AIエージェントとは？生成AIとの違いや特徴、活用事例をわかりやすく解説
近年、企業の生産性向上や業務効率化を目指す上で、「AIエージェント」が注目を集めています。
AIエージェントとは、人間の指示や目標を理解し、自律的にタスクを計画・実行するシステムです。従来の生成AIが単純な応答や作業を行うのに対し、AIエージェントは自律的に判断し、複雑なタスクを遂行できる点が大きな特徴です。
本記事では、AIエージェントの基本から導入のメリットと課題、企業の活用事例までわかりやすく解説します。
AIエージェントとは
AIエージェントとは、人間の介入なしに周囲の状況やデータを理解し、自律的にタスクを判断・実行できるシステムです。
単なる指示への応答にとどまらず、設定された目標を達成するために必要なタスクを自ら計画・実行し、状況に応じて柔軟に調整できる点が特徴です。業務の自動化、業務プロセスの効率化、意思決定の支援など、幅広い領域で活用が進んでいます。
例えば、カスタマーサポートでのチャット対応自動化です。顧客からの定型的な質問への対応をAIが担うことで、応対完結率が大幅に向上し、人件費の削減と応答速度の改善を同時に実現しています。
AIエージェントでできること
AIエージェントには、ビジネスの生産性向上を支える多様な機能が備わっています。以下の表で代表的な機能を紹介します。
| タスク自動化機能 | 請求書処理や定型メール送信、会議日程の調整など、繰り返し行われる定型業務を正確かつ効率的に処理。これにより作業負担を大幅に軽減 |
| データ分析・予測機能 | 膨大なデータを短時間で処理し、人間では見落としがちな傾向や異常を即座に検出。小売業における需要予測や在庫最適化などに活用 |
| パーソナライゼーション機能 | ユーザーごとの嗜好や行動履歴を分析し、最適な提案を行う。代表例は、ECサイトのレコメンデーション機能や、顧客対応のカスタマイズ |
| 意思決定支援機能 | 複数の選択肢を評価し、目標達成に最も効果的な行動を提案。経営判断やマーケティング戦略の精度向上が期待できる |
| 学習・適応機能 | 過去の経験やフィードバックから継続的に学習し、時間の経過とともに精度や効率を向上させることが可能 |
AIエージェントの仕組み
AIエージェントの仕組みの中核は、大規模言語モデル（LLM）です。ユーザーの意図を理解し、目標達成のために必要なタスクを自律的に判断・実行します。実行した結果を自ら評価し、次回に向けて手順や判断を改善していくため、使うほど精度が高まります。
例えば、「来週の取引先との打ち合わせ準備を進めて」とAIエージェントに依頼した場合、過去の商談履歴を参照し、議題候補を抽出し、社内メンバーの予定を確認して日程を調整し、必要な資料を関連フォルダから集め、議題に沿ったアウトラインを作成し、最終的に関係者へ案内メールを送るところまで自動で行います。
このように、AIエージェントは「理解→分解→外部ツール呼び出し→実行→評価」という仕組みを段階的に働かせて動作しています。
AIエージェントと生成AIの違い
生成AIは、大量の学習データを基に新しいコンテンツを生み出す技術です。文章や画像、動画、音声などのコンテンツ生成に特化しており、ユーザーからの指示に対して受動的に応答します。例えば、画像生成AIや音声合成AIがこれに該当します。
一方、AIエージェントは、環境を理解して目的に沿った行動を自律的に選択・実行する仕組みです。コンテンツ生成だけでなく、データ分析、意思決定支援、業務の自動化など、多岐にわたる用途で活用できます。ユーザーとのやり取りを通じて能動的に業務を進められる点が大きな特徴です。
AIエージェントの種類
AIエージェントは、動作の仕組みや意思決定の範囲によって複数のタイプに分類されます。ここでは、代表的な5つのAIエージェントと、その機能、注意点、代表例を表にまとめました。それぞれの特性を理解して、自社の目的や利用環境に最適なエージェントを選定しましょう。
| 種類 | 機能（できること） | 注意点 | 具体例 |
| 単純反射型エージェント | 環境からの入力に対して、あらかじめ定められたルールに従い反応。設計がシンプルで動作が安定している | 過去の履歴や将来の予測を考慮できないため、複雑な状況への対応が難しい | 信号機の制御や、温度センサーによるエアコンの自動調整など |
| モデルベース反射型エージェント |
単純反射型を一歩進めた構造。環境の内部モデルを構築し、より複雑な状況で適切な行動を選択できる |
モデルの精度が低いと誤った判断を下すリスクあり | 倉庫内の自動搬送ロボットなど |
| 目標志向型エージェント | 現在の状態と最終的な目標を比較し、その目標を達成するために実行すべきプランを決定。より複雑で戦略的な問題解決に適している | 目標が不明確な場合や競合する目標がある場合は処理が複雑に | カーナビゲーションシステムなど |
| 効用志向型エージェント | 効用関数を用いて、最も最適な行動を選択。複数の目標や不確実性を伴う複雑な環境においても、現実的で柔軟な判断が可能 | 現場の状況を正しく反映させるには専門知識やデータの裏付けが必要 | 株式投資の自動売買システムなど |
