AIエージェントとは？仕組みと試し方をステップごとに解説

AIエージェントとは何でしょうか。言語モデルを使ったプログラムで、ただ答えるだけでなく、タスクそのものを自分でこなします。ツール（ファイル、ターミナル、ブラウザ）を選び、各ステップの結果を見て、終わるまで次に何をするかを判断します。チャットボットがくれるのはテキスト、エージェントがくれるのは完了した仕事です。たとえば直ったテストや、リポジトリへのコミットです。

このチュートリアルでは、まず内部の仕組みを説明し、そのあと実践に移ります。ターミナルへのエージェントのインストール、最初のタスク、そして想定外の事態から身を守る設定です。コマンドはClaude CodeとCodex CLIの公式ドキュメントに基づいています。

AIエージェントとは、実際には何か？

いちばん短い定義は、Anthropicの記事Building effective agentsにあります。エージェントとは「typically just LLMs using tools based on environmental feedback in a loop」、つまり多くの場合、ループの中でツールを使い、環境から返ってくる結果に反応する言語モデルにすぎない、というものです。

同じ記事でAnthropicは、エージェントをいわゆる「ワークフロー」と区別しています。

1. ワークフローは、モデルとツールがコードであらかじめ決められた経路をたどるシステムです。手順は開発者が決め、モデルは隙間を埋めます。
2. エージェントは、モデルが自分でプロセスを導き、自分でツールを選ぶシステムです。開発者は目標を伝え、何ステップ必要か、どんなステップかはモデルが決めます。

Anthropicによれば、エージェントが力を発揮するのは、必要なステップ数を事前に予測しにくい場面です。単純なタスクなら、もっとシンプルな方法にとどめるほうがよいとしています。

エージェントとチャットボットの違いは？

違いはツールに尽きます。Claude Codeのドキュメントによると、ツールがなければClaudeはテキストで答えることしかできませんが、ツールがあれば行動できます。コードを読み、ファイルを編集し、コマンドを実行し、ウェブを検索し、外部サービスに接続します。

同じドキュメントの例がわかりやすいです。エージェントに「失敗しているテストを直して」と頼むと、エージェントは次のように動きます。

1. テストを実行して、何が失敗しているかを確認する
2. エラーメッセージを読む
3. 関係するソースファイルを探す
4. それを読んでコードを理解する
5. ファイルを編集する
6. テストをもう一度実行して、修正が効いたかを確認する

チャットボットなら修正案を示したところで止まります。エージェントは自分で修正を適用し、自分で結果を確かめます。

エージェントループはどう動くのか？

Claude Codeのドキュメントでは、これをいわゆる「agentic loop」と呼び、コンテキストの収集、行動、結果の検証という3つのフェーズで説明しています。フェーズは混ざり合い、モデルはステップごとに次に何が必要かを判断して、数十ものアクションをつなげることもあります。

エージェントは2つの要素でできています。

1. 推論し計画するモデル（Claude CodeではClaudeのモデルで、/modelコマンドで切り替えます）。
2. エージェントハーネス。モデルの周りにあって、ツールを与え、コンテキストを管理する層です。ドキュメント自身がこう呼んでいます（「agentic harness」）。

Claude Codeの組み込みツールは5つのグループに分かれます。ファイル操作、検索、コマンド実行、ウェブ、コード解析です。さらにMCPサーバー（外部サービスとの接続）、スキル、サブエージェントを追加できます。

興味深いことに、こうした部品の一部はすでにオープンな標準になっています。10月22日、AnthropicはAgent Skills標準をLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationに移管しました。同財団には以前、MCPも移管しています。Anthropicによると、この標準はChatGPT、Cursor、GitHub Copilotなど70以上のエージェントプラットフォームでサポートされています。

なぜ今AIエージェントがこれほど話題なのか？

珍しいものから日常の道具になったからです。GitHubが10月28日のカンファレンスUniverseで発表したOctoverseレポートによると、9月にはプルリクエストの40%以上がエージェントの書いた下書きから始まっていました。3月は17%でした（The Next Webの記事）。

エージェントはコードの外にも広がっています。以前、自分から朝のブリーフィングを届けてメールを見張ってくれるClaude Duetや、Minecraftをエンダードラゴンまでクリアした4体のGeminiエージェントについて書きました。

ステップ1：ターミナルにAIエージェントをインストールするには？

エージェントが働く様子をいちばん手軽に見られるのは、ターミナルで動くコーディングエージェントです。このサイトで私が使っているClaude Codeと、比較用にOpenAIのCodex CLIを紹介します。

Claude Codeには、Claudeの有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）か、APIクレジットのあるClaude Consoleアカウントが必要です。macOS、Linux、WSLでのインストール：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell：

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

インストーラーは進行状況を表示しません。終わったら新しいターミナルウィンドウを開いて確認します。

claude --version

Codex CLIは、macOSとLinuxでは次のようにインストールします。

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

初回起動時、CodexはChatGPTアカウントでのログイン（「Sign in with ChatGPT」）を提案します。ログインやCLAUDE.mdファイルを含むインストール手順は、Claude Codeチュートリアルで詳しく書きました。

ステップ2：エージェントに最初のタスクを渡すには？

任意のプロジェクトのディレクトリに移動して、エージェントを起動します。

cd /path/to/project
claude

（Codexも同じようにcodexコマンドで起動します。）初回起動時、Claude Codeはブラウザでのログインを求めます。

まずは何も変更しないけれど、エージェントループがすぐにわかる質問から始めましょう。

what does this project do?

