AIエージェントは、大規模言語モデル（LMM）を中心としたAIを用いてタスクを自律的に実行するツールだ。一方でチャットbotは、会話形式で人間のユーザーとやり取りするツールになる。そのために、大半のチャットbotもAIを利用している。企業はAIエージェントかチャットbotを導入するかを決めるとき、具体的なユースケースを想定することが重要だ。用途によっては、両方を導入することが最適なケースもある。

　以下で「能力」「構成要素」「リスクと課題」「統合」に沿って、AIエージェントとチャットbotの違いを見てみよう。

能力

　チャットbotは自然言語入力を理解し、ユーザーの質問に答えることが主な能力だ。従業員が企業データベース内で情報を見つけるのを手伝ったり、顧客に対し問題を解決するための情報を提案したりする。

　一方、AIエージェントはより高度で広範な能力を持つので、さまざまなビジネスプロセスを自動化できる。もちろん、全てのAIエージェントが「何でもできる」というわけではない。AIエージェントは通常、ビジネス会計の管理やソフトウェアのインストール自動化など、特定のタスクを実行するために設計されている。

構成要素

　大半のチャットbotは、ユーザーからの質問を理解するためのLLMや他のAIモデルと、ユーザーとやり取りするためのインターフェースの2つが基本的な構成要素だ。AIエージェントはより複雑な構成になっている。LLMとユーザーインターフェースに加え、タスク実行のためのソフトウェアを統合するための機能も持つ。

リスクと課題

　AIエージェントはチャットbotより広範な機能を備えるため、攻撃をはじめとしたリスクもチャットbotより大きい。チャットbotは主に、AIが不正確な情報を真実であるかのように生成する幻覚（ハルシネーション）や、バイアス（偏った情報の生成）がリスクとして考えられる。チャットbotは、無許可のユーザーに機密情報を共有する恐れもある。

　AIエージェントは幻覚やバイアスに加え、攻撃者から不正な指示を受けるリスクも挙げられる。不正指示によって、機密データの暴露や情報の破壊、サービス妨害といったことにつながりかねない。

統合

　AIエージェントとチャットbotは両方とも、外部のツールやサービスを統合できる。AIエージェントはさまざまな情報を分析するので、特に統合機能が重要だ。AIエージェントを外部のデータソースに接続するオープンソースのプロトコルとして、2024年11月にAIベンダーAnthropicが発表した「Model Context Protocol」（MCP）がある。チャットbotは基本、会話能力があれば十分なため、外部リソースを統合する必要がない。

AIエージェントとチャットbotの共通点

　AIエージェントとチャットbotには共通点もある。主なものを以下に挙げる。

• LLMの使用
• 複数のステップの実行能力
  • ユーザーの指示や質問の理解、それに関連する情報分析、回答生成やタスク実行など、複数のステップを実行する能力を持つ。
• ユーザーインターフェース
  • ユーザーがテキストや音声を使って情報入力ができるユーザーインターフェースを備えている。
• ビジネス価値の提供
  • タスクの自動化によって、人間の負荷を減らしたり、タスク実行を高速化したりするといったメリットをもたらす。

　後編は、AIエージェントとチャットbotの機能を取り上げる。