エージェント型AIとジェネレーティブAI：5つの主な違い

エージェント型AIと生成AIの定義

エージェント型AIと生成AIの定義

Generative AI is designed to create new content and operates reactively to human prompts. In contrast, Agentic AI is goal-oriented: it plans multi-step workflows, retains context over time, and takes proactive, autonomous actions using external tools to achieve a specific objective. Generative AI excels at creating new content (text, images, code, etc.) based on patterns learned from data. It’s like a creative assistant that responds to prompts. Agentic AI focuses on autonomous action and goal achievement. It perceives, reasons, acts, and learns to complete tasks with minimal human oversight. Think of it as a proactive problem-solver that can automate workflows.

ジェネレーティブAI：

• フォーカス：新しいコンテンツの創造メカニズムデータから学習し、学習したパターンに基づいてアウトプットを生成する。
• 例：GPT-4のような大規模言語モデル、画像の拡散モデル。
• コア機能：プロンプトに応答し、テキスト、画像、コードなどを生成します。
• 例え：クリエイティブなアシスタントや洗練されたチャットボット。

エージェントAI：

• Focus:自律行動と目標達成。メカニズム環境を認識し、意思決定し、目標達成のために行動する。
• 例：OpenAIのOperatorやGoogleのProject Marinerのような複雑なワークフローを自動化するAIシステム。
• 中核機能：業務を遂行し、意思決定を行い、状況の変化に適応する。
• 例え：積極的な同僚やデジタルアシスタント。

主な違い

• ワークフローの自動化：エージェント型AIはワークフローの自動化やプロセスの簡素化に適しているが、ジェネレーティブ型AIはコンテンツ作成に重点を置いている。
• 自律性：エージェント型AIは、一般的にプロンプトに依存する生成型AIよりも、より自律的に動作するように設計されている。
• ゴール志向：エージェント型AIは本質的にゴール志向であるのに対し、ジェネレーティブAIはコンテンツ創造志向である。
• 意思決定：エージェント型AIが意思決定と行動を起こすのに対し、生成型AIは主にコンテンツの生成に焦点を当てる。

生成AIはエージェントAIの基盤である

Modern agentic AI systems are built on top of large language models (LLMs). The reasoning, planning, and decision-making abilities of these systems come from the same generative foundations that produce text, code, or images. LLMs provide the ability to parse natural language, infer intent, and generate structured actions that agents can use to progress toward goals. In many modern applications, agentic AI acts as the orchestration layer, or planner, while leveraging generative AI as a tool to draft the specific content it needs at any given step.

例えば、エージェントがワークフローを計画する必要がある場合、LLMを使用して大まかな目的をサブタスクに分割します。モデルは推論ステップとアクションシーケンスを生成し、エージェントはAPIを呼び出したり、データを取得したり、ツールと対話したりすることで実行できる。LLMは「認知エンジン」として機能し、エージェントフレームワークはメモリ、状態追跡、アクション実行を処理する。

この統合により、エージェントシステムはオープンエンドな環境で柔軟に動作することができる。生成モデルがなければ、エージェントはルールベースのロジックや固定されたワークフローに制限されるだろう。LLMを組み込むことで、エージェント型AIは、長期的な目標に向かいつつも、予期せぬ状況に適応し、即興的に対応し、回復する能力を獲得する。

実際には、これは生成AIの進歩がエージェントAIの能力を直接的に拡張することを意味する。LLMにおける推論、要約、文脈理解の向上により、エージェントは、マルチステッププロセスの管理、新しい入力への適応、人間との協働において、より信頼性の高いものとなる。

エージェント型AIとジェネレーティブAI：主な違い

The following breakdown highlights how these two technologies contrast in their primary functions, behavior, autonomy, and use of external tools:

1.焦点と目標

ジェネレーティブAIは、タスクに焦点を絞った反応型のAIである。その主な目的は、ユーザーからの直接的なプロンプトに基づいてコンテンツを生成することである。各タスクは自己完結的で、例えば、段落を書く、文書を要約する、画像を作成する、などである。タスク間の連続性を維持したり、長期的な目的に向かって作業することはない。コンテンツが作成されると、新たなプロンプトが与えられない限り、プロセスは終了する。
エージェント型AIは、目標指向でプロアクティブである。個々のプロンプトを待つのではなく、定義された目的からスタートし、その目的を達成するために複数のステップを踏んでいく。継続的に進捗状況を評価し、次に何が必要かを判断する。例えば、休暇を計画することが目的であれば、エージェント型システムは、フライトの検索、天気のチェック、ホテルの予約、他の旅行者との調整などのサブタスクに分解し、それぞれのサブタスクを自律的に実行する。

