「プロダクト開発」のお役立ち情報

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】画像生成AIとは？画像生成AI（Image Generation AI）とは、テキストなどの入力情報から画像を自動的に生成するAI技術の総称です。プロンプトと呼ばれる指示文に基づいて、写実的な写真、イラスト、デザイン画、アイコンなどを瞬時に描画できます。代表的なサービスには、Stable Diffusion、Midjourney、DALL·Eなどがあります。画像生成AIの仕組み画像生成AIの多くは、拡散モデル（Diffusion Model）と呼ばれる手法をベースにしています。これは、ノイズから徐々に画像を生成するプロセスを通じて、高解像度かつ自然な画像を出力する方法です。プロンプトで指定された情報（たとえば「青空の下で走る柴犬」など）を事前学習済みのモデルが解釈し、意味に沿った画像を描き起こします。活用例画像生成AIは、以下のような場面で活用されています。広告・マーケティング素材の作成WebサイトやアプリのUIパーツ制作ゲームや映像制作におけるコンセプトアートの生成漫画・小説の表紙・挿絵商品パッケージやロゴのアイデア出しデザイナーやクリエイターにとっては、作業時間を大幅に短縮できる補助ツールとして注目されています。注意点と課題画像生成AIの利用にあたっては、以下のような課題もあります。著作権・肖像権の問題：学習元データに他人の著作物や人物写真が含まれることがあり、生成画像にも影響する可能性がある倫理的リスク：偽造画像やディープフェイクの作成など、悪用のリスクも存在するプロンプト依存性：意図通りの画像を得るには、適切なプロンプトの設計が必要で、ある種のスキルが求められるプロダクトマネジメントとの関係プロダクトマネージャーにとって、画像生成AIはアイデアの可視化やプロトタイピングを加速するツールです。たとえば、アプリ画面のモック、プロモーション用ビジュアル、LPのバナー案などをすばやく生成し、チーム内での共有や意思決定に役立てられます。また、プロンプト設計によって得られる成果物が変わるため、生成結果と要件の整合性を見極めるスキルも重要です。関連用語生成AI 用語集用語Prompt（プロンプト）生成AIHallucinationChatGPTStable DiffusionMidjourneyDALL·ETokenEmbedding

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】テキスト生成AIとは？テキスト生成AI（Text Generation AI）とは、与えられた入力（プロンプト）に対して自然な文章を自動生成するAI技術のことを指します。言語モデルと呼ばれる仕組みに基づいており、文脈を理解しながら、ニュース記事、会話文、要約、プログラムコードなど、さまざまな形式のテキストを出力できます。テキスト生成AIの仕組みテキスト生成AIの根幹にあるのが大規模言語モデル（LLM）です。これらのモデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、単語や文脈のつながりを統計的に予測することで、自然で一貫性のある文章を生成します。特に代表的なのが、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGemini、AnthropicのClaudeなどです。これらはトランスフォーマーアーキテクチャに基づき、数十億〜数千億規模のパラメータを持つ高度なモデルです。活用例テキスト生成AIは、以下のような業務やサービスで活用されています。ビジネス文書の自動作成：メール文、議事録、レポートのドラフト作成カスタマーサポート：FAQの自動応答やチャットボットマーケティング：商品説明文や広告コピーの生成教育・学習支援：要約・言い換え・問題作成・添削補助プログラミング支援：自然言語からコードを生成（例：GitHub Copilot）テキスト生成AIのメリットと注意点メリット作業時間の短縮と効率化大量のテキスト作成が可能発想支援・ブレストツールとしての活用注意点誤情報（ハルシネーション）の生成リスク生成内容の著作権や倫理的問題機密情報やプライバシー情報の入力リスク特に、AIが生成した内容をそのまま利用するのではなく、人間による確認・編集を前提とした活用が求められます。テキスト生成AIとプロダクトマネジメントプロダクトマネージャーにとって、テキスト生成AIは業務効率化やアイデア創出の強力なパートナーです。たとえば、ユーザーインタビューの要約やプロダクト説明文の作成、A/Bテスト用のコピー生成など、企画・設計フェーズからマーケティングまで幅広く活用できます。自社のプロダクトに生成AIをどう組み込むか、あるいは業務にどう活用するかを設計する際には、AIの特性と限界を理解したうえでの判断が重要です。関連用語生成AI 用語集用語Prompt（プロンプト）LLM（Large Language Model）ChatGPTHallucinationZero-shot／Few-shot LearningAttention機構TransformerEmbeddingTokenAutoGPT

