BabyAGIとは丨生成AI 用語集

この記事の監修者

佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。

今すぐ転職をしたい人も、中長期的にしたい方も、PM Careerに無料会員登録をしておくことでキャリアに役立つ情報を定期的にキャッチアップすることが重要です。まだ登録されてない方はこちらからどうぞ。3分で完了します。
PM Careerに無料会員登録する
転職についての情報はこちらをご覧ください！

• プロダクトマネージャー転職完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】
• プロジェクトマネージャー 転職・完全ガイド｜年収・面接対策・求人探しまで【2025年最新版】

BabyAGIとは？

BabyAGI（ベイビーエージーアイ）とは、生成AIを活用して自律的にタスクを生成・実行・管理する軽量なAIエージェントシステムのことです。名前にある「AGI（汎用人工知能）」は、あらゆる知的作業を人間のようにこなすAIを指しますが、BabyAGIはその初期的な実装を目指したプロジェクトとして注目を集めました。

BabyAGIの概要

BabyAGIは、GPT（大規模言語モデル）をコアとして用い、以下のような処理をループで繰り返します。

1. 目標（ゴール）の設定：ユーザーが与えた高レベルの目標を起点とする
2. タスクの生成：目標達成に必要な次のタスクをAIが自動で生成
3. タスクの実行：タスク内容に応じて外部情報を取得・分析・出力
4. タスクの更新：実行結果に基づいて次に取り組むべきタスクを再生成

このようなサイクルを繰り返すことで、人の手を介さずに一連の作業を進行させる仕組みとなっています。

開発背景と特徴

BabyAGIはアメリカの開発者Yohei Nakajima氏によって2023年に公開され、以下のような特徴を持ちます。

• Pythonで簡易実装可能な軽量アーキテクチャ
• LangChainやOpenAI APIとの連携を前提にした構造
• タスクのメモリ（履歴管理）や優先順位の管理機能を備える

元々は技術的なプロトタイプでしたが、生成AIを活用した自己駆動型エージェントの参考実装として、多くのフォークや派生プロジェクトが登場しました。

AutoGPTとの違い

BabyAGIは「AGIへの入り口」として設計されており、教育目的や概念実証（PoC）での活用が多く見られます。

ユースケースと実験的活用

• プロジェクト管理の自動化（タスクの洗い出し・順序整理）
• 市場調査やリサーチ業務の自律的実行
• 生成AIツール開発におけるエージェント基盤の実験

このように、BabyAGIは生成AIエージェント開発の学習材料や実験環境として有用であり、LangGraphやAutoGPTなどのより高度なエージェントへの橋渡し的な存在といえます。

関連用語

生成AI 用語集