2.コア機能

について生成AIの中核機能はコンテンツ作成である。訓練された大規模なデータセットのパターンを識別することで、テキスト、画像、コードなどの出力を生成する。ユーザーが特定のインプットを提供し、即座に適切なアウトプットを期待するような、シングルステップのタスクに最適だ。例えば、ブログの下書きの作成、レポートの要約、Eメールの返信、ビジュアルアセットの生成などである。

についてエージェント型AIの中核機能は、多段階のタスクを管理し、実行することである。望ましい結果に到達するために行動を連鎖させる必要があるプロセスを実行する。AIは、論理のいくつかのレイヤーにまたがって理由づけをし、計画を立て、行動する。例えば研究の場合、エージェント型AIは情報源を見つけ、関連するデータを抽出し、報告書を作成し、見つけた情報に基づいて戦略を調整することができる。

3.自治

ジェネレーティブAIは自律性が低い。受動的で、インタラクションの主導権を完全にユーザーに依存している。AIが取る行動はすべてプロンプトによって引き起こされ、セッション内で明示的に設計されていない限り、異なるタスク間のコンテキストを保持することはない。再教育されない限り、タスクを開始したり行動を変更したりすることはない。

エージェント型AIは高い自律性を発揮する。包括的な目標が与えられると、環境やアウトプットからのフィードバックを次のステップに反映させながら、独自に行動を計画し、実行することができる。独自の意思決定プロセスを用いて軌道に乗り、目標を達成します。自力では解決できない曖昧さや専門的な知識に遭遇した場合にのみ、人間の介入を求めます。

4.ワークフローの自動化

ジェネレーティブAIは、ワークフローの自動化において補助的な役割を果たす。執筆、編集、翻訳といった個々のステップを支援することはできるが、最初から最後までプロセス全体を管理することはできない。各工程で人の手を借りなければならないため、人の監視なしにワークフロー全体を動かすには限界がある。

Agentic AIはワークフローの完全自動化を可能にします。調整、意思決定、調整を必要とする一連のアクションを実行するように構築されている。例えば、プロジェクト計画では、スケジュール管理、連絡事項の送信、タイムラインの更新、予期せぬ変更への対応が可能です。そのため、コンプライアンス、研究、ソフトウェア開発など、複数のシステムやステップにまたがるタスクが発生する業界で有用だ。

5.意思決定

生成AIは基本的なレベルで意思決定を行う。学習データから得られる統計的尤度に基づいて、次の単語、画像コンポーネント、コードセグメントを選択する。選択肢を評価したり、結果を推論したりすることはない。その選択はパターン認識によって行われるのであって、ゴールとの整合性や戦略的思考によって行われるわけではない。

エージェントAIは複雑な意思決定を行う。複数の選択肢を検討し、予想される結果を考慮し、現在の状況と全体的な目的に基づいて最善の行動を選択する。ツールを使用し、APIと相互作用し、フィードバックループを通じて行動から学習することができる。これにより、リアルタイムで適応し、将来の行動を改善し、推論と判断を必要とする状況を処理することができる。

Practical Example: Generative vs. Agentic AI

The difference becomes clearest when both approaches handle the same task. Consider a delayed flight that requires an apology to the affected customer.

• Generative AI: If you prompt a tool like ChatGPT or Gemini to write an email apologizing for a delayed flight, it instantly generates the text and then waits for your next command.
• Agentic AI: An autonomous customer-service system would proactively check the live tracking system, identify the delay, fetch the customer’s purchase history, generate a personalized apology using a generative model, send the email, and update the CRM ticket, all without human intervention.

関連コンテンツエージェントAIツールガイドを読む

エキスパートからのアドバイス

スティーブ・ムーアは、Exabeamのバイスプレジデント兼チーフ・セキュリティ・ストラテジストで、脅威検知のためのソリューションの推進を支援し、セキュリティ・プログラムの推進や侵害対応について顧客にアドバイスを行っています。The New CISO Podcast」のホストであり、Forbes Tech Councilのメンバー、ExabeamのTEN18の共同創設者でもあります。

私の経験から、コンプライアンスとセキュリティの文脈でエージェント型AIとジェネレーティブAIをよりうまく活用するためのヒントを紹介しよう：

自己修正のためのフィードバック・ループの設計：エージェント型AIパイプラインを構築し、アクションを確定する前に、自身の出力をポリシーやコンプライアンス・ルールと照合できるようにする。

