近年、「AIエージェント」と「LLM（大規模言語モデル）」という言葉が同じ文脈で使われることが増えていますが、両者は同列の概念ではありません。
混乱が生じやすい理由は、役割の違いではなく、概念の階層（レイヤー）が異なるためです。
結論から言えば、
- LLMは「モデル」
- AIエージェントは「システム」
という関係にあります。
LLM（大規模言語モデル）とは何か
LLM（Large Language Model）とは、大量のテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成するための機械学習モデルです。
主な特徴は以下の通りです。
- テキスト入力を受け取り、文脈に沿ったテキストを生成する
- 質問応答、要約、翻訳、文章生成、コード生成などを得意とする
- 内部的には「次に来るトークンを確率的に予測する」仕組みで動作する
LLMは非常に高い言語処理能力を持ちますが、重要なのは、それ自体が行動主体ではないという点です。
LLMが担う役割の正確な位置づけ
LLMは、次のような役割を担います。
- 情報を理解し、言語として整理する
- 推論や比較、要約を行う
- 計画案やタスク分解を「提案」する
一方で、LLM単体には以下の制約があります。
- 外部ツールを実行する主体にならない
- 長期的な状態（記憶）を自律的に保持しない
- 環境を継続的に監視し続ける仕組みを持たない
近年は、ツール呼び出し（function / tool calling）によって、「どのツールを使うべきか」をLLMが判断することは一般的になっています。
ただし、この場合でも実行を行うのはアプリケーション側であり、LLM自身が環境に直接作用するわけではありません。
AIエージェントとは何か
AIエージェントとは、特定の目的を与えられ、その達成に向けて判断と行動を繰り返すよう設計されたAIシステムです。
ここで重要なのは、AIエージェントは単一のAIモデルではなく、複数の要素を組み合わせた仕組みだという点です。
AIエージェントを構成する主な要素
一般的なLLMベースのAIエージェントは、以下の要素で構成されます。
- 明確な目的・ゴール
- 判断を担うコンポーネント（多くの場合LLM）
- 短期・長期の記憶（履歴、データベース、ベクトルストアなど）
- 外部ツール（API、ブラウザ、RPA、業務システムなど）
- それらを統合・制御するオーケストレーションロジック
このように、AIエージェントはLLMを「思考エンジン」として組み込み、目的達成までの流れを設計したシステムと理解するのが最も正確です。
AIエージェントの振る舞いの特徴
AIエージェントは、次のような特徴を持ちます。
- 目的に応じてタスクを分解する
- 状況や結果を踏まえて次の行動を選択する
- 必要に応じて外部ツールを利用する
- 複数ステップの作業を通してタスクを完遂する
多くの設計では「状況の把握 → 判断 → 行動 → 結果の評価」という反復構造が採用されますが、これは必須条件というより、一般的な設計パターンと捉えるのが適切です。
LLMとAIエージェントの本質的な違い
両者の違いを整理すると、以下のようになります。
- LLM
- 言語理解・生成に特化したモデル
- 主に「考える」「書く」役割を担う
- 単体では状態管理や行動の実行を行わない
- AIエージェント
- LLMを含む複数要素を組み合わせたシステム
- 目的達成のために「考えて動く」
- 状態管理やツール実行を含めて設計される
つまり、LLMは部品、AIエージェントは仕組みという関係です。
具体例で見る違い
SEO記事作成を例にした場合
LLMの場合
- 指定されたキーワードをもとに
- 記事案や本文を生成する
AIエージェントの場合
- キーワード調査を行う
- 競合記事を分析する
- 見出し構成を設計する
- 本文を執筆する
- SEO観点で内容を見直し、改善する
LLMは「文章を生み出す能力」を提供しますが、AIエージェントは「成果に至るプロセス全体」を担います。
よくある誤解とその修正
「AIエージェントは高性能なLLMのこと」
これは誤解です。
AIエージェントは、LLMの性能そのものではなく、LLMをどう組み込み、どう制御するかという設計思想によって成立します。
「AIエージェントがあればLLMは不要になる」
これも誤解です。
AIエージェントが高度化するほど、
- 高性能なLLM
- 役割分担された複数のLLM
の重要性はむしろ高まります。
正確なまとめ
- LLM
→ 言語理解・生成・推論を担う「モデル」 - AIエージェント
→ LLMを含む複数要素を統合し、目的達成まで動作する「システム」
両者は競合関係ではなく、明確な包含関係にあります。
実務・記事制作の視点で重要なこと
今後のAI活用で差がつくのは、
- どのLLMを使うか
ではなく - どのようなエージェント設計を行うか
です。
以上、AIエージェントとLLMの違いについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
