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AIエージェントのワークフローにおけるHuman in the loopの必要性と実践方法

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第1章 新たな自律実行パラダイム：AIエージェント、ワークフロー、そしてそのシナジー

人工知能（AI）技術の進化は、ビジネスプロセスの自動化を新たな次元へと引き上げています。この変革の中心には、「AIワークフロー」と「AIエージェント」という2つの重要な概念が存在します。これらはしばしば混同されますが、その本質、能力、そして必要とされるガバナンスの形態は根本的に異なります。本章では、これらの概念を明確に定義し、その違いと相補的な関係性を解き明かすことで、自律型AIシステムにおける人間による監督、すなわちヒューマンインザループ（Human-in-the-Loop: HITL）の必要性を理解するための強固な基盤を構築します。

1.1 自動化と自律性の峻別：AIワークフロー vs. AIエージェント

今日のビジネス環境において、AIによる自動化は単一の概念ではありません。それは、事前に定義されたルールに従う厳格な自動化から、目標達成のために自律的に判断し行動する高度な自律性まで、幅広いスペクトラムにわたります。このスペクトラムの両極を理解することは、適切な技術を選択し、効果的な監督体制を設計する上で不可欠です。

AIワークフロー：定義済みのプロセスを実行する「レシピ」

AIワークフローとは、AIを活用したテクノロジーや製品を用いて、組織内の一連のタスクやアクティビティを効率化するプロセスを指します 1。これは、あらかじめ開発者によって複数のステップに分解され、事前に決定された手順に従って処理を実行する、構造化されたシーケンスです 3。AIワークフローは、いわば「レシピ」に従って料理を作るシェフのようなものです。手順は明確に定義されており、その通りに実行することで、一貫性と効率性を最大化します 5。

従来のルールベースの自動化（RPAなど）との主な違いは、ワークフローの各ステップにAIコンポーネントが組み込まれている点です。例えば、請求書処理ワークフローにおいて、AIの画像認識技術（OCR）が請求書からデータを抽出し、自然言語処理（NLP）が内容を解釈・分類し、次の承認者に自動的にルーティングするといった活用が可能です 6。このように、AIワークフローはAIによる「意思決定」を含む点でRPAを進化させたものですが、その意思決定はあくまで定義されたフローの範囲内に限定されます 7。

AIワークフローの強みは、その予測可能性と安定性にあります。決められた手順を確実に実行するため、ヒューマンエラーを削減し、定型業務の品質を安定させることができます 7。しかし、その反面、想定外のケースや曖昧な状況に直面すると、プロセスが停止してしまうという脆弱性を抱えています 8。

AIエージェント：目標達成のために自律的に思考し行動する「シェフ」

一方、AIエージェントは、ユーザーや別のシステムに代わってタスクを自律的に実行できるソフトウェアコンポーネントまたはシステムです 9。AIエージェントは、単に指示された手順を実行するのではなく、与えられた「目標」を達成するために、自ら環境を認識し、情報を収集・分析し、行動を計画し、実行します 11。これは、冷蔵庫の中身を見て、利用可能な食材（ツール）を駆使して最適な料理（解決策）を考案し、調理する「シェフ」に例えられます 5。

AIエージェントの核となるのは、その「自律性」です 14。ユーザーが「顧客満足度を向上させる」という高レベルの目標を設定すると、エージェントは自らタスクを分解し、「顧客の問い合わせ履歴を分析する」「CRMから関連情報を取得する」「最適な解決策を立案する」「顧客への返信メールを作成・送信する」といった一連のサブタスクを自律的に計画し、実行します 10。このプロセスは固定的ではなく、状況の変化に応じて動的に計画を修正し、適応する能力を持ちます 16。

この自律的な振る舞いは、AIアシスタント（例：Copilot）とも一線を画します。AIアシスタントはユーザーと協力してタスクを遂行しますが、依然として人間の確認や指示を必要とする場面が多く、完全な自律型システムではありません 9。対照的に、AIエージェントは人間の介入なしに複数のステップからなるワークフローを完了させる能力を持ちます 9。

比較分析：自律性が監督のあり方を決定する

AIワークフローとAIエージェントの根本的な違いは、単なる技術的な差異にとどまりません。それは、システムに求められる信頼性のレベル、そして人間が果たすべき監督の役割そのものを規定します。

AIワークフローは、そのプロセスが事前に定義されているため、人間による監督は主にプロセスの設計段階と、運用中の逸脱監視に焦点が置かれます。つまり、「決められた通りに動いているか」を確認することが中心となります。

しかし、AIエージェントの場合、その行動は完全に予測可能ではありません。エージェントは目標達成のために自ら「レシピ」を考案するため、その思考プロセスや行動選択が妥当であるかを検証する必要があります。したがって、人間による監督は、単なるプロセス監視にとどまらず、エージェントの「意思決定ループ」そのものに介入し、その推論と行動を検証する役割を担う必要があります。この点が、AIエージェントのワークフローにおいてHITLが不可欠となる核心的な理由です。自律性が高まるほど、その判断の妥当性を保証するための人間による介入の重要性も増大するのです。

特性AIワークフローAIエージェント
基本原則事前定義されたプロセスの実行自律的な目標達成
制御メカニズムルールベース、静的なパス動的、自己主導の計画
人間の役割プロセス設計者、監視者目標設定者、監督者、協働者
曖昧性への対応弱い（明示的な例外パスが必要）強い（不確実性を推論する設計）
学習能力コンポーネントモデルに限定フィードバックと内省による継続的な学習
代表的なユースケース請求書の自動処理、データ入力パーソナライズされた顧客問題の解決

出典：4に基づく分析

1.2 エージェント・アーキテクチャ：自律システムの核心的構成要素

AIエージェントの自律的な振る舞いを可能にしているのは、複数の高度な技術要素が連携して機能する洗練されたアーキテクチャです。この構造を理解することは、エージェントの能力と限界を把握し、適切な介入点を設計する上で不可欠です。

