目標ベースエージェントとは？種類や特徴、活用シーンを解説

ビジネスや産業分野において、自律的な判断と行動が求められるAI技術の活用が進んでいます。その中でも目標に向かって最適な行動を選択しようとする仕組みを備えた、目標ベースエージェントは業務の効率化や意思決定支援において一定の役割を果たすでしょう。

特定の環境下で動作するだけでなく与えられた目標を意識して行動を選択するため、従来の反射的なエージェントとは異なる特徴を持ちます。特に多くの選択肢の中から目的に合った行動を導き出す場面では、このようなエージェントの考え方が有効かもしれません。

本記事では目標ベースエージェントの基本的な概念に加え、いくつかの代表的な分類やその特徴について詳しく解説し、導入検討時の判断材料となる情報を整理します。

目標ベースエージェントとは

目標ベースエージェントとはある目的の達成に向け、行動を選択する仕組みを持つ人工知能の一種です。単なる入力と出力の対応だけではなく、目標を満たすかどうかという基準を基に意思決定を行うという点が特徴です。このようなエージェントは行動の選択に際して現在の環境情報だけでなく、将来的な状態や成果も考慮するケースも珍しくありません。より柔軟かつ、計画的な動作が求められる業務への適用が期待されています。

目標ベースエージェントは業務改善や作業の自動化における、AI活用を推進する際の1つの選択肢となりえます。ここでは、その具体的な分類について見ていきましょう。

目標ベースエージェントの種類

目標ベースエージェントはその設計思想や目的に応じ、複数の種類に分類されることがあります。特に達成すべき目標の数や構造により、単一目標エージェントと複数目標エージェントに分けられる場合が多いです。単一目標は1つの明確な目的に向けて動作し、複数目標は同時に複数の目的を管理しながら動くことが特徴です。業務の性質や求められる柔軟性に応じて適切に選ばれる傾向があり、それぞれの特性の理解が導入の際に役立ちます。

ここでは2種類の特徴について解説します。

単一目標エージェント（Single-Goal Agent）

単一目標エージェントは、特定の1つの目標の達成を前提に設計されたエージェントです。目標が明確であるため行動選択の指針が比較的シンプルになりやすく、実行可能性の高い処理設計が行われるケースもあります。例えば倉庫内で特定の棚まで物品を運ぶロボットなどは、目的地への到達という目的に基づいて動作しています。

このようなエージェントは業務における特定作業の自動化や、定型的な意思決定の支援などに向いているでしょう。ただし目標が1つであるがゆえに、環境変化や新たな目標への柔軟な対応が苦手な点には注意が必要です。

複数目標エージェント（Multi-Goal Agent）

複数目標エージェントは同時に複数の目標の管理・追求を前提としたエージェントです。状況に応じてどの目標を優先するか判断し、行動方針を柔軟に変化させる機構が備わっているケースが多くなります。例えば配車サービスエージェントが、乗客を目的地に届けることに加えて燃料の節約や時間内の到着といった目標も並行して考慮する場合などが該当します。

複数の目標を同時に扱うため、優先順位の管理や状況に応じた目標の切り替えが必要です。結果として計算負荷やシステム設計の複雑さが増しやすいですが、現実の業務環境においてはより実用的な振る舞いを実現するための選択肢となり得ます。

目標達成のアプローチ別の分類

目標ベースエージェントは、目標を達成するためのアプローチ方法によっても分類されます。代表的な例はあらゆる可能性を探索して最適解を探る探索型、事前に計画を立てて実行する計画型、リアクションと目標志向を組み合わせたハイブリッド型です。これらはそれぞれ特有の長所と短所があり、使用される環境や目的に応じて使い分けられています。

ここでは、3つのアプローチについて解説します。

探索型エージェント（Search-Based Goal Agent）

探索型エージェントは目標を達成するための最適なルートや行動パターンを、状態空間内の探索によって見つけ出そうとするタイプのエージェントです。目的地までの経路を地図上で探すように、さまざまな状態を試しながらゴールへの道筋を模索します。

このタイプのエージェントは問題空間が比較的明確であり、かつ探索に十分な時間や計算資源がある場面で用いられることが多いでしょう。業務上の課題解決やロジスティクス分野において、最適なルートや手段を模索する際に活用される傾向があります。