管理された自律性のしきい値を使用する：エージェントが、特に規制、財務、またはセキュリティに影響する決定を行う前に、人間にエスカレーションしなければならない明確な意思決定の境界を定義する。

フォレンジック監査のために、AIに出力だけでなく、推論パス、ツールの呼び出し、中間状態も記録させる。

ツール/API統合の強化：エージェント型AIがツールや外部APIにアクセスする際には、厳格な認証、入力検証、最小特権を適用し、機能拡張リスクを防ぐ。

エラーの回復力を高めるために、モデルの多様性を組み合わせる:重要度の高いアウトプットの場合、複数のAIモデル（エージェント型またはジェネレーティブ型）に独立して結果を出させ、行動する前に食い違いがないか比較する。

生成AIの使用例

ジェネレーティブAIは、スピード、一貫性、スケーラビリティが鍵となる、コンテンツを多用するワークフローで広く使用されている。最も一般的な用途のひとつは、コンテンツ作成だ。マーケティングチームや代理店は、ジェネレーティブツールを使用して、キーワードに最適化されたブログ記事、ランディングページ、ウェブコピーを大量に作成する。これにより、公開頻度を高め、最小限の手作業で検索エンジンのランキングを向上させることができる。

​マーケティングやセールスにおいて、ジェネレーティブAIは日常的なコミュニケーション・タスクを自動化することで、人間のチームをサポートする。ジェネレーティブ・モデルを搭載したバーチャル・アシスタントやチャットボットは、リードのアウトリーチ、フォローアップ、その他のやり取りを処理することができる。これにより、管理業務に費やす時間が削減され、営業担当者は案件の成約や関係構築に集中できるようになる。

ジェネレーティブAIはカスタマーサポートの自動化も改善する。注文追跡や返金要求など、一般的な問い合わせにリアルタイムで対応するシステムを強化します。eコマース・ビジネスにとって、これは人間が処理するサポート・チケットの数を減らし、顧客に対する応答時間を短縮し、プラットフォーム間のサービスの一貫性を向上させることを意味する。

もう一つの用途は、インログやネットワーク・トラフィックの分析である。生成モデルは、攻撃行動を模倣した合成的だが現実的なデータセットを作成することができる。これにより、限られた実世界のサンプルだけに頼ることなく、稀な脅威や新たな脅威に対してセキュリティ・システムを訓練することができる。学習データの多様性を向上させることで、検知システムは新しい攻撃手法に対してより強くなります。

ジェネレーティブAIは、事故対応もサポートする。不完全または断片的なデータから可能性のあるシナリオを生成することで、攻撃のタイムラインを再構築するのに役立ちます。これにより調査が迅速化され、攻撃者がシステム内で発見されずにいる時間が短縮される。大企業にとって、これは迅速な復旧と侵害による被害の軽減を意味する。

エージェントAIの使用例

エージェント型AIは、自律性、適応性、長期にわたる持続的な行動を必要とするタスクに適している。サイバーセキュリティにおいて、エージェント型AIはシステムを継続的に監視し、リアルタイムで脅威に対応することで、サイバーセキュリティにおけるアクティブな防御層として機能することができる。静的な検知ツールとは異なり、攻撃者の戦術の変化に合わせて戦略を適応させることができる。例えば、ネットワーク上で不審な挙動が検出された場合、エージェント型システムは影響を受けるデバイスを隔離し、悪意のあるトラフィックをブロックし、人間の承認を待つことなくセキュリティチームに警告をエスカレーションすることができる。

​カスタマーサービスでは、ユーザーの意図や感情的なトーンを理解することで、従来のチャットボットを超え、問題解決のための積極的なステップを踏むことができる。データの取得やフォーマットなどのバックエンドタスクを自動化し、よりスムーズなインタラクションを可能にし、人間の作業負荷を軽減します。

​ヘルスケアでは、エージェント・システムをスマート・デバイスに組み込み、患者の状態や環境要因をモニターすることができる。プロペラ・ヘルス社のスマート吸入器がその代表例で、薬の使用状況や空気の質に関するデータをリアルタイムで収集する。これらのデバイスは、エージェント型AIを使用して、介入が必要なときにプロバイダーに警告を発し、より迅速でパーソナライズされたケアを可能にする。

ワークフロー管理の自動化も重要なアプリケーションのひとつだ。エージェント型AIは、人間の監視なしにエンドツーエンドのビジネスプロセスを監督することができる。例えば、ロジスティクスでは、ライブの交通データと貨物の緊急度に基づいて、動的に配送ルートを変更することができます。これは遅延を減らすだけでなく、業務効率も向上させる。