  • 「頭脳」（大規模言語モデル：LLM）：AIエージェントの中核には、多くの場合、大規模言語モデル（LLM）が存在します 16。LLMは、自然言語を理解し、推論し、応答を生成する能力を提供し、エージェントの「頭脳」として機能します 18。これにより、エージェントは人間からの曖昧な指示を解釈し、複雑な計画を立案することが可能になります 10。
  • 認知ループ（Perceive-Plan-Actサイクル）：エージェントは、(1)環境を認識し、(2)目標達成のための行動を計画し、(3)計画を実行するという認知ループを繰り返します 12。このサイクルには、より詳細なプロセスが含まれます。
  • タスク分解：与えられた高レベルの目標を、実行可能な具体的なサブタスクに分解します 10。
  • 推論：利用可能な情報と論理を用いて、結論を導き出し、最適な行動方針を決定します 18。
  • 内省（Reflection）：過去の行動の結果を記憶し、成功と失敗から学習することで、将来のパフォーマンスを向上させます 12。
  • 記憶（Memory）：エージェントは、文脈を維持し、過去の経験から学習するために記憶機能を備えています 18。これには、直近の対話内容を保持する短期記憶、過去の対話や知識を永続的に保存する長期記憶、そして特定の出来事に関するエピソード記憶などが含まれます 16。これにより、パーソナライズされた対応や、継続的な改善が可能になります。
  • ツール使用（Tool Use）：AIエージェントの能力を飛躍的に高めるのが、外部ツールを使用する能力です。APIを通じて企業の内部システム（CRM、データベースなど）にアクセスしたり、ウェブブラウザを操作して最新情報を検索したり、コードを実行して計算を行ったりすることができます 12。この「ツール使用」は、エージェントが単なる情報処理装置から、現実世界に影響を与える「行為者（Agent）」へと変貌する上で決定的な役割を果たします 17。

このツール使用能力の拡大は、AIエージェントがもたらす価値を増大させる一方で、新たなリスクの次元を切り開きます。初期のAIが生成するコンテンツ（テキストや画像）の誤りは、主に情報の不正確さという問題に留まっていました 11。しかし、データベースを更新し、メールを送信し、金融取引を実行する能力を持つ現代のAIエージェントにとって、エラーはもはや単なる「間違ったテキスト」ではありません。それは、不正な金融取引、重要なシステムの設定ミス、あるいは機密情報の漏洩といった、現実的かつ深刻な損害を引き起こす可能性のある「危険な行動」となり得ます。このリスクの質的変化こそが、HITLを単なる品質管理（Quality Control）の手段から、不可欠なリスク管理（Risk Management）制御、すなわち高リスクな行動を実行する前の「エアロック」や「最終確認ステップ」へと昇華させるのです。

1.3 ハイブリッドモデル：予測可能性と適応性の融合

AIワークフローの安定性とAIエージェントの柔軟性は、相反するものではなく、組み合わせることでより強力なソリューションを生み出すことができます。実務におけるベストプラクティスとして、両者の長所を活かしたハイブリッドモデルの採用が進んでいます 8。

このアプローチでは、プロセスの大部分を占める定型的で予測可能な部分は、安定性とコスト効率に優れたAIワークフローによって自動化されます 8。例えば、顧客からの問い合わせチケットの受信と初期的なカテゴリ分類、担当部署へのルーティングといった部分は、ルールベースのワークフローで十分に処理可能です 8。

一方で、「判断が必要な分岐点」や「予期せぬ例外処理」、「個別具体的な対応が求められる対話」といった、曖昧性や複雑性を伴う部分にAIエージェントを配置します 8。先の顧客サポートの例で言えば、ルーティングされたチケットの内容をAIエージェントが深く分析し、顧客との対話を通じて問題の根本原因を診断し、過去の事例やナレッジベースを検索して、個別の解決策を動的に生成するといった役割を担います。

さらに、このハイブリッドモデルは、AIエージェントが例外処理を通じて得た新たな知見をワークフローにフィードバックすることで、プロセス全体が自己改善していくという好循環を生み出す可能性を秘めています 8。これにより、組織は効率性と安定性を確保しつつ、変化するビジネス環境や顧客の要求に柔軟に対応する適応力を手に入れることができるのです。

第2章 人間による監督の必要性：エージェント・システムにおいてHITLが不可欠である理由

AIエージェントが自律的にタスクを遂行する能力は、生産性の飛躍的な向上を約束する一方で、その能力自体が新たなリスクを生み出します。LLMを基盤とするエージェントの確率論的な性質は、本質的な不確実性を内包しており、完全な自律性は技術的、倫理的、そして法的な観点から重大な課題を突きつけます。本章では、AIエージェントのワークフローに人間による監督（HITL）を組み込むことが、単なる「推奨事項」ではなく、信頼性と安全性を確保するための「不可欠な要件」である理由を多角的に論じます。

2.1 内在的リスクの軽減：ハルシネーション、エラー、エッジケースの是正

AIエージェントの「頭脳」であるLLMは、膨大なテキストデータから学習したパターンに基づいて、確率的に最もそれらしい応答を生成します。この仕組みは驚異的な言語能力を生み出す一方で、本質的な信頼性の問題を抱えています。

  • 信頼性の問題：LLMは事実を「理解」しているわけではないため、もっともらしい嘘や誤った情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こすことがあります 21。また、複雑な論理的推論で誤りを犯したり、学習データに含まれていない未知の状況、すなわち「エッジケース」に遭遇した際に、予測不能な振る舞いを見せることがあります 23。
  • HITLの安全網としての役割：これらのエラーが許容されない高リスクな意思決定（例：医療診断、金融取引、法務判断）において、人間による検証は最後の安全網として機能します 24。人間は、AIが生成した情報が現実世界の文脈や常識と合致しているかを確認し、その妥当性を判断する能力を持っています 26。AIが提供する「情報」を、人間が「知識」と「見識」をもって検証することで、初めて信頼性の高い意思決定が可能になるのです。
  • 曖昧さとニュアンスの解釈：ビジネスコミュニケーションは、皮肉、文化的な背景、非言語的なニュアンスといった、AIが完全には解釈しきれない要素に満ちています。特に顧客対応において、顧客の感情を誤って解釈したり、曖昧な表現の意図を取り違えたりすることは、顧客満足度を著しく損なう可能性があります 28。このような状況では、人間の共感力と文脈理解能力が、適切な対応を行うために不可欠となります。

2.2 倫理の羅針盤：公平性の確保、バイアスの緩和、道徳的曖昧さへの対応

AIエージェントは、その学習データに内在する社会的な偏見を無批判に学習し、増幅させてしまう危険性をはらんでいます。完全に自動化されたシステムは、意図せずして差別的な結果を生み出す可能性があり、これは企業にとって重大な倫理的・法的リスクとなります。

