作成日 : 2025年10月24日

AIエージェントの種類とサービス比較｜失敗しない選び方を解説

AIエージェントサービスは、従来のチャットボットや自動化ツールを超えて、状況を理解し自律的に行動できる仕組みとして注目を集めています。業務効率化やコスト削減、意思決定支援といったメリットが期待でき、企業のDX推進に欠かせない存在となりつつあります。ただし、AIエージェントには複数の種類があり、目的や利用シーンによって最適な選択肢は異なります。

当記事では、代表的な種類や導入メリット、主要サービスの比較ポイントを整理し、導入を検討する際の参考となる情報を解説します。

AIエージェントサービスとは

AIエージェントサービスとは、大規模言語モデル（LLM）や機械学習を活用し、人間の指示を逐一受けなくても自律的に情報収集・分析・実行を行う仕組みを提供するサービスです。従来の単純な自動化ツールと異なり、ユーザーの意図を理解し、状況に応じて最適なアクションを選択できる点が特徴です。

たとえば、社内のFAQ対応、営業リードのスコアリング、在庫管理の最適化など幅広い領域で導入が進んでいます。クラウドベースで利用できることが多く、企業の業務プロセス全体に統合しやすい点も強みです。

AIチャットボットとの違い

AIエージェントサービスとAIチャットボットの大きな違いは、「自律性」と「役割の広さ」にあります。AIチャットボットは主にユーザーとの会話に特化し、あらかじめ設定されたFAQやシナリオに基づいて応答するのが中心です。

一方、AIエージェントは対話にとどまらず、外部システムやAPIと連携してタスクを自動的に実行できる点が強みです。たとえば、顧客からの問い合わせに回答するだけでなく、在庫を確認し、必要に応じて発注処理まで行える仕組みを持ちます。単なる「会話ツール」であるチャットボットに対し、エージェントは「意思決定と実行を担う存在」としての違いがあります。

AIエージェントサービスの種類

AIエージェントサービスには、目的や利用シーンに応じて複数のタイプがあります。ここでは、作業効率化を支えるそれぞれの種類の特徴を紹介します。

タスク自動化型

タスク自動化型のAIエージェントは、反復的な業務を自動化することを目的としたサービスです。たとえば、定型メールの作成・送信、日報の作成、データ入力や集計、承認フローの管理など、人が行うと時間がかかる業務を効率化できます。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と似ていますが、AIエージェントは自然言語で指示を理解し、柔軟に対応できる点が異なります。

スケジュール管理や外部システムとの連携も得意で、突発的な例外処理にもある程度対応可能です。単なる業務効率化にとどまらず、担当者がより高度な判断や戦略的な業務に集中できる環境を整えられるのが強みと言えます。

情報検索・要約型

情報検索・要約型のAIエージェントは、膨大な情報から必要な知識を抽出し、要点を整理して提示する機能に特化しています。社内文書、マニュアル、研究論文、ニュース記事などを対象に検索を行い、ユーザーの質問意図に合わせた答えを短時間で返します。RAG（検索拡張生成）の仕組みを用い、検索結果に基づいて応答を生成することで、情報の根拠を明示しながら信頼性を高められるケースがあります。

単なる検索結果の羅列ではなく、文脈を踏まえて整理・要約してくれるため、意思決定の迅速化や調査業務の効率化に役立ちます。市場分析や競合調査、FAQの自動作成などにも活用され、知識共有の促進や情報過多の解消に大きく貢献します。

業務特化型

業務特化型のAIエージェントは、特定の領域や業務フローに最適化されている点が特徴です。代表例として、カスタマーサポート向けエージェントがあります。顧客からの問い合わせを自然言語で理解し、適切な回答を提供するだけでなく、CRMに自動記録を残したり、担当部署にエスカレーションしたりと一連の対応を自律的に行います。

医療、金融、法務といった専門性が高い分野では、専門知識や規制に即した回答を生成できるようチューニングされているケースも多く見られます。現場の負担軽減や業務スピード向上が実現し、ユーザー体験の向上やリスク低減にも寄与します。

開発支援型

開発支援型のAIエージェントは、ソフトウェア開発プロセスを幅広くサポートします。コードの自動生成や補完、リファクタリング提案、テストケース作成、脆弱性検出などを担い、開発者の生産性向上に大きく貢献します。近年では、GitHub CopilotやCodeiumのようにIDEと統合されたツールが代表例です。