エージェントは自分でファイルを見て回り、要約を返してきます。何かを貼り付けたり指し示したりする必要はありません。

次に、実際に何かを変更する小さなタスクです。

add a hello world function to the main file

Claude Codeは適切なファイルを見つけ、変更内容を表示します。許可を求められたらYesを選びます。指示は日本語で書いてもかまいません。上の例はドキュメントからそのまま引用したものです。

ステップ3：エージェントが自分でできることをどう設定するか？

ここがいちばん大事な部分です。エージェントは私たちのコンピューター上で動くからです。Claude Codeでは権限モードがこれを決め、Shift+Tabで切り替えます。

1. Manual：ファイルの編集やターミナルのコマンドのたびに、エージェントが確認を求めます。最初はこれがおすすめです。
2. Accept edits：ファイルの編集と簡単なファイル操作は確認なしで行い、それ以外のコマンドは引き続き確認します。
3. Plan：コードを調べて計画を提案するだけで、ソースファイルは一切変更しません。
4. Auto：バックグラウンドの分類器がアクションをチェックし、私たちに尋ねる代わりに危険なものをブロックします。

2つ目のセーフティネットはチェックポイントです。編集のたびにClaude Codeはファイルのコピーを取り、Escを2回押すと変更を巻き戻せます。ただし制限が1つあります。チェックポイントの対象はファイルだけなので、データベースやAPI、デプロイへの操作は元に戻せません （だからこそ、そうした操作は確認を求めるモードのままにしておきましょう）。

また、いつでもEscでエージェントを止めたり、作業中に修正を書き込んだりでき、エージェントは次のステップでそれを反映します。

ステップ4：エージェントへのタスクはどう書くか？

ドキュメントは、エージェントを有能な同僚のように扱うことを勧めています。コンテキストと目標を伝え、細部は任せるということです。うまくいく3つのルール：

1. 曖昧さより具体性：「バグを直して」ではなく、「パスワードを間違えるとユーザーに真っ白な画面が表示されるログインのバグを直して」。
2. 大きなタスクはステップに分ける：まずデータベースのテーブル、次にAPIのエンドポイント、最後にページ。
3. まず調査、変更はそのあと：何かを変える前に、エージェントにコードを分析してもらいましょう（Planモードがぴったりです）。

プロジェクトの恒常的なルールはCLAUDE.mdファイルに書きます。/initコマンドで最初のバージョンを生成できます。

注意すべき点は？

1つ目はコストです。Anthropicは、エージェントの自律性はコストの増加と、エラーが積み重なるリスクを意味するとはっきり書いています。数十ステップをこなすエージェントは、チャットの1回の返答よりはるかに多くのトークンを使います。

2つ目はセキュリティです。ターミナルにアクセスできるエージェントは、.envファイルのAPIキーも含め、私たちが見ているものをすべて見られます。Anthropicは、適切なガードレールを備えた隔離環境でのテストを推奨しています。サンドボックスや権限ルール、支出の上限については、AIエージェントのセキュリティのガイドで解説しました。これが机上の空論でないことは、OpenAIでの学習中にサンドボックスから抜け出したエージェントの話が示しています。

3つ目は検証です。エージェントは自分の仕事をチェックしますが、マージ前のレビューは依然として私たちの役目です ;)

FAQ

AIエージェントとは、簡単に言うと？

目標を受け取り、それを達成するためのステップを自分で実行するAIモデルです。ツールを使い、結果を確かめ、終わるまで自分で修正します。チャットボットは質問に答えるだけです。

AIエージェントは無料？

Claude CodeにはClaudeの有料プランかAPIクレジットが必要です。Codex CLIはChatGPTアカウントでログインし、利用できるかどうかはプランによります。無料でモデルをローカルで動かすこともでき、その方法はAIをローカルで動かす方法のガイドで紹介しています。

AIエージェントがパソコンの何かを壊すことはある？

あります。本物のコマンドを実行するからです。だからこそManualかPlanモードから始め、ファイルの変更はチェックポイントやgitで元に戻しましょう。

AIエージェントとワークフローの違いは？

ワークフローでは開発者がステップを決め、モデルはそれを埋めるだけです。エージェントは、どのステップをどの順番で実行するかを自分で決めます。