今日のゲストは京都光華女子大学準教授でシニアDXコンサルタントの関さんだ。AIエージェントを理解するために、まずOpenAIが定義するAIの発展段階を整理しよう。

Lv1がチャットボット——会話ができるAI。ChatGPT・Geminiがここだ。Lv2がリーズナー——高度な問題解決ができる推論AI。OpenAIのO1・O3がここに入る。Lv3がエージェンツ——独立した指示に基づいて自律的に行動できるAI。Lv4がイノベーター、Lv5がオーガニゼーション（AI同士が組織を作って動く段階）だ。

重要なのはこのリストが発表されたのが去年7月だという事実だ。「去年7月の段階では『今1の段階、もうすぐ2に入ろうとしています』という説明だった。事実、2024年の最後には2の段階まで来た」と関さんは説明した。そして2025年1月12日時点で、すでにLv3の入口に立っているツールが登場している。

「今は3番のところの頭ぐらいに入ってるんじゃないかな」という関さんの見立て。2025年末にはLv3の出口、つまり「これがLv3を出た」と言えるような画期的な製品がボンボン出てくると予測されている。

「エージェント」と名のつくツールが今年急増しているが、実はレベル感がバラバラで混乱しやすい。関さんが整理してくれたLv3入口のツールはこうだ。

• GenSparkの「勝手に調べて報告してくれる」機能
• Gemini Deep Research
• ClaudeのコンピューターUse（Computer Use）
• BrowserUse
• DeepSeekのコンピューターUse
• Bolt（ウェブ制作系エージェント）

「エージェントとかnとか名前ついてるやつが全部ここに入ってくる。ちょっと整理つけにくかったのが、みんなエージェント言ってしまったり、なんかスんって言ってしまったり、これほんまにそうかな？みたいな感じになってる」——関さんのこの言葉は、現場の実情をよく表している。

ただ今現在のエージェントはまだ「1つのことしかできない」段階だ。料理で言えば、包丁を持って切るのは上手だが、全工程を任せるには早い段階——そのくらいの位置だ。「こう言ってるのに実際目にしているツールは1つのことしかできていて、全然あちこちからいろんなもん拾ってるわけじゃないし、自分で考えて1番最適な行動を取ってるわけに今見えない」というのが正直なところだ。

「エージェント」と「生成AI」は何が違うのか。関さんのシンプルな整理はこうだ。

生成AIはユーザーが入力した内容を基に出力を作る。「僕らが今使っている生成AIというのは、僕らが考えてこういうことをするためにはこういう内容を聞けばいいんじゃなかろうか、と考えて聞いて、それを作ってもらっている段階」だ。人間が「考えて・指示して・確認して」をループする必要がある。

エージェントは最終ゴールを伝えれば、自分でタスクを分解し・情報を収集し・判断し・実行する。「一言で言うと、与えられた指示を達成するために自ら収集したデータを用いて、自己決定により設定したタスクを実行するAI」という定義が関さんから示された。

自動運転が「前の信号が赤か青かを自分で判断してブレーキを踏む」ように、人間の逐一指示なしに動く。この差は業務効率化の文脈では革命的だ。カスタマーサポート・在庫管理・マーケティングのモニタリングなど、繰り返しの判断業務がAIエージェントに置き換わっていく。

OpenAIのサム・アルトマンが2025年初頭に「Reflections（リフレクションズ）」というブログを公開した。「AIとその未来、そして企業家精神やスタートアップについて、サルトマンの考えが書かれている」内容で、関さんは「明らかに今一番リードしているOpenAIがどう考えているかを理解しておくと、世の中がこうなっていくという見通しができる」と推薦する。

特に注目すべきは「知識が尽きた」という表現だ。「イーロン・マスクが人間の知識をもうAIが学習したと言っていた」という話がライブ中に出たが、2025年時点で、AIはインターネット上に存在する人類の知識をほぼ全て学習した状態になっている。

つまりこれ以上「知識量」で差をつけることは難しくなり、次の戦いは「自律的に行動できるかどうか」に移っている。「AIが生成したコンテンツを再学習させている段階に入ってきている」という状況だ。知識量を競うステージは終わり、使いこなしと応用力の時代に入った。

関さんはこのブログをQRコードで紹介し、「日本語で読めるようにAIに要約させてもいい。是非一読を」と勧めていた。AIの方向性を知る一次情報として非常に価値が高い。

