LLMエージェント完全ガイド（2025年版）

今年最も話題になっているテーマ、AIエージェントについてはご存知でしょう。

これらのAIエージェントの多くはLLMエージェントです。なぜでしょうか？

「ここ数年で自律型エージェントは大きく変化しました」とBotpress CEOのSylvain Perronは説明しています。「基盤となるモデルが進化し、LLMによって新たな推論や抽象化の層が開かれました。」

LLMの力を活用することで、AIエージェントはあらゆる言語ベースや推論タスクをこなせるようになりました。

言語能力や分析力を活かし、ホワイトカラーの職場でも徐々に普及が進んでおり、今後数年で80％以上の企業がAIエージェント導入を計画しています。

AIエージェントの広いカテゴリには（コンテンツ推薦システム、画像認識、ロボット制御など）非言語的な用途も含まれますが、LLMエージェントは主に会話型AIソフトウェアです。

LLMエージェントとは？

LLMエージェントは、大規模言語モデルを活用して言語を解釈し、会話やタスク実行を行うAIツールです。

これらのエージェントは膨大なテキストデータで訓練された高度なアルゴリズムを基盤としており、人間のようなコミュニケーションを模倣できる言語理解・生成能力を持ちます。

LLMエージェントは、AIエージェント、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成ツールなどに組み込むことができます。

LLMエージェントはどのように機能するのか？

LLMエージェントは、LLMの力に検索、推論、記憶、ツール活用を組み合わせて自律的にタスクを完了します。それぞれの要素について見ていきましょう。

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これらの機能を組み合わせることで、LLMエージェントは複雑なマルチステップのワークフローも完全自律で実行できます。

例えば：

• B2Bの営業エージェントは、CRMから見込み客データを取得し、案件進捗を分析、過去のやり取りを記憶してフォローアップをパーソナライズし、メールやカレンダーAPIを活用して送信やスケジュール調整を行います。
• ITエージェントは、システムログを取得してエラーを診断し、トラブルシューティング手順を分析、過去のユーザー対応を記憶し、スクリプトを実行してサービス再起動やチケット作成を行います。

LLMエージェントを特徴づける4つの要素とは？

LLMエージェントには4つの主要な特徴があります。

1. 言語モデル

言語モデルは、しばしばLLMエージェントの「頭脳」とみなされます。その品質や規模が、エージェントの性能に直結します。

膨大なテキストデータで訓練された高度なアルゴリズムであり、文脈理解やパターン認識、一貫性のある適切な応答生成を可能にします。

• 言語パターンの特定と学習
• 膨大な訓練データによる文脈認識力の獲得
• 多様な分野に適応し、幅広いトピックに対応可能

言語モデルは応答の深さ・正確さ・関連性を決定し、エージェントの言語能力の基盤となります。

2. 記憶

記憶とは、過去のやり取りから得た事実やユーザーの好み、セッションをまたぐ話題などの情報を保持する能力です。

これにより、エージェントの文脈理解が深まり、会話がより継続的かつ関連性の高いものになります。

設定によっては、エージェントが情報を長期間保持できる場合もあり、繰り返しのユーザー行動や好みから「学習」する長期的なやり取りをサポートします（ただし、プライバシーや関連性の観点から制限されることも多いです）。

3. ツール活用

ツール活用によって、LLMエージェントは会話から実際のアクションへと進化します。

LLMエージェントは外部アプリケーションやデータベース、APIと連携し、特定の機能を実行できます。

これにより、リアルタイム情報の取得や外部アクションの実行、専門データベースへのアクセスが可能となり、即時性のある情報提供が実現します。具体例：

• APIの呼び出し
• 天気や株価などのライブデータ取得
• 会議やアポイントメントのスケジューリング
• 商品カタログや人事規定などのデータベース検索

ツール活用により、LLMエージェントは受動的な知識ベースから、他システムと連携できる能動的な存在へと進化します。

4. 計画立案

計画立案とは、LLMエージェントが複雑なタスクを一連の管理しやすいステップに分解する能力です。

LLMエージェントは、フィードバックの有無にかかわらず計画を立てられます。その違いは？

• フィードバックなしの計画は、エージェントが最初の理解に基づいてプランを作成します。シンプルで高速ですが、柔軟性に欠けます。
• フィードバックありの計画は、エージェントが環境からの入力を受けてプランを継続的に修正できます。より複雑ですが、柔軟性とパフォーマンスが大きく向上します。

計画立案により、LLMエージェントは論理的なフローを構築し、段階的に解決策へと導くため、複雑なリクエストにも効果的に対応できます。

LLMエージェントの4つのタイプとは？

1. 会話型エージェント（例：カスタマーサポートやリード獲得）

このタイプのエージェントは、ユーザーと自然な対話を行い、情報提供や質問対応、さまざまなタスクの補助をします。

これらのエージェントは、LLMを活用して人間らしい応答を理解・生成します。

例： カスタマーサポートエージェントや医療チャットボット

2. タスク指向エージェント（例：AIアシスタントやAIワークフロー）

特定のタスクや事前に定められた目標の達成に特化し、ユーザーのニーズを把握して必要なアクションを実行します。

例： AIアシスタントや人事ボット

3. クリエイティブエージェント（例：コンテンツ生成ツール）

アートワークや音楽、文章などのオリジナルで創造的なコンテンツを生成できるエージェントで、LLMを活用して人間の好みや芸術的スタイルを理解し、共感を呼ぶコンテンツを生み出します。

