指示を出したのに、画面が動かない。あるいは、頼んでいないファイルができている。AIエージェントを業務に入れ始めると、この2種類の場面に出会います。
そのとき知りたいのは「壊れたのか、待っているのか」です。ところが外から見える画面は、どちらの場合もよく似ています。中身を段に分けておかないと、止まった理由を推測で埋めるしかありません。
この記事は、指示を受けてから完了と判断するまでの内側だけを扱います。業務でどこまで任せられるようになったかはAGIの業務活用はどこまで来たか｜任せられる工程と残る3つの場面で扱いました。素材はAnthropicの公式資料と、運営元WEBMARKSに残っている記録です（確認日：2026-08-03）。
こんなふうに調べていませんか
- 指示を出したのに動かない。壊れたのか待っているのかが分からない
- 頼んでいない作業をされた。どこを直せば再発しないのかを知りたい
- 「エージェント」と呼ばれているものが、中で何をしているのか説明できない
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 指示から完了までを4つの段に分けて、人に説明できるようになります
- 止まった画面を、待ち・強制終了・完了判定のどれかに切り分けられるようになります
- 同じ処理を繰り返すとき、疑う段が1つに絞れます
結論30秒でわかる、この記事の結論
- AIエージェントの仕組みは、認識・計画・実行・観察の4段を、完了と判断するまで回し続けるループです。
- 1周のあいだに実行と観察が外の世界と1往復し、返ってきた事実だけが次の判断の材料になります。
- 止まったように見える画面の多くは故障ではなく、待ちか、強制終了か、完了と判定した後かのどれかです。
進行役は3人です。若葉さんが言葉のところから聞き、高梨課長が自分の手で動かす側から聞き、鈴木さん（本誌監修）が答えます。
01AIエージェントの仕組みは、結局どこがぐるぐる回っているんですか？
若葉さんあの、AIエージェントって、指示を出したら1回考えて答えを返す、ではないんですよね。
鈴木さんそこが分かれ目です。おつかいに近いと思っています。お店に着いて品切れだったら、帰ってくる前に次をどうするか考えますよね。あれと似たことを中でやっています。
AIエージェントは、1回の応答で仕事を終えません。指示を受けてから完了と判断するまで、認識・計画・実行・観察という4つの段を、繰り返し実行します。
押さえどころは3点です。
- 骨格は4段のループです。目標を認識し、手順を計画し、1手を実行し、結果を観察する、この並びが1周になります。
- 1周では終わりません。観察したものを次の計画へ戻しながら、完了と判断できるまで回り続けます。
- 回る途中に人の判断を差し込めます。止める場所を先に決めておけば、実行の直前で手を止められます。
段の名前だけを覚えても、止まった画面の前では役に立ちません。役に立つのは、次の段へ何が渡っているかのほうです。渡すものが空なら、その段で止まります。
02ワークフローとの違いは、AIエージェントの仕組みのどこに出るんですか？
同じ「自動で動くもの」でも、Anthropicは2つを呼び分けています。書かれた手順に沿ってLLMと道具を動かす仕組みをワークフローと呼び、LLM自身が手順と道具の使い方を決めながら進める仕組みをエージェントと呼びます（出典: Anthropic公式）。
4段のループは、この呼び分けのうち後者を内側から見た姿です。手順が先に書いてあるなら、②計画にあたる段は人がすでに済ませています。
土台についても説明があります。Anthropicは、検索・道具・記憶で拡張したLLMを土台とし、その上でエージェントが処理と道具の使い方を自分で決めると述べています（出典: Anthropic公式）。
積んで見ると、境目がはっきりします。下の層だけなら、まだ道具の使える言語モデルです。使い方を自分で決める層が乗った時点から、呼び名が変わります。
そう呼べる条件そのものはAIエージェントとは｜3条件で見分け、任せる前に決める3つで扱っています。手順を自分で組む、結果を見て選び直す、という条件が4段のどこにあたるかを重ねて読むと、線が引きやすくなります。
この章のまとめ
違いは性能ではなく、②計画を誰が持っているかです。人が持てばワークフロー、中で持てばエージェントになります。
03認識と計画の段で、AIエージェントは何を材料にしているんですか？
若葉さん認識と計画って、言われてみると中身がよく分からないです。何を見ているんでしょうか。
鈴木さん見ているものは、実は地味です。入口では目標と、触ってよい範囲。次の段では、手持ちの道具と、ここまでに何をしたかの履歴。この4つくらいです。
