますが、 実はこのAIエージェントとAI、これ異なるものではなく、 AIの中にAIエージェントがあるみたいなイメージですね。 例を挙げると、例えばスマホの中にも iPhoneとAndroidがあるように、AIエージェントとAIも そういった関係です。じゃあ具体的に AIエージェントってどんなものかというと、 自分で説明もしてもいいんですが、ちょっとGoogleから 定義されているものがあったので、ちょっと拾ってきましたので、 まずそれを読み上げたいと思います。 AIエージェントの定義ですね。AIエージェントは、AIを使用して ユーザーの代わりに目標を追求し、タスクを完了させるソフトウェアシステムです。 推論計画メモリーが可能であることが示されており、 意思決定、学習、適用を行うレベルの自立性を備えています。 なんかめちゃめちゃ凄そうな説明ですよね、これ聞くと。 ちょっとこれをですね、紙砕いて説明をしていきますと、 まずAIエージェントはAIを使用してユーザーの代わりに 目標を追求し、だからここからもAIエージェントと AIは別物ではなく、AIエージェントはAIを使用する ということがまず書かれてますね。ユーザーの代わりに 目標を追求し、ここから読み取れることは、 要するにチャットGPTとかはユーザーの 質問に対して回答を返してくれるみたいな感じですよね。 ただ、AIエージェントはそうじゃなくって、 ユーザーの代わりに立って何か目標まで行動するっていうのが このAIエージェントの定義としてまず書かれておりますと。 タスクを完了させるソフトウェアシステムですと。 その次に、推論計画メモリーが可能であることが 示されておりという風に書いてあります。 なかなかこの3本立て、推論計画メモリーいきなり 難しい言葉、タンタンタンと並べられてきましたが、 それぞれ紙砕いて説明すると、まず推論、これ何かというと、 例えば、チャットGPTとかよく使われている方は分かると思うんですが、 質問の内容によってすぐAIが回答を返してくれることもあれば、 考え中ですみたいな表示が出て、ある程度時間が経ってから 回答が返ってくるみたいな2パターンあると思います。 推論っていうのは、これ後者の方でどういうことかというと、 ユーザーからの質問に対して、 すぐにパッと答えを返すのではなく、ユーザーから質問が来たら、 何でそのユーザーがそういう質問をしてくるのか、 どういった回答をユーザーは望んでいるんだろうというのを、 まずAI自身が考えて、その考えた結果を基に、 実際のフォーマットで質問を回答してくれるというのが、 これ推論なので、 即利すじゃなくて、ちゃんとAIが考えた上で回答してくれるので、 かなり推論があるかないかで、質問の回答の質が変わってくると、 AIエージェントはその推論、自分で考えるのがすごく得意ですと。 推論計画メモリの次、計画に移るんですが、 この推論と計画、これ非常に密接な関係があって、 推論と計画の中で、 どういう計画で、そのユーザーからの質問に対して、 その回答まで持っていくか。これちょっと具体例を挙げると、 例えば、おいしいラーメン屋さんを探したいです。 おすすめを教えてくださいというユーザーからの回答があった時に、 単純に、あなたのユーザーからの回答があった時に、 おすすめを教えてくださいというユーザーからの回答があった時に 単純に、あなたの家の付近にはこれとこれがあります。 という風に調べてもいいんですが、回答を返してもAIがいいんですが、 推論計画というのが入ってくると、まず、おいしいって 何を指しているんだろうというのを考えたりとか、 例えば、濃い味イコールおいしいなのか、 食べログの評価が高いイコールおいしいなのか、 まず、そういうのを推論します。おいしいの定義を見つけた上で、 じゃあ、どうやってその定義にマッチする回答を 引っ張り出してくるか。だから、例えば、食べログの点数が 高いものがイコールおいしいという定義にしたのであれば、 まず、人間だったら食べログというウェブサイトにアクセスして、 相当で星の評価順にして、上から順番に 例えば、ユーザーが味噌ラーメンを探したら、 味噌ラーメンを探してくるというのが計画です。 人間が何も考えずに普段からやっている作業なんですが、 AIがちゃんとそれをどういう手順でおいしいラーメンを 見つけ出すかというのを推論した上で計画をして、 最終的にそれを実行すると。これが推論計画です。 続いて、これメモリ、推論計画メモリが可能である ということが書いてあるんですが、このメモリというのは 基本的に、我々が普段使っているこのAIというのは、 記憶、長期記憶がないという風に言われています。 長期記憶って何かというと、AIとチャットしますよ。 別のチャットをして、その長期記憶が何かというと AIとチャットしますよ。別のチャットに移動すると、 例えば前回、おいしいラーメンの話をしてたのに、 次、おいしいご飯屋さんの話になると、そのラーメンの話って 一切AIは忘れてますよね。別のこのチャットになるので。 