  • アルゴリズムとデータのバイアス：AIの学習データが過去の社会における偏った意思決定を反映している場合、AIはそれを「正しいパターン」として学習します。例えば、過去の採用データに性別や人種による偏りがあれば、AI採用エージェントはそのバイアスを再生産し、特定の属性を持つ候補者を不当に低く評価する可能性があります 30。
  • バイアス緩和者としての人間：HITLは、こうしたバイアスを検出し、是正するための重要なメカニズムです 25。人間は、AIの出力が公平性の原則に反していないか、特定の集団に不利益を与えていないかを監視し、必要に応じて介入することができます。これには、学習データのキュレーション段階で多様性を確保することや、運用段階でAIの判断結果を監査することが含まれます 35。
  • 倫理的ジレンマ：多くの重要な意思決定は、単純な正誤で判断できない倫理的なトレードオフを含んでいます。例えば、限られた医療リソースをどの患者に優先的に割り当てるか、あるいは自動運転車が避けられない事故の際に誰を優先して保護すべきかといった問題です。このような倫理的ジレンマに対する判断は、現時点のAIには荷が重く、人間の道徳的価値観に基づく慎重な判断が求められます 18。

2.3 「ブラックボックス」システムにおける信頼と説明責任の確立

AIエージェントの意思決定プロセスは、しばしば「ブラックボックス」と形容され、その内部ロジックが不透明であることが課題となります。この不透明性は、ユーザーの信頼を損ない、問題が発生した際の責任の所在を曖昧にします。

  • 透明性の問題：なぜAIが特定の結論に至ったのかを人間が理解できない場合、その結論を盲目的に信頼することは困難です 21。特に、その決定が従業員や顧客に不利益をもたらす可能性がある場合、説明のできない決定は受け入れられません。
  • HITLによる信頼の構築：プロセスに人間が介在し、AIの推奨を検証・承認しているという事実そのものが、システムの透明性を高め、エンドユーザーの信頼を醸成します 31。ユーザーは、システムが暴走するのではなく、人間の監督下で慎重に運用されていると認識することで、安心してAIを活用することができます 38。
  • 説明責任の定義：HITLは、AIシステムにおける「説明責任（Accountability）」という抽象的な概念を、具体的なビジネスプロセスに落とし込むための運用メカニズムです。自律的なブラックボックスエージェントでは、問題が発生した際の責任の所在が開発者に帰せられることになりがちですが、これは個々の運用上の意思決定に対する責任としては不十分です 21。HITLプロセスを導入すると、(1)AIの推奨、(2)人間のレビュー内容、(3)最終的な決定（承認、修正、却下）、そして(4)その決定理由が記録された監査証跡（Audit Trail）が自然に生成されます 22。このログは、内部監査、規制当局への報告、あるいは法的な紛争において、意思決定の正当性を証明するための具体的な証拠となります。したがって、HITLは単に精度を向上させるだけでなく、説明責任を組織内で実行可能かつ検証可能なものにするための必須インフラなのです 23。

2.4 規制による要請：EU AI法への詳細な考察

これまで述べてきたHITLの必要性は、もはや倫理的な推奨や技術的なベストプラクティスに留まりません。欧州連合（EU）が世界に先駆けて導入した「AI法（AI Act）」は、特定の領域において人間による監督を法的な義務として定め、HITLをコンプライアンスの要件へと引き上げました。

  • EU AI法の概要：EU AI法は、AIシステムがもたらすリスクに応じて異なるレベルの規制を課す、リスクベースのアプローチを採用しています 41。これにより、イノベーションを阻害することなく、市民の安全と基本的権利を保護することを目指しています。
  • 高リスクAIシステム（附属書III）：同法は、市民の安全や基本的権利に重大な影響を及ぼす可能性のあるAIシステムを「高リスク」として分類し、厳格な義務を課しています。このカテゴリには、雇用・労働者管理（履歴書のスクリーニングなど）、教育・職業訓練（入学者の選別など）、必要不可欠な民間・公共サービスへのアクセス（信用スコアリング、保険の料率設定など）、法執行、司法といった、まさにAIエージェントの活用が期待される中核的な領域が含まれています 43。
  • 第14条：人間による監督の要件：EU AI法の核心の一つが、この第14条です。同条は、高リスクAIシステムは、その使用期間中、自然人によって効果的に監督できるよう設計・開発されなければならないと明確に規定しています 42。具体的には、監督者である人間が、システムの能力と限界を理解し、その動作を監視し、システムの出力を「無視、無効化、または覆す」能力、あるいは「停止ボタン」などによってシステムを中断させる能力を持つことが求められています 23。
  • 開発者と導入者への影響：この規制は、AIシステムの提供者（開発者）に対して、HITL機能を製品に組み込むことを義務付け、導入者（ユーザー企業）に対しては、その機能を適切に運用する体制を整えることを要求します 42。これにより、EU市場で高リスクAIシステムを展開するすべての企業にとって、HITLの導入はビジネス継続のための法的必須条件となりました。

この法的要請は、製品戦略に根本的な転換を迫ります。これまで市場では「人間のタスクを完全に代替する自律型AI」という物語が喧伝されてきました 16。しかし、EU AI法第14条は、高リスク領域においてAIが最終的かつ反論の余地のない意思決定者となることを法的に禁じています。その結果、企業は例えば「完全自律型採用エージェント」をEU市場で販売することはできず、「人間による監督機能を備えた採用意思決定支援システム」として製品を位置づけ、販売しなければならなくなります。これは、中核となる製品アーキテクチャへのHITLメカニズムの組み込みを強制し、マーケティング上の主張を修正させ、そして法的責任の所在をAIシステムと人間の監督者との間の共有責任モデルへと移行させる、まさにパラダイムシフトなのです。

EU AI法 附属書IIIカテゴリAIエージェントの応用例求められる重要な人間による判断（HITLの必要性）
雇用・労働者管理履歴書スクリーニングと候補者ランキングを行うAIエージェント人口統計学的バイアスの緩和、キーワード以外の定性的な適合性の評価、労働法遵守の確認
必要不可欠なサービスへのアクセス信用スコアリングや融資承認を行うAIエージェントデータに現れない例外的な生活状況の評価、公平性の確保、脆弱な顧客に対する決定の無効化
教育学生の入学審査や試験監督を行うAIエージェント総合的な出願書類（エッセイ、面接など）の評価、AIが検出した不正行為の文脈的証拠による検証
法執行個人のリスク評価を行うAIエージェントデータ精度の検証、保護されるべき特性に基づくプロファイリングの防止、酌量すべき事情の考慮