計画型エージェント（Planning Agent）

計画型エージェントの特徴は目標に向かう一連のステップや行動を、あらかじめ設計・計画してから実行するという点です。現在の状態と目標とのギャップを分析し、目標達成までの行動シナリオの作成を前提としています。

このようなエージェントはプロジェクト管理や製造工程の自動化など、あらかじめ定義された手順に基づいて段階的に作業を進める業務に向いているでしょう。行動の整合性やリソースの最適配置が求められる場面で、より精緻な意思決定が可能になると見られています。

反応＋目標型エージェント（Hybrid Goal-Based Agent）

反応＋目標型エージェントは反射的な即時応答と、目標に基づく計画的な行動の両方を組み合わせて設計されたエージェントです。状況に応じて短期的な反応行動と、長期的な目標達成のバランスを調整しながら動作します。

このようなアプローチは変化の激しい現場や予測困難なタスクに対応する際に有効とされており、計画の柔軟性と即時性の両立が求められる場面で用いられる傾向があります。

目標ベースエージェントの5つの特徴

目標ベースエージェントは、目標に向かって計画的に行動を選択する点が特徴的です。単に反応するだけでなく未来の状態を予測しながら柔軟に対応できるため、複雑な問題解決や長期的な戦略の構築にも適している傾向があります。これらの特徴が具体的にどのような形で現れるのかの理解が、活用場面を見極める上で重要となるでしょう。

ここでは目標ベースエージェントの特徴を、5つの視点で解説します。

①明確な目標（ゴール）をもって行動を計画・選択する

目標ベースエージェントは明確に設定された目標を中心に、行動を計画し選択していく点が特徴です。現在の環境状態を踏まえつつ最終的に達成したいゴールを基準にして、どの行動が望ましいかを検討します。

こうしたプロセスは単純なルール反応とは異なって目標達成に向けた合理的な選択を促すため、効率的に問題を解決する方向へ進みやすくなります。なお目標は単一の場合もあれば複数の目標を同時に追うケースもあり、それぞれの重要度や優先順位に基づいた行動決定が必要でしょう。

②状態遷移や計画手法を使って未来を予測する

目標ベースエージェントは状態遷移モデルや計画手法を活用し、未来の状況を予測しながら行動を決定する傾向があります。現在の環境情報から可能な行動の選択肢を検討し、その結果としてどのような状態が訪れるかを見積もります。そのため目の前の課題に対する対処だけでなく、将来的な問題回避や効率的なルート選択を促せるでしょう。

これによって動的に変化する環境においても柔軟な対応が可能になる場合があり、例えば製造ラインの自動化やロジスティクスの最適化に役立つことが期待されます。

③環境の変化に応じて計画を柔軟に修正できる

目標ベースエージェントは環境の変化や予期せぬ出来事に対して計画を見直し、柔軟に修正する機能を持つ場合が多く見られます。最初に立てた計画が状況の変化により適切でなくなった場合でも新たな情報を取り込みながら計画の内容や優先順位を変更するため、硬直的な対応に陥りにくい傾向があります。

この柔軟性は実際のビジネスや運用現場で重要となりやすく、計画通りに進まない場合や緊急対応が必要な状況でも適切な修正を促し、効率的に目標に向かう助けになるでしょう。変動の激しい業務環境でリスクを管理しながら、品質を保つ場面での活用が見込まれます。

④問題解決や意思決定に強みがある

目標ベースエージェントは複雑な問題解決や多様な意思決定のプロセスにおいて、有利に働く傾向が見られます。目標を達成するために最適な行動を選択して環境の変化を踏まえつつ再評価を行うため、単純な反射型のシステムに比べて高度な判断が求められる状況に適応しやすいでしょう。

こうした特性は顧客対応やプロジェクトの進行管理、製品開発の最適化など幅広い分野での応用が期待されている理由の1つです。さらに意思決定の透明性や柔軟性を維持しながら、組織内の多様な意思決定支援としても役立つ場合が考えられます。

⑤複雑なタスクや長期的な戦略を要する場面で活用される

目標ベースエージェントは単純作業に限らず、複雑なタスクや長期的な戦略が必要とされる場面での活用が見込まれています。目標の階層的構造や複数目標の調整、長期的な計画策定に対応しやすいため、戦略的な意思決定や大規模プロジェクト管理に適しているでしょう。