​金融リスク管理において、エージェント型AIは継続的に市場動向を分析し、経済変化に応じて戦略を調整することができる。信用リスクを監視し、投資ポートフォリオを最適化し、新しいデータに基づいてリアルタイムで行動することができる。フィンテック企業は、市場環境の変化に応じて資産のリバランスを行い、リターンを最大化しながら顧客の投資を保護することを目指す。

サイバーセキュリティにおけるエージェント型AIと生成型AIの比較

ジェネレーティブAIは、主に分析とコミュニケーション作業を強化することで、セキュリティ・ワークフローに貢献します。長いインシデント・レポートの要約、脅威インテリジェンス・ブリーフィングの生成、セキュリティ・ポリシーや文書の作成を支援することができる。生成モデルは、フィッシング検知においても有用であり、防御システムのトレーニングやテストのために潜在的な攻撃バリエーションを生成するのに役立つ。

しかし、ジェネレーティブAIにはリアルタイムの応答性と意思決定能力がない。システムを監視したり、アラートを発したり、自ら行動を起こしたりすることはできず、その役割は人間が主導するセキュリティ・プロセス内のサポート機能に限定される。

これに対してエージェント型AIは、セキュリティ環境内でリアルタイムの意思決定レイヤーとして動作することができる。ネットワーク、エンドポイント、またはクラウドシステム全体のアクティビティを監視し、検出された脅威に応じて即座に行動を起こします。例えば、侵害されたシステムを隔離したり、認証情報を失効させたり、フォレンジック・ロギングを自動的に開始したりすることができる。この認識、判断、行動の能力により、エージェント型AIは自律的な脅威対応エージェントとして機能することができる。

Agentic AIはまた、コンフィギュレーション・ドリフトのスキャン、アクセス制御の実施、ポリシー違反の修正により、継続的なコンプライアンスもサポートします。セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムと統合すると、アラートのトリアージ、ソース間のシグナルの相関、優先度の高いインシデントのみのエスカレーションが可能になり、アラートの疲労と応答時間を軽減します。

主な違いはその実行にある。生成AIは人間がセキュリティについて理解し、コミュニケーションするのを助けるのに対し、エージェントAIは最小限の介入でセキュリティ業務を直接管理することができる。

詳しくは、エージェントAIアーキテクチャの詳細ガイドをご覧ください。

SOCにおけるエージェントAI Exabeam

Exabeam Novaは、New-Scale Security Operations Platformに組み込まれたAIエージェントの協調システムです。各エージェントは、検知、調査、対応のワークフローの特定の段階をサポートし、アナリスト、エンジニア、セキュリティリーダーの作業をより速く、より一貫性をもって支援します。スタンドアロンのアシスタントとは異なり、Exabeam Novaは完全に統合されているため、余分なツールやコスト、バラバラのワークフローは必要ありません。

Exabeamノヴァがエージェント型AIを適用する方法

• Perceive:ユーザー、エンティティ、AIエージェント全体の行動ベースラインを構築し、侵害を示す可能性のある微妙な逸脱を検出する。
• 理由:適応的なリスクスコアリングを適用し、最も重要なことを強調する脅威のタイムラインにイベントを関連付ける。
• Act:証拠収集、トリアージ、ケース作成を自動化し、検知から対応までの平均時間を短縮。
• Advise: Advisor Agentを通じて日々のポスチャに関する洞察を提供し、検出された情報をMITRE ATT&CKのようなフレームワークにマッピングし、時間をかけて改善を推奨します。

セキュリティチームにとっての主な利点

• 自動構築されたタイムラインとケースサマリーにより、より迅速な調査を実現。
• ログの解析やレポート作成などの繰り返し作業をオフロードすることで、アナリストの生産性を向上。
• どのようなスキルレベルのアナリストでも効果的に作業できるよう、ワークフローをガイドすることで、燃え尽き症候群を軽減。
• 定量化可能な成果と姿勢の報告を通じて、リーダーにとってプログラムの可視性が高まる。

SOCの成果例

• 自動化されたタイムラインにより、調査時間を最大80%短縮。
• 手動ステップの削減により、インシデントレスポンスを50%高速化
• リスクベースの優先順位付けにより、無関係なアラートを60%削減。
• ロギングとレポートの一元化によりコンプライアンスを向上。

結論Exabeam NovaはSOCのためのエージェント型AIを実用化し、行動分析と安全な自動化を組み合わせることで、チームが迅速かつ自信を持って検出、説明、対応できるようにします。