論文でわかるLLMとAIエージェントの違い

はじめに
LLM（大規模言語モデル）とは何か？
1. ✔ Bommasani et al., “On the Opportunities and Risks of Foundation Models” (Stanford, 2021/2023)
2. ✔ Vaswani et al., “Attention Is All You Need” (NIPS 2017)
AIエージェントとは何か？
北海道の比喩が違いを完全に説明する
1. ✔ AIエージェントに「北海道に行け」と言うと
2. ❌ LLMに「北海道に行け」と言っても動けない
LLMとAIエージェントの決定的な違い
おわりに

はじめに

「AIエージェント」という言葉が急速に広がっています。しかし現状、多くのサービスやツールが“AIエージェント”と名乗っている一方で、研究領域が定義するAIエージェントとはまったく異なるものがほとんどです。

一方、“LLM（大規模言語モデル）”も世間では「賢いAI」という抽象的な言葉として扱われがちですが、こちらも研究領域では明確に定義されています。

この記事では、実在する主要論文や技術文書（Stanford、NIPS、Google Cloud、2025年のAgent論文など）をもとに、LLMとAIエージェントの違いを正式な定義で解説します。

さらに、比喩「北海道に行け」を用いて、両者の違いを直感的に理解できる形に整理します。

LLM（大規模言語モデル）とは何か？

研究領域では、LLMは“言語の理解・生成・推論を行うモデル”として定義されています。

✔ Bommasani et al., “On the Opportunities and Risks of Foundation Models” (Stanford, 2021/2023)

“LLMs are a class of foundation models trained on large corpora of text, enabling general-purpose language understanding and generation.”

要約
LLMは大量のテキストで訓練された「基盤モデル」で、汎用的な言語操作を行う技術方式。

✔ Vaswani et al., “Attention Is All You Need” (NIPS 2017)

“The Transformer is a sequence transduction model based solely on attention mechanisms.”

要約
LLMの基礎構造（Transformer）を定義した原論文。

まとめると：

LLM＝言語を扱うための“モデル”であり、単発の入出力が基本。自律的に動く構造は持たない。

AIエージェントとは何か？

2024〜2025年の研究で、AIエージェントは次のように定義されます。

✔ Sapkota et al., “AI Agents vs Agentic AI: A Conceptual Taxonomy” (2025)

“AI agents are modular systems driven by LLMs, equipped with external tools, memory, planning and environment interaction to accomplish user-specified goals autonomously.”

要約
AIエージェントは LLMを内部に含むシステムであり、

外部ツール
メモリ
計画
環境と相互作用
によって 目的を自律的に達成する。

✔ Qu et al., “From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents” (2025)

“Autonomous AI agents integrate LLMs with tool-use, planning algorithms and iterative feedback loops to perform tasks without human supervision.”

要約
AIエージェントは、

LLM
計画アルゴリズム
ツール利用
反省ループ
を統合し、人間の介入なしに動き続けるシステム。

✔ Google Cloud, “What Are AI Agents?” (2024)

“AI agents are systems built on top of foundation models, enabling goal-directed behaviour through planning, memory, and tool execution.”

要約
エージェントは「基盤モデル（LLM）の上に構築される目的志向システム」。

3つの論文がすべて一致している点：

AIエージェント＝自律性を持ち、目的に向かって行動し続ける“システム”。 LLM単体はエージェントではない。

北海道の比喩が違いを完全に説明する

✔ AIエージェントに「北海道に行け」と言うと

AIは：

飛行機・電車・フェリーを比較
価格・天候・時間で最適化
チケット取得
トラブル時は代替手段に切り替え
最終目的地に到達するまで自律ループ

→ 目的達成のために行動し続ける

これは論文でいう「goal-directed」「planning」「tool-use」「loop」を全て満たす。

❌ LLMに「北海道に行け」と言っても動けない

必要なのは手順だけ：

チケットを取れ
次に成田空港へ行け
次にチェックインしろ …

→ 人間が手順を決めているため、自律性ゼロ。 LLMはエージェントではない。

LLMとAIエージェントの決定的な違い

項目	LLM	AIエージェント
本質	モデル	システム
役割	言語処理	目的達成
動作	単発	反復・自律
自律性	なし	あり
手段選択	できない	できる
論文上の分類	Foundation Model	Autonomous Agent