AIエージェントは、人が目標を伝えると、状況を見ながら手順を自分で決めて作業を進めるAIです。決められた手順で動くAIとの違いは、手順を決めるのが人かAIかにあります。手順を人が決めるものは「ワークフロー型」、AIが決めるものは「エージェント型」と呼ばれます。
この記事でわかること
- 生成AIとAIエージェントは分類の観点が違い、両方に当てはまるAIもあります
- 名古屋市の大同病院は、2026年3月に診療予約の受付へのAIエージェントの導入を発表しました
- エージェント型には意図しない操作のおそれがあり、人が確かめるタイミングを先に決めておきます
AIエージェントとは
国のガイドラインでの定義
総務省と経済産業省は、2026年3月31日に「AI事業者ガイドライン」を第1.2版に改定しました（以下、事業者ガイドライン）。事業者ガイドラインは用語の定義で、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定めています。脚注では、高度な自律だけでなく、ある程度の自律性を持つものも含むと補っています。2
「環境を感知する」とは、たとえば検索結果やほかのシステムから返ってきた情報を読み取ることです。AIエージェントはその内容を見て、次の行動を決めます。
事業者ガイドラインの別添は、AIエージェントが複数のシステムやアプリと連携し、状況に応じて判断できる点を挙げています。そのうえで、人手に頼ってきた調整や分析、意思決定まで自動化できるとしています。3 AI利用者が取り組む7項目も同じ版に載っており、AI利用者に求められる7項目の記事で読めます。
ワークフロー型との違い
生成AI「Claude」を開発する米アンソロピックは、AIが自律的に動くシステムを、「ワークフロー」と「エージェント」の2つに分けて説明しています。ワークフローは、大規模言語モデル（LLM）とツールを、前もって決めた手順で動かす仕組みです。ツールとは、検索や予約の登録のように、AIが呼び出せる機能のことです。同社の言う「エージェント」では、LLMがその都度、手順とツールの使い方を決めます。1
同社によれば、エージェント型では、AIが1段階ごとにツールを使った結果を確かめ、作業がどこまで進んだかを見極めます。区切りのよいところや作業が行き詰まったところで、人の確認を待つこともできます。繰り返しの回数に上限を設けるなど、処理を打ち切る条件を決めておくことも多いといいます。1
生成AIとAIエージェントの関係
生成AIとAIエージェントは、分類の観点が違います。 事業者ガイドラインは、生成AIを「文章、画像、プログラム等を生成できるAIモデルにもとづくAIの総称」と定義しています。2 生成AIは作れるものに、AIエージェントは動き方に着目した呼び方です。そのため、生成AIを土台にしたAIエージェントもあります。
ふだんのチャットでの使い方と比べると、エージェント型の違いが分かります。チャットでは、1回の質問に1回の答えが返り、次に何を聞くかは人が決めます。エージェント型では、何を調べ、どのシステムを動かすかまでAIが決めます。
病院での導入例
診療予約の受付
名古屋市の大同病院は、2026年3月、診療予約の受付に米セールスフォースのAIエージェント「Agentforce」を導入すると発表しました。AIエージェントが患者の症状や要望を聞き取り、診療科ごとのルールに沿って受診する診療科を選びます。予約の完了までを自動で済ませ、夜間や休日も予約できるようになります。4
導入の背景
同院では、医療の高度化で診療科ごとの予約ルールが複雑になり、案内には知識と経験が要るようになっていました。予約を受け付けるコールセンター業務も、一部を外部に委託していました。案内の質は応対する人の力量に左右され、有人対応のため受け付けられる時間も限られていました。4
IT Leadersは、Agentforceを従来のチャットボットとは異なる、自分で判断して動くAIエージェントだと紹介しています。4 任せるのは予約という事務作業です。AIは決まった質問に決まった答えを返すだけでなく、聞き取った内容から診療科を選び、予約の登録まで進めます。
委員会資料づくりを任せる場合
たとえば、「今日の委員会資料を仕上げて」と頼むとします。
ワークフロー型なら、「データを集める」「表にまとめる」「文章にまとめる」という手順を、人が前もって決めておきます。AIは、その手順の範囲で作業を進めます。
エージェント型なら、AIが必要な情報を探し、足りない部分に気づけば人に確かめながら資料を仕上げようとします。人に仕事を頼む場合でいえば、目標だけを伝えて手順ごと任せるやり方に当たります。
任せる前に決めておくこと
意図しない操作のおそれ
エージェント型のAIは手順を自分で決めるため、人の意図しない操作をするおそれがあります。事業者ガイドラインの別添は、意図しない商品の注文やファイルの削除を例に挙げています。外部のシステムとつなぐと、弱点を突かれて不正に操られ、内部のデータが外に漏れるおそれもあるとしています。3
アンソロピックも、自律的に動く分、費用がかさみ、誤りが積み重なりやすいと述べています。そのため、本番環境から切り離した検証環境で十分に試し、歯止めを設けることを勧めています。1
人が確かめるタイミング
事業者ガイドラインは、AIだけに判断させず、適切なタイミングで人の判断を入れることを検討するよう挙げています。2 あわせて、AIの判断を認める前に、その理由や根拠を自分で考えるべきだという提案も紹介しています。2
ワークフロー型では、主に手順どおりに実行されたかを確かめます。エージェント型では、どういう手順で結論に至ったかまで見ないと、途中の判断の誤りを見逃すおそれがあります。AIの出力をどこまで信じてよいかは、医療の調べ物でAIに任せる範囲の考え方が参考になります。
患者情報と診療上の判断
どちらの型でも、患者情報の扱いと診療上の最終判断には医療者が責任を持ちます。患者情報をAIに入力してよいかどうかは、院内規程で決まっているかを確かめてください。決まっていなければ、情報管理の担当部署に問い合わせましょう。
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- AIエージェントの権限管理やログの設計は、「自律AIエージェントに要るのは、プロンプトではなく権限・監査・緊急停止の設計」で詳しく解説しています
出典
- Building Effective AI Agents | Anthropic（参照 2026-10-04）
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（2026年3月31日）（参照 2026-10-04）
- 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」別添（2026年3月31日）（参照 2026-10-04）
- 名古屋市の大同病院、AIエージェントで診療予約を24時間自動化、「Agentforce」を導入 | IT Leaders（2026年3月4日）（参照 2026-10-04）
