AIエージェントの仕組み｜部品と動く順番を図解【2027年】

AIエージェントの仕組みを聞かれても、中で何が動くのか説明しにくい。頭、道具、記憶を分けると、動く順番まで見えてきます。

この記事の監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認：神奈川県 経営革新計画 承認／経済産業大臣認定講座／厚生労働大臣指定講座／経済産業省 リスキリング補助事業者

代表プロフィール会社概要X @WEBMARKS2

AIエージェントの仕組みを一言でいうと？

頭が道具を使い、その結果を見て行動を選ぶ仕組みです。一度返事を作るだけでなく、仕事を進める流れまで含めます。

チャットに聞く時と、どこが違うのでしょうか。道具を使えるだけでエージェントなのか、次の行動を選ぶ所が気になります。

全体を1枚で

ここでいう頭は、LLMという言葉を読み書きするモデルです。人の依頼を受け取り、資料を読むなどの次の行動を選びます。実際の操作は、接続された道具が担います。

たとえば記事を書く仕事なら、材料を読み、本文を保存します。保存した結果を確認し、点検で足りなければ直します。この繰り返しを、ループと呼びます。

Anthropicは、基本の部品を拡張されたLLMとして説明しています。検索、道具、記憶を頭に足す整理です。これは同社の設計の説明で、唯一の分類ではありません。

生成AI・チャットとの違い

生成AIは、作文係のように文章や画像を作る技術です。AIエージェントは、その頭を使って作業を進める仕組みです。同じモデルでも、道具と回し方で役割が変わります。

チャットでも道具を使える製品があります。名前だけで線を引かず、誰が次の行動を選ぶかを見ます。詳しい定義は、AIエージェントとはで説明しています。

国の定義と教科書の言い方

国の定義を確かめる画面です。

赤枠で、目標、環境を感知、自律的に行動するという点を読みます。自律には程度があるため、人の確認を含む形も分けて考えます。

教科書では、センサーとアクチュエーターという言葉も使います。センサーは周りを知る目や耳にあたります。アクチュエーターは、周りへ働きかける手足です。

この表は、教科書の部品とLLM型を対応させる説明です。物理的なカメラがないから、エージェントではないとは言えません。ファイルや道具の結果も、次の判断に使う入力です。

AIエージェントはどんな部品でできている？

この記事では、頭、指示、道具、記憶、回す仕組みに分けます。OpenAIとAnthropicの整理を並べて、部品の役割を見ます。

頭だけを入れ替えても、道具や記憶は自動で整いません。指示と回す仕組みを含めて、仕事の一式と考えましょう。

OpenAIのガイドで、モデル、道具、指示を読む画面です。

OpenAIのガイドへも進めます。

赤枠で、頭だけでなく道具と指示も部品だと確かめます。自社の仕組みに足りない部品を書き出してください。

Anthropicが拡張されたLLMを説明する画面です。

赤枠で、検索、道具、記憶が頭の外に接続される形を見ます。どの資料や結果を頭へ戻すかを決めましょう。

頭

LLMは、材料を読み、文章や行動案を作る部品です。OpenAIのガイドでは、モデルが中核の部品として示されます。頭が出した案と、道具が実行した結果は別に扱います。

頭は、仕事ごとに使い分ける考え方もあります。LangChainのHarrison Chase氏は、小さな判断を小さなモデルへ任せる考えを述べています。全ての工程で同じ頭を使う必要がある、という意味ではありません。

指示

指示は、目的と受け持ちを伝える仕事の注文書です。WEBMARKSの記事なら、材料と完了の条件まで書きます。AIが何をしたらよいか、何をしてはいけないかを分けます。

OpenAIの整理で指示が独立した部品なのは重要です。モデル名だけを決めても、仕事の終わりは決まりません。返す形式や、人に確認する操作も指示に含めます。

道具

道具は、ファイルの読み書きや検索などを行う手足です。Anthropicの図では、頭の外にある機能として示されます。実行に必要な入力と、返す結果の形を決めて接続します。

道具を見つけたことと、使える権限があることは違います。WEBMARKSの記事作成でも、本文の保存と公開は別です。どの操作を任せるかを、道具ごとに決めます。

記憶

記憶は、作業で使うメモ帳にたとえられます。前の結果や現在の工程を、次の判断に渡すために残します。Anthropicの図にあるメモリも、頭を補う部品です。

たとえば記事の途中なら、直した箇所と残る指摘を保存します。WEBMARKSでは、ファイルに残した状態を続きの入口に使います。モデルが同じだから前の内容を全て覚える、と考えません。