あれが記憶があるかないかという話で、 AIエージェントはこのメモリが可能であることが示されていると 書いてあるので、AIエージェントにはこの記憶を持たせるための 仕組みが備わっているということですね。 このメモリがあると何がいいかというと、前のAIエージェント、 自分で行動を考えて計画をして実行していくので、 以前の行動だったりとか、 例えば他から得た知識っていうのを忘れずに、 次回の作業にそれを活かすみたいなイメージですね。 だから、記憶能力に近いものがAIエージェントにはあると。 そういったものが、だから推論計画メモリになってますね。 続き読んでいくと、意思決定、学習、適用を行うレベルの 自立性を備えていますので、ここはさらっといくと、 先ほどの推論計画メモリっていう機能を前提として、 何か意思決定をすることもできるし、自分で何か学習をして アウトプットすることもできるしっていう、 そういった非常に人間に近くなっているっていうのが、 このAIエージェントの定義として、今回ですね、 定義しているものを簡単に、簡単にと言いつつ、 かなり噛み砕いて時間かけてしまったんですが、 そういった説明がされています。 # AI Agentを知る必要性とおすすめのAI Agent体験ツール はい、ではこのチャプターでは、なぜですね、今回の放送会で このAIアジェントの説明をしたのかというのをですね、 こちらも軽くお話ししていければなと思っています。 まず、昨日の放送会では、全ビジネスマンが獲得すべき AIマネジメントという能力という話をさせて頂きました。 ちょっとおさらいすると、このAIマネジメントっていうのは、 これまでいろんなですね、一人一人、上司がいて、 その下に部下がいて、その上司が部下をマネジメントするというのが、 これまでの一般的なマネジメントだったんですが、 これからの時代はそれに加えて人間一人一人が複数のAIを マネジメントしていく必要が出てきますよという話の中で、 それこそがAIマネジメントという話をさせてもらいました。 AIマネジメントをもう少し細分化していくと、 AIマネジメント能力というのは業務フロー設計能力と、 あと、ナレッジマネジメントの設計能力だという、 この2つですね。業務フロー設計とナレッジ設計。 この2つの能力に分解されますよという話をですね、 させてもらったんですが、この業務フローの設計と あとナレッジ設計。実はこの2つの能力って、 この2つの能力を上げていくことで、このAIエージェント。 例えば、皆さん、AIエージェントってどうやって作るかって どうでしょうか。何となくイメージつきますでしょうか。 私は特にこのAIやり始めた頃は、 もう自分とは遥か先の次元にいるめちゃめちゃ難しい 仕組みの話なんだっていう理解だったんですが、 実はそうじゃなくて、この業務フロー設計とナレッジ設計って この2つの能力を身につけていけば、 AIエージェントを構築する能力っていうのがめちゃめちゃ高まります というか、AIエージェントを構築する能力と AIマネジメント能力って、エンジニアリングの部分を除けば ほぼほぼ共通した能力なんじゃないかなと私は思っています。 なので、昨日の放送会で、全ビジネスマンはAIマネジメントを これから能力身につけた方がいいですよという話をさせていただいたので、 今日じゃあ、そのAIマネジメントをしていく対象ですね。 各それぞれのAI。これが一つの能力を身につけた方がいいですよ という話をさせていただいたので、 今日じゃあ、そのAIマネジメントをしていく対象ですね。 各それぞれのAI。これがほぼほぼAIエージェント、複数の AIエージェントをマネジメントしていくことになるので、 このAIエージェントの定義、そもそもどんなものかっていうのの 説明をさせてもらいました。そういうのを聞くと、 このAIマネジメント能力業務フロー設計と、 あとナレッジ設計、それがそもそもAIエージェントの 必要な要素となってくるので、このAIマネジメント能力っていうのを 身につけることこそが、このAIへの理解を どんどん上げていくっていうここの相関、 関係性がですね、なんとなく昨日の放送と、 あと今回のこの放送でリンクしてくるところがあると思いますので、 ちょっとうまく説明できてるかわからないんですが、 もしですね、もしというか、改めて昨日の放送も 振り返っていただくと、なんとなくこのAIエージェントと AIマネジメントの関連性が見えてくるんじゃないかなと 思っておりますので、ぜひ昨日の放送を改めて 聞いていただけると嬉しいです。 今後どうしていくべきかという話もしようかなと 思っておりまして、とはいえ今AIエージェント説明を させてもらったんですが、AIエージェントはユーザーからの 質問に対して回答を返してくれるだけじゃなくて、 ちゃんと自分で推論計画、メモリーが可能である っていうのをですね、定義させてもらったんですが、 じゃあ、AIエージェント実際にどんなものか体験してみたい っていうですね、体験するのが結局一番イメージを 掴むのは早いです。