最近はAIの進歩が目まぐるしいですが、最近は「AIエージェント」という言葉が話題になっていることをご存じでしょうか？

直近では、OpenAI社からChatGPTのAIエージェント「Operator」が発表され、話題となりました。
OpenAIに限らず、GoogleやAnthropicなどの主要テクノロジー企業のAI開発の進歩が著しく、今年2025年は「AIエージェント元年」と言われています。

一言でまとめると、これらの次世代AIエージェントは、自律的な意思決定能力、継続的な学習機能、そして状況に応じた柔軟な対応力の実現を目指しています。
この技術は、ビジネスプロセスの効率化から高度な問題解決まで、幅広い領域での活用が期待されています。

本記事を読むことで、AIエージェントの特徴や実践的な活用事例を理解することができ、AIエージェントが具体的に私たちの実務をどのように変革する可能性を秘めているのかを知ることが可能です。
社内のDX推進の方はもちろん、AIに関する理解を深めて日々の業務の生産性を高めたいビジネスパーソンはぜひ参考にしてください。

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AIエージェントの定義とその種類と特徴

AIエージェントの定義と特徴

AIエージェントとは、自律的にタスクを実行し、あらかじめ設定された目標を達成することを目的としたソフトウェアエージェントです。

例えば、「Excel関連書籍のランキングを確認し、上位3位までをAmazonのカートに入れて」とAIエージェントに指示をすると、自動的にAmazonを開いて該当の書籍をカートに入れてくれます。

周囲の環境情報や入力データを参照し、学習と意思決定を繰り返すことで、人間の監督が少ない状態でも最適な行動を継続的に選択できることが、AIエージェントの最大の特徴です。

現状、大半の企業では、生成AIは1-2割程度の社員にしか使われていないと言われていますが、AIエージェントの登場により我々の業務を大幅に自動化されると期待されています。

AIエージェントの種類と能力

AIエージェントは、その目的や機能、アーキテクチャによって様々な種類に分類されます。

下記の通り、広義のAIエージェントは私たちの身近な生活にもたくさん存在します。

• 反応型エージェント
  現在の状況に反応して行動するシンプルなエージェントです。過去の経験や未来予測は考慮しません。例えば、部屋の温度に応じて自動的にオン/オフするエアコンなどが挙げられます。
  
  
• 目標ベースエージェント
  目標を達成するための行動計画を立て、状況に応じて計画を修正しながら行動します。カーナビゲーションシステムや自動運転車などがその例です。
  
  
• ユーティリティベースエージェント
  目標達成に加え、行動の「良さ」を評価するユーティリティ関数を持ち、より効率的かつ最適な行動を選択します。資源配分を最適化するシステムや顧客満足度を最大化するマーケティングシステムなどが該当します。
  
  
• 学習エージェント
  経験から学習し、行動を改善していくエージェントです。強化学習などの機械学習技術が用いられます。ゲームプレイを学習するAIやスパムメールを自動的に分類するシステムなどが例として挙げられます。

これらのエージェントは、それぞれ異なる能力を持ち、様々なタスクをこなすことができます。
例えば、自然言語処理、画像認識、音声認識、予測、意思決定、計画、学習などです。

AIエージェントは、これらの能力を組み合わせることで、カスタマーサポート、パーソナルアシスタント、医療診断、金融取引、自動運転など、幅広い分野で活躍することができます。

AIエージェントとRAG・RPAの違い

RAG（Retrieval Augmented Generation）との比較

RAGは大規模言語モデル（LLM）の技術を使って、社内文書やデータベースなどの外部情報を検索・取得し、その情報を基に回答を生成する仕組みです。

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量の文章データを学習することで人間の言葉を理解し、自然な文章を生成できる技術のことです。
ChatGPTやGemini、Copilotなど、最近話題のAIチャットボットの多くがこの技術を採用しています。

これに対してAIエージェントは、単なる検索や情報統合にとどまらず、自律的な意思決定と継続的な学習能力を持ち、より幅広いタスクを遂行することが可能です。

RPA（Robotic Process Automation）との比較

RPAは既存の業務手順をルール化して自動化する技術であり、定型作業や繰り返し処理を効率的に実行できます。

一方、AIエージェントは強化学習や深層学習を活用して自ら推論を行うため、これまでに経験したことのないシナリオや複雑な意思決定が必要な状況にも柔軟に対応することができます。

RPAについては、以下の記事で詳しく解説しています。

対話型AIとの比較

対話型AIは、ユーザーとの自然な会話を通じて質問に答えたり情報提供を行ったりすることに特化しています。
ChatGPTのようなシステムは、あらかじめ学習した膨大な知識を基に迅速な回答を返すため、定型的な問い合わせや情報収集には非常に有効です。