回す仕組み

OpenAIとAnthropicは、部品の切り方も同じではありません。OpenAIの三つの部品と、この記事の五つは対応のための整理です。五つの名前が製品の設定画面にそのまま並ぶとは限りません。

WEBMARKSの記事を例にすると、指示は設計書や依頼です。道具はファイルを読む機能や、点検を動かす機能です。状態を残すファイルは、次の作業へ情報を渡すメモになります。

頭が「点検したい」と案を出すだけでは、点検は動きません。WEBMARKSの例でも、点検用の道具を呼ぶ工程が要ります。返った結果を本文と照合する所まで、仕組みへ含めます。

回す仕組みは、頭と道具を順番につなぐ役割です。結果を頭へ戻し、次の実行や停止へ分けます。ハーネスは、これを支える安全帯にたとえられます。

技術発信者のArindam氏は、2026年10月に調査を紹介しました。

https://x.com/Arindam_1729/status/2114026631941574741

同投稿は、回す流れ、モデル、道具、記憶、安全、指揮、拡張の7部品を紹介しています。自社の仕組みでも、頭の外の部品を書き出してください。

AIエージェントはどんな順番で動く？

受け取り、計画、実行、結果の確認、修正、停止と進みます。毎回同じ長さで考えるのではなく、結果に応じて次を選びます。

一回答えて終わりではないのでしょうか。道具の実行が失敗したら、その結果を誰が読み、何を直して次へ進むのですか。

6つの順番

最初は依頼の受け取りです。WEBMARKSの記事なら、キーワードと材料を受け取ります。ここで受け持ちを確認し、別の記事の仕事と混ぜないようにします。

次は計画です。Anthropicの説明でいう、進め方を選ぶ部分です。材料を読み、本文を書き、点検する順序を考えます。

実行では道具を使います。記事の保存なら、文章をファイルへ書き込みます。保存の命令を出したことと、実際に保存できたことを分けます。

結果の確認では、道具の返した内容を読みます。エラーなら、そのまま次の工程へ進めません。記事の点検なら、どの条件に足りないかを確認します。

修正では、結果を使って案や実行内容を変えます。WEBMARKSの記事なら、出典や説明の不足を直します。元の目的を変えずに、足りない工程を埋めます。

最後は停止の判断です。完了した時、人の確認が要る時、上限に達した時を分けます。Anthropicの図にも、ループからStopへ進む道があります。

AnthropicのループとStopへの道を読む画面です。

赤枠で、結果が次の判断へ戻る道と停止の道を見ます。自社でも、続行だけでなく出口を図へ入れてください。

ワークフローとの違い

Anthropicの整理は、どちらが優れているかを決める順位ではありません。手順を前もって決められる仕事なら、決めた接続が役立ちます。仕事の途中で探す対象が変わる場合は、判断の置き方が変わります。

WEBMARKSの記事では、本文、点検、修正という大きな順番は決まっています。一方、指摘の内容に応じて直す段落は変わります。工程を固定する所と、その中で選ぶ所を分けて説明できます。

Anthropicの解説では、両者を分けています。ワークフローは、決めた手順でつなぐ形です。エージェントでは、LLMが進め方や道具を選びます。

この表は、Anthropicの整理に沿った比較です。実際の仕事では、決めた工程の中に判断を入れる形もあります。WEBMARKSの記事制作も、制作と点検という工程は先に指定しています。

AIエージェントを回す「ハーネス」で何が変わる？

同じ頭でも、渡す情報と道具の使わせ方で結果は変わります。ハーネスでは、文脈、実行の順番、失敗、測定を扱います。

安全帯があるから、何をしても安心という意味ではありません。頭へ渡す情報と、失敗した後の戻し方を整える仕組みです。

同じ頭でも差が出る理由

技術発信者のAkshay氏は、2026年4月にハーネスを説明しました。

https://x.com/akshay_pachaar/status/2041146899319971922

同投稿は、モデルだけでなくループや道具、記憶の設計に注目しています。モデルの入れ替え前に、周りの仕組みを点検してください。

たとえば記事の材料が古ければ、頭が新しくても判断を誤ります。WEBMARKSの本文なら、設計書と現行の型を区別する必要があります。参照する順番も、ハーネスの仕事と対応します。