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】Memory（記憶）とは？Memory（記憶）とは、生成AIやAIエージェントが過去の対話内容やタスク履歴、ユーザー情報などを保持・活用する機能のことです。従来の生成AIは「一問一答型」で過去の履歴を保持できませんでしたが、Memoryの導入により、継続的かつ文脈を理解した対話・タスク処理が可能になります。Memoryの主な役割生成AIにおけるMemoryは、以下のような場面で活用されます。会話の文脈維持：前回の発言や話題を踏まえた自然な応答ユーザーの意図理解：過去の行動や発言からユーザーの関心や目的を把握長期的な目標の追跡：プロジェクトや学習の進捗を記憶し、継続的にサポートエージェント間の情報共有：複数のエージェントが共通の履歴をもとに連携このように、Memoryは「その場限りのAI」から「ユーザーに寄り添う継続的な支援者」への進化を支える重要な技術です。Memoryの種類Memoryには、用途や保存対象に応じていくつかの種類があります。種類概要短期記憶（Short-term Memory）現在のセッション内のやりとりのみを保持長期記憶（Long-term Memory）セッションを超えて保存されたユーザー情報や履歴対話メモリ（Conversation Memory）会話形式の履歴を保持し、自然なやりとりを実現タスクメモリ（Task Memory）エージェントが実行した作業履歴や計画を保存ベクターメモリ（Embedding Memory）文脈や文書を数値ベクトル化して記憶・検索に活用（例：Vector Search）LangChainなどでの実装例LangChainなどのフレームワークでは、Memoryはエージェントの中心機能として設計されています。以下が具体例です。ConversationBufferMemory：過去の対話をバッファ形式で保持VectorStoreRetrieverMemory：Embeddingを用いて長文ドキュメントを記憶SummaryMemory：履歴を要約しつつ記憶を維持するこれらを組み合わせることで、長文の文脈理解や長期プロジェクト支援が可能になります。Memoryを活用した実践例カスタマーサポート：問い合わせ履歴をもとに個別対応学習支援ツール：学習履歴や理解度に応じた出題業務自動化：作業の進捗や優先度を継続的に把握特にAIエージェントが複数回にわたってやり取りを行う場合、Memoryは信頼性・パーソナライズ・効率性の鍵となります。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLangChainLangGraphVector SearchEmbeddingReActフレームワークAgentic WorkflowLLM（Large Language Model）

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】ReActフレームワークとは？ReActフレームワークとは、「Reasoning（推論）」と「Acting（行動）」を交互に繰り返すことで、生成AIに思考とアクションのループ構造を持たせ、より高度な問題解決やタスク実行を可能にする手法です。2022年に発表されたこのフレームワークは、AIが人間のように思考しながら行動する仕組みとして注目を集めています。ReActの基本構造ReActフレームワークでは、AIが以下のプロセスを繰り返し実行します：Reasoning（推論）：与えられた課題や状況をもとに、思考を言語化Acting（行動）：外部ツールの呼び出しや情報取得など、実際のアクションを実行Observation（観察）：行動の結果や取得情報を受け取り、再度思考に反映このループにより、単なる文章生成だけでなく、探索・判断・実行を組み合わせた柔軟な振る舞いが可能となります。なぜReActが重要なのか？従来の生成AIでは、与えられたプロンプトに対して一度きりの出力を返す形式が主流でした。しかし複雑なタスクやリアルタイムの外部情報取得が必要なケースでは、以下の課題がありました：一問一答では柔軟性が足りないプロンプトに情報をすべて詰め込むのが困難判断と行動の分離により誤解が起こるReActはこの課題を解決し、**「考えて→行動して→結果を踏まえてまた考える」**という人間に近いプロセスをAIに実装します。代表的なユースケースツール使用エージェント：計算・検索・ファイルアクセスなど、複数ツールを組み合わせて活用するエージェントの中核ロジックLangChainやLangGraphでの実装：ReActはLangChainなどのエージェント機構に組み込まれ、ツール呼び出しやメモリとの連携に使われます段階的な意思決定支援：理由づけを挟みながら結論を導く対話や説明生成などReActの出力例（簡略）Thought: 質問の答えを得るにはGoogle検索が必要だ Action: Search["最新のプロダクトマネジメント手法"] Observation: "OKRとアウトカム重視のフレームワークが注目されています" Thought: 回答の構成が見えてきた ... Final Answer: 最新の手法としてはOKRとアウトカムベースのアプローチが挙げられますこのように、「Thought → Action → Observation」の繰り返しによって、AIが段階的に情報を収集・整理しながらアウトプットを生成していきます。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLangChainLangGraphToolformerChain-of-ThoughtAutoGPTLLM（Large Language Model）Agentic Workflow