前半2つの段は、外に何も出しません。そのぶん、ここでのずれは最後まで気づかれにくくなります。
| 段 | この段で起きること | 材料にする情報 |
|---|---|---|
| ①認識 | 目標と、いま許されている範囲を読み取る | 指示文、制約条件、直前の観察結果 |
| ②計画 | 目的に近づく1手を選ぶ | 使える道具の一覧、それまでの実行履歴 |
並べると、材料の出どころが違うことが分かります。①認識が読むのは人が書いたもの、②計画が見るのはそこまでに積み上がったものです。
だから、指示文を直しても直らない不具合があります。履歴のほうが汚れている場合です。逆に、履歴をきれいにしても、指示文があいまいなままなら入口で同じずれが再生産されます。
04MCPで道具が増えると、AIエージェントの仕組みはどこが変わるんですか？
高梨課長実際に動かす側として気になるのですが、使える道具の範囲は最初から決まっているものですか。
鈴木さん固定ではありません。つなぎ方の規格が整ってきたので、後から増やせます。増えると、②計画で選べる手も一緒に増えます。
使える道具の範囲は、実装によって固定ではありません。MCP（Model Context Protocol）は、外部のデータやツールにAIアプリをつなぐ標準規格です。公式サイトは、USB-Cポートのように接続方法を標準化する仕組みだと説明しています（出典: MCP公式）。
たとえで見ると、増えるのは道具の数だけではないと分かります。選択肢の幅が変わります。接続先が増えるほど、②計画で選べる道具の候補も増えます。
ここが、仕組みを理解しておく実務上の効きどころです。同じ指示でも、つながっている道具が違えば、選ばれる1手は変わります。「昨日と同じ指示なのに動きが違う」ときは、まず接続の状態を見ます。
この章のまとめ
道具を足す作業は、機能追加ではなく②計画の選択肢を書き換える作業です。増やしたら、選び方も見直します。
05ツール呼び出しの往復は、AIエージェントの仕組みの1周とどこが対応しているんですか？
③実行と④観察は、多くの実装で1往復のやり取りとして仕組み化されています。エージェント側が操作の実行を求め、外部のプログラムがその操作を実際に動かし、結果を送り返す往復です（出典: Claude Platform Docs）。
Claudeの実装では、要求はtool_useというかたまりで返り、実行結果はtool_resultとして送り返されます。この往復を目的に達するまで続けるのが基本形です（出典: Claude Platform Docs）。
④観察が根拠にするのは、Anthropicが環境から得る事実（ground truth）と呼ぶ情報です（出典: Anthropic公式）。ツール呼び出しの結果やコード実行の結果がこれにあたり、モデル自身の推測では代替できません。
言い換えると、外へ出て戻ってこないかぎり、④観察に入れる材料はありません。道具を1つも使わない周回は、観察のふりをした計画になります。
06止まったのか終わったのかは、AIエージェントの終了理由でどう見分けるんですか？
高梨課長画面が止まったとき、終わったのか落ちたのかが分かりません。見分ける手がかりはありますか。
鈴木さん応答のたびに終了理由が返ってきます。そこを見ます。名前は実装によって違いますが、意味は数種類しかありません。
往復をいつまで続けるかは、実装ごとに終了条件を持ちます。Claudeの場合、応答のたびに終了理由が返ります。
| 終了理由（Claudeの実装例） | 意味 | ループはどうなるか |
|---|---|---|
| tool_use | まだ道具を使いたい | ③実行→④観察を継続する |
| end_turn | やることが無くなった | 完了として抜ける |
| max_tokens | 出力の上限に達した | 未完了のまま強制終了する |
| stop_sequence | あらかじめ決めた停止語に到達した | 完了ではない形で抜ける |
| refusal | 応答そのものを拒否した | 完了ではない形で抜ける |
この分け方は、Claude以外の実装でも「完了」「継続」「強制終了」「拒否」という4種類の概念に一般化できます（出典: Claude Platform Docs）。
置き直すと、表では見えないものが見えます。同じ「止まっている」でも、右下だけが未完了だという点です。完了として抜けたものと、上限で切れたものを同じ扱いにすると、成果物を確認せずに次へ進んでしまいます。
Claudeではmax_tokensが出力上限による打ち切りを示し、④観察の完了判定とは別のものです（出典: Claude Platform Docs）。この違いが分かれば、止まった状態のうち何が正常で何が異常かを区別できます。