また、コードレビューの効率化を支援したり、CI/CDパイプラインの一部工程を補助するケースも見られます。単なるプログラム支援にとどまらず、要件定義や設計段階において、補助的に対話形式で支援する機能を持つツールも登場しています。これにより、開発スピードの加速と品質の向上を同時に実現できる点が魅力であり、特に人手不足の開発現場で注目されています。

AIエージェントサービスの導入メリット

AIエージェントサービスを導入することで、単純作業の効率化だけでなく、人件費や運用コストの最適化、データに基づいた迅速な意思決定の支援まで実現できます。ここでは具体的な3つのメリットを解説します。

業務効率化

AIエージェントサービスのメリットの1つが業務効率化です。従来は人が手作業で行っていたデータ入力、日程調整、FAQ対応などの繰り返し業務を自動化し、作業時間を大幅に短縮できます。大規模言語モデルを活用することで、曖昧な指示や例外的なケースにも柔軟に対応できるため、RPAでは難しかった領域にも適用可能です。

また、複数のシステムやクラウドサービスと連携し、情報の一元管理やリアルタイム処理を実現できる点も強みです。AIエージェントサービスにより業務効率化が叶うことで、担当者は単純作業に追われる時間を減らし、より高度な判断や戦略的な業務に集中できるようになり、全体の生産性向上につながります。

人件費削減・コスト最適化

AIエージェントサービスを導入することで、人件費や運用コストの最適化が可能になります。たとえば、問い合わせ対応をAIエージェントに任せることで、オペレーターの稼働時間を減らし、必要な人員を最小限に抑えられます。24時間稼働が可能なため、深夜や休日対応に伴う追加コストも削減できます。

業務のミスや二重処理が減ることで、修正にかかる間接コストの低減も期待できます。単に人員削減だけではなく、既存の人材をより付加価値の高い業務に再配置することで、組織全体のリソース配分を最適化できるのが利点です。こうした観点から、コスト削減と投資対効果（ROI）の向上を同時に実現できるのが特徴です。

意思決定支援

AIエージェントサービスは、膨大なデータを短時間で整理・分析し、経営や現場の意思決定を支援する役割も果たします。市場調査や顧客動向の分析、競合比較といった複雑な情報処理を自動で行い、要点を整理して提示してくれるため、判断のスピードと質を高められます。特にRAG（検索拡張生成）や要約機能を持つエージェントは、根拠情報を示しながら結論を提示するため、意思決定の透明性や信頼性を強化できます。

シナリオ分析やシミュレーション機能を組み合わせることで、将来のリスクや機会を事前に把握することも可能です。人の経験や勘に頼らず、データドリブンな意思決定を促進する点が、組織の競争力向上に直結するメリットと言えます。

主要AIエージェントサービス比較

AIエージェントサービスは国内外で多様な製品が登場しており、特徴や強みも異なります。ここでは代表的なサービスを取り上げ、機能や用途の違いを整理しながら比較して紹介します。

JAPAN AI AGENT

JAPAN AI AGENTは、日本企業の業務環境やニーズに合わせて開発されたAIエージェントサービスです。国産ならではの強みとして、日本語での自然な会話処理や、国内の法制度・商習慣に即したカスタマイズ性の高さが挙げられます。クラウド環境を中心に提供されており、セキュリティ要件の厳しい業界にも配慮した設計がされています。

問い合わせ対応の自動化や社内データの検索・要約、会議記録の整理など幅広い業務を支援でき、導入しやすいUI設計も魅力の1つです。企業規模や用途に合わせた柔軟なプランを提供している点も評価されており、国内でAIエージェントを検討する際の有力な選択肢となっています。

Agentforce

AgentforceはSalesforceが提供するAIエージェント基盤で、CRMに蓄積された顧客データを活用し、対話から自動処理までを一貫して実行できるのが特徴です。従来のチャットボットが単純なFAQ応答に留まっていたのに対し、顧客履歴や取引状況を理解した上で文脈に応じた応答や提案を行えます。

また、ワークフローを自動化し、契約関連業務やサポート依頼の振り分けといった業務を効率化できます。Salesforceの各種クラウドサービスと統合されているため、営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった部門横断での活用がしやすい点も強みです。顧客体験の質向上と業務効率化を同時に実現する、次世代のエージェントサービスとして注目されています。

クウゼンAIエージェント

クウゼンAIエージェントは、株式会社クウゼンが開発・提供する国産のAIチャットボット／エージェントサービスです。LINEやWebサイト、アプリなど複数チャネルでの顧客対応を自動化でき、自然言語処理により複雑な問い合わせにも柔軟に対応可能です。シナリオ設計とAI応答を組み合わせることで、FAQ対応から商品案内、予約受付、アフターサポートまで幅広い用途に対応します。