道具の結果を渡さない場合も問題が起きます。保存したはずの本文が無いのに、次へ進むかもしれません。WEBMARKSでは、指示に完了の条件を付けています。

手を入れる4つの所

LangChain創業者のHarrison Chase氏は、2026年9月に設計を論じました。

https://x.com/hwchase17/status/2097720484431360365

同氏の発信では、文脈や道具、失敗の扱い、測定が論点です。自社でも、その四つを別々に点検してください。

渡す文脈は、仕事に必要な材料です。WEBMARKSの記事なら、調べた事実や設計書を渡します。関係のない材料を増やすより、正しい資料の優先順位を決めます。

道具を出す時機は、何を終えてから実行するかです。記事の公開なら、本文の点検が終わる前に進めません。利用できる道具を並べるだけでは、順番は決まりません。

失敗の扱いは、エラーや不合格を次の判断へ戻すことです。WEBMARKSでは、点検で残った指摘を担当へ戻します。失敗の文を隠さず、修正対象として伝えます。

測り方は、何を合格と呼ぶかです。記事では、本文と点検結果を照合します。詳しくは、AIエージェントハーネスとはへ進めます。

AIエージェントはどこで止まり、人はどこで確かめる？

基本の出口は、完了、人の確認、回数の上限です。点検役から差し戻された場合は、担当が修正へ戻ります。

自分の仕事で、人が確かめる操作を一つ書きましょう。完了の条件と上限も決めると、続ける所と止まる所を分けられます。

3つの出口

完了は、成果物が指定の条件を満たした状態です。WEBMARKSの記事なら、ファイルの存在だけでなく中身も見ます。担当の返事と、実際の結果を照合します。

人の確認は、担当が決められない操作の前に置きます。WEBMARKSの例では、本文作成と外部への公開を分けます。作業の許可と、外へ出す許可は同じではありません。

回数の上限は、同じ作業を際限なく繰り返さないための出口です。記事なら、採点と修正の回数をあらかじめ決められます。上限へ達した時は、成果物と残る指摘を返します。

途中で人に聞く

Anthropicの開発者向け公式は、2026年10月に対応を発表しました。

https://x.com/ClaudeDevs/status/2113698001889927608

同投稿は、MCPのTasksとElicitationsへの対応を紹介しています。自社でも、長い仕事の受渡しと途中の確認を分けてください。

Tasksは、長い仕事を預ける受付票にたとえられます。終わるまで接続して待つだけでなく、結果を受け取る形です。Elicitationsは、途中で足りない情報を尋ねる確認窓口です。

この対応だけで、人の確認が全て自動で整うわけではありません。WEBMARKSの指示書のように、どの操作を尋ねるかを決めます。接続の機能と業務の承認ルールを分けます。

点検役の差し戻し

WEBMARKSでは、機械の点検と別の会社のAIの採点を使います。本文があっても、指定の条件が足りなければ担当へ戻します。85点未満は差し戻す条件として扱います。

点検役の仕事は、「良くない」と感想を返すだけではありません。WEBMARKSの差し戻しでは、場所と問題、直し方を示します。担当が修正し、実物を再び確認する所までが流れです。

止まる条件の型
完了の条件：
人に確かめる操作：
回数の上限：
差し戻す人：
止まった時の連絡先：

AIエージェントは道具とどうつながる？

MCPという、道具をつなぐ共通の決まりがあります。共通のコンセントのように、接続の役割をそろえる仕組みです。

道具が増えるたびに、つなぎ方を作り直すのでしょうか。接続できても、どこまで使ってよいかは別に決める必要がありますか。

ホスト・クライアント・サーバー

MCPの構成の説明は、接続の役割を確認する資料です。頭と道具をつなぐ係を、別々に説明しています。

MCPの公式資料で、接続の構成を読む画面です。

赤枠で、ホスト、クライアント、サーバーの位置を確かめます。自社で使うアプリと道具を、その役割へ当てはめてください。

ホストは、AIを使うアプリ側です。クライアントは、相手との通信を担う接続係です。サーバーは、利用できる道具や資料を提供する側です。

この区別は、MCPの接続を読むための整理です。頭が直接全ての道具を持つ、という説明ではありません。詳しい接続の説明は、MCPとはで扱います。

MCPに接続しただけで、削除や送信が許可されるわけではありません。WEBMARKSでも、本文作成と公開の権限は分かれています。接続と業務の許可を、それぞれ確かめます。

