ここ 1〜2 年で、「AI エージェント」という言葉をかなり聞くようになった。

そこで、自分も趣味がてら、MCP を使って AI エージェント的なものをいくつか試してみた。

その中で、

• AI が実際にやっていたこと
• 既存ツールとの役割分担
• 「AI エージェント」の実態

について、色々見えてきたものがあったので、メモとして整理してみる。

特に印象的だったのは、

「AI が全部やるわけではない」

ということだった。

きっかけは、自宅 PC の HDD 整理だった

きっかけはかなり単純だった。

自宅 PC の HDD 環境がかなり限界に近づいていた。

長年使い続けていたこともあり、

• 保存場所が統一されていない
• どこに何があるか分からない
• パーティション構成が場当たり的
• 一部ファイルが重複
• バックアップ運用が存在しない

といった状態になっていた。

特に厳しかったのは、「構造」が存在しなくなっていたことだった。

例えば、

• 同じ種類のデータが複数箇所に散乱している
• バックアップ対象と非対象が曖昧
• 役割の異なるストレージが混在している

など、「ファイルが増えた」というより、「運用設計が崩壊していた」に近かった。

そのため、単純なフォルダ整理ではなく、

• ストレージ全体の役割分離
• バックアップ方針
• 同期ルール
• 更新フロー
• 長期保存方針

まで含めて、再設計する必要があった。

実際には、

• バックアップ用 HDD を追加購入
• 保存先の責務を分離
• 同期ルールを整理
• 定期実行をタスクスケジューラへ移行

など、かなり普通のインフラ設計に近いことをやっていた。

実際に AI がやっていたこと

その中で、MCP と AI を使ってみたのだが、かなり印象的だったことがある。

「AI が全部やったわけではない」

ということだった。

AI が担当したのは、

• 分類ルールの整理
• フォルダ構造の提案
• 命名規則の整理
• 同期方針の設計
• 保存責務の整理

など、「どう整理するべきか」の部分だった。

一方で、実際の実行は、

• Windows タスクスケジューラ
• 既存同期ソフト（FreeFileSync）
• 自らの設計アイデア

で完結していた。

更新部分も、最終的にはタスクスケジューラによる定期実行に落ち着いた。

つまり実態としては、

AI = 判断
ツール = 実行

だった。

これはかなり印象的だった。

AI エージェントの実態

AI エージェントというと、

「AI が全部自律的に動く」

イメージを持ちやすい。

しかし、実際に作ってみると、

• 実行は既存ツール
• 自動化は OS
• 管理は既存ソフト

であることがかなり多い。

AI がやっていたのは、むしろ、

• 何を分類するか
• どこまで自動化するか
• どういうルールで整理するか
• どの処理を優先するか

といった、「判断」に近い部分だった。

その後も同じだった

ファイル整理の後も、いくつか AI エージェント的な仕組みを試している。

しかし、そこで繰り返し感じたのも同じだった。

AI が直接すべてを実行するというより、

AI は判断を担当し、実際の実行は既存ツールが行う

構造になることが非常に多かった。

実際の構成も、

LLM
＋
Tool Calling
...

のような、「組み合わせ」に近い。

ここで重要になるのは、

• どのツールを使うか
• どこまで AI に任せるか
• どのルールで判断するか

といった設計側だった。

0 から全部作る必要はあるのか？

最近は、私の会社を始めとしたさまざまな会社が AI エージェントを作成している。

ただ、実際に触ってみると、かなり疑問が残った。

正直なところ、多くの開発者にとって、

「そこを全部自前で持つ意味は薄い」

ように感じた。

むしろ価値が出るのは、

• 何を判断させるか
• どこまで権限を渡すか
• どのワークフローに接続するか
• どういうルールで運用するか

といった「設計」に近い部分だった。

今の AI エージェントは「組み合わせ競争」に近い

最近の AI エージェントを見ていると、

LLM
＋
既存ツール
...

をどう組み合わせるかの競争になっているように感じる。

少なくとも、自分が実際に触った範囲では、

「AI そのものを全部作る」

というより、

「AI に何を判断させ、既存ツールをどう接続するか」

の方が重要だった。

おわりに

AI エージェントというと、

「AI が全部自律的に実行する世界」

を想像しやすい。

ただ、実際に自分で触ってみると、

AI が担当していたのは、

• 判断
• 分類
• ルール設計
• 優先順位付け

の部分が中心だった。

一方で、実際の実行は、

• OS
• 既存ソフト
• スケジューラ
• 同期ツール

などが担当していた。

少なくとも現時点では、

AI エージェントの価値は

「AI が全部実行すること」ではなく、

「AI に何を判断させるか」

に近いように感じている。