例： コンテンツ生成ツールや画像生成ツール（Dall-Eなど）

4. 協働型エージェント（例：エンタープライズAIエージェント）

このタイプのエージェントは、人間と協力して共通の目標やタスクを達成し、チームメンバー間や人間と機械の間のコミュニケーション・調整・協力を促進します。

LLMは、意思決定支援やレポート作成、インサイト提供などで協働型エージェントをサポートします。

例： 多くのエンタープライズAIエージェントやプロジェクト管理チャットボット

企業はLLMエージェントをどう活用しているか？

企業は、質問対応、ガイダンス提供、ワークフロー自動化、テキスト分析など、自然言語の処理や応答が必要な分野でLLMエージェントの恩恵を受けています。

企業では、マーケティング、データ分析、コンプライアンス、法務支援、医療サポート、金融業務、教育などでLLMエージェントが活用されています。

LLMエージェントの代表的な活用例を3つ紹介します。

カスタマーサポート

自動化の専門家Pascal Bornetによる167社を対象とした調査によると、カスタマーサービスがLLMエージェント導入の最も人気の用途となっています。

LLMエージェントは、FAQ対応、トラブルシューティング、24時間サポートなど、カスタマーサポートで広く利用されています。

これらのエージェントは、リアルタイムで顧客とやり取りし、即時対応や複雑な問い合わせの人間エージェントへのエスカレーションも行います。

関連情報：カスタマーサービスチャットボットとは？

営業・リード獲得

営業分野では、LLMエージェントはAIによるリード獲得に活用されており、見込み顧客との会話を通じてニーズを把握し、重要な情報を収集してリードの質を判定することも可能です。

また、顧客の興味に合わせてパーソナライズした提案や商品情報を自動でフォローアップ送信することもできます。

関連情報：営業でAIを活用する方法

社内サポート：人事・IT

社内サポートでは、LLMエージェントが従業員からのよくある問い合わせ対応を自動化し、人事やIT業務を効率化します。

実際、Bornetの調査では、社内業務でのLLMエージェント活用が最もコスト効果が高く、従来の業務時間を30～90％削減したと報告されています。

人事分野では福利厚生や休暇制度、給与などの質問に、IT分野では基本的な技術トラブルの対応やアカウント設定などの定型業務を自動化します。

これにより、人事やIT担当者は繰り返し作業から解放され、より高度な業務に集中できます。

関連情報：人事向けAIエージェントのおすすめ

LLMエージェントの応答を改善する方法

AIプロジェクト向けにLLMをカスタマイズする場合、公開モデルの標準応答を調整したくなるでしょう（競合他社を勧めるチャットボットは困りますよね）。また、独自のビジネスロジックを組み込んで、単なる言語生成ではなく、訓練された従業員のような動作をさせたい場合もあります。

LLMの応答品質を高めるには、主に4つの考え方があります。

1. RAG
2. ファインチューニング
3. N-shotプロンプティング
4. プロンプトエンジニアリング

1. 検索拡張生成（RAG）

RAGは、ChatGPTでよくやる「テキストを貼り付けて質問する」ことに名前が付いただけのシンプルな手法です。

典型的な例は、ECサイトで特定の商品が在庫にあるかを尋ね、チャットボットが商品カタログから情報を調べて回答する（インターネット全体ではなく）というものです。

開発のスピードやリアルタイム情報の取得という点で、RAGは必須の手法です。

RAGは通常、どのモデルを選ぶかには影響しませんが、情報を検索して回答するLLM APIエンドポイントを作成し、それを独自のLLMのように使うことも可能です。

ナレッジベース型チャットボットにRAGを使うと、モデルのファインチューニングや更新が不要になり、保守が簡単になりコスト削減にもつながります。

2. ファインチューニング

ファインチューニングは、モデルに例を与えて特定のタスクをうまくこなせるように学習させる方法です。自社製品について話すのが得意なモデルにしたい場合は、会社の優れた営業電話の例を多数与えると良いでしょう。

モデルがオープンソースの場合、チームにファインチューニングできる十分なエンジニアリソースがあるかを確認しましょう。

モデルがクローズドソースでサービス提供されている場合（GPT-4やClaudeなど）、エンジニアがAPIを使ってカスタムモデルをファインチューニングできることが多いです。この方法はコストが大幅に増えることが多いですが、保守はほとんど不要です。

ただし、多くのユースケースでは、ファインチューニングはモデル最適化の最初のステップではありません。

ファインチューニングが有効なのは、静的な知識用のナレッジボットを作る場合です。質問と回答の例を与えることで、今後は調べなくても答えられるようになります。ただし、リアルタイム情報には実用的な方法ではありません。

