AGI（Artificial General Intelligence）は、人間のように幅広いタスクを横断して学習・推論し、未知の課題にも適応できる汎用人工知能の概念です。特定用途に最適化された生成AIや画像認識などの「狭いAI」とは異なり、目的や状況が変わっても能力を転用できる点が特徴となります。
AGIを議論するときは、知識量よりも汎化能力、計画立案、自己改善、ツール利用を含む自律性が論点になりやすいです。評価も一枚岩ではなく、複数領域のベンチマーク、実世界タスクでの成功率、長期目標の達成、失敗時の回復力などが候補になります。
実務では、AGIは研究上の目標や将来像として語られることが多く、明確な定義や到達基準は合意されていないのが現状でしょう。製品説明でAGIという言葉が出た場合は、実際にできる作業範囲、前提となるデータ、権限制御、監査ログ、誤りへの補償や運用手順まで確認し、誇張表現に引きずられない整理が重要です。
