「プロダクト開発」の記事一覧

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】Grokとは？Grok（グロック）は、米国のテック企業 xAI（エックスエーアイ）社が開発した対話型の大規模言語モデル（LLM）ベースのチャットAIです。xAIはイーロン・マスク氏によって設立され、X（旧Twitter）との統合を視野に入れたAI開発を進めています。Grokは「真実を語るAI」を掲げており、一般的なAIよりもユーモアがあり、物議を醸す質問にも対応する“反骨精神”のある性格設定が特徴です。Grokの概要と背景xAIによる開発Grokは、2023年にElon Musk氏が創業したAI企業「xAI」によって開発されました。xAIはOpenAIやDeepMind、Tesla AIチームの出身者が集結した企業で、AIの“真実追求”と“自由な対話”を目的としています。Grokは、その中核プロダクトとして「X（旧Twitter）」との統合が進められており、ソーシャルデータとリアルタイム情報へのアクセスを活かしたAI体験が特徴です。LLM「Grok-1」シリーズGrokは、自社開発のLLM「Grok-1」や「Grok-1.5」などをベースにしており、コード処理、計算力、常識知識、推論能力などに優れています。2024年には、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用した「Grok-1.5V」も発表され、マルチモーダル（画像・テキスト対応）にも対応し始めています。主な特徴項目GrokChatGPT（GPT-4）Claude 3開発元xAI（Elon Musk）OpenAIAnthropic特徴自由でユーモラスな対話、リアルタイムX連携汎用性、精度の高さ安全性と倫理重視LLM構成Grok-1 / Grok-1.5（MoE構成）GPT-3.5 / GPT-4Claude 1〜3マルチモーダル対応Grok-1.5V以降で対応GPT-4Vで対応Claude 3 Opusで対応Grokは、特に個性のあるAI体験やXとの連携機能において、他のチャットAIと差別化されています。X（旧Twitter）との統合GrokはX Premiumの上位プランに統合されており、ユーザーはXアカウントを通じて直接Grokを利用可能です。X上のトレンドや投稿をリアルタイムに解析しながら、質問応答や要約、トピック提案などを行えます。これにより、SNS×AIという新たなユーザー体験を提供しており、今後もXの機能に深く組み込まれていくことが見込まれます。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）ChatGPTClaudeGemini

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】ELYZA Brainとは？ELYZA Brain（イライザ・ブレイン）は、東京大学松尾研究室発のAIスタートアップ「ELYZA（イライザ）株式会社」が開発した、日本語特化型の大規模言語モデル（LLM）を活用した業務支援AIツールです。文章生成や要約、分類、アイデア出しなど、ビジネスシーンでの利用に特化したチャット型AIとして提供されています。「ChatGPTの日本語版」とも呼ばれることもありますが、その最大の特徴は高品質な日本語処理能力と企業導入を前提とした堅牢な設計にあります。ELYZA Brainの主な特徴日本語特化のLLMを活用ELYZA Brainは、日本語のビジネス文書に最適化された独自のLLM「ELYZA LLM」シリーズを基盤としています。言語的な曖昧さや文脈依存の強い日本語でも、自然かつ正確な出力が可能です。学術・企業文書を対象とした事前学習を行っているため、報告書や議事録、企画書の生成や要約、アイデア提案などにも対応します。セキュリティ重視の設計ELYZA Brainは、オンプレミス導入や閉域ネットワーク対応も可能で、セキュリティ要件の高い企業や官公庁にも導入が進んでいます。また、大手SIerや通信キャリアとの連携実績も豊富です。情報漏洩や外部API経由でのデータ流出を懸念する企業でも、安心して導入できる構成になっています。使いやすいUIと導入支援直感的なチャットUIに加え、タスクテンプレート機能やカスタムプロンプト設計など、現場業務での即活用を意識した機能が揃っています。PoC支援やプロンプト設計のコンサルティングなど、導入支援体制も整備されています。主な活用シーン議事録や報告書の自動生成契約書や社内文書の要約・校正マーケティングアイデアのブレストFAQ・ナレッジの自動整備社内ポータルとの連携によるナレッジ検索自社業務での活用イメージを描きながら、ツール選定の候補に入れてみるとよいでしょう。他の日本語対応AIとの違い項目ELYZA BrainChatGPT（GPT-4）LLM Azure OpenAILLM Google Gemini言語特化日本語特化英語中心（日本語も対応）英語中心（設定で多言語）多言語対応モデル公開非公開（自社開発）一部公開（GPT-3系）非公開一部公開導入形態SaaS / オンプレ対応SaaSのみAzure上で提供SaaS強み業務に直結した日本語出力、導入支援汎用性、知識の広さMicrosoft製品連携Googleサービス連携関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）ChatGPTClaudePrompt（プロンプト）

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】DeepSeek Chatとは？DeepSeek Chat（ディープシーク・チャット）は、中国発のAI開発企業「DeepSeek」社が提供する、大規模言語モデル（LLM）ベースのチャット型AIです。ChatGPTのような対話型インターフェースを持ち、文章生成や要約、翻訳、コード生成など、多様なタスクに対応しています。特に、DeepSeek Chatは同社の大規模言語モデル「DeepSeek-V2」や「DeepSeek-Coder」などと連携し、高精度かつ多機能な出力が可能です。中国国内の自然言語処理技術を牽引する存在として注目を集めています。DeepSeek Chatの主な特徴高性能な大規模言語モデルを基盤にしているDeepSeek Chatのバックエンドには、70Bパラメータ級のLLM「DeepSeek-V2」などが使われており、多言語対応・高精度出力・論理的一貫性が強みとされています。特に中国語と英語での性能に優れており、教育、研究、エンタープライズなど幅広い用途に活用が進んでいます。ソースコード処理に強い「DeepSeek-Coder」との連携DeepSeek Chatは、コード補完やデバッグ支援にも特化しています。これを支えるのが、同社の「DeepSeek-Coder」シリーズで、GitHubのデータを活用した強力なコード理解能力を備えています。開発者にとっては、ChatGPTやGitHub Copilotの代替・補完となる選択肢にもなり得る存在です。オープンソース戦略DeepSeekは、自社モデルの多くをオープンソースで公開しています。モデルの事前学習データやアーキテクチャも一部開示されており、アカデミックや開発者コミュニティからの信頼も高いです。他のチャットAIとの違い項目DeepSeek ChatChatGPT（GPT-4）Claude 2提供元DeepSeek（中国）OpenAI（米国）Anthropic（米国）強みコード生成・中英対応・モデル公開汎用性・エコシステムの豊富さ安全性重視の出力公開モデルあり（DeepSeek-V2 など）一部非公開非公開多言語性能中国語・英語に強み英語中心（多言語対応可）英語中心DeepSeek Chatは、特定領域に特化した高精度なモデルを求めるユーザーにとって、有力な選択肢となっています。活用シーン開発支援：PythonやC++などのコード補完、関数説明、バグ修正提案翻訳・文章生成：中国語・英語での自然な文書作成学術・研究用途：論文の要約やデータ分析の補助企業利用：社内ドキュメントの整備、カスタマーサポートの自動化用途に応じて、他のLLMとの併用も検討するとよいでしょう。関連用語生成AI 用語集用語LLM（Large Language Model）ChatGPTClaudeGemini

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·E 3TokenEmbedding

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