一方、AIエージェントは対話機能に加え、自律的な意思決定やタスクの実行能力を備えています。これにより、ユーザーからの問い合わせに応じた外部システムとの連携や、複数のデータソースからの情報統合など、より複雑でダイナミックな業務プロセスの自動化が可能です。

つまり、対話型AIが主に情報提供を目的としているのに対し、AIエージェントはその対話を足がかりに、実際の業務遂行や環境変化への適応といった高度なタスクを担う点で差別化されます。

AIエージェントに関する理解を深めるには、まずは対話型AIを実務でフル活用することが最初の大きな第一歩となります。

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RAG・RPA・対話型AIにはないAIエージェントの特徴

AIエージェントは、情報収集・意思決定のサポート・タスクの自動化といった多様な業務を、自律的かつ連続的に遂行できる高度なツールです。
従来の対話型AIやRAGと異なり、「目標（ゴール）」や「タスク」を自分で設定し、外部システムとも連携しながら行動を最適化していく点が大きな特徴です。
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情報収集の効率化

マルチステップ検索と探索

単にユーザーの質問に答えるだけでなく、調査目的を踏まえて検索方法や問い合わせ先を自律的に選択し、複数の情報源を順次あたります。
結果から新たに抽出したキーワードを再度検索するといった探索工程を自動的に繰り返すことで、より精度の高い情報を収集できます。

外部システムとの連携によるリアルタイムデータ収集

APIやIoT機器、他のソフトウェアと統合しているため、株価やセンサーデータなどの最新情報を常に取得可能です。収集した情報を基に通知や追加のタスクを自動で実行するため、単なるデータ取得にとどまらない活用ができます。

意思決定のサポート

ゴールを起点とした戦略立案と実行

目標を設定したうえで必要な情報を集め、分析・仮説検証を経て最適な意思決定案を提示します。複数のステップを逆算する形で計画を組み立て、随時アプローチを修正しながらゴールに近づきます。

ツールとの連携で実際の行動まで管理

外部APIやソフトウェアと直接やり取りし、計画した施策を実行・検証するフィードバックループを自動化します。結果を受けて設定を再度調整するなど、意思決定プロセス全体を継続的に最適化できる点が大きな強みです。

タスクの自動化

自律的なマルチステップ実行

「データ取得→検証→フィルタリング→再検索→レポート作成」など、複数の工程を自動で切り替えながら処理できるため、人手が必要な場面を最小限に抑えます。

行動と評価のループによる最適化

タスクの途中でエラーや問題が起きた場合、原因を特定して修正策を試す、あるいは代替案を検討するといったプロセスを繰り返し実行できます。これにより高度なタスクの自動化が実現します。

AIエージェント導入によるビジネスメリット3選

業務の自動化と効率向上

AIエージェントは、従来のRPA（Robotic Process Automation）を超えた柔軟かつ高度な自動化を実現します。

• 反復作業の自動化：
  大量のメール対応や会議の議事録作成といった反復的な業務を自動化することで、担当者の作業負担を軽減します。
  これにより、より戦略的で付加価値の高いタスクに集中できる環境を提供します。
  
  
• 具体例：
  営業チームがAIエージェントを活用すれば、顧客からの問い合わせへの迅速な返信や商談記録の自動生成を行い、業務全体の効率化を実現できます。

コスト削減と生産性の向上

AIエージェントは24時間365日稼働可能で、時間帯や曜日に関係なく安定したサポートを提供します。

• リソース最適化：
  夜間や休日でも業務を遂行できるため、人的リソースの節約が可能です。
  また、データ分析やレポート作成を高速で行い、意思決定プロセスを効率化します。
  
  
• 具体例：
  マーケティング部門でAIエージェントを導入した場合、キャンペーン結果をリアルタイムで分析し、迅速に戦略を修正することが可能になります。

顧客満足度の向上

AIエージェントは、自然言語を用いた対話型のインターフェースを活用し、顧客とのやり取りをスムーズに行います。

• パーソナライズされた提案：
  顧客の行動や履歴を分析し、一人ひとりに合わせた提案を行うことで、満足度とエンゲージメントを向上させます。
  
  
• 具体例：
  カスタマーサポートでAIエージェントを活用すると、顧客の過去の問い合わせ履歴を基に最適な回答を即座に提供し、スムーズな問題解決を実現します。

AIエージェントの具体的な活用事例

AIエージェントは、従来のチャット型AIやRAGとは異なり、複数のシステムやデータソースを横断的に活用し、自律的にタスクを遂行する能力を持っています。

その独自性が際立つ活用例を以下に示します。

カスタマーサポートの自動応答

AIエージェントは、単なる問い合わせ対応を超え、顧客とのやり取りを包括的にサポートします。一次対応からFAQ回答、さらには基本的なトラブルシューティングまでを自律的に処理し、迅速かつ正確な対応を実現します。