CRMやMAツールと連携することで、顧客データを活用したパーソナライズ対応も実現できます。導入や運用のしやすさに加えて、国内企業向けに充実したサポート体制を備えている点も安心材料です。特に顧客接点の強化を目指す企業にとって、有効なソリューションとなっています。

NTT Data SmartAgent

NTTデータのSmartAgent™は、複数のAIエージェントを連携させて業務を自律的に整理・実行する仕組みを提供するサービス群です。2024年には営業領域向けの第一弾として「LITRON® Sales」を発表し、日々のデータ入力や顧客対応記録、提案資料の準備や契約書作成といった実務をAIが担う方向性を示しました。これにより、営業担当者は商談や顧客との関係構築に専念でき、効率的に成果を上げやすくなります。

NTTデータが持つ大規模システム構築の知見を背景に、導入設計から運用支援までフルスタックで提供できる点も強みです。企業規模の大きな組織や、複雑な業務プロセスを持つ業界においても適用可能であり、国内外での実運用を見据えたプラットフォームとして注目を集めています。

MiiTel Synapse

レブコムが提供するMiiTel Synapseは、音声コミュニケーションに特化したAIエージェント基盤で、営業活動やカスタマーサポートの現場を支援します。MiiTel Synapse Agentは、顧客からの問い合わせや商談の一次応対を自動化するだけでなく、過去の会話履歴やCRM情報を即座に参照し、次回アプローチ案やメール文面を提案し、営業活動を支援します。

管理者に向けてメンバーの進捗やスキル習熟度を可視化する機能を備え、チーム全体のパフォーマンス改善にも寄与します。パフォーマンス改善により、業務負担の軽減や営業効率向上を支援し、顧客体験の改善にもつながるとされています。音声解析技術を活かしたVoC（顧客の声）分析とも連動可能で、会話データを活用した高度なマーケティングやサービス改善にも応用できる点が魅力です。

ChatGPT Agent

OpenAIの「ChatGPT Agent」は、ChatGPTが自らツールボックスから適切なスキルを選び、PC操作を伴う作業まで含めてタスクを完遂するエージェント機能です。リサーチや資料作成に加え、一部のアプリやWeb操作も支援できるよう設計されています。

従来の対話支援を超え、状況に応じて行動を選択できる点が特徴で、ChatGPTのUI上から業務支援を依頼しやすくなりました。用途の広さと拡張性が評価され、非エンジニアでも業務に取り込みやすい設計です。

Operator

OpenAIのOperatorは、クラウド上の仮想ブラウザをAIが自律的に操作し、実際のユーザーと同じようにボタンをクリックしたりテキストを入力したりすることでタスクを実行できるサービスです。基盤となるのはGPT-4oを活用したComputer-Using Agent（CUA）で、単純な自動化にとどまらず、画面遷移を理解しながら複数ステップの作業を進められる点が特徴です。

失敗した場合には自ら操作を修正する仕組みが備わっており、安定したタスク完遂を目指しています。2025年1月に米国のChatGPT Pro向けに研究プレビューとして提供が始まり、順次拡大予定とされています。安全性にも配慮されており、重要な操作はユーザー確認を挟むなど透明性の高い設計になっています。従来のAPI連携型では難しかった、予約や購入、調査などWeb上の多様なUIを横断できるのが魅力で、実務的な利用シーンの幅広さが注目を集めています。

Gemini Agent

GoogleのGemini Agentは、Geminiモデルを基盤としたエージェント構築エコシステムで、開発者・企業・一般ユーザーそれぞれに向けた異なる形で提供されています。企業向けにはVertex AI上でAgent Builderのようなエージェント構築機能が提供されており、場合によってはGemini 2.5モデルを使って、タスクのプランニング、外部ツール呼び出し、実行環境管理、メモリ管理（セッションや状態保持）などを含めた設計が可能になるよう構想されています。

Vertex AI Searchや外部ツール実行、コード統合といった機能と連携できるよう設計されており、信頼性のある応答生成や複雑な業務支援を想定した強みがあります。開発者には「Gemini CLI」が提供され、PC上でコマンドやファイル操作を自然言語で扱える環境を構築可能です。また、一般ユーザー向けにはGeminiアプリの有料プランで「Agent Mode」への優先アクセスが案内されており、日常業務から調査まで幅広く利用が広がりつつあります。

