その仕事にAIエージェントは適切か

1. そもそも「LLM（大規模言語モデル）」が必要か？

最初の決断は、AIを使うべきか、それとも既存のプログラムで十分か、という点です。LLMは強力ですが、計算コストが高く、時に「間違い」を犯します。

• 非構造化データの有無： テキスト、画像、音声など、従来のプログラムが苦手とする「曖昧なデータ」を扱う場合は、LLMが真価を発揮します。

• 入力の多様性： ユーザーの要望が予測不能で多岐にわたる場合、柔軟な解釈ができるLLMが最適です。逆に、入力と出力が明確な定型業務であれば、従来型のシステムの方が安価で高速、かつ確実です。

2. 「単発のAI」か、自律的な「AIエージェント」か？

LLMの使用が決まった後の次のステップは、それを「単一の指示（ワークフロー）」で動かすか、「自律的なエージェント」として動かすかの選択です。

AIエージェントは、目標に対して自ら検索し、計算し、ツールを使い分けますが、そこには3つのトレードオフが存在します。

1. コストの増大： エージェントは内部で何度もAIを呼び出すため、単発の呼び出しに比べ数倍以上のコストがかかることもあります。

2. 遅延（レイテンシ）： 思考ステップが増える分、回答までの待ち時間が長くなります。

3. エラーの連鎖： 最初の小さな推論ミスが、最終的な結果に大きな歪みをもたらすリスクがあります。

【エージェント採用の判断基準】

• タスクの複雑性： 「地域Aの人口を調べる（単純）」ではなく、「〇〇が将来の市場に与える影響を数値分析する（複雑）」といった、手順を事前に固定できないタスクにはエージェントが必要です。

• タスクの価値： LLMの単発利用の数倍のコストを払ってでも、その業務を自動化・高度化する価値があるかどうか。

• ミスの許容度： 命に関わる判断や、エラーの検知が極めて困難な専門領域では、慎重な検討が必要です。

実践的な評価指標：GAIA（汎用AIアシスタント）ベンチマーク

MetaやHuggingFaceが公開した「GAIA」という指標は、まさに「人間には簡単だが、AIには難しい」現実的な多段階タスクを評価するものです。

自社でエージェントを開発・導入する際は、こうした客観的な指標を参考に、「観察→分析→改善」のサイクルを回せているかを確認してください。魔法のような解決策を求めるのではなく、着実な改善プロセスを組織に組み込むことこそが、AI時代の経営戦略となります。