1.0UX TIMEShttps://uxdaystokyo.com/articles大本 あかねhttps://uxdaystokyo.com/articles/author/akaneohmoto/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="ppWdqR6fkw"><a href="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/ai-agent/">AIエージェント</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://uxdaystokyo.com/articles/glossary/ai-agent/embed/#?secret=ppWdqR6fkw" width="600" height="338" title="“AIエージェント” — UX TIMES" data-secret="ppWdqR6fkw" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://uxdaystokyo.com/articles/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> https://uxdaystokyo.com/articles/wp-content/uploads/2025/09/ai-agent.png10801080人の代わりに仕事や作業を進めてくれるAIで、一般的なアプリは「人が命令したこと」をそのまま行うが、エージェント型AIは「自分で考えて次の行動を決める」ことができる。 たとえば、一般的なアプリが「電卓」であれば、ボタンを押せば計算して答えを出す。しかし、エージェント型AIは「宿題を手伝って」とお願いすると、どんな宿題かを考えて、必要なら本を調べ、計算し、文章を書いてくれる。ときには「これもやったほうがいいよ」と先回りして提案もしてくれる。 エージェント型AI（AI Agent）は、生成AIを含むさまざまな技術を利用しながら、 目的を理解し 自律的に計画を立て 必要に応じてツールを使い 行動を実行し 結果を評価する といった「タスクの遂行」を行うシステムである。 特徴 自分で目標を理解して行動できる。 必要な道具（アプリやサービス）を使いこなせる。 人にいちいち細かく指示されなくても、途中の手順を組み立てられる。 デザイン・プロダクトにおけるエージェント型AIアプリケーション エージェント型AIアプリケーションは、ユーザーに代わって意思決定や作業の一部を担うため、従来のアプリケーション設計とは異なる考慮が必要である。単なるUI操作の効率化ではなく、「ユーザーとAIが協働する関係」を設計することが求められる。 1. ユーザー体験（UX）の変化 従来型アプリはユーザーが操作手順を細かく指定する必要があった。 エージェント型アプリは「ゴールを伝えるとAIが最適な手順を組み立てる」ため、UIはシンプルになり、会話的なインターフェースが中心になる。 例：カレンダーアプリに「来週の午後で空いている時間にミーティングを入れて」と伝えると、自動的に候補を確認し、参加者に招待を送る。 2. デザインの考慮点 信頼性の設計：AIが自律的に動くため、結果に対して「本当に正しいのか？」という安心感を与える必要がある。確認ダイアログや理由の提示が重要である。 透明性の確保：AIの行動意図を可視化しないと、ユーザーが「なぜこの結果になったのか」を理解できず、不信感を抱く。 介入のしやすさ：AIに任せすぎず、ユーザーがいつでも方向を修正できるUIが求められる。 3. プロダクトへの応用事例 Eコマース：ユーザーが「旅行に必要なものをそろえたい」と伝えると、航空券、ホテル、スーツケース、服などを横断的にレコメンドする。 デザイン支援ツール：デザイナーが「カラフルで子ども向けのポスターを作りたい」と入力すると、AIが複数のデザイン案を生成し、印刷用データまで整える。 業務効率化：営業担当者が「来週の訪問先のリストをまとめて」と指示すると、CRMからデータを抽出し、地図とスケジュールを自動作成する。 生成AIとの関係性 生成AIは、AIエージェントの「頭脳の一部」として自然言語処理や知識生成に活用されるが、エージェント自体はより広い概念である。 生成AI = 能力（コンテンツを生み出す力） エージェント型AI = 行動主体（目標達成のために動く存在） つまり、生成AIはエージェント型AIの「道具」や「頭脳の部品」として機能する。エージェント型AIは、生成AIを使って考えたり説明したりしながら、最終的には「行動を伴う」点が異なる。 生成AI：脳の一部（言語や表現の能力） エージェント型AI：全身（目標設定→計画→行動→振り返り） 関係：生成AIはエージェント型AIを支える「部品」として組み込まれている まとめ エージェント型AIアプリケーションは、ユーザーの「操作」ではなく「意図」を中心に設計することが鍵である。 プロダクトデザインにおいては、信頼性・透明性・介入可能性を意識した体験設計が不可欠であり、それによりユーザーとAIが協働する新しいUXが実現される。 関連用語 生成AI AIエージェント LLM(大規模言語モデル)