ComBodied Agents：人間中心のエージェント型AIの新たなパラダイム

要旨

高齢者が服薬を忘れた場合、ソフトウェアエージェントは別のリマインダーを送ることができ、身体化エージェントは薬を届けることができる。しかし、そのどちらも、その人が忘れたのか、混乱しているのか、副作用があるのか、それとも意図的に拒否したのかを説明することはできず、どのような支援が適切であるかも示さない。このことは、Agentic AI（エージェント型AI）に構造的欠落があることを明らかにしている。すなわち、デジタルエージェントは主にソフトウェア上の状態を変換し、身体化エージェントは物理的な状態を変換するが、どちらも、人の変化しつつある状態と主体性を、モデリング・介入・評価の主要な対象にはしていない。本稿では、Combodied Agents（コンボディード・エージェント）を導入する。これは人間中心のパラダイムであり、ソフトウェアツール、センサー、ウェアラブル機器、ロボット、人的サービスを、最終目標ではなく行動チャネルとして用いて、個人の人間状態の軌跡を時間の経過に沿って知覚し、モデル化し、予測し、支援するものである。我々は、パーソナルアシスタント、健康エージェント、AIコンパニオン、適応型ヒューマンAIシステムにまたがる断片的な能力を、閉ループに統合する。すなわち、イベントベースのマルチモーダル知覚が意味のある個人イベントを再構成し、長期的かつ訂正可能な記憶が時間的文脈を提供し、パーソナルワールドモデルが代替的な意思決定や介入の下での将来の個人状態と結果を推定し、許容可能な介入ポリシーが、同意・不確実性・安全性・可逆性・ユーザー制御の下で、適切な支援を選択する。本人と環境からのフィードバックによってループは更新される。この枠組みは、網羅的なヒューマンデジタルツインを必要とするのではなく、目的に限定され、不確実性を考慮し、ユーザーが修正可能な表現を用いる。また、設計空間を人間状態の対象、関係的文脈、エージェントの役割によって整理し、シナリオ中心の評価、主体性保持の指標、ベンチマーク要件、エッジネイティブな個人モデル、ガバナンスの方向性を提案する。Combodied Agentsは、Agentic AIを、外部のタスク完了から持続的な人間の利益へと転換させる。

English

After an older adult misses a medication dose, a software agent can send another reminder and an embodied agent can bring the medication. Yet neither explains whether the person forgot, is confused, has side effects, or deliberately refused, nor what support is appropriate. This reveals a structural gap in Agentic AI: Digital Agents primarily transform software states, while Embodied Agents transform physical states; neither makes a person's evolving state and agency the primary object of modeling, intervention, and evaluation. We introduce Combodied Agents, a human-centered paradigm that perceives, models, predicts, and supports individual human-state trajectories over time, using software tools, sensors, wearables, robots, and human services as action channels rather than end goals. We unify fragmented capabilities across personal assistants, health agents, AI companions, and adaptive human--AI systems into a closed loop: event-based multimodal perception reconstructs meaningful personal events; longitudinal, correctable memory provides temporal context; Personal World Models estimate future personal states and outcomes under alternative decisions and interventions; and an admissible intervention policy selects proportionate support under consent, uncertainty, safety, reversibility, and user control. Feedback from the person and environment updates the loop. Rather than requiring an exhaustive Human Digital Twin, the framework uses purpose-bounded, uncertainty-aware, user-correctable representations. We organize the design space by human-state targets, relational contexts, and agent roles, and propose scenario-centered evaluation, agency-preservation metrics, benchmark requirements, edge-native personal models, and governance directions. Combodied Agents shift Agentic AI from external task completion toward sustained human benefit.