3. N-shotラーニング

回答品質をすぐに向上させる最も簡単な方法は、1回のLLM APIコールで例を与えることです。

ゼロショット（例を全く与えない）は、多くの人がChatGPTを使うときの方法です。1つ例を加える（ワンショット）だけで、回答品質が大きく向上することがよくあります。

2つ以上の例を与えるのがn-shotです。n-shotはファインチューニングと違い、モデル自体は変わりません。毎回質問の直前に例を与えるだけです。

ただし、この戦略は使いすぎに注意が必要です。LLMには最大コンテキストサイズがあり、メッセージのサイズによって料金も変わります。ファインチューニングを使えばn-shotの必要がなくなりますが、調整には時間がかかります。

4. プロンプトエンジニアリング技術

chain-of-thoughtのように、モデルに答えを出す前に思考過程を明示させるプロンプトエンジニアリング手法もあります。

また、プロンプトチェーンという手法もあり、複雑なタスクを複数のプロンプトに分割して順番に実行することで、モデルに段階的な処理を促します。

これらの戦略は、特に推論が重要なタスクで応答の品質や信頼性を大きく向上させますが、応答時間の増加やトークン消費量の増大、処理速度の低下といったトレードオフもあります。

これにより回答の質は向上しますが、回答が長くなり、コストや速度にも影響します。

LLMエージェントを6ステップで構築する方法

1. 目的の明確化

AIエージェントやチャットボットを構築する最初のステップは、何を達成したいのかを明確にすることです。

LLMエージェントに期待する役割（顧客対応、コンテンツ生成、特定タスクの処理など）をはっきりさせましょう。

明確な目標設定が、エージェントの設計や設定方針を決める指針となります。

2. AIプラットフォームを選ぶ

最適なAIプラットフォームは、目標やニーズによって異なります。

カスタマイズ性、連携機能、使いやすさ、サポート体制などを考慮し、要件に合ったプラットフォームを選びましょう。

プラットフォームが備えるべき条件：

• 希望するユースケースに対応していること
• 希望するLLMを選択可能にする
• 連携機能を提供する

3. LLMの設定

プラットフォームの選択肢に応じて、あらかじめ用意されたLLMを使うか、必要に応じて特定タスク向けにモデルをファインチューニングします。

多くのプラットフォームには、事前学習済みですぐに使える言語モデルが用意されています。

LLMのカスタマイズに興味がある方は、成長エンジニアPatrick HamelinによるAIプロジェクト向けカスタムLLMの選び方の記事もご覧ください。

4. ツール連携

ほとんどのプラットフォームは、外部ツールとの統合オプションを提供しています。エージェントがアクセスする必要のあるAPI、データベース、CRMデータやリアルタイム情報などのリソースを接続しましょう。

5. テストと改善

プラットフォームのテストツールを使ってエージェントを十分に検証しましょう。テスト結果に基づき、パラメータやプロンプト、ワークフローを調整し、実際の運用で十分に機能するようにします。

6. 導入と監視

プラットフォームのモニタリングツールを使って、エージェントのやり取りやパフォーマンスを導入後に追跡しましょう。

インサイトを収集し、必要に応じて設定を見直しましょう。プラットフォームが提供するフィードバック機能も活用してください。

カスタムLLMエージェントを導入する

LLMエージェントは、企業の間で急速に普及しています。カスタマーサービス、社内業務、Eコマースなどで活用されています。導入が遅れる企業は、AIの波に乗り遅れるリスクがあります。

Botpressは、企業向けに構築された無限に拡張可能なAIエージェントプラットフォームです。私たちのスタックを使えば、必要なあらゆる機能を持つLLMエージェントを開発できます。

当社の強化されたセキュリティスイートは、顧客データが常に保護され、開発チームによって完全に管理されることを保証します。

今すぐ構築を始めましょう。 無料です。

または当社チームにお問い合わせください。

よくある質問

1. LLMエージェントとチャットボットの違いは何ですか？

チャットボットは通常、決まったスクリプトやフローに従いますが、LLMエージェントはより柔軟です。LLMエージェントは大規模言語モデルを使って推論し、情報を取得し、ツールを使い、意思決定を行います。

2. LLMエージェントはインターネット接続なしで動作できますか？

必要なもの（言語モデルやデータなど）がすべてローカルで動作していれば、LLMエージェントは一部オフラインでも動作可能です。ただし、多くはリアルタイムデータや外部API、最新情報のためにクラウドサービスに依存しています。

3. LLMエージェントには必ず言語モデルのバックエンドが必要ですか？

はい、それが基本となる要素です。LLMエージェントの「LLM」は大規模言語モデルを意味します。これがなければ、自然言語を理解したり生成したりする能力が失われます。

4. 現在LLMエージェントを使う際の主な制限やリスクは何ですか？

誤った情報を生成したり、曖昧な指示で動作が止まったり、十分に保護されていないと機密情報が漏れる可能性があります。また、エージェントの賢さはデータや設計次第です。

5. どの業界がLLMエージェントを最も早く導入していますか？

カスタマーサービス、ITサポート、医療、営業などが急速に導入しています。基本的に、繰り返しの多い言語ベースの業務が自動化できる分野で導入が進んでいます。