出典：41に基づく分析

第3章 人間とAIの協働を設計する：HITL実装のための実践的フレームワーク

HITLの必要性を理解した上で、次の課題はそれをいかにして効果的にビジネスプロセスに組み込むかです。HITLは単一の万能な解決策ではなく、目的やリスクレベルに応じて設計されるべき、多層的なフレームワークです。本章では、高レベルな戦略的モデルから具体的なアーキテクチャ・パターン、そして継続的な改善サイクルを構築するメカニズムまで、HITLを実践するための包括的なガイドを提供します。

3.1 介入のスペクトラム：データラベリングから戦略的拒否権まで

HITLは、AIのライフサイクルの様々な段階で適用可能な一連の介入活動です。単一のアクションではなく、目的に応じて複数の介入ポイントを組み合わせることが効果的です。

  • トレーニング段階：AIモデルの品質は、学習データの品質に大きく依存します。この段階でのHITLは、人間がデータにアノテーション（ラベル付け）を行い、高品質な「正解データ（Ground Truth）」を作成する役割を担います 26。これにより、モデルは正確な知識の基盤を構築することができます 33。
  • デプロイ（運用）段階：システムが実際に稼働している段階では、HITLはリアルタイムの監督者として機能します。AIが生成した出力や下した判断を人間がレビューし、誤りがあれば修正し、高リスクな行動を実行する前に承認を与えます 23。これが最も一般的にイメージされるHITLの形態です。
  • 評価段階：運用後のAIのパフォーマンスに対して、人間が評価（例：応答品質の5段階評価）やフィードバックを提供します 26。このデータは、モデルの継続的な改善や再トレーニングに活用され、AIの性能を長期的に向上させるための重要なインプットとなります。

3.2 協働の4つのモデル

HITLを実装するにあたり、まず人間とAIの関係性をどのように定義するかという戦略的な決定が必要です。ここでは、代表的な4つの協働モデルを紹介します。これらのモデルは、組織のリスク許容度、運用目標、そしてAIシステムへの信頼度を反映した戦略的選択肢となります 50。

  1. 判断支援モデル（Judgment Support Model）：このモデルでは、人間が主たる意思決定者であり、AIは「副操縦士（Copilot）」として機能します。AIはデータ分析、情報整理、選択肢の提示などを行い、人間の判断を支援・強化します 50。最終的な判断と責任は完全に人間に帰属します。例えば、AIがレントゲン画像から異常の可能性のある箇所をハイライトし、最終的な診断は放射線科医が行うケースがこれに該当します 50。このモデルは、精度と説明責任が最優先される高リスク領域に適しています。
  2. 例外処理モデル（Exception Handling Model）：AIが主たる実行者となり、定型的なケースの大部分を自律的に処理します。そして、AIが判断に迷う曖昧なケース、信頼度が低い予測、あるいは事前に定義された高リスクなシナリオといった「例外」のみを人間にエスカレーションします 50。例えば、カスタマーサポートチャットボットが一般的な質問に自動で回答し、複雑な苦情や顧客の感情的な反応を検知した場合にのみ、人間のオペレーターに引き継ぐ運用がこれにあたります 28。効率性を最大化しつつ、人間の専門知識を最も重要な箇所に集中させるための、バランスの取れたモデルです 35。
  3. 強化学習モデル（Reinforcement Learning Model）：このモデルでは、AIの出力に対して人間が継続的にフィードバックを提供し、AIがそのフィードバックから学習・改善を繰り返します。人間はAIの「教師」として振る舞い、その行動を望ましい方向へと形成していきます 50。チャットボットの応答に対してユーザーが「良い」「悪い」の評価を付け、そのデータを基にモデルがより良い応答を生成するように再学習するプロセスが典型例です 52。
  4. 共創モデル（Co-creation Model）：人間とAIが対等なパートナーとして、それぞれの強みを活かしながら協働し、新たな価値を創造するモデルです 50。AIがデータに基づいた洞察や斬新なアイデアを提案し、人間がそれに創造性や戦略的視点を加えて発展させていきます。例えば、新製品開発のブレインストーミングや、事業戦略のシナリオプランニングなどで活用されます 50。

組織がどのモデルを選択するかは、そのユースケースの性質に深く依存します。例えば、規制が厳しく誤りが許されない金融機関の融資承認プロセスでは、人間が最終権限を持つ「判断支援モデル」が適切でしょう 53。一方、大量の問い合わせを効率的に処理する必要があるEコマースの顧客サポートでは、速度を優先し、一部のリスクを許容する形で「例外処理モデル」が選択されることが多くなります 28。HITLの実装は、このようにトップダウンの事業戦略に基づいて、介入のレベルをアプリケーションのリスクプロファイルと価値提案に整合させることが求められます。

モデル名主たる実行者人間の関与の性質主要目的代表例リスクプロファイル
判断支援人間主導的な意思決定（AIは助言者）人間の精度と速度の向上医療診断、財務分析低（人間が完全な制御を保持）
例外処理AI受動的な介入（人間は安全網）自動化効率の最大化顧客サポートのエスカレーション中（例外を正しく識別するAIの能力に依存）
強化学習AI継続的なフィードバック（人間は教師）モデル性能の継続的向上チャットボットの応答品質変動（ベースモデルの性能に依存）
共創双方協働的・反復的（AIはパートナー）イノベーションと創造性の促進戦略立案、研究開発低（プロセスは探索的であり、執行的ではない）

出典：50に基づく分析

3.3 介入のためのデザインパターン：チェックポイントの配置場所

戦略的なモデルを選択したら、次にワークフローの具体的に「どこに」人間のチェックポイントを挿入するかというアーキテクチャ上の決定が必要になります。ここでは、代表的な4つのデザインパターンを紹介します 22。

