AIエージェント元年である2025年を振り返ってみよう！ー自律的に思考し行動するAI時代の幕開けー

この記事は、ソフトバンク アドベントカレンダー 2025、6日目の記事でしたが、諸事情により遅れてしまいました。

2025年も年の瀬で、残すところ1ヶ月を切りました。
みなさま、いかがお過ごしでしょうか。

今年は「AIエージェント元年」とも呼ばれるほど、自律的に考え動くAIの概念が社会に浸透し、実装フェーズへと大きく進展した１年だったように思います。生成AIの進化は、単なる会話や情報生成を超え、タスクの実行や意思決定支援といった高度な知的行動へと拡張されました。

この記事では、AIエージェントとは何かを出発点とし、2025年における技術と産業の動向、国内外の事例、そしてこれからの展望を振り返ります。2026年をより前向きに迎えるためのヒントとして、ぜひお役立ていただければ幸いです！

AIエージェントとは

AIエージェントとは、ユーザーから与えられた目的に応じて、自ら情報を収集し、最適な手順を判断・実行する自律型のAIです。従来の生成AIやチャットボットが単一応答にとどまっていたのに対し、エージェントは動くAIとして業務全体の遂行を担います。

その中核には大規模言語モデル（LLM）があり、外部ツール連携・記憶機構・マルチステップ推論といった機能が統合されています。これにより議事録の作成支援や提案資料のたたき台作成、日常的なデータ整理といった業務が、対話ベースで実行可能となりつつあります。

AIエージェントの動向｜2025年の振り返り

2025年は、AIエージェントが世界中で一気に実用段階へ進んだ年でした。その広がりは特定の企業に限らず、産業や研究、政策、社会のあらゆる場面で確かな存在感を帯びています。日本でも金融・製造・行政などで導入が進み、「AIエージェント元年」と呼ぶのにふさわしい変化が見られました。

ここでは2025年に何が起きたのかを整理するために、４つの視点からざっくり振り返っていこうと思います。

１、技術の進化：AIエージェントを支えた基盤の飛躍

2025年は、大規模言語モデルの進化が一段と加速した年でもありました。Metaの Llama 4、Googleの Gemini 3 シリーズ、OpenAIの GPT-5.1 といった新世代モデルが次々と登場し、長文処理、マルチモーダル理解、論理推論の面で大きく前進。これまで難しかった複雑なタスクでも、より安定してこなせるようになってきました。

さらにOpenAIの Agent API をはじめ、各社がエージェント向けの基盤機能を充実させたことで、「ツールを組み合わせて自律的にタスクを進めるAI」が一気に扱いやすくなりました。タスク分解、状態管理、外部サービスとの連携など、エージェントに必要な要素が標準化され、開発者でなくても利用できる範囲が広がったのは大きな変化です。

Apple Intelligence による Siri のエージェント化、Microsoft の Copilot が Windows に統合される動きなど、OSレベルでのエージェント実装も進みました。これは「エージェントを使うぞ」と意識しなくても、日常的にAIにタスクを任せられる環境が整い始めたことを意味しています。

技術そのものが成熟したというより、エージェントが当たり前に使える存在へ近づいた1年だったと感じます。

２、企業・製品・エコシステムの動向

Googleは Workspace Studio を公開し、業務エージェントの開発をノーコードで行える環境を提供。Microsoftは WindowsにCopilotを深く統合し、誰でも自然にエージェントを使える流れをつくり始めています。AWSも Amazon Agent Framework を打ち出すなど、主要クラウドがそろってエージェント基盤の整備に動いたのは大きなポイントです。

日本でもその動きは顕著であり、SoftBank × OpenAI の提携や AIデータセンター構想、NEC、TIS、IBM、PwC Japan など大手企業がエージェント開発・導入に力を入れています。金融・製造・通信・ECなど、多様な業種でエージェントを前提とした業務設計が始まりつつあり、従来の効率化の延長ではなく、業務そのものを再構築する動きが見えてきました。

SaaSの領域では Notion、Figma、Slack など、日常的に使われるツールがエージェント機能を標準で搭載し始め、UI/UXデザイン領域においても「Agent-first」へとシフト。アプリを操作するのではなく、目的を伝えるだけで業務が進む体験が徐々に広がりはじめました。

企業の取り組みの幅が広がったことで、AIエージェントは実験的な技術から業務に組み込まれる前提の存在へと位置づけが変わった1年だったといえます。

３、 研究・科学応用・ロボティクス

Google DeepMind の Gemini Robotics の発表は象徴的で、物理推論と行動計画を統合したモデルにより、ロボットが環境を理解しながら自律的にタスクを進める未来が現実味を帯びてきました。

科学分野でも動きは活発で、物理学オリンピックレベルの問題を解いた研究や、材料探索・創薬に特化したエージェントが登場。論文探索から仮説生成、実験計画の提案まで、これまで研究者が行ってきた高度な知的タスクをサポートする取り組みが大きく進みました。

こうした分野での進化は、エージェントが単に作業を代替する存在ではなく、人間とともに知識をつくり出すパートナーになりつつあることを示しているように感じます。研究者・技術者だけでなく、一般のビジネスパーソンにとってもAIがどこまで思考や行動に踏み込めるのかを考えるヒントになる領域でした。

４、政策動向・市場動向・社会的インパクト

日本では、政府が自律AIの責任分界や運用ルールを整理した「AIエージェント安全運用ガイドライン」の草案を提示し、公共分野でもRAGを使った文書作成や業務支援が徐々に広がりつつあります。EUや米国でも規制や評価フレームワークが整備され、世界的にエージェントを前提にした制度設計が動き始めました。

市場では、多くの企業がAIエージェントを「業務改善のための便利ツール」から、「プロセスを再構築する中核技術」へと捉え直しつつあります。日本でも金融・製造・行政など幅広い領域で導入が進み、カスタマーサポートや営業支援、企画など、これまで属人的だった業務にも浸透し始めています。一方で、導入した企業の一部ではROIの見えにくさや役割分担の難しさから停滞も起きており、技術の成熟と実運用のギャップが浮き彫りになった年でもありました。

法政策の観点においては、2025年6月に公布された「AI新法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）」が、日本で初めてAIを包括的に対象とした法律として位置付けられました。リスクに備えつつもイノベーションを促すバランスを重視しており、AI戦略本部の設置や基本計画の策定が進められています。
事業者への情報提供要請や指導が法律に基づいて可能となり、重大事案時には社名公表を含む強い措置も想定されています。将来的には命令や罰則など、法的拘束力のある規制へと拡張される可能性も示唆されています。

結果として、2025年はAIエージェントが「実験的な技術」から脱し、技術基盤の成熟、企業での実運用、研究分野での応用、そして社会制度の整備がそろって進んだことで、「実務を変える現実的な選択肢」として位置づけが明確になった1年でした。企業や行政の意思決定や業務設計にもエージェント前提の発想が入り始め、AIが組織の仕組みに本格的に影響を与え始めた転換点だったと考えられると思います。