なので、無料で使えるサービスも いくつかですね、今日この後紹介して、この放送は終わりに していきたいと思っています。 まず、多分一番有名というか、世の中に AIエージェントってこんな感じだよねっていうのの 走りがけで誕生したのがですね、おそらくDeep Research っていうものだと思います。これ聞いたことある方も かなり多いんじゃないでしょうか。無料で使える ものだと、Googleが出しているGeminiのDeep Researchが1日最大 5回とかだったかな。無料で使えると思うので、 ぜひGoogle、Gemini、Deep Researchっていう風に 調べていただくといいかなと思います。これDeep Research 聞いたことない方のために一応説明すると、 先ほどのラーメンを検索するっていう話の流れが あったと思うんですが、ただ検索するだけじゃなくって 自分で計画を立てて、食べログの評価がいい店イコール 美味しいんだっていう定義を作るだとか、そういうことを 調べ物してくれるっていうのが、このDeep Researchですね。 これめちゃめちゃすごくて、 この調べ物の内容によっては、数十個のウェブサイトを AIが勝手に全部数十個のウェブサイトにアクセスして、 必要な情報をきれいにまとめてくれるっていう、 実はめちゃめちゃすごいですね、このDeep Research。 なので、調べ物直近である方はこの辺も やってみると面白いなと思うのと、 あともう一個ご紹介したいのが、 MANUSっていうサービスですね。これつづり言うと、 アルファベットでM-A-N-U-S。 これ多分読み方、ちょっと多分MANUSであってる。 どうですかね。ちょっと間違ってたらあれなんですが、 これがめちゃめちゃAIエージェントのサービスになってます。 Deep Researchも十分AIエージェントなんですが、 このMANUSの未来観の方が感動レベルですごいです。 このMANUS何ができるかっていうと、 もう人間がやれること大体何でもできます。 このMANUSはイメージで言うと、 MANUSっていうサービスの中に仮想のパソコンがあって、 仮想のパソコンを僕たち人間がそのパソコンを 操作するためのものじゃなくて、 このMANUSっていうAI専用のパソコンが 入っているサービスですね。 そのMANUSっていうAIに何でもこのパソコンで やってほしいことを言えばやってくれるっていうもので、 もちろんさっきのDeep Researchみたいな、 推論を必要とする調べ物っていうのもやってくれるし、 調べた上でそれをPowerPointを作ってください。 なんかプレゼン資料を作ってくださいっていうのも これMANUSできます。 自分でだからもう最初から最後までできますね。 調べ物して、そこに人間のチェックは必要とせず、 調べ物が完了したらこのスライドまで作るとか。 あとはこういうアプリ作ってくださいみたいな、 エンジニアリング的なこともこのMANUSはできます。 もちろんいろんなこと、本当に何でもできないことが ないくらい何でもできるんですが、 もう1個このMANUSの面白いところとしては、 このMANUSのコード、例えばパソコン上で このページアクセスしたんだなとか、今プレゼンに こういうプレゼンのこの何枚目を開いてて、 何枚目今編集してるんだみたいな、実際にMANUSが 動いている様子っていうのもこのウェブサイトを通じて、 監視というか、監視でできるんですね。 観察なのですごく面白いです。 実際にAIアジェントがどう動いているかっていうのを見て、 それを自分で知ることができるので、 どちらかといえば、このAIアジェントっぽい未来感を 感じられるのはMANUS。これも1日の使用条件みたいなのはあるんですが、 ちょっと遊ぶだけくらいだったら全然こと足りると思うので、 ぜひ、今日のこの放送会聞いていただいて、 AIアジェントを触ってみたいなっていう方は、 ぜひこのMANUSっていうのを触っていただくと、 世の中ってもうこれくらい進化してるんだっていうのを 感じられると思うので、ぜひそちら触ってみてください。 ということで、今回はこれで終わりにしようと思っています。 この会社員がAIでキャリアアップするラジオでは、 今回のようにAIでキャリアアップするためのヒントっていうのを たくさん放送していく予定です。ぜひ、このAIでキャリアアップを 目指していきたいという方は、このチャンネルフォローして いただいたりとか、この放送いいねしてくださるととても嬉しいです。 また、コメント欄では、今回の放送に関連したことでも もちろんそうですし、AIでこんな業務楽にしましたよとか、 今こんな課題があって、AIでどうやって解決すればいいか 分からないとか、そういった情報もコメントしていただけると、 私も回答できますし、他の同じ思いで聞いてくださっている リスナーの方々の参考にもなると思うので、 ぜひそういった情報もコメントいただけると 嬉しいなと思っております。