さらに長期目標に向けて段階的に行動を見直しながら進められるため、変化の多い環境下でも継続的な成果の追求がしやすくなります。こうした柔軟性と適応性が、多様なニーズに応え企業の持続的成長に寄与する可能性が高いと捉えられています。

目標ベースエージェントの活用シーン5例

目標ベースエージェントはその柔軟な行動計画能力と目標達成に向けた効率的なアプローチから、さまざまな業界やシーンで活用できるでしょう。複雑なタスクの管理や動的環境への対応の必要がある場面で特に役立つ傾向があります。

具体的にはプロジェクトの進行管理から自律走行車の制御やビジネス意思決定の支援、ゲームの戦略立案、マーケティング施策の最適化など多岐にわたる分野で応用されています。

こうした活用例を通じて目標ベースエージェントの特徴や運用方法を理解し、導入の検討材料にしてください。

例①複雑なプロジェクト管理やスケジューリング「Smart AI Agent™ Ecosystem」他

複雑なプロジェクト管理やスケジューリングでは、多数のタスクやリソースを動的に調整する力が求められます。目標ベースエージェントは、タスクの優先度や依存関係を考慮しながら、進捗に応じてリアルタイムで計画を再編成できる点が特長です。

富士通の「Fujitsu Kozuchi AI Agent」は会話から課題を抽出し、最適なAIを選定・実行・再割り当てまでを自動で行います。NTTデータの「Smart AI Agent™ Ecosystem」では、RPAをエージェント化し、業務の目的に沿った手順の再構築を可能にしました。

これらの事例は、AIエージェントが複雑な業務の最適化においても効果を発揮していることを示しています。

出典参照：変革的なビジネス環境のためのスマートAIエージェント™エコシステム：スマート製品開発の秘訣｜株式会社NTTデータグループ

例②自律走行車の経路計画や障害物回避「Autoware」他

自律走行車の分野では、目標ベースエージェントが安全かつ効率的な走行を支える重要な役割を果たしています。車両は目的地までの最適ルートを計算するだけでなく、突然の障害物や交通状況の変化にも瞬時に対応しながら経路を柔軟に再構築する必要があります。

トヨタの「Woven Planet Advanced Drive」や、オープンソースの「Tier IV Autoware」は、こうした動的な環境に適応するための先進的な自律運転技術を搭載したツールです。

目標ベースエージェントの特長は、長期的な目的達成と近未来の状況予測を両立し、状況に応じた最適な動作計画を実行できる点にあります。この技術により、自律走行車の安全性や走行効率が高まり、将来的には信頼性の高い運転支援やビジネスの意思決定支援にも広く応用される可能性が期待されています。

出典参照：Autowareにおける障害物回避機能の紹介｜IER IV, INC.

例③ビジネスの意思決定支援システム「Lumada」

ビジネスの意思決定支援システムにおいては、多様なデータや複数の選択肢から最適な判断を導くことが課題となります。例えば、日立の「Lumada」は目標ベースエージェントの技術を活用し、経営戦略や業務目標に応じてシナリオ分析やリスク評価を実施するツールです。目標ベースエージェントは企業の経営戦略や業務目標に基づき、シナリオ分析やリスク評価を行う役割を担っています。

さまざまな変数を考慮し、将来的な結果を予測しながら最適解の模索が必要です。こうした支援は経営層だけでなく現場担当者にも役立ち、意思決定の精度向上や迅速化に寄与しやすくなります。適切な行動計画と戦略立案のサポートにより、競争環境での優位性を保つ効果が期待されるでしょう。

出典参照：AIとともに進化するLumada日立のデジタルは、社会を変える力になります｜株式会社日立製作所

例④ゲームAIの戦略立案・行動選択「AlphaStar」他

ゲームの分野では、目標ベースエージェントが戦略的な意思決定や行動選択に重要な役割を果たしています。「AlphaStar」は、StarCraft IIの複雑な戦局をリアルタイムで分析し、相手の動きや環境変化に対応しながら長期的な戦略を構築する代表的な事例です。

また、GheliaとUnity ML-Agentsによる「Soccer Robots」は、ロボットサッカーにおけるチーム戦術の最適化を目指し、動的な状況判断を実現しています。これらの目標ベースエージェントは、単なるリアクションではなく、未来の状況を予測して複数の選択肢を評価するため、人間に近い高度な意思決定を可能にします。

