AIエージェント
ChatGPT「エージェントモード」とは？ Atlas連携で実現する自律タスク実行
ChatGPTが、単なる「対話相手」から「業務を代行するパートナー」へと大きな進化を遂げました。その核心となるのが、2025年夏頃から本格的に提供が開始された新機能「エージェントモード」です。
この機能の登場により、AIは自らWebサイトを操作し、ファイルを分析・作成し、外部サービスと連携するなど、具体的な「行動（アクション）」を伴う複雑なタスクを自律的に実行できるAIエージェントへと変貌しました。
この革命的な機能は、OpenAIが同時に発表したAI統合型ブラウザ「ChatGPT Atlas」と密接不可分の関係にあります。本記事では、ChatGPTのエージェントモードが従来のAIと何が違うのか、そしてその動作基盤であるAtlasとの関係性について徹底的に解説します。
【AIエージェント連携】A2A（Agent to Agent）とは？ その可能性と課題を解説
AIエージェントが個々のタスクを自動化する時代は、すでに現実のものとなりつつあります。しかし、その進化は止まりません。今、AI活用の最前線は「個」の自動化から、AIエージェント同士が自律的に連携し、人間のようにチームとして機能する「組織」の自動化、すなわち「A2A（Agent to Agent）」の領域へと移行し始めています。
本記事では、このA2Aが何を意味するのか、なぜビジネスにとって不可欠な概念なのか、そしてAIエージェント同士の連携がどのような未来をもたらすのかを、具体的なシナリオを交えて深く掘り下げて解説します。
Mastra(マストラ)とは｜AIエージェント開発を"プロダクション品質"へ
2024年は、AutoGenやCrewAIといったフレームワークの登場により、AIエージェントが「チーム」として動作し、複雑なタスクを自動化できることが証明された「概念実証（PoC）の年」でした。
しかし、これらのプロトタイプをそのまま企業の基幹業務（ミッションクリティカルな業務）に組み込むには、あまりにも多くの課題がありました。
AIが途中で停止する、なぜその判断をしたか追跡できない、コストが予測不能――。
こうした「PoCの壁」を乗り越え、AIエージェントをビジネスの現場で「安全に・安定して・大規模に」動かすために設計されたのが、プロダクション品質を重視した新世代フレームワーク「Mastra(マストラ)」です。
本記事では、MastraがこれまでのAIエージェント開発と何が違うのか、その核心的な強みを解説します。
【ノーコード開発】Microsoft Copilot Studioとは？自社専用AIエージェントの作り方と料金
企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する中、「AIエージェント」による業務自動化への期待が急速に高まっています。しかし、自社の業務に特化したAIエージェントを一から開発するには、高度な専門知識と長い開発期間が必要でした。この大きなハードルを下げ、AIエージェント開発を「民主化」するツールとして、今まさに注目を集めているのが「Microsoft Copilot Studio」です。
本記事では、このMicrosoft Copilot Studioがどのような製品で、従来の開発と何が違うのか、そしてビジネスの現場をどう変革するのかを、具体的な活用シナリオを交えて分かりやすく解説します。
【OpenAIの新時代】AIエージェント開発を加速する「AgentKit」とは？
AIエージェントがビジネスの現場で活用される未来は、もはやSFの話ではなくなりました。しかし、その実現にはこれまで高いハードルが存在していました。AIの頭脳となるOpenAIのLLM、データと連携するLlamaIndex、ロジックを制御するLangChain、そしてUI開発と評価フレームワーク…。これら断片的なツールを組み合わせる作業は、多大な開発工数を必要としました。
この「複雑化」という課題に対し、AIエージェント開発の“本家”であるOpenAIが、強力な回答を提示しました。それが、2025年10月に発表されたエンドツーエンドの統合ツールキット「AgentKit」です。本記事では、このAgentKitがAIエージェント開発の常識をどう変えるのか、その核心的な機能とビジネスにもたらすインパクトを解説します。
【自律型AIの原点】Auto-GPTとは？その功績と限界を解説
2023年の春、AIの世界に衝撃が走りました。ユーザーが最終的な「目標」を設定するだけで、AIが自ら計画を立て、タスクを遂行しようと試みるオープンソースプロジェクト「Auto-GPT」の登場です。この記事では、今日のAIエージェント開発ブームの火付け役となったAuto-GPTがどのような技術だったのか、その歴史的な功績と、ビジネス利用における限界、そして私たちが学ぶべき教訓について、2025年現在の視点から解説します。
【役割分担でAIがチーム化】CrewAIとは？AutoGenとの違いも解説
AIエージェントが個々のタスクをこなすだけでなく、チームとして連携し、より複雑なプロジェクトを遂行する「マルチエージェント」への注目が高まっています。この先進的なアプローチを、驚くほど直感的に実現するフレームワークが「CrewAI」です。本記事では、CrewAIが持つ「役割分担」というユニークな思想と、それがビジネスにもたらす価値、そして類似フレームワークAutoGenとの違いを分かりやすく解説します。
【社内データ活用AI】LlamaIndexとは？LangChainとの違いも解説
大規模言語モデル（LLM）がビジネスに浸透する一方、「自社の機密情報や専門知識を、どうすれば安全かつ正確にAIに利用させられるのか？」という課題が浮上しています。この課題を解決する鍵となるのが、今回解説する「LlamaIndex」です。本記事では、LlamaIndexがどのような技術で、なぜ企業にとって重要なのか、そして頻繁に比較されるLangChainとの違いまでを、分かりやすく解説します。
【マルチエージェント開発を加速】Microsoft AutoGenとは？
AIエージェントの活用が、単体のAIによる個別タスクの自動化から、複数のAIが協調して複雑なプロジェクトを遂行する「マルチエージェント」の時代へと移行しつつあります。この先進的なアプローチの実現を、技術的に大きく前進させたのが、Microsoftが開発したオープンソースのフレームワーク「AutoGen」です。本記事では、AutoGenがどのような仕組みで、ビジネスに何をもたらすのかを、分かりやすく解説します。
【AIエージェントの協調】オーケストレーションとは？DXを加速させる「AIの組織力」
個々のAIエージェントが特定の業務を自動化する時代から、複数のAIエージェントが連携し、より複雑で大規模なビジネスプロセス全体を遂行する「協調」の時代へと進化が始まっています。その中核をなすのが「AIエージェント・オーケストレーション」という概念です。本記事では、このオーケストレーションがなぜ今重要なのか、そしてビジネスの現場をどう変革するのか、具体的なシナリオを交えながら専門家の視点で解説します。