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】Agentic Workflowとは？Agentic Workflow（エージェンティック・ワークフロー）とは、AIエージェントが自律的に複数のタスクを実行し、相互に連携しながら目標達成を目指すタスク設計や処理フローの考え方です。従来の単一タスクのプロンプト設計にとどまらず、生成AIを「複数の役割を持ったエージェント」として活用し、より高度で継続的な処理を可能にします。Agentic Workflowの基本構造Agentic Workflowは、一般に以下のような構成で設計されます。目標設定（Goal Definition）：全体の目的やユーザーの指示を初期入力として受け取るエージェント分担（Role Assignment）：各エージェントが担う専門的な役割（例：リサーチ担当・要約担当など）を設定タスク分解と再配分（Task Decomposition & Delegation）：大目標をサブタスクに分解し、それぞれのエージェントに割り当てループによる再評価（Reflection & Replanning）：エージェント同士の対話やフィードバックに基づいて、方針や内容を柔軟に修正これにより、単発のAI活用では難しかった複雑で非定型な業務の自動化・最適化が実現可能になります。なぜ「Agentic」なのか？“Agentic”という言葉は、「エージェントとしての自律性を持つ（agent-like）」という意味合いを持ちます。Agentic Workflowでは、各エージェントが以下のような特徴を持つことが前提です。目標志向性（Goal-oriented）継続的な意思決定（Iterative Reasoning）他エージェントとの対話・連携（Communication & Collaboration）つまり、エージェントが人間のように判断し、他者と連携し、試行錯誤しながら目標に向かう動きそのものを、ワークフロー設計の中核に据える考え方なのです。代表的な活用例レポート作成支援：調査→要約→構成→執筆を各エージェントが担当プロダクト開発補助：顧客要望分析→仕様案作成→ユーザーストーリー生成営業支援ツール：見込み顧客の抽出→メール文面の生成→フォローアップの提案従来の「人がAIに一問一答で指示する」使い方ではなく、AI自身が目的に向けてチームとして動くような設計思想がAgentic Workflowの本質です。今後の展望Agentic Workflowは、生成AIを単なるツールではなく「共同作業者」として活用する新たなパラダイムです。今後は以下のような分野での応用が期待されています。自律的な業務フローの設計複雑な意思決定支援の自動化複数AIによる分業的な創作支援生成AI活用の高度化が進む中で、Agentic Workflowはプロダクトマネジメントや業務設計の観点でも重要な概念になりつつあります。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLangChainLangGraphAutoGPTBabyAGIReActフレームワークChain-of-ThoughtLLM（Large Language Model）

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。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との違い項目BabyAGIAutoGPT主な目的タスク生成と管理タスクの完遂と自律実行実装のシンプルさ高い（教育・実験向け）複雑（多機能）拡張性LangChainとの連携で柔軟外部API連携に優れる開発者Yohei Nakajima氏OpenAI系プロジェクト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 用語集用語AIエージェントLangChainAutoGPTLangGraphToolformerChain-of-ThoughtReActフレームワークLLM（Large Language Model）Embedding