07AIエージェントが1周で終わらないのは、仕組み上どうしてですか？
1周で終わる指示は、実務ではまれです。Anthropicは、エージェントが何ターンにもわたって動く前提のもと、最大反復回数のような停止条件を組み込むよう勧めています（出典: Anthropic公式）。あわせて、チェックポイントや行き詰まったときに、人へ確認を戻す設計も勧めています（出典: Anthropic公式）。
つまり、周回そのものを減らそうとする話ではありません。要所だけ人に戻す設計であれば、1周で終わらせなくても暴走のリスクを抑えられます。
ここで決めるのは、上限と戻し先の2つです。上限だけ決めて戻し先を決めていないと、止まったあとに誰も気づきません。戻し先だけ決めて上限が無ければ、戻る前に周回が積み上がります。
08指示が通らないとき、AIエージェントはどの段で止まっているんですか？
高梨課長止まったとき、まず何から見ればいいでしょうか。毎回ログを全部読むのは現実的ではありません。
鈴木さん順番を決めておくと早いです。画面、ログ、目的の復唱、成果物。この順で見ると、たいていどこかで引っかかります。
指示が進まないとき、原因は1つではありません。4段のどこで止まっているかによって、確認すべき場所が変わります。
| 症状 | 疑われる段階 | 確認方法 |
|---|---|---|
| 応答が来たまま、それ以上動かない | 権限待ち（③実行の直前で止められている） | 承認や確認を求める表示が出ていないか確認する |
| 同じ操作のログが繰り返し流れる | ④観察が効いていない（結果を読めていない） | 直前の出力やエラーを、指示に沿っているか照合する |
| 目的と違う作業が進んでいる | ①認識のずれ（目標を取り違えている） | 目的を復唱させ、指示文と一致するか確認する |
| 想定より早く終わった | ④観察で完了と誤判定した可能性 | 成果物を開き、依頼内容を満たしているか確認する |
| 承認しても実行が再開しない | ③実行そのものがエラーで失敗している | エラーメッセージの有無を確認し、権限待ちか実行失敗かを切り分ける |
表は症状と原因の対応を示しますが、見る順番までは示しません。順番を先に決めておくと、毎回ログを最初から読まずに済みます。
③実行の直前に、意図して人の判断を挟む仕組みを持つ実装もあります。Claude Codeは、道具を呼び出すたびにPreToolUseというイベントを発火させます（出典: Claude Code公式ドキュメント）。仕込み方はClaude Code hooksの一覧｜30種類から選ぶ2つの軸にまとめています。
止まっている段を特定できたら、次はその業務をそもそも任せてよいかどうかです。判断の基準はAIエージェントにできること｜任せる4条件と人に残る判断で扱っています。
09頼んでいない実行が起きるのは、AIエージェントの仕組みのどこに原因があるんですか？
高梨課長逆に、頼んでいないことをやられた場合はどう考えればいいですか。壊れているのとは違うのでしょうか。
鈴木さん違います。多くは②計画が範囲を広く読んだだけです。うちでも起きました。壊れていないぶん、気づくのが遅れます。
WEBMARKSにも、4段のどこかが誤って想定外の実行が起きた記録があります。2026-07-28 11:13、読んで報告するだけの調査目的で走らせたサブエージェントが、指示していない図解SVGファイルを生成しました（社内記録）。ファイルの大きさは5,333バイトでした（事故当時の実測）。
②計画の段で、指示の範囲外にある道具（ファイル書き込み）を使ってよいと判断した結果です。対策として、調査系の指示には「読んで報告するだけ・ファイルを作らない」と明記する運用に変えました（社内記録）。
前後で足したのは、目的の説明ではありません。やらないことの1行です。目的だけを渡すと、②計画は目的に近づく手を広く探します。範囲を書いていなければ、範囲外の道具も候補に残ります。
10仕組みを分かったつもりで、AI活用の現場は何を間違えるんですか？
言葉で理解しても、現場では3つのつまずきが起きます。
- 止まっている状態を、すべて異常だと決めつけてしまう。権限待ちの一時停止をフリーズと誤認し、指示を出し直して処理が二重に走ることがあります。
- 観察の一部だけを見て完了と判断してしまう。実行結果の一部だけを確認し、想定外の副作用を見逃すことがあります。
- 同じ処理の繰り返しを、様子見のまま放置してしまう。観察が効かないまま計画が同じ手を選び続けると、同じ処理が何度も走ります。
円で重ねると、画面の上では見分けがつかないことが分かります。だから、理由を確かめる前に指示を出し直してしまいます。