• 柔軟かつ円滑な対応力
  • 過去の問い合わせ履歴や顧客データを即座に分析し、文脈に即した最適な回答を提供します。また、自然言語処理技術を活用し、人間らしい会話で顧客とのコミュニケーションを円滑に進めます。
    
    
• 高度な問い合わせ対応フロー
  • 難易度の高い問い合わせが発生した場合は、人間の担当者に自動的に引き継ぎます。これにより、顧客の問題解決速度を高めつつ、人的リソースを効果的に活用できます。

例えば、大和証券は、複数のAIエージェントを活用して、リアルタイムで金融関連情報を参照し、マーケットの動向や手続きの案内を一括で対応する「AIオペレーター」を導入しました。

AIオペレーターによるお問い合わせサービス提供開始について | 大和総研

マーケティングと営業支援の高度化

AIエージェントは、複雑な顧客データを統合的に分析し、マーケティングや営業活動を戦略的に支援します。

• 自律的なデータ活用
  • 膨大なデータセットを自動的に解析し、顧客の行動パターンや購買履歴を基に、最適なアプローチを提案します。これにより、タイムリーかつパーソナライズされた施策を実行できます。
    
    
• クラウドとAIの融合
  • クラウド上で顧客データなどを効率的に学習し、マーケティング施策のPDCAサイクルを迅速に回します。AIエージェントは、データ収集から戦略立案、施策実行、結果分析までを一元的にサポートします。

アメリカのセールスフォース社は、サービス、セールス、マーケティング、コマース領域のタスクを処理する、画期的な自律型AIエージェントのスイート「Agentforce」を発表して、話題となりました。

Salesforce、「Agentforce」を発表　AIのあるべき真の姿へ - Salesforce

AIエージェント導入時に検討すべきポイント

データプライバシーとセキュリティ

AIエージェントが取り扱うデータには、個人情報や機密情報が含まれることが多く、セキュリティ対策は導入における最優先課題です。

これに対応するため、厳格なアクセス制御、データ暗号化、リアルタイムのログ監視などの高度なセキュリティ機能が必要です。

エージェントが外部サービスと連携をする場合は、専用システムなどを活用してAPIキーの管理などを徹底するように心がけましょう。

導入目的の明確化

AIエージェントの導入を検討する際は、AIエージェントが解決すべき課題と期待される効果を具体的に設定する必要があります。

「売上増」「コスト削減」「生産性向上」など定量的なビジネスゴールを設定するのはもちろんのことですが、AIエージェントに任せるべきポイントを明確にすることも非常に重要です。

例えば、AIエージェントは自律的に意思決定をして柔軟に対応できることが強みですが、ルールベースで対応できる業務に関しては、引き続きRPAなどに任せた方が効率的かつ正確に業務を自動化できるケースが多いです。

AIサービス導入を外部のベンダーに依頼する際も、当事者意識をもってAIエージェントに関する知見を深めておくことが大切なポイントです。

テスト環境での十分な検証と運用管理

AIエージェントの導入はプロセスの始まりに過ぎず、持続的な価値を引き出すには継続的な学習と運用管理が欠かせません。

AIエージェントは自律的な判断ができることはメリットである反面、誤った判断をするリスクも抱えています。

本番環境とは切り離したテスト環境で動作確認を行うなど、十分な検証が大切になります。

また、システムの安定性を保つためには、エラー時の迅速なトラブルシューティング体制や、パフォーマンスのリアルタイム監視といった運用面での管理体制の強化も不可欠です。

本記事のまとめ

​​​​​​​最後に、本記事の内容を簡単にまとめていきます。

• AIエージェントとは、自律的にタスクを実行し、あらかじめ設定された目標を達成することを目的としたソフトウェアエージェントであり、RAGやRPA、対話型AIとは異なる性質を持つ。
  
  
• AIエージェントの導入により、業務の自動化と効率向上、コスト削減と生産性の向上、顧客満足度の向上といった効果が期待される。
  
  
• AIエージェントはカスタマーサポートの自動応答、マーケティングと営業支援の高度化といった様々なビジネス上の活用事例が存在する。
  
  
• AIエージェントを導入する際は、導入目的を明確にすることはもちろん、データプライバシーとセキュリティに留意をしたうえで、テスト環境での十分な検証と運用管理を事前に行う必要がある。

AIエージェントは今後ますます発展をし、私たちのビジネスにも大きなインパクトをもたらすことになるでしょう。

「AIエージェント元年」の波になるためにも、社員の生成AIリテラシーを高めることは必要不可欠です。

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