結果として、ゲームの難易度調整やプレイヤー体験の向上に寄与し、幅広いジャンルのゲームでの応用が期待される技術です。

出典参照：AlphaStar: リアルタイム戦略ゲーム「StarCraft II」をマスターする｜Google LLC

例⑤マーケティングキャンペーンの最適化「P-MAX」他

マーケティングキャンペーンの最適化において、目標ベースエージェントは重要な役割を果たしています。

例えば、CyberAgentの「AIタレント広告」は、過去の顧客データや市場動向を活用し、ターゲットに最適な広告配信を実現します。楽天の「Affiliate Intelligence」も、多様なアフィリエイト施策を統合管理し、売上や認知向上の目標に合わせてリソース配分を動的に調整するツールです。

また、Googleの「Performance Max（P-Max）」は日本企業にも導入され、複数チャネルを連携させたキャンペーンを自動最適化します。さらに、Power Digitalの「nova」では、データ分析基盤を活用しリアルタイムの市場反応に基づき施策を柔軟に見直せます。これらのシステムは、変化の激しい市場環境に適応しつつ、費用対効果の向上に寄与しているといえるでしょう。

出典参照：P-MAX で広告の費用対効果を最大限に｜Google LLC

目標ベースエージェントを導入するときの注意点

目標ベースエージェントは明確な目標を設定して計画を立てつつ行動する仕組みが特徴ですが、導入には慎重な設計や運用が求められます。適切な環境分析や目標設定が不十分だと期待した効果が得られにくく、また環境変化に柔軟に対応できる体制づくりも大切です。

さらに計画や再計画に時間を要する場合もあり、導入前に業務フローや運用体制との整合性確認が推奨されます。複雑なシステム設計を要するため、他のシステムやエージェントとの連携についても十分に考慮する必要があるでしょう。

目標設定が不明確だと効果が出にくい

目標ベースエージェントの運用において、まずは明確な目標設定が欠かせません。目標が曖昧な場合や抽象的な場合、エージェントがどの方向に行動を最適化すれば良いのか判断しづらくなる恐れがあります。結果として計画の精度や行動の効果にばらつきが生じ、期待した成果に結びつかないリスクが考えられます。

したがって運用開始前に達成すべき目標の具体的かつ現実的な定義が必要です。さらにその目標に対して段階的な評価基準を設けると、途中経過の管理や改善が容易になるでしょう。

計画立案やデータ処理に時間を要する場合がある

目標ベースエージェントの特徴として複数の行動パターンや状態を評価しながら最適解を模索する過程がありますが、これは計算リソースや時間を消費する原因にもなり得るでしょう。特に状態空間が広い場合や複雑な計画を要する場合には、計算負荷が高まり処理時間が延びることも見受けられます。

この点はリアルタイムの対応が求められる場面では課題となりうるため、適切なハードウェアやアルゴリズムの選択、計画の簡略化を検討する必要があるでしょう。処理時間の短縮と精度のバランスを保つことが導入時のポイントになります。

環境変化に対する柔軟な再計画が必要

目標ベースエージェントは環境の変化に応じて計画を修正する能力が求められますが、その再計画の仕組みをどう設計するかが大切です。環境が急速に変わる状況では計画の更新が遅れると、非効率な動作や誤った判断を誘発するリスクがあります。

したがって変化を検知するためのセンサーやデータ収集システム、そして適切なトリガーを用いた計画の再評価機能を備えておく必要があるでしょう。こうした設計によって動的な環境にも柔軟に対応しながら、目標達成を目指せる体制が整うと考えられます。

複雑なモデルや状態空間の設計が難しい

目標ベースエージェントはその設計にあたり、対象とする問題や環境の状態空間を適切に定義する必要があります。しかし現実の問題は複雑で多様な変数が絡みやすく、その全てをモデル化するのは、容易ではないでしょう。過度に単純化すると精度が落ちる一方、詳細すぎると計算負荷や設計工数が増大します。

このバランスを取ることが設計の難しさの1つです。さらに状態や行動の定義が不十分な場合はエージェントの性能に悪影響を及ぼすことが考えられ、専門的な知識を持った設計チームの参加が望まれます。