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】AutoGPTとは？AutoGPT（オートジーピーティー）とは、OpenAIが開発した大規模言語モデル「GPT」シリーズを活用し、ユーザーの目標達成に向けてタスクを自律的に実行するAIエージェントの一種です。プロンプトの都度入力を必要とせず、一度目標を与えれば、必要な情報収集・判断・実行を自動で繰り返す自己駆動型の仕組みを持っています。AutoGPTの特徴AutoGPTは従来のチャットボットや生成AIとは異なり、以下のような特徴があります。自己プロンプト生成機能：ユーザーから与えられた目標に基づき、自ら次のアクションを考え、プロンプトを生成・実行する外部ツールとの連携：Web検索、ファイル保存、コード実行、API操作など、多様なツールと接続して行動するループ構造による自律実行：ゴール達成までのタスクを繰り返し実行し、計画・実行・評価のサイクルを自動で回すこのような機能により、人間の介入なしで、複雑な作業を段階的にこなしていきます。代表的なユースケースAutoGPTの代表的な利用シーンとして、以下のようなケースが挙げられます。商品リサーチと競合分析の自動化簡易なWebアプリケーションの設計・実装SNS投稿やブログ記事の自動生成売上データに基づくレポート作成業務自動化やプロダクト開発の補助として、時間のかかる反復作業を効率化できる点が注目されています。AutoGPTと他のエージェントの違い項目AutoGPTChatGPT（従来）LangChain実行形式自動・自己駆動ユーザー指示型プログラマブルなワークフロープロンプト操作自律的に生成・実行ユーザーが都度入力スクリプトで制御可能拡張性高（外部API・ツール統合）低非常に高い代表的な用途複雑な自動タスク会話・文書生成アプリ構築や連携AutoGPTは技術デモ的な性格が強く、信頼性や安全性の課題も指摘されていますが、自己駆動型エージェントの将来像を体現するプロジェクトとして注目されています。開発と課題AutoGPTはオープンソースで提供されており、誰でもローカル環境で実行可能です。ただし以下のような課題もあります。長期記憶（メモリ）の扱いに制限がある意図しない行動（Hallucination）が発生しやすい実行コストが高く、API制限に影響されやすいそのため、現時点では本番運用よりも、実験や技術検証、プロトタイピング用途での利用が主流です。関連用語生成AI 用語集用語AIエージェントLLM（Large Language Model）LangChainToolformerReActフレームワークChain-of-ThoughtLangGraphEmbeddingPrompt Engineering

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】AIエージェントとは？AIエージェントとは、自律的に判断・行動できる人工知能（AI）のことを指し、人間の指示や目的に従って、タスクを実行する役割を持つソフトウェアやシステムです。近年の生成AI技術の発展により、より高度な判断や対話、計画立案が可能なAIエージェントが登場し、業務自動化やプロダクト開発の支援など、多くの分野で活用が進んでいます。AIエージェントの基本的な仕組みAIエージェントは一般に、以下のような構成要素から成り立ちます。知覚（Perception）：外部から情報を取得する機能（例：センサー、API、ユーザーからの入力）推論・判断（Reasoning）：得た情報を分析・評価し、次にとるべき行動を決定行動（Action）：外部システムへの命令実行、ユーザーへの応答などのアクション目標（Goal）：事前に与えられた目的やタスクに基づいて行動を計画・調整このような仕組みを通じて、AIエージェントは単なるルールベースのボットを超え、より柔軟で自律的なふるまいが可能になります。現在主流のAIエージェントのタイプ生成AIをベースとしたAIエージェントには、以下のようなタイプがあります。対話型エージェント（Conversational Agent）：ChatGPTやGoogle Bardなど、自然言語による質問応答が可能タスク実行エージェント（Task-oriented Agent）：RPA（Robotic Process Automation）に近く、特定の業務を代行マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）：複数のエージェントが協調しながら大規模タスクを分担して実行近年はLangChainやLangGraphといったフレームワークの登場により、複雑なワークフローやプロンプト連携を自動で管理するAIエージェントの構築も容易になってきています。AIエージェントの活用例AIエージェントは、プロダクト開発や業務効率化の現場で多様な用途に活用されています。顧客対応の自動化：FAQ応答、カスタマーサポートチャットボット資料作成の支援：議事録作成、プレゼン資料の自動生成プロジェクトマネジメント：進捗確認、タスク割り振りの自動化開発支援：コード生成やテストケース作成の自動化ユーザーが定義したタスクを継続的に実行し、時にはフィードバックを受けながら学習・改善していく点が、AIエージェントの大きな強みです。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）LangChainLangGraphToolformerChain-of-ThoughtReActフレームワークEmbeddingPrompt EngineeringVector Search