| 学習型エージェント | 過去の経験や自己のパフォーマンスを分析・評価することで、自動的に内部の知識を改善。より効率的で成果につながる判断が可能 | 膨大なデータを要するため、導入・運用コストが高くなりやすい | カスタマーサポートの自動応答（利用者とのやり取りを蓄積して回答精度を向上）など |
AIエージェントを活用するメリット
AIエージェントを活用する代表的なメリットは、以下の4つです。
- 業務効率化と生産性向上
- データ活用と意思決定の高度化
- 顧客体験の向上
- コスト削減とスケーラビリティ
それぞれ詳しく見ていきましょう。
業務効率化と生産性向上
AIエージェントは、請求書処理や定型メール送信、会議日程調整など、繰り返し作業を正確かつ効率的に処理します。従業員は付加価値の高い創造的な業務に専念でき、組織全体の生産性が飛躍的に向上します。
データ活用と意思決定の高度化
膨大なデータを短時間で処理し、人間では見落としがちな傾向や異常を即座に抽出できます。小売業では需要予測や在庫最適化に活用され、データに基づく客観的な判断により経営やマーケティングの精度が向上します。
顧客体験の向上
ユーザーごとの嗜好を理解し、個別最適化された提案を行えます。ECサイトでは購買履歴を分析してレコメンデーションを行い、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。また、24時間365日対応できるため、夜間や休日も途切れないサービス提供が可能です。
コスト削減とスケーラビリティ
AIエージェントの導入は、人件費の削減に大きく寄与します。コールセンターではAIが一次対応を担い、問い合わせの大半を自動解決できます。また、需要急増時にも人員を増やさず対応規模を柔軟に拡大でき、繁忙期や新規サービス立ち上げ時に威力を発揮します。
AIエージェント導入の課題・リスク
AIエージェントには多くのメリットがある一方で、導入にあたっては注意すべき課題やリスクも存在します。代表的な課題は以下の5つです。
- 初期投資と運用コスト
- システムの複雑性と技術的課題
- データ品質とセキュリティ
- 説明責任
- 専門人材不足
初期投資と運用コスト
AIエージェントの構築には、時間と計算コストがかかります。高性能なエージェントのトレーニングに必要なリソースは膨大になることもあり、特に中小企業にとっては初期投資が導入障壁となる可能性があります。
システムの複雑性と技術的課題
複雑なタスクでは複数のAIエージェント連携が必要になり、マルチエージェントシステムには誤動作のリスクがあります。また、包括的な計画を作成できないエージェントは無限ループに陥る可能性があり、適切な制御メカニズムの設計が重要です。
データ品質とセキュリティ
AIエージェントの精度は学習データの質に大きく依存し、偏ったデータは誤った判断や差別的な結果を生むリスクがあります。また、大量の機密情報を扱うため、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクが高まり、適切なセキュリティ対策が不可欠です。
説明責任
意思決定プロセスが複雑になるほど、判断理由の説明が難しくなります。金融や医療など説明責任が求められる分野では、透明性の確保が課題です。
専門人材不足
AIエージェントを適切に設計・運用するには専門知識が必要です。こうした専門人材の確保や育成が課題となる企業も少なくありません。
AIエージェント導入・実践の4つのポイント
効果的にAIエージェントを導入・運用するためには、戦略的なアプローチが求められます。
①明確な目標設定とユースケースの選定
AIエージェント導入の目的を明確にし、解決したい具体的な業務課題を特定します。すべての業務を一度に自動化しようとせず、ROIが明確で、比較的シンプルなユースケースから始めることが推奨されます。成功事例を積み重ねながら段階的に適用範囲を拡大していくアプローチが効果的です。
②データ基盤の整備と段階的な導入
AIエージェントの性能は、利用可能なデータの質と量に大きく依存します。導入前に必要なデータが適切に収集・管理されているか確認し、データクレンジングや統合を行います。本格導入の前には小規模な概念実証(PoC)を実施し、技術的な実現可能性と効果を検証することで、本番環境での失敗リスクを最小化できます。
③人間との協働設計と透明性の確保
AIエージェントは人間の代替ではなく、協働するパートナーとして位置づけることが重要です。重要な意思決定には人間の承認を必要とするヒューマン・イン・ザ・ループの仕組みを組み込みます。また、エージェントの行動ログや意思決定プロセスを記録し、ユーザーがアクセスできるようにすることで、信頼性が向上し、問題発生時の原因究明も容易になります。
④セキュリティ対策と継続的な改善
