エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)
読み: えーじぇんとがたわーくふろー
最終更新: 2026-06-26・AI PICKS編集部
定義
エージェント型ワークフローとは、LLMが自律的にタスクを計画・実行・修正を繰り返しながら複雑な目標を段階的に達成する処理方式のこと。
エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)とは — 詳しく解説
エージェント型ワークフローは、単一のプロンプト→応答という従来のLLM利用を超え、AIが「計画→ツール呼び出し→結果評価→再計画」のループを自律的に回す設計パターンだ。ReActやPlan-and-Executeといったフレームワークが業界標準として定着しており、ウェブ検索・コード実行・API呼び出しなど外部ツールと組み合わせることで、人間が手順を逐一指定しなくても目標を達成できる。 2026年の現場で最大の落とし穴はコスト爆発と無限ループの2つ。ループ1回ごとにLLM呼び出しが発生するため、複雑タスクでは1実行あたり数百〜数千円に膨らむケースが続出している。実運用での相場感は、シンプルな調査タスクで50〜200円、複数ツールを跨ぐ自動化で500〜3,000円が目安。必ず最大ステップ数・タイムアウト・コスト上限の3つのガードレールを設けること。AI PICKSで評価したツールでも、フル自律より人間承認ステップを挟んだ「ヒューマン・イン・ザ・ループ」型の方が現時点では安定稼働率が高い傾向がある。
エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)の使用例
- 競合10社の料金ページを調査し比較表をMarkdownで作成して。（エージェントがウェブ検索→スクレイピング→整形を自律実行する典型例）
- GitHubのissue一覧を取得しバグ報告を優先度順に分類してSlackへ要約投稿して。（マルチツール連携のエージェント型ワークフロー事例）
エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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