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】JSON Mode／Function Callとは？JSON Mode（JSONモード）および Function Call（ファンクションコール）は、生成AIモデルに対して構造化された出力や外部関数の呼び出しを指示するための機能です。主に OpenAI の GPT-4 や GPT-3.5 などのAPIで提供されており、AIが生成する応答を制御したり、外部のプログラム処理と連携させたりする際に活用されます。JSON ModeとはJSON Mode は、GPTモデルの出力を 厳密なJSON形式 に制限するモードです。従来のプロンプトでは、自然言語ベースで出力されるため形式が曖昧になることがありましたが、JSON Modeを使うことで、AIが出力する構造をプログラムで扱いやすいように統一できます。活用例APIレスポンス形式のデータ生成表形式データの整形システムとの連携を前提とした機械可読な出力{ "title": "生成AIとは", "category": "AI", "tags": ["LLM", "GPT", "自然言語処理"] }上記のように、AIが明示的にJSON構造で返答することが保証されます。Function CallとはFunction Call は、生成AIに対して「特定の関数（APIなど）を呼び出すべきである」と判断させ、引数付きで関数を実行するための構造を出力させる仕組みです。これは、AIと外部アプリケーションが協調して動作するための インターフェース設計 に役立ちます。概要フローユーザーが自然言語でリクエストGPTが必要な関数と引数を選択出力された関数呼び出し（JSON）を外部で実行実行結果をAIが受け取り、応答を生成例{ "function": "get_weather", "arguments": { "location": "Tokyo", "unit": "celsius" } }このように、Function Callを使うと、AIがただ情報を返すだけでなく、能動的に外部APIを操作する入口として機能します。JSON ModeとFunction Callの違い項目JSON ModeFunction Call目的出力フォーマットの整形外部関数呼び出しの構造出力出力形式JSONJSON（特定形式の構造）対応APIモデルGPT-4、GPT-3.5（2023年以降のAPI）GPT-4、GPT-3.5（Function calling 対応モデル）主なユースケースデータ整形、構造化出力外部API連携、自動処理フローの設計プロダクトマネージャー視点での利点これらの機能により、プロダクトマネージャーはAIをバックエンド処理の一部として安全かつ構造的に活用できます。ユーザー入力を自動処理フローに組み込みやすくなり、AIと自社アプリケーションとの統合を加速できます。関連用語生成AI 用語集用語ChatGPTOpenAI APIEmbeddingPrompt（プロンプト）LangChainToolformerAIエージェント

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】OpenAI APIとは？OpenAI API は、OpenAI が開発した自然言語処理モデルや画像生成モデルなどの高度なAI技術を、外部のアプリケーションやサービスから利用できるようにするクラウド型のAPIサービス です。GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズをはじめとした生成AIの中核的な技術を、API経由で簡単に呼び出せるため、エンジニアだけでなく、プロダクトマネージャーやビジネスサイドのユーザーにも広く活用されています。OpenAI APIでできることOpenAI APIでは、以下のような多様なAI機能を利用できます。自然言語生成（テキスト生成）GPT-4などの大規模言語モデルを使って、文章の自動生成や要約、翻訳、対話などを行えます。コード生成・補完Codexを用いることで、プログラミングの支援やコードの自動生成が可能です。画像生成DALL·Eモデルを通じて、テキストから画像を生成できます。埋め込み（Embedding）取得文書のベクトル化を行い、類似検索やクラスタリングなどのタスクに応用できます。音声認識・合成Whisperなどのモデルによる音声データの文字起こし、または音声の合成も可能です。OpenAI APIの活用事例OpenAI APIはスタートアップから大手企業まで幅広く導入され、以下のようなユースケースに活用されています。チャットボットやAIアシスタントの構築FAQやナレッジベースの自動生成商品説明文や広告コピーの自動作成プログラミング学習支援ツールの開発カスタマーサポートの自動応答利用方法と課金体系OpenAI APIは、公式サイト からAPIキーを取得することで利用を開始できます。課金体系は従量課金制となっており、モデルの種類（GPT-4 / GPT-3.5など）や出力トークン数によって料金が異なります。プロダクトマネージャー視点での重要性プロダクトマネージャーにとってOpenAI APIは、AI機能を素早くプロダクトに統合できる手段であり、プロトタイピングやユーザー体験の向上、差別化に大きく寄与します。自社でモデルを開発・運用する手間なく、強力なAIの恩恵を享受できる点が魅力です。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）ChatGPTEmbeddingPrompt（プロンプト）LangChainRAG（Retrieval-Augmented Generation）AIエージェントDALL·E 3TokenPrompt EngineeringHallucinationLangGraph