  1. 前処理（入力検証）：AIが行動を実行する前に、その入力や計画を人間がレビュー・修正します。例えば、AIエージェントが生成した複数ステップの実行計画を、実行に移す前に人間が承認するケースがこれにあたります 22。これにより、誤った前提に基づく一連の行動を未然に防ぐことができます。
  2. ループ内（実行ブロッキング）：AIのワークフローが途中で一時停止し、人間による明確な承認がなければ先に進めないようにする、最も厳格な制御パターンです 22。金融取引の実行、本番環境へのコードのデプロイ、法的拘束力のある契約書の送信など、取り消し不可能な、あるいは影響の大きいアクションの前に必須となります。
  3. 後処理（出力レビュー）：AIはタスクを完了させますが、その出力は最終化されたりエンドユーザーに配信されたりする前に、人間によるレビューと承認のために保留されます 22。AIが生成したレポートの内容を編集・校正してから公開する、といったケースが該当します。品質保証の最終ゲートとして機能します。
  4. 並列フィードバック（非ブロッキング）：AIはプロセスを停止することなく実行を続けますが、人間が非同期でフィードバックや修正指示を送ることを許容するパターンです 22。このモデルは速度を優先し、修正が後からでも可能な低リスクのタスクに適しています。例えば、AIが自動でタグ付けした記事を公開しつつ、後から編集者がタグを修正できるようなシステムです。

3.4 ループを閉じる：人間からのフィードバックによる継続的学習（RLHF）の実装

HITLの価値を最大化する鍵は、人間による介入を単発の修正で終わらせず、モデル自身の改善に繋げる「学習のループ」を構築することです。そのための最も強力なメカニズムが、**人間からのフィードバックによる強化学習（Reinforcement Learning from Human Feedback: RLHF）**です 55。

  • RLHFとは：RLHFは、AIの出力を人間が評価・ランク付けし、その「人間の好み」を学習させることで、AIの振る舞いをより人々の期待に沿うように微調整する技術です 56。
  • RLHFのプロセス 56：
  1. データ生成：事前学習済みのAIモデルが、同じ入力に対して複数の異なる出力（例：複数の応答文）を生成します。
  2. 人間によるランク付け：人間が、生成された複数の出力を品質や適切さの観点からランク付けします。
  3. 報酬モデルの学習：この人間によるランク付けデータを教師データとして、「どのような出力が高い評価を得やすいか」を予測する「報酬モデル」を学習させます。
  4. 強化学習による微調整：元のAIモデルを、この報酬モデルからのスコアが最大化されるように強化学習を用いて微調整します。これにより、AIは人間が高く評価するような出力を生成する傾向を強めていきます。

このRLHFの仕組みは、HITLの運用と組み合わせることで、強力な「フライホイール効果」を生み出します。多くの企業が懸念するHITLのコストとスケーラビリティの問題は、「人間の介入が単発のコストで終わってしまう」という前提に起因します 22。しかし、例えば「例外処理モデル」を採用して人間の高価な注意を最も困難なケースに集中させ 22、そこで得られた人間の修正データをRLHFのフレームワークで収集・活用する 56ことで、一つ一つの介入がAIモデルを賢くするための貴重な学習シグナルに変わります。

時間が経つにつれて、AIはより多くのケースを自律的に正しく処理できるようになり、人間がレビューすべき例外の件数は減少していきます。その結果、初期に投下した人間によるレビューのコストは、将来の運用コストを削減し、自動化能力を向上させるという長期的なリターンを生み出します。このようにして、HITLは単なる「コストセンター」から、自己改善を続ける「価値創造資産」へと変貌するのです。

第4章 ヒューマン・ファクター：HITLシステムにおける認知バイアスとUI/UXの克服

HITLシステムを設計する上で、しばしば見過ごされがちな、しかし最も重要な要素が「人間」そのものです。人間は完璧で間違いのないコンポーネントではなく、その認知的な特性や限界がシステム全体のパフォーマンスに決定的な影響を及ぼします。本章では、人間がAIの安全装置として機能する一方で、いかにして最大の脆弱性にもなり得るかを分析し、特に「自動化バイアス」の危険性に焦点を当てます。そして、この課題を克服するための効果的で安全なヒューマン・マシン・インターフェースを設計するためのUI/UX原則を提示します。

4.1 諸刃の剣：安全装置と障害点の両側面を持つ人間

HITLシステムの導入目的は、AIの誤りを人間が是正することにあります。しかし、その人間自身もまた、認知バイアス、疲労、知識不足、不注意といった、エラーを引き起こす様々な要因に影響されます 22。

  • 約束と危険：人間はAIにはない文脈理解力や倫理観を提供しますが、同時に非一貫性や先入観といった人間特有の弱点もシステムに持ち込みます。
  • ヒューマンエラー：HITLシステムの品質は、ループ内にいる人間の判断品質が上限となります。レビュー担当者による一貫性のない判断や単純な見落としは、AIの誤りを通過させてしまうだけでなく、新たなエラーをシステムに注入してしまう可能性すらあります 22。

4.2 自動化バイアス：AIへの過剰な信頼の理解と対策

HITLシステムにおける最大のリスクの一つが、**自動化バイアス（Automation Bias）**です。

  • 定義：自動化バイアスとは、人間が自動化されたシステムの提案を、十分な批判的吟味なしに過度に信頼し、受け入れてしまう傾向を指します 59。これは、AIが生成した推奨事項を人間が単に「追認（ラバースタンプ）」するだけの形骸化した監督につながり、HITLの本来の目的を根底から覆しかねません 41。
  • 寄与する要因：このバイアスは、高い認知負荷（多くの情報を処理しなければならない状況）、時間的プレッシャー、テクノロジーに対する漠然とした信頼感、そして対象領域に関する専門知識の不足といった要因によって増幅されます 62。効率性を求めるあまり、人間はAIの提案を疑うという認知的な努力を怠りがちになるのです。
  • 負のフィードバックループ：自動化バイアスの最も危険な側面は、AIのバイアスを永続化させ、さらに増幅させる可能性がある点です。このプロセスは次のような負のループを形成します。
  1. AIがその学習データに内在するバイアスに基づき、偏った推奨（例：特定の属性を持つ候補者を不当に低く評価）を出力します。
  2. HITLの役割を担う人間が、自動化バイアスにより、その偏った推奨を無批判に承認します 59。
  3. この「人間によって検証済み」とされた偏ったデータが、RLHFなどの仕組みを通じてモデルの再学習データとしてフィードバックされます 66。
  4. その結果、AIは自身のバイアスが「正しい」と学習し、次回の推論ではさらに自信を持って同じバイアスを伴う推奨を出力します。