Manus

Manusは、日常業務の自動化を目指すAIエージェントであり、高度なツール呼び出しや自律動作を重視した設計を標榜しています。「単なる対話にとどまらず、メール・カレンダー・ノートアプリなどの操作を自動で支援することを特徴としています。公式ドキュメントによると、APIでタスクを作成し、Webhookで進捗や完了通知を受け取れる仕組みを備えています。GmailやNotion、Googleカレンダーのコネクタ、Slack連携などを標準でサポートしており、既存のワークフローに容易に統合できます。

ユーザー事例もコミュニティで共有され、営業資料作成やスケジュール調整など多岐にわたる業務での活用が広がっています。シンプルなUIとWindows向けアプリの提供により、専門知識がなくても利用しやすく、トラストセンターやヘルプも整備されているため、安心して導入できるのも魅力です。

Adept

Adeptは「ソフトウェアを人のように操作するAI」をコンセプトに掲げ、ブラウザや業務アプリを自然に操作できるAIエージェントの研究・開発で注目を集めてきました。初期には、画面の内容を理解してクリックやテキスト入力を行うデモが提示され、実際のタスク自動化を目指す方向性が示されました。2024年6月には共同創業者らがAmazonへ合流し、Adeptの技術がライセンス供与される形で活用されると発表されました。Adept本体は継続運営されており、技術協力の関係が保たれています。

Adept本体は、企業のソフトウェアスタックに統合可能なエージェント開発を志向し、自然言語操作とエンタープライズ導入を両立させる実践的なアプローチを追求しています。研究的な試みにとどまらず、ワークフロー自動化や業務効率化への応用可能性を示す成果が評価されており、今後の展開も業界で注目を集めています。

Assistents.ai

Assistents.aiは、企業のナレッジや業務フローを取り込んで、ノーコードでワークフローや自動化エージェント/アシスタント機能を構築できるプラットフォームです。提供される「AI Assistants」と「AI Tools」を通じて、自然言語でのフロー設計、既存ドキュメントの活用、社内チームとの共有をシームレスに実現できます。

公開されているユースケースや導入手順、チュートリアルが豊富で、非エンジニアでも比較的短期間で導入可能とされている点が魅力です。社内ヘルプデスクや経理処理など、日常的に繰り返される業務を効率化する事例も多く報告されています。さらにセキュリティや運用管理のサポートも整っており、安心して業務に組み込める点も評価されています。

PwC Agent OS

PwCが発表したAgent OSは、複数のAIエージェントを企業の業務プロセスに統合し、ガバナンスを確保しながら運用できる統合プラットフォームです。異なるベンダーやモデルを横断的に連携させ、部門ごとに分散しがちなAI活用を一元的に管理できるのが特徴です。「agentic blueprints」と呼ばれる再利用可能な設計テンプレートを活用することで、導入から展開までをスピーディーに進められます。

監査やセキュリティ基準を満たした運用が前提とされているため、金融やヘルスケアのように規制の厳しい領域でも適用しやすい仕組みです。PwCのグローバルなコンサル力を背景に、戦略立案から運用改善まで包括的に支援できる点が強みと言えます。

Nova Act

Nova Actは、Amazonが研究プレビューとして公開したブラウザ操作型のエージェントモデル／SDKです。Web上の画面要素を正しく認識し、クリックや文字入力、フォーム送信など人間と同様の操作を行える点が大きな特徴です。API連携に依存せず、従来は自動化が難しかったWebアプリのマルチステップ操作もカバーできるようになります。

開発者はnova.amazon.com経由でSDKを利用でき、AWS公式ブログでは設計思想やメモリ管理、セキュリティを意識した実行環境についても解説されています。PoCや実証実験に活用しやすい柔軟性を備えており、予約・注文・情報収集といった日常業務から業界固有の業務アプリ操作まで幅広く応用が期待されています。

Oracle AIエージェント

OracleのAIエージェント技術は、Oracleのクラウド基盤であるOracle Cloud Infrastructure（OCI）上での提供に加え、Oracle Fusion Applications（クラウド型業務アプリ群）にも組み込まれる形で展開されています。大規模言語モデル（LLM）と知識検索技術を組み合わせ、社内データや業務情報を参照して検索・要約・応答を行える構成が提供されています。

たとえば、会計、人事、購買といった業務プロセスに直接組み込めるため、利用者は自然な会話を通じて必要な情報を取得したり、作業を効率化したりできます。また「AI Agent Studio」という開発環境を使えば、自社の要件に合わせたエージェントを簡単に作成・拡張することも可能です。エンタープライズ向けの業務に直接組み込める実践的なAIエージェントとして展開されています。