標準化の動き

NISTは、2026年2月にAIエージェントの標準化を発表しました。接続の標準やオープンな規格、安全と本人確認を扱う動きです。この記事では、取り組みが発表された事実として紹介します。

国の資料を探す入口として、総務省の掲載ページも使えます。版の違いを見て、参照した資料を区別します。仕様と運用方針の話を、一つの接続設定と混同しません。

AIエージェントが複数で分担する仕組みは？

司令塔が仕事を分け、担当から返った結果をまとめる形があります。複数に分けると、引き継ぐ情報と使う量も増えます。

担当を増やすほど良くなるとは限りません。仕事の境界と引き継ぐ物を決めると、どこで失敗したかを追いやすくなります。

司令塔と担当

Google Cloudの設計パターンには、司令塔や階層もあります。人の介在など、つなぎ方を選ぶ観点も示されています。

Anthropicの解説で、司令塔と担当の型を読む画面です。

赤枠で、司令塔から担当へ分かれ、結果を統合する流れを見ます。Anthropicがワークフローの型として紹介する構成に、自社の担当を重ねます。

Anthropicの研究システムは、調査の分担を説明しています。司令塔が計画し、担当が調べ、結果をまとめる構成です。一社の研究事例であり、あらゆる仕事の必須構成ではありません。

米投資会社a16z公式は、2026年10月にOpenRouter共同創業者の話を紹介しました。

https://x.com/a16z/status/2106466929859080501

同投稿は、何でも担う1体より、役割を絞った10体という考えを紹介しています。自社でも、失敗する工程が分かるように担当の受け持ちを書いてください。

分けると増える物

Anthropicの同発表では、トークンの使用量にも触れています。トークンは、モデルが文章を扱う際の小さな単位です。文字数や作業時間と、完全に同じ指標ではありません。

同社の整理では、エージェントはチャットの約4倍を使います。複数体の構成は、約15倍という値が示されています。これは同社の発表の範囲であり、全製品の料金倍率ではありません。

担当が増えると、結果を統合する工程も必要です。WEBMARKSでは、統括のClaudeが全体を指示し、見本を確かめます。担当ごとの答えを並べただけでは、依頼の完成になりません。

引き継ぎ

Anthropicの複数体の図を読む際は、戻り先も確認します。担当が調べ終えても、統合する司令塔へ届かなければ仕事はつながりません。引き継ぐ際は、次の担当が使う資料と成果物を分けて渡しましょう。

担当間で渡す資料が変わると、同じ話を再調査する場合があります。WEBMARKSの引き継ぎでは、使った材料と残る指摘を分けられます。前の担当が何を確かめたかも、次の判断の入力です。

WEBMARKSは、AIエージェント同士の引き継ぎを紹介しています。記事の題は、次の担当へ渡す項目に着目したものです。担当を変える時も、目的と残る作業をつなぐ必要があります。

引き継ぎでは、保存した成果物と、まだ済んでいない工程を分けます。WEBMARKSの記事なら、本文と点検結果を一緒に渡せます。受け取った担当は、報告だけでなく実物も読みます。

WEBMARKSはAIエージェントの仕組みをどう動かしている？

社長、統括AI、部署、担当AIに、監査役を加えています。仕事の指示と実物の点検を、別の役割としてつなぐ形です。

担当AIへ役割カードを一枚渡してみましょう。任せる範囲、道具、完了の条件をそろえると、仕組みの説明にも使えます。

組織の形

WEBMARKSの記事制作では、調べはGrok、設計はClaudeです。本文はCodex、図解はGPT Imageに分けています。統括はClaude、公開の判断は代表の鈴木晋介が行います。

GrokはXの最新投稿を探し、下調べのAIも材料を集めます。設計はClaudeのAPI、本文は11月4日から、OpenAIの会話のCodexが担当します。図解は、キャラクターの原版をGPT Imageへ渡して描きます。

部署の受け持ちは、調べ、設計、本文、図解、点検です。統括のClaudeは、全体の指示と見本の確認を行います。指示には完了の条件を付け、足りない物は差し戻します。

点検には、機械の確認と別の会社のAIによる採点があります。85点未満は、指摘を付けて担当へ戻す条件です。本文の保存と、採用や公開の判断を分けています。

この体制を部品の図に重ねると、指示書は仕事の注文書です。ファイルの状態は記憶、点検結果は次の判断への入力になります。差し戻しは、修正のループへ戻る道です。

STEP1：状態から続きへ

WEBMARKSで、工程と保存した状態を確かめる画面です。

赤枠で、工程の並びとファイルに残した状態を見ます。自社の仕事にも、続きへ戻れる成果物の場所を決めてください。

画面7では、済んだ工程をファイルで判断して飛ばす形です。本文や点検の結果が、どの工程に対応するかを見ます。自社でも、工程ごとに済んだと判断する成果物を決めてください。