このように、AIのバイアスを是正するために導入されたはずの人間が、皮肉にもそのバイアスを強化する主要な媒介者となってしまうというパラドックスが生じます。この危険なループを断ち切るためには、単にAIの推奨を提示して承認を求めるだけの安易なHITL実装を避け、人間の批判的思考を積極的に促すインターフェース設計が不可欠となります。

4.3 効果的な監督のための設計：HITLのためのUI/UX原則

HITLシステムのUI/UX設計の究極的な目標は、ユーザーを受動的な承認者から、能動的で批判的な思考者へと変えることです 62。そのためには、以下の原則が重要となります。

  • 透明性と説明可能性（Transparency and Explainability）：インターフェースは、AIがなぜその推奨を行ったのか、その理由を明確に提示しなければなりません。これには、判断の根拠となった主要なデータポイントのハイライト表示や、AI自身の「自信度（Confidence Score）」の提示が含まれます 67。ユーザーが判断の背景を理解できなければ、健全な懐疑心は生まれません。
  • 認知負荷の管理（Managing Cognitive Load）：人間のレビュー担当者を情報で圧倒しないよう、情報は明確かつ消化しやすい形で提示する必要があります 62。重要な情報を視覚的に強調したり、情報を階層的に表示したりすることで、ユーザーは最も注意を払うべき点に集中できます。
  • 意図的な摩擦の設計（Designing for Friction）：特にリスクの高い意思決定においては、意図的に「摩擦」や「思考の減速帯」を設けることが有効です。例えば、単に「承認」ボタンをクリックさせるのではなく、承認理由の記述を必須とすることで、ユーザーに一度立ち止まって熟考することを促せます 66。
  • 明確な主体性と制御（Clear Agency and Control）：ユーザーは、自身が持つ選択肢（承認、却下、編集など）と、それぞれの行動がもたらす結果を直感的に理解できなければなりません 22。インターフェースは、ユーザーがシステムの主導権を握っているという感覚（Agency）を与えるように設計されるべきです。

4.4 「適切な人材」のトレーニングと権限付与

HITLシステムの有効性は、ループ内にいる人間が「適切な人材」であるかどうかに大きく依存します。

  • 「適切な」人材の定義：HITLの担当者には、AIの推奨に異議を唱えるために必要な専門知識、トレーニング、そして権限が与えられていなければなりません 23。専門知識のない担当者は、AIの判断の妥当性を評価すること自体が困難です。
  • AIリテラシーの向上：ユーザーに対して、AIシステムの能力だけでなく限界についても教育することが、彼らの信頼度を適切に調整し、自動化バイアスと戦う上で極めて重要です 41。
  • 説明責任とインセンティブ：組織は、単に処理速度やスループットだけでなく、エラーを発見し報告することに対してもインセンティブを与える文化を醸成する必要があります。担当者がAIの誤りを指摘することに躊躇するような環境では、HITLは機能しません。

結論として、効果的なHITLシステムの構築は、単なるテクノロジーの問題ではなく、本質的にはヒューマン・コンピュータ・インタラクション（HCI）と組織設計の問題です。その成否は、AIのアルゴリズムの洗練度よりも、人間のワークフロー、インセンティブ、そしてインターフェースの設計に大きく左右されます。AI開発における投資は、モデルの性能向上だけでなく、ユーザーリサーチ、意思決定支援のためのUI/UXデザイン、そして批判的な監督を奨励する組織文化の醸成にも均等に配分されるべきです。目指すべきは「より賢いAI」を作ることだけではなく、「より賢い人間とAIのチーム」を構築することなのです。

第5章 実践におけるHITL：セクター別戦略とケーススタディ

これまでに詳述した理論的フレームワークと原則を、具体的な産業分野に適用することで、HITLの実践的な価値と課題がより明確になります。本章では、特にリスクが高く、AIエージェントの導入が急速に進む4つの主要セクター（顧客体験、金融サービス、ヘルスケア、コンテンツモデレーション）を取り上げ、それぞれの領域に最適化されたHITL戦略と、先進企業の事例から得られる洞察を分析します。

5.1 顧客体験：AIによるサポートにおける効率性と共感のバランス

  • ユースケース：AIチャットボットやバーチャルエージェントによる顧客からの問い合わせ対応 28。
  • HITL戦略：この領域で最も一般的なのは例外処理モデルです。AIエージェントがパスワードリセットや注文状況の確認といった、大量かつ定型的な問い合わせを24時間365日体制で処理します。一方で、複雑な問題、顧客が感情的になっている状況、あるいはアップセルや解約阻止といった高価値な対話は、人間のエージェントにシームレスに引き継がれます 28。
  • ケーススタディからの洞察：
  • Gusto社：給与・人事プラットフォームのGustoは、HITLプラットフォームであるHumanloopを活用し、AIによる問い合わせの自己解決率（deflection rate）を3倍に向上させ、サポートコストを大幅に削減しました。この成功の鍵は、人間のエージェントからのフィードバックをAIアシスタント「Gus」の継続的な改善に繋げる好循環を構築した点にあります 57。
  • 役割の変革：効果的なHITLの導入は、人間のエージェントの役割を、単なるスクリプトの読み上げ役から、AIのトレーナー、そして複雑な問題を解決するリレーションシップの専門家へと変革させます。これにより、エージェントの仕事の満足度と定着率が向上し、結果として顧客離れの抑制にも繋がります 28。
  • 「破滅のループ」の回避：完全に自動化されたシステムは、顧客を解決不能な問題のループに陥らせ、深刻なフラストレーションを生み出す「破滅のループ（doom loop）」を引き起こすリスクがあります 29。HITLは、このループを断ち切り、必要な時に人間の共感と判断力を提供することで、顧客の信頼を維持するための不可欠な要素です。

