AIエージェントの対策
01 AIエージェントで問われること
第3章は、新しいシラバスで大きく扱いが広がった章です。目標に向けて計画を立て、ツールを使って作業を実行まで進めるAIエージェントの仕組み、ワークフロー型と自律型の違い、自律性の段階に応じて人がどこまで関与するかという考え方が問われます。
外部の文書を検索して回答させるRAGとその発展形（Advanced RAG・Agentic RAG・Graph RAG）、ツール実行・メモリ・ガードレール・構造化出力などのエージェントの構成要素、コンテキストエンジニアリングとハーネスエンジニアリング、外部連携の規格（MCP・A2A・Agent Skills）、コーディングエージェントやディープリサーチなどの活用、そしてプロンプトインジェクションや権限の過剰付与などのリスクと、最小権限・サンドボックス・多層防御などの対策、無限ループや費用の暴走といった想定外の挙動への備え（停止の仕組み・監査ログ・人の承認）まで扱います。
02 よく出るポイント
規格は「何と何をつなぐか」で区別する
MCPはAIと外部のツールやデータを、A2AはAIエージェント同士をつなぐ規格です。Agent Skillsは、手順書やスクリプトをまとめてエージェントに読み込ませる仕組みです。MCPとAgent SkillsはAnthropic、A2AはGoogleが発表しました。
RAGの準備の流れ
文書を適切な大きさのチャンクに分け、埋め込みでベクトルに変換し、ベクトルデータベースに保存します。質問が来たら意味の近いチャンクを探してLLMに渡します。RAGはモデルのパラメータを変えずに、最新の情報や社内の情報を回答に反映させる方法です。
安全対策は重ねて使う
必要な権限だけを与える最小権限の原則、本番から切り離したサンドボックス、許可したものだけを使えるホワイトリスト、影響の大きい操作の前の人の承認、操作の記録と監視を組み合わせる多層防御が基本です。
03 実際に問題を解いて確かめる
第3章は新しい言葉が多い章です。用語辞典の「この問題に出てきた言葉」から、その場で意味を確かめながら進めてください。
「応用」のバッジが付いたエージェントの仕組みの分野は、AIエージェントとRAGの基本を押さえてから取り組むと理解しやすくなります。
本サイトでは「AIエージェント」の70問すべてに、正解の根拠と、他の選択肢がなぜ誤りなのかまで解説をつけています。登録不要・スマートフォン対応で、1分野10問ずつ進められます。
本試験は「四肢択一式（一部複数選択を含む）」で出題されますが、本サイトは全ての問題を四肢択一（正解が1つ）で収録しています。複数の記述を同時に判断する力は、記述a〜dの「適切なものの組合せ」を選ぶ問題（約15％）と「適切でないもの」を選ぶ問題で鍛えられるようにしています。掲載内容は、2026年10月1日に公表された新シラバス（2027年2月試験から適用）と、2026年10月現在の法令・AI事業者ガイドライン（第1.2版）に基づいています。
04 AIエージェントの一問一答（解説つき）
この分野の出題範囲を、テーマごとの一問一答にまとめました。答えと解説はその場で読めます。
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