LLMとAIエージェントの決定的な違い：非エンジニアが知るべき生成AIの進化

生成AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスの現場に革命をもたらし続けています。しかし、その急速な発展に伴い、「LLM（大規模言語モデル）」や「AIエージェント」といった専門用語が飛び交い、非エンジニアの方々にとっては、それぞれの概念や役割の違いが分かりにくいと感じることも少なくないでしょう。

本記事では、これらの主要な生成AI技術の決定的な違いと、それらがどのように連携し、私たちのビジネスや日常生活をどのように変えようとしているのかを、非エンジニアの視点から分かりやすく解説します。これらの技術を正しく理解することで、貴社における生成AI活用の可能性が大きく広がるはずです。

LLM（大規模言語モデル）とは：生成AIの「脳」

LLM（Large Language Model）は、膨大なテキストデータを学習することで、人間のような自然な言語を理解し、生成する能力を持つAIモデルです。私たちが普段ChatGPTのようなサービスで体験している、テキストの生成、要約、翻訳、質問応答といった機能は、このLLMの能力に支えられています。

LLMは、いわば生成AIの「脳」のような存在であり、その最も基本的な役割は「思考」することです。与えられたプロンプト（指示文）に基づいて、最も適切と思われるテキストを生成する受動的な性質を持ちます。この「プロンプト」の質がLLMの出力精度を大きく左右するため、非エンジニアにとってもプロンプトエンジニアリングのスキルは重要になっています。詳細については「生成AIの出力精度を極める：非エンジニア向けプロンプトエンジニアリングの最前線」で詳しく解説しています。

AIエージェントとは：LLMを搭載した「自律的な実行者」

一方、AIエージェントは、LLMを「脳」として利用し、特定の目標を達成するために自律的に計画を立て、行動し、結果を評価し、必要に応じて修正を行うAIシステムです。LLMが「思考」する存在であるのに対し、AIエージェントは「行動」する存在と言えるでしょう。

AIエージェントの最大の特徴は、外部ツールとの連携能力と、その自律性にあります。例えば、インターネット検索、API呼び出し、ファイル操作など、さまざまなツールを使いこなすことで、より複雑で多段階なタスクを人間が逐一指示することなく実行できます。これにより、単なる情報生成にとどまらない、現実世界での具体的な業務自動化や問題解決が可能になります。AIエージェントが業務自動化にどう貢献するかは「AIエージェントが切り拓く業務自動化の新時代：自律型AIの仕組みとビジネス活用」で詳細を掘り下げています。

LLMとAIエージェントの決定的な違いとシナジー

LLMとAIエージェントの決定的な違いは、その「自律性」と「行動」の有無にあります。

LLM：指示された内容に基づいてテキストを生成する。受動的であり、自ら行動を起こすことはない。
AIエージェント：LLMの知性を活用し、自律的に目標を設定し、計画を立て、外部ツールを使って行動し、目標達成を目指す。能動的である。

この関係性は、人間で例えるなら、LLMが「賢いアドバイザー（脳）」であり、AIエージェントが「そのアドバイスに基づいて行動する実行者」と考えると分かりやすいでしょう。AIエージェントは、LLMの持つ高度な言語理解・生成能力を最大限に引き出し、それを具体的なタスク実行に結びつけることで、単体では難しかった複雑な問題解決を可能にするのです。

Qiitaの記事「今更だけど「生成AI」「LLM」「AIエージェント」の違いをまとめてみた #ChatGPT」でも、この両者の関係性が分かりやすく解説されており、生成AIの全体像を理解する上で非常に参考になります。