すでに大企業でのAIエージェント導入が始まっている。ウォルマートはカスタマーサービスの向上を目的にAIエージェントを導入しており、さらにバイヤーの仕入れ交渉もAIエージェントが担当している。仕入れ先との価格交渉を自律的に行うAIだ。

「バックヤードのバイヤーの交渉を今AIエージェントでやってる」というウォルマートの事例は、単なる効率化ではなく、人間の専門的判断業務がAIに移行し始めたことを示している。

製造業での注目は「モニタリングエージェント」だ。設備の異常を24時間監視し、故障の前兆を検知してアラートを出す。「マーケティングとかそっちの世界ではインターフェイスの近い方に感覚を持つが、実は製造業ではモニタリングエージェントの方が圧倒的に重要で、できることが多い」と関さんは指摘する。

コンテンツ推薦エージェントは生成AIが作ったコンテンツを選別・組み合わせて最適な形で届ける。自立型ロボットも「去年は新しいものが出て驚いた時代だったが、今回はそれが進化して実用化されてくる」と関さんは見ている。こうした活用は今年から日本の中小企業にも波及してくるだろう。

関さんがスライドで示したAIエージェントの種類を整理しよう。

• 仮想アシスタント——Lv3入口で僕らが今目にしているもの。GenSparkの「勝手に調べて報告」がこのイメージに最も近い
• 自立型ロボット——SESで使われているロボットが進化し、今年から実用化段階に入ってくる
• モニタリングエージェント——製造業で24時間設備を監視。故障前兆の検知が主な用途
• フォールト検知エージェント——モニタリングに似た分野。異常検知と対処提案を自律的に行う
• コンテンツ推薦エージェント——生成AIが作ったコンテンツを選んで組み合わせ、最適化して届ける

「AIの発展はどこが一番進んでいるかというと、文章も画像も動画がちょっと遅れているが音楽にしてもかなりのレベルまで来ている。生成に関してはもう天井に来ているような感じ」というのが関さんの現状認識だ。次の戦場はエージェント——どれだけ使いこなしていくか、の時代だ。

田中さん（たちさんのコラボゲスト・50kgダイエットした社長）が語ったのは「社長無人化計画」という構想だ。「AIエージェントの時代を見通してこう考えてきたものもあった」と言い、今年のAI進化がその計画の現実化を加速させていると感じているという。

「チャットGPTブームのようにAIエージェントブームみたいなのが起きるんじゃないか」という予感。「いろんなものをぶっ壊してくるのでは、という怖さもあるが、楽しみもある」という正直な両面を語っていた。

昨日「AIが怖い、人だと思えない」という方と話をした、というたちさんのエピソードも紹介された。その感覚は自然だ。でも僕らの周りにいる人たちは、気づかないうちにすでにAIを使っている。AIエージェントの時代も、最初は「便利なツール」として静かに日常に溶け込んでいく。

大事なのは「どのレベルの話をしているのか」を理解することだ。今あなたが使っているChatGPTはLv1〜2の話。エージェントはLv3。整理がつくと、怖さより「これはこういう使い方ができる」という具体的なイメージが持てるようになる。AIをパートナーや親友として付き合うイメージを持てた人から、この技術の恩恵を先取りできる。

「今すでに使えるエージェント的ツールを実際に試しておくことが大事」というのがこのライブの結論だ。「使いこなす感覚」を早めに身につけておくと、本格的なエージェント時代に入った時の適応速度が全然違う。

GenSparkを試したことがある人は「勝手に調べておいてくれて、終わったら報告してくれる」感覚が体にしみついているはずだ。「あかもエージェントの動き」とも言えるあの感覚が、Lv3時代の基礎体力になる。

Gemini Deep Researchも同様だ。「調べてまとめる」工程をAIが自律的に担う。Perplexityの使い方に慣れておくことも同じ文脈で有効だ。週1回、何か調べ物があったらこれらのツールを意識的に使ってみるだけで、感覚は急速に育つ。

「今年の終わりぐらいにはLv3が終わってます、みたいな感じになってる出口来てますみたいなものが多分画期的なものはボンボン出てきてその出口に行くと思う」という関さんの言葉。まさに今が仕込みのタイミングだ。

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