2026年、AIエージェントは本当に「仕事を任せられる存在」になるのか？

新年あけましておめでとうございます。

2026年の年明けにあたり、昨年（2025年）を振り返りつつ、これからの生成AI、とりわけ AIエージェント について、1本の論文を手がかりに整理してみたいと思います。

※ 本記事の先頭には、本論文をもとに NotebookLMで作成したインフォグラフィックスを掲載しています。

詳しい内容や前提条件については、論文本文（下記URL）をご参照ください。

論文URL：https://arxiv.org/html/2412.14161v3

2025年は「AIエージェント元年」だった

2025年は、多くのメディアや専門家が「AIエージェント元年」と表現した一年でした。

単なるチャット型生成AIにとどまらず、

• 目標を与えると

• 複数の手順を自律的に考え

• 必要に応じてツールや外部環境を使いながら

• 試行錯誤してタスクを進める

といった振る舞いをするAIが、活用範囲を広げるフェーズに入った年と言えます。

チャット型生成AIとAIエージェントの違い

ここで、よく混同されがちな両者の違いを、実際のサービス名を挙げて整理しておきます。

チャット型生成AI

人が質問し、それに対してAIが「その場で」文章や回答を返すのが基本です。

1往復ごとのやり取りが中心で、長期的な目標管理や継続的な試行は得意ではありません。

代表的な例としては、

• ChatGPT（通常のチャット利用）

• Gemini（チャットモード）

• Microsoft Copilot（チャット型の質問応答）

などが挙げられます。

AIエージェント

「最終的な目標」を与えると、途中の手順を分解し、状況を観察しながら行動を繰り返します。

途中で失敗すれば修正し、必要なら追加の行動を選び直す点が特徴です。

実際のサービスで言えば、

• ChatGPT（Deep Research）

• Gemini（Deep Research）

• Microsoft Copilot（リサーチツール）

といった機能が、AIエージェント的な振る舞いに近いものと言えるでしょう。

つまり、会話の相手（チャット型生成AI）か、調査や作業をある程度まとめて任せる存在（AIエージェント）か、という違いです。

今回紹介する論文について

今回紹介するのは、arXivに公開されている以下の論文です。

• https://arxiv.org/html/2412.14161v3

この論文は、AIエージェントが

• どのような環境で

• どの程度うまくタスクを遂行できるのか

• どこでつまずくのか

を、比較的シンプルかつ厳密な実験環境で検証しています。

論文で実験された環境の概要

論文では、AIエージェントに対して、

• 明確なゴールが設定されたタスク

• 途中で複数の判断や操作が必要な作業

• 一度の判断ミスが後工程に影響する構造

といった条件を持つ環境を用意し、エージェントがどのように行動するかを観察しています。

重要なのは、単発の質問応答ではなく、連続した行動と判断が求められる点です。

これは、実務における「書類作成」「データ整理」「業務フローの自動化」などに、比較的近い構造だと思います。

論文が示している「AIエージェントが苦手なこと」

この論文で特に印象的なのは、AIエージェントの限界がかなり率直に示されている点です。

具体的には、

• 手順が細かく分かれている作業

• 各ステップで高い正確性が求められるタスク

• 長い時間、目標を見失わずに行動し続ける必要がある状況

において、エージェントが途中で誤った判断を積み重ね、最終的にゴールに到達できないケースが多く確認されています。

一つ一つの判断はもっともらしく見えても、小さなズレが蓄積して破綻する。

この点が、繰り返し観測されています。

論文の指摘は我々ユーザーの実感と一致している

この論文の結論は、私自身が日々生成AIを実務で使って感じている感覚と、ほぼ一致しています。

それは、

• 生成AIは「緻密な作業」を「長い時間」かけて

• 目標どおりにやり切ることが、現時点ではまだ苦手

という点です。

単発の文章作成やアイデア出しでは非常に優秀でも、

• 条件が多い

• 途中で確認や修正が必要

• 最終成果物の品質が厳密に求められる

といった業務になると、人間のチェックや介入が欠かせません。

2026年初の現時点で、これらはまさに社会保険の申請業務や給与計算であるといえます。

ここが解決されれば、AIエージェントはもっと実務に役立つ

論文の指摘と実務での体感を踏まえると、AIエージェントが本当に業務の中核を担うためには、

• 長期的な目標の保持

• 中間成果の自己検証

• ミスの早期検出と軌道修正

といった仕組みが、より強化される必要があります。

言い換えれば、「考え続けながら、丁寧に作業を積み上げる力」 が鍵になります。

言い換えると、汎用的なChatGPT、Copilot、Geminiのモデルをうまく使って、上記の欠点を補うようなサービスが提供されれば社会保険の申請業務や給与計算にも生成AIを活用できるシーンが増えるということです。

まとめ

2025年は確かに、AIエージェントの可能性が一気に広がった年でした。

同時に、今のAIエージェントの限界も見えた一年でもあります。

論文が示す課題と、現場での実感が一致していることは、研究と実務が着実に近づいている証拠だと感じます。

2026年、この 「緻密さ」と「継続性」 という課題が、

• 新しいモデル設計

• エージェント制御技術

• 周辺ツールや評価手法の進化

によってどこまで解決されるのか。

引き続き新しいテクノロジーを注視しながら、その進化を楽しんでいきたいと思います。