他システムやエージェントとの連携設計が重要になる

目標ベースエージェントは単独で完結せず、既存のシステムや他のエージェントと連携して動作するケースが多く見られます。このため、システム間のデータ連携やインターフェース設計の円滑さが求められるでしょう。連携が不十分だと情報伝達の遅延や誤認識が発生し、全体の運用効率が低下しかねません。

加えて連携相手の仕様変更や障害時の対応フローも、事前に考慮しておく必要があります。こうした連携設計によって目標ベースエージェントの機能が十分に活かされ、システム全体の安定性向上につながることでしょう。

目標ベースエージェントの導入を成功させるポイント

目標ベースエージェントを活用して業務の効率化や課題解決を目指す際は、計算リソースや処理速度のバランス、不確実性に対応する体制の整備、そして柔軟な計画変更を可能にする仕組みづくりが重要と考えられます。

さらに専門知識を持つ人材の配置や明確で、具体的な目標設定も成功のカギになります。ここで紹介する5つのポイントを理解し、実際の導入への活用によって運用の質を高められるでしょう。

計算リソースと処理速度のバランスを意識する

目標ベースエージェントは複雑な計画立案や状態評価を行うことが多く、計算負荷が高くなる傾向があります。そのため利用環境における、計算リソースの確保や処理速度の最適化が導入成功には欠かせません。処理速度が遅い場合、リアルタイム性が要求される場面での有用性が下がるかもしれません。

逆にリソースを過剰に投入するとコストや運用負担が増加するため、処理精度とのバランス調整が求められます。アルゴリズムの効率化やハードウェアの適切な選定を検討し、運用条件に見合った環境構築を進めることが望ましいでしょう。

不確実性や環境変動への対応策を準備する

現実の業務環境は多様かつ変動が激しいため、目標ベースエージェントが計画通りに動作し続ける保証はありません。そこで不確実性や環境変動に対処するための監視体制、再計画の仕組みなどを整えておく必要があります。

センサーやデータ収集ツールを使い環境の変化を的確に検知し、柔軟に計画を修正できる体制が理想的です。また、緊急時の手動介入やバックアッププランの用意も検討に値します。こうした対策を前もって検討しておくことで、変化への対応力が強化されるでしょう。

専門知識を持つ人材を採用する

目標ベースエージェントの設計・運用には計画アルゴリズムや状態遷移モデル、環境解析など高度な専門知識が求められます。こうした専門性はプロジェクトの成功に直結し、適切な人材の配置は効率的なシステム構築やトラブル対応にも役立ちます。

特に運用開始後のパフォーマンス評価や問題点の洗い出し、改善策の立案において専門知識が活かされるでしょう。チーム内にAIやシステム工学に明るいメンバーがいると、円滑な運用推進が期待できます。

柔軟に計画を変更できる仕組みを構築する

目標ベースエージェントは環境の変化に合わせて計画を修正する必要がありますが、そのためには柔軟に計画変更を行える仕組みづくりが欠かせません。計画の再評価や更新がスムーズに進む設計により、変化への対応が迅速化されます。

計画立案段階で予測できない事態にも対応できるフレームワークを導入すると、運用効率や信頼性が高まるでしょう。さらに、計画変更時の影響範囲やリスクを把握しやすくするための可視化ツールの活用も効果的です。

明確で具体的な目標設定をする

成功に向けては、目標の設定が具体的かつ明確でなければなりません。曖昧な目標では行動の指針が定まらず、目標ベースエージェントのパフォーマンスに悪影響を与える可能性が高まります。実現したい成果の定量的な提示や達成基準の細分化といった方法が有効です。

また目標設定の段階で関係者間の合意形成を進めることで、実務上の齟齬や認識のズレを避けやすくなります。具体的で明確な目標は効果測定にもつながりやすく、改善を検討する際の判断材料としても役立つため、計画的な設定が望ましいでしょう。

まとめ｜目標ベースエージェントを導入して課題解決に役立てよう

目標ベースエージェントは、複雑な問題解決や長期的な計画支援において注目されるツールの1つです。導入にあたっては、まず目標の明確な設定が重要とされます。また計算資源の確保や環境変化に対応できる、柔軟な仕組みの整備も求められるでしょう。

さらに専門知識を持つ人材の関与や計画の変更がスムーズに行える仕組み作りも、導入を成功に導くポイントと考えられます。本記事を参考にして、自社の課題解決に役立てられる方法を検討してみてください。