AIエージェントサービスの比較ポイント

AIエージェントを選ぶ際は、費用や機能面だけでなく、どのようにデータを扱えるか、外部ツールとの連携度合い、業務自動化の範囲なども重要です。ここでは比較の主な観点を整理します。

導入コスト

AIエージェントサービスを比較する際、まず考慮すべきなのが導入コストです。料金体系はサービスによって大きく異なり、利用ユーザー数や処理量に応じた従量課金型、月額固定型、エンタープライズ契約など多様です。小規模利用であれば無料プランや低価格プランが選べる一方、大規模に展開する場合はセキュリティやカスタマイズの要件を満たす上位プランが必要になるケースもあります。

また、単純な利用料だけでなく、初期設定やシステム連携にかかる工数、導入後の運用サポート費用も総コストとして見積もる必要があります。長期的に見れば、人件費削減や効率化で得られる効果とコストを比較し、投資対効果（ROI）を意識した検討が重要です。

データの参照方法

AIエージェントの精度や使いやすさは、どのデータをどのように参照できるかで大きく変わります。サービスによっては、社内に蓄積されたドキュメントやナレッジベースを直接読み込めるもの、APIを通じて外部データベースにアクセスできるものなど方式はさまざまです。

最近ではRAG（検索拡張生成）を活用し、必要な情報を検索してから回答を生成する仕組みを持つサービスも増えています。この場合、回答の裏付けとして情報源を提示できるため、信頼性の確保につながります。自社が保有するデータの種類やセキュリティ要件に応じて、どの参照方法が適しているかを確認することが、サービス選定の重要な判断基準となります。

外部ツールとの組み合わせ

AIエージェントは単体で完結させるのではなく、外部ツールとどれだけ連携できるかによって利便性が大きく変わります。たとえば、CRMやERP、Slack、Teams、Notion、Google Workspaceなど日常的に使うツールと統合できれば、情報の参照からタスク実行まで一貫したワークフローが実現します。

また、RPAやBIツールと組み合わせることで、より高度な自動化やデータ活用が可能になります。連携方法もAPI連携や専用コネクタ、標準機能としての統合などサービスによって異なり、導入の手間や柔軟性に影響します。自社の既存環境に合った連携のしやすさを確認することが、長期的な活用のポイントとなります。

自動化のレベル

AIエージェントと一口にいっても、自動化できる範囲やレベルはサービスによって大きく異なります。FAQ対応や定型処理を自動化するものから、複雑な業務フロー全体を管理できるものまで幅があります。基本的には「補助的に提案するレベル」から「人の承認を得て実行するレベル」、「完全自律的に処理するレベル」へと段階的に分けられます。

現時点では多くのサービスが人間の確認を挟む半自律型ですが、今後は高度な判断や複数システムをまたぐ処理を自律的に行えるエージェントも拡大していくと予想されます。自社に必要なのはどのレベルかを見極め、リスク管理や安全性とのバランスを踏まえた選択をしましょう。

AIエージェントサービスの導入フロー

AIエージェントサービスを効果的に導入するには、以下のステップを踏むことが推奨されます。順を追って進めることで、現場への定着や成果の最大化が期待できます。

目的と利用範囲の明確化
まず、どの業務を効率化したいのか、顧客対応か社内事務かなど目的を明確にします。期待する成果やKPIを設定しておくと、導入後の効果検証もスムーズです。
対象業務とデータ環境の確認
実際に自動化や支援を行う対象業務を洗い出し、必要となるデータが整っているか確認します。社内文書、顧客データベース、FAQ情報など、参照すべき情報源を整理することが重要です。
ツールの選定と比較
複数のサービスを比較し、導入コスト、データ参照方法、外部ツールとの連携、自動化レベルなどを基準に選定します。自社の既存システムにどの程度スムーズに統合できるかも大きな判断材料となります。
PoC（概念実証）の実施
本格導入の前に、小規模な業務でPoCを行い、精度や運用上の課題を確認します。テスト運用によってユーザーのフィードバックを得て、設定やワークフローを改善していきます。
本番導入と教育
PoCで得られた知見を基に、対象範囲を広げて本番環境に導入します。併せて、利用者向けに操作方法や活用のポイントを周知し、社内に浸透させる教育を行います。
運用・改善サイクル
導入後は、定期的に効果測定を行い、回答精度や業務効率に問題がないかをチェックします。必要に応じてシナリオや参照データを追加・更新し、サービスを継続的に改善していくことが成果の定着につながります。

この流れを踏むことで、AIエージェントサービスを単なるツールとして終わらせず、業務に根付いた形で活用することが可能になります。