導入初期段階からセキュリティ対策を組み込み、定期的な脆弱性診断を実施します。個人情報保護法などの関連法規制への適合を確認することも重要です。さらに、AIエージェントのパフォーマンスを定期的にモニタリングし、フィードバックを収集しながら継続的にモデルを再学習・チューニングすることで、精度と効率を向上させていく体制を整えます。
【2025年最新版】AIエージェントの活用事例
AIエージェントは、すでに様々な企業で活用され成果を上げています。ここでは、国内外のAIエージェントの活用事例をご紹介します。
ライオン株式会社
生産技術分野では、熟練技術者の持つ「暗黙知」を、若手職員や未経験者に伝承することが長年の課題となっています。そのような中、AIエージェントを活用して生産技術分野の暗黙知を伝承する取り組みを行っているのがライオン株式会社です。
同社はNTTデータと協力し、熟練技術者へのインタビューを通じてノウハウや経験を記録。そして、特化AIエージェントにインプットしました。これにより、若手職員や未経験者がAIとのインタラクションを通じて知識を習得できる仕組みの構築に成功しています。
従来のマニュアル参照型のRAGと比較し、暗黙知を活用した特化エージェントの回答品質を大幅に向上させることに成功しているとのことです。
参照：AIエージェントが切り開く、業務変革の最新事例｜NTTデータ公式サイト
株式会社日立ソリューションズ
日立ソリューションズでは、2025年から役員を模したAIエージェントを導入しています。
IT戦略を統括する役員の業務経歴や経営方針の解説、性格診断の情報などをAIエージェントに学ばせ、チャットボット形式で社員の業務相談や経営方針への理解促進に対応しています。
同社では部署の規模拡大やリモートワークの増加を受けて、現場社員が役員と対話する機会が減っているといい、帰属意識の向上や生産性向上に役立てる狙いです。
2025年11月時点で、部署の半数にあたる100人程度がAIエージェントを利用しており、他部署からの関心も高いとのことです。
参照：AIで帰属意識や生産性向上、「全面利用可能」は6割 日経調査｜日本経済新聞
バンク・オブ・ニューヨーク・メロン（BYN）
米国最古の銀行、バンク・オブ・ニューヨーク・メロン（BYN）。同行では2025年11月現在、AIエージェントが「デジタル従業員」として100人以上稼動しています。
AIエージェントは業務を遂行するためのメールアドレスと各種システムへのログイン権限を保持しているといい、主要事業の業務改善もデジタル従業員が進めています。
直近3年の株価上昇率は、米銀最大手であるJPモルガン・チェースに次いで業界トップ水準となっており、大手米銀の中でも上位を誇っています。
参照：変わる米国最古の銀行BNY、「AI従業員100人以上稼働」 外部と折衝｜日本経済新聞
AIエージェントに関するよくある質問
Q：AIエージェントとは何ですか？
A：AIエージェントとは、人間に代わって周囲の状況やデータを自律的に理解し、目標達成のために判断・行動できるシステムです。単に指示された作業をこなすだけでなく、環境を観測し、状況を認識し、最適な行動を計画・実行し、その結果から学習するという人間の思考プロセスに近い動作をします。
Q：AIエージェントと生成AIの違いは何ですか？
A：生成AIは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成する技術です。ユーザーの指示に従って受動的にコンテンツを作成します。一方、AIエージェントは生成AIの技術を活用しつつ、環境を理解し、自律的に判断・行動する仕組みです。
Q：AIエージェントの具体例を教えてください
A：身近な代表例は、購買履歴や閲覧行動を分析し、顧客ごとに最適化された商品を推奨するパーソナライゼーションシステムです。また、医療業界では患者の症状や病歴を分析し、最適な医師とのマッチングや予約調整を行う患者サポートエージェントや、物流業界では配送ルートの最適化、荷物の追跡、配送状況の自動通知を行う配送管理エージェントなどが挙げられます。
まとめ
本記事では、AIエージェントの意味や仕組み、種類、生成AIとの違い、導入のメリットと課題、実践のポイント、そして具体的な活用事例まで幅広く解説しました。
AIエージェントの活用は、労働力不足、業務の複雑化、顧客ニーズの多様化といった近年の経営課題に対して有効な解決策となり得ます。今後、より一層成長戦略を支える重要な要素となるでしょう。
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監修
ククレブ・マーケティング株式会社 CEO
大手事業法人のオフバランスニーズ、遊休地の活用等、数々の大手企業の経営企画部門、財務部門に対しB/S、P/Lの改善等の経営課題解決を軸とした不動産活用提案を行い、取引総額は4,000億円を超える。不動産鑑定士。
2019年9月に不動産Techを中心とした不動産ビジネスを手掛けるククレブ・アドバイザーズ株式会社を設立し、2024年11月に創業から5年で東証グロース市場に上場。
2021年10月にはデータマーケティング事業を主軸としたククレブ・マーケティング株式会社を設立し、現在に至る。