3つ目は社内でも記録があります。自動化の判定処理が更新時刻の解釈を誤り、3日間で233回同じ処理を繰り返した記録が残っています（2026-07-10 社内タスク台帳の記録）。4段に当てはめると、④観察にあたる部分が誤った入力を拾ったまま、実行を止められなかった例です。
| よくある勘違い | 実際に起きていること |
|---|---|
| 止まった＝壊れた | 権限待ちや完了判定など、正常な理由での停止も多い |
| ループの回数が多い＝性能が低い | 検証しにくい仕事ほど周回数が増えるのは、仕組み上の性質 |
| 観察は自動的に正しい | 観察が誤った入力を拾うと、同じ処理を繰り返す |
3つに共通するのは、止まった理由を確認しないまま、次の指示を重ねてしまう点です。重ねた指示は、②計画にとっては新しい材料になります。確認より先に指示を足すと、材料だけが増えていきます。
この章のまとめ
つまずきの正体は理解不足ではありません。確認の前に指示を足すという順番のほうです。
11よくある質問
4ステップの名称は、どのAIエージェントでも共通ですか
いいえ。認識・計画・実行・観察という呼び方は本記事による整理で、公式な統一名称ではありません。Anthropicの資料も、エージェントを環境からの反応をもとに道具を使うループとして説明するにとどまり、段階数を4つと明示してはいません（出典: Anthropic公式）。仕組みの骨格として使う分には、多くの実装に当てはめられます。社内で共通言語にするときは、名前より「どこで手渡しが起きるか」を合わせてください。
ツールを使わないAIエージェントにも、この仕組みは当てはまりますか
当てはまりにくくなります。③実行が道具の呼び出しを伴わない場合、④観察も自分の発言を読み返す程度にとどまり、外部の事実にもとづいた判定ができません。Anthropicも、環境から事実を得る大切さに触れています（出典: Anthropic公式）。会話だけで完結する使い方は、4段のうち①認識と④観察が形式的になりやすい形です。
止まったまま動かないときは、何を疑えばいいですか
まず権限待ちを疑ってください。③実行の直前で人の承認を求める仕組みを持つ実装は少なくありません（出典: Claude Code公式ドキュメント）。承認待ちの表示が無ければ、④観察が長い出力を読み込んでいる途中の可能性もあります。どちらでもなければ、終了理由を見て、上限による打ち切りかどうかを確かめます。
ループの回数に上限はありますか
多くの実装は、最大反復回数のような停止条件を設けています。Anthropicも、制御を保つためにこうした停止条件を含めるのが一般的だと述べています（出典: Anthropic公式）。上限に達すると、④観察による完了判定を経ないまま処理が止まります。上限で止まったものを完了と読み違えないよう、終了理由とセットで見てください。
ワークフローで済む仕事を、わざわざAIエージェントにする必要はありますか
手順が先に固まっているなら、ワークフローで足ります。Anthropicの呼び分けでも、両者は用途の違いとして整理されています（出典: Anthropic公式）。②計画を人が持てるほど手順が安定している仕事に、途中で選び直す仕組みを足しても、確認する周回が増えるだけです。選び直しが要る仕事かどうかを先に決めてください。
12まとめ｜今日やる3つのこと
4段は思考の分類ではなく手渡しの列でした。止まった画面は、待ち・強制終了・完了判定に分けて読みます。頼んでいない実行は、②計画が範囲を広く読んだ結果でした。
今日この順で手をつけます
手元の1件で、止まった画面の終了理由を確かめる
完了と強制終了を分けないと、成果物の確認を飛ばします
止まったときに見る順番を、画面・ログ・目的の復唱・成果物の並びで決めておく
順番が無いと毎回ログを全部読むことになります
調査を頼む指示に、やらないことの1行を足す
範囲を書かないと、②計画は範囲外の道具も候補に残します
AI検索では、こう聞かれています
AIエージェントは、指示を出したあと中で何をしているんですか？
「AIエージェントの仕組みは、結局どこがぐるぐる回っているんですか？」の章で4段の手渡しとして説明しています
止まったまま動かないのは、壊れたということですか？
「止まったのか終わったのかは、AIエージェントの終了理由でどう見分けるんですか？」の章で4つに分けています
同じ処理を何度も繰り返すのは、どこの問題ですか？
「指示が通らないとき、AIエージェントはどの段で止まっているんですか？」の章に切り分け方があります
頼んでいない作業をされたら、どこを直せばいいんですか？
「頼んでいない実行が起きるのは、AIエージェントの仕組みのどこに原因があるんですか？」の章で実例を扱っています
次に読むなら、この記事です