STEP2：差し戻しで止まる

11月4日より前の工程で、点検役が下書きを差し戻した記録の画面です。

赤枠1で止まり方、赤枠2で学習を結果の確認へ直す指摘を見ます。自社でも、直す場所と理由が分かる差し戻しを書いてください。

差し戻しは、モデルの中身を学習し直すこととは違います。WEBMARKSでは、結果を受けて指示や本文を修正します。同じ頭でも、次に渡す材料と案が変わります。

役割カード

WEBMARKSの役割カードは、頭の種類を決める表とは別です。同じ頭でも、役割カードが違えば受け持ちは変わります。役割名に加えて、使える資料と返す物を指定します。

たとえば記事担当なら、公開の判断を受け持ちから外して書けます。WEBMARKSでは、内部の本文作成と代表の公開判断が分かれます。カードは、その境界を作業する担当へ渡すために使います。

WEBMARKSには、AIエージェントの役割カードの紹介があります。担当へ任せる範囲を見える形にするための題です。仕事ごとに、使える道具と止まる所を決めます。

担当AIの役割カード
役割：
任せる範囲：
使ってよい道具：
完了の条件：
止まる所：
引き継ぎ先：

AIエージェントの仕組みのよくある質問

AIエージェントの仕組みは、自律の程度や構成で変わります。頭の性能だけでなく、回し方と止まる条件を見ます。

仕組みを説明するときは、部品名だけでは足りないのですね。誰が次を選び、どこで人が確かめるかまで伝えたいです。

Q. AIエージェントと生成AIは、仕組みで何が違いますか？

生成AIは、文章などを作る頭の働きに注目する言葉です。Anthropicの整理では、エージェントは道具や進め方を選びます。頭と、それを使って仕事を回す仕組みを分けると理解できます。

Q. AIエージェントは、最後まで人の手を借りずに動きますか？

自律には程度の違いがあります。国の定義でも、自律的に行動する点と目標の関係が示されます。WEBMARKSの例のように、人の判断や点検を組み込む形もあります。

Q. 複数のAIエージェントに分けると、使う量は増えますか？

Anthropicの研究の発表では、使用量の増加が紹介されています。同社は、チャットに対しエージェントは約4倍と説明しています。複数体は約15倍ですが、全製品の費用倍率ではありません。

Q. ループの中の「学習」は、モデルが賢くなることですか？

結果を見て修正することと、モデル自体の学習は別です。WEBMARKSの差し戻しでは、本文や指示を直します。結果を次の入力へ渡すことで、作業をやり直す形です。

Q. 頭（モデル）は1つに決める必要がありますか？

工程ごとに使い分ける考え方があります。Harrison Chase氏も、小さな判断を小さなモデルへ任せる考えを述べています。自社では、工程の難しさと測定結果から選びます。

まとめ：AIエージェントの仕組みを社内で説明するには

部品、動く順番、止まる場所を一つの仕事に重ねて説明します。モデル名だけでなく、道具と人の確認まで図に入れましょう。

まず記事一つの仕事を図に重ねてみましょう。頭、道具、記憶を書き、最後に人の確認と止まる所を足せば説明できます。

最初に、WEBMARKSの役割カードを参考に、担当を一つ決めます。使う資料と道具、返す物を書きます。Anthropicの部品の図と重ねると、足りない部分を整理できます。

次に、受け取ってから結果を見るまでの流れを書きます。Anthropicのループのように、結果が次の判断へ戻る道も入れます。実行しただけで終わりにせず、確認の工程を置きます。

最後に、完了、人の確認、上限という出口を入れます。WEBMARKSの差し戻しも、同じ図の中へ置けます。実際に作る手順は、AIエージェントの作り方へ進めます。

監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認：神奈川県 経営革新計画 承認／経済産業大臣認定講座／厚生労働大臣指定講座／経済産業省 リスキリング補助事業者

代表プロフィール会社概要X @WEBMARKS2