5.2 金融サービス：リスク管理とコンプライアンスの徹底

  • ユースケース：アルゴリズム取引、不正検知、信用スコアリング、マネーロンダリング対策（AML）コンプライアンス 53。
  • HITL戦略：金融サービスのように、金銭的・規制上のリスクが極めて高い分野では、判断支援モデルと**ループ内（実行ブロッキング）**パターンを組み合わせた厳格なアプローチが採用されます。AIシステムは膨大なデータから不正の疑いがある取引を検出したり、信用リスクを分析したりしますが、最終的な口座凍結や融資承認といった決定は、必ず人間の専門家が行います 53。
  • ケーススタディからの洞察：
  • Morgan Stanley社：同社が生成AIを導入した初期段階では、AIの回答の妥当性を評価するために、主題専門家（SME）による徹底的な評価とリグレッションテストが不可欠でした。この人間による厳格な検証プロセスが、経営層やリスク管理部門からの信頼を勝ち取り、全社的な導入を可能にしたのです 72。
  • コンプライアンス業務の高度化：AMLなどのコンプライアンス業務では、AIは膨大な取引データの中から疑わしいパターンを検出しますが、その多くは誤検知（false positive）です。AIを導入することで、この誤検知の量を劇的に削減し、人間のアナリストが本当に調査すべき重大なリスクに集中できるようになります。これにより、アナリストの役割は、単なるデータ処理者から戦略的な調査官へと高度化します 75。
  • リスク制御システムとしてのHITL：金融業界において、HITLは業務効率を低下させるボトルネックではなく、システム全体の障害を防ぐための本質的な「リスク制御システム」あるいは「保険」として位置づけられています 53。AIの判断ミスがもたらす経済的・評判上の損害は計り知れないため、人間による監督はコストではなく、事業継続のための投資と見なされます。

5.3 ヘルスケア：診断精度の向上と臨床における説明責任の維持

  • ユースケース：AIによる医療画像（レントゲン、MRIなど）の解析支援、患者の受付業務、診療報酬の事前承認（Prior Authorization）プロセスの自動化 51。
  • HITL戦略：ヘルスケアは人の生命に関わるため、最も厳格な判断支援モデルが適用されます。AIはあくまで意思決定支援ツールとして機能し、例えば画像データから腫瘍の可能性がある領域をハイライト表示しますが、最終的な診断を下し、その責任を負うのは常に臨床医です 51。
  • ケーススタディからの洞察：
  • 事前承認プロセス：Notable社のソリューションを導入したFort Healthcareでは、AIが事前承認申請に必要な書類を自動作成し、人間が最終確認を行うHITLワークフローにより、申請の成功率を91%に高め、1件あたり15分の時間を節約しました。このプロセスでは、AIが処理に迷った情報や不整合が検出された箇所のみを人間に提示するため、スタッフは例外対応に集中できます 77。
  • 信頼の醸成と安全な導入：HITLモデルは、臨床医がAIの能力と限界を理解しながら、徐々に信頼を構築していくことを可能にします。AIが人間の専門家を「置き換える」のではなく、「能力を増強する（augment）」というアプローチを取ることで、医療現場でのAI導入に対する心理的な抵抗を和らげ、安全な活用を促進します 77。
  • 人間の知的権威の維持：ヘルスケアにおけるHITLの議論では、人間、特に臨床医が単なるAIの検証者（validator）に成り下がるのではなく、知識を生み出す主体（epistemic subject）であり続けることの重要性が強調されています 78。AIは強力なツールですが、診断と治療の最終的な知的権威と責任は人間が保持し続けなければなりません。

5.4 コンテンツモデレーション：大規模データにおけるニュアンスと文脈の判断

  • ユースケース：ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームにおける、有害、不適切、または違法なコンテンツのフィルタリング 33。
  • HITL戦略：この領域では、膨大な量のコンテンツを処理するために、大規模な例外処理モデルが採用されます。AIシステムが投稿されるコンテンツをリアルタイムでスキャンし、明確な規約違反（例：特定の禁止ワード）を自動的に削除または非表示にします。一方で、規約違反かどうかの判断が難しいグレーゾーンのコンテンツや、文脈、皮肉、風刺の理解が求められるケースは、人間のモデレーターチームにエスカレーションされ、最終的な判断が下されます 79。
  • 課題と洞察：
  • 複合的な課題：コンテンツモデレーションは、HITLが直面する最も困難な領域の一つです。モデレーターは、圧倒的な情報量（information overload）、精神的な負担、そして文化や言語の多様性に起因する文脈解釈の難しさといった、複合的な課題に直面します 80。
  • 人間と機械の最適なバランス：ここでの成功は、AIの処理速度とスケーラビリティ、そして人間の判断の正確性と柔軟性との間で、いかに最適なバランスを見出すかにかかっています。特に、これまで見られなかった新たな形態の不適切コンテンツに対応する上では、人間の柔軟な判断力が不可欠です 80。
  • インターフェースの重要性：モデレーターの認知負荷を軽減し、一貫性のある判断を支援するためのインターフェース設計が、モデレーションの品質とモデレーターの心身の健康を維持する上で極めて重要となります。

これらの多様なセクターに共通しているのは、HITLの戦略的価値が単なるエラー修正に留まらないという点です。それは、人間の役割そのものを変革する力にあります。AIが反復的で大規模なタスクを処理することで、人間はより高度な業務、すなわち、戦略的なリスク管理、複雑な例外処理、そして機械には委ねられない倫理的な監督といった、本質的に人間的な価値が求められる領域へとシフトすることが可能になります。AIが「量（Volume）」をこなし、人間が「価値（Value）」、すなわちニュアンス、倫理、複雑な問題解決を担う。この役割分担こそが、成功したHITL実装の核心であり、それは同時に、AI時代における効果的な人材変革戦略でもあるのです。

第6章 戦略的提言と人間とAIの共生の未来

本レポートを通じて、AIエージェントのワークフローにおけるHITLの不可欠性と、その実践的な実装フレームワークを明らかにしてきました。最終章では、これまでの分析を統合し、ビジネスリーダーが取るべき具体的な行動を提言するとともに、ますます自律化が進む未来において、人間とAIの関係がどのように進化していくのかを展望します。

6.1 トレードオフのバランス：HITL実装の費用対効果分析

HITLの導入は、無条件に推奨されるものではなく、その利点とコストを慎重に比較検討する戦略的判断が求められます。

  • 課題の認識：HITLには明確なコストが伴います。人間の介入はプロセスの遅延（レイテンシー）を生み、専門知識を持つ人材の確保と維持には多額の投資が必要です。また、人間によるレビュープロセスは、特に大規模なシステムにおいてスケーラビリティの課題を抱えています 22。
  • 信頼と安全の投資収益率（ROI）：HITLのコストを評価する際には、それを導入しなかった場合に発生しうるコストと比較衡量しなければなりません。そのコストとは、倫理的な失敗による評判の失墜、EU AI法のような規制への違反による法的な罰金、質の低いサービスによる顧客離れ、そしてチェックされなかったAIのエラーが引き起こす直接的な金銭的損失です 22。これらの潜在的な損害は、HITLの運用コストをはるかに上回る可能性があります。
  • 戦略的なコスト管理：コストを抑制しつつHITLの利点を最大化するためには、戦略的なアプローチが必要です。例えば、「例外処理モデル」を採用することで、高価な人間の注意を最も価値の高い、あるいはリスクの高いタスクに集中させることができます。さらに、RLHFの仕組みを導入し、人間による介入をモデルの継続的な改善に繋げることで、長期的には例外の発生率そのものを低下させ、将来の介入コストを削減するという投資的な視点が重要です。

6.2 「ループの内側」から「ループの上へ」：進化する人間による監督の役割

AIエージェントの能力が向上し、組織がその運用に習熟するにつれて、人間が果たすべき監督の役割もまた、より高度で戦略的なものへと進化していきます。

  • 現在（Human-in-the-Loop）：現在の主流は、人間が意思決定サイクルに直接関与し、多くの場合、必須の承認ステップとして組み込まれるモデルです 22。人間は個別のタスクや決定を検証します。
  • 近未来（Human-on-the-Loop）：AIの信頼性が向上するにつれて、人間はすべてのサイクルに関与するのではなく、監督者としての役割を担うようになります。AIの運用を監視し、異常が検知された場合や、事前に定義された特定の条件下でのみ介入する、より受動的な関与です 55。
  • 未来のビジョン（Human-Above-the-Loop）：最終的に、人間は個別のタスクの監督から解放され、より戦略的な役割へと移行します。すなわち、AIエージェントのチーム全体に対して目標を設定し、倫理的な制約条件を定義し、パフォーマンスを評価し、全体の方向性を指揮する役割です 85。これは、個々の兵士の行動を監督するのではなく、戦況全体を俯瞰し、部隊に戦略目標を与える司令官に例えられます。この「Human-Above-the-Loop」こそが、「エージェント型組織（Agentic Organization）」における人間とAIの究極的な協働形態です。

6.3 実装に向けたロードマップ：段階的アプローチ

HITLを組織に導入する際には、一足飛びに完全なシステムを目指すのではなく、段階的かつ反復的なアプローチを取ることが成功の鍵となります。

  • フェーズ1：評価と特定
  • 既存の業務プロセスを監査し、AIエージェントの導入が最も価値をもたらす、あるいはリスクが高いユースケースを特定します。リスク評価の際には、EU AI法の附属書IIIを実践的なガイドラインとして活用することが有効です 35。
  • フェーズ2：設計とパイロット
  • まずはシンプルなHITLモデル（例：後処理レビュー）から着手します。UI/UXの設計においては、自動化バイアスの軽減を最優先課題として取り組みます。専門知識を持つ少人数のユーザーグループでパイロット運用を行い、フィードバックを収集します。
  • フェーズ3：実装と反復
  • システムを本格導入し、RLHFによる継続的なフィードバックループを確立します。AIのパフォーマンスだけでなく、人間によるレビューの品質や一貫性も監視し、必要に応じてトレーニングやプロセスの見直しを行います。
  • フェーズ4：スケールと進化
  • AIモデルの性能が向上し、組織内での信頼が醸成されるにつれて、徐々にHITLモデルをより自動化度の高いもの（例：判断支援モデルから例外処理モデルへ）に進化させます。これにより、人間の役割をより戦略的な監督業務へとシフトさせていきます。

企業におけるAIの長期的な発展の軌跡は、人間の関与を排除する方向には向かっていません。むしろ、その関与のあり方を、より抽象度の高い、戦略的な制御のレベルへと引き上げていくプロセスです。将来の競争優位性は、最も自律的なAIを持つことによってではなく、最も効果的で共生的な人間とAIの組織構造を設計することによってもたらされるでしょう。

HITLは、AIが十分に「賢く」なるまでの一時的な補助輪ではありません。それは、人間と機械の知性が、異なる抽象度で恒久的に絡み合う、全く新しい「エージェント型」のオペレーティングモデルを構築するための第一歩です。その最終的な目標は、人間を自動化のプロセスから排除することではなく、戦略的な司令官の地位へと昇格させることにあるのです。

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  75. Human in the loop | Insights – UK Finance https://www.ukfinance.org.uk/news-and-insight/blog/human-in-loop
  76. The Role of Human-in-the-Loop in AI-Driven Data Management | TDWI https://tdwi.org/articles/2025/09/03/adv-all-role-of-human-in-the-loop-in-ai-data-management.aspx
  77. More than AI: How human-in-the-loop connects healthcare – Notable https://www.notablehealth.com/blog/more-than-ai-how-human-in-the-loop-connects-healthcare
  78. From Human-in-the-loop to Human-in-power – PMC https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11384285/
  79. Human in the Loop? – Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft | HIIG https://www.hiig.de/en/project/human-in-the-loop/
  80. A Human-is-the-Loop Approach for Semi-Automated Content Moderation – ISCRAM Digital Library https://www.idl.iscram.org/files/daniellink/2016/1401_DanielLink_etal2016.pdf
  81. Human-in-the-Loop: What is it and why it matters for ML – Clickworker https://www.clickworker.com/customer-blog/human-in-the-loop-ml/
  82. Human-in-the-loop – Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Human-in-the-loop
  83. Human-In-The-Loop: What, How and Why | Devoteam https://www.devoteam.com/expert-view/human-in-the-loop-what-how-and-why/
  84. Human in the Loop Machine Learning: The Key to Better Models – Label Your Data https://labelyourdata.com/articles/human-in-the-loop-in-machine-learning
  85. The agentic organization: A new operating model for AI | McKinsey https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-agentic-organization-contours-of-the-next-paradigm-for-the-ai-era
  86. The Future of AI Agents: Human-in-the-Loop is the Game Changer : r/n8n – Reddit https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1nt8jyj/the_future_of_ai_agents_humanintheloop_is_the/
  87. AIワークフローとは？AIエージェントの違いや作り方、ツールを解説 https://www.ai-souken.com/article/ai-workflow-overview
  88. 【2025年最新】AIエージェントと生成AIの違いとは？仕組み・活用シーンを徹底解説 – 経営デジタル https://keiei-digital.com/column/ai-agent/compare-